不只是另一個 AI Agent：Hermes vs OpenClaw 完整解析

為什麼研究這個

使用 OpenClaw 快兩個月了，已經習慣讓它幫忙處理日常任務。最近看到 Hermes Agent（NousResearch）的消息，號稱是「會自己變聰明的 agent」，就好奇跟 OpenClaw 的差異在哪裡，所以研究了一下。不是為了宣稱哪個更好，是想搞清楚各自適合什麼場景。

核心差異

兩個框架的設計方向差異比我想的大。

Hermes Agent 是開箱即用的產品，號稱不需要設定就能跑起來。它最有特色的地方是內建的 self-improving loop：當 agent 執行複雜任務（超過 5 次 tool calls）完成後，會自動建立或更新技能，下次遇到類似任務時會更快更準。

OpenClaw 的出發點不同，它更像是給技術人準備的「工具箱」，所有功能都設計成可以自由組合。Skills 系統、ACP 協議、多節點支援，都是為了讓人可以自己擴展和整合。

功能對照

	Hermes	OpenClaw
許可	Apache 2.0	MIT
模型	200+	35+
記憶	內建 MEMORY.md + FTS5	Memory + ClawHub
學習	自己建立/更新技能	被動餵養
部署	serverless，$5 VPS 可跑	需要實體長駐機器
開發者	NousResearch	Peter Steinberger（2026/2 加入 OpenAI）

Hermes 的部署成本幾乎是零，Daytona 或 Modal 的 serverless 模式讓它可以在閒置時休眠。OpenClaw 需要一台長駐的機器，長期有電力成本。

學習機制在設計哲學上是兩者最大的差距，但 ClawHub 讓 OpenClaw 的 agent 可以自己發掘和安裝新 skill，實際使用上的距離已經比想像的小。

ClawHub 是 OpenClaw 的技能登錄庫（可以理解成 npm 之於 Node.js），以獨立服務形式運作於 clawhub.ai，同時也內建為 OpenClaw 的一個 skill。Agent 可在執行期間自動搜尋、安裝、發布以 SKILL.md 格式封裝的技能，搜尋支援向量語意比對，不需要人工手動安裝。

Hermes 的記憶與學習系統

研究文件後，發現 Hermes 的學習機制比行銷語言說的更複雜，但也更老實。

兩層記憶系統

Hermes 的內建記憶分成兩層，都存在 ~/.hermes/memories/：

檔案	用途	字數上限
MEMORY.md	Agent 的個人筆記——環境事實、專案 convention、學到的教訓	2,200
USER.md	使用者 profile——偏好、溝通風格	1,375

每個 session 啟動時，這兩個檔案的內容會凍結成 snapshot，直接注入 system prompt 的最開頭。Session 中對記憶的修改會立即寫入磁碟，但下一個 session 才會生效（因為 snapshot 在 session start 時就截取了，不會中途更新）。

Self-Improving Loop 四個環節

1. Periodic Nudge——固定間隔主動掃描近期行為，問「有什麼值得 persist？」。這是 Hermes 區別於其他 agent 的核心機制，不需要使用者輸入，agent 自己主動整理記憶。

2. Skill Creation——觸發條件明確：複雜任務（5+ tool calls）、錯誤恢復、使用者當面糾正、非平凡 workflow（繞了一圈才發現的捷徑）。通過後在 ~/.hermes/skills/ 建立可重複使用的 Markdown 檔案。

3. Skill Self-Improvement——使用過程中發現更好做法時，用 patch 更新（只改 old string + new string），不是整篇替換，避免破壞本來正常的部分。

4. Session Search——所有對話存進 SQLite（FTS5 全文搜索），隨時可檢索並 LLM summarization 後注入 context。⚠️ 這是值得注意的限制：FTS5 是關鍵字搜索，不是語意搜索。也就是說，如果問題的用詞和當時記錄的用詞不同，即使概念相關也可能找不到。這也是 Hermes 目前沒有使用向量 embedding 的原因——成本和硬體負擔考量。

graph TD
    A[Session 結束] --> B[Periodic Nudge<br/>固定間隔主動掃描]
    A --> E{"任務複雜？<br/>5+ tool calls"}

    B --> C{"值得寫入記憶？"}
    C -->|否| Z[結束]
    C -->|是| D[寫入 MEMORY.md<br/>或 USER.md]
    D --> Z

    E -->|否| Z
    E -->|是| F{"觸發條件滿足？<br/>錯誤恢復 / 用戶糾正 / 捷徑"}
    F -->|否| Z
    F -->|是| G[建立 .md Skill 檔案<br/>skills/ 目錄]

    G --> H[使用 Skill]
    H --> I{"發現更好做法？"}
    I -->|是| J[patch 更新<br/>而非整篇替換]
    J --> K[下一個 Session]
    I -->|否| K
    K --> L[FTS5 全文搜索<br/>Session Archive]
    L --> M[LLM Summarization]
    M --> N[注入 Context]
    N --> Z

    style A fill:#e1f5fe
    style G fill:#f1f8e9
    style K fill:#fff3e0

客觀評估：Hermes 學習系統實際效果

研究也有找到不少限制和批評：

「所謂的『自己學習』，本質只是 structured note-taking + CRUD。Skill 就是 system prompt injection 加了一層檔案操作，不是真正的 AI 學習。」
— r/LocalLLaMA（原文）

幾個關鍵限制：

Honcho 預設關閉：Honcho 是 Plastic Labs 開發的第三方開源記憶服務，透過 LLM 辯證式推論在跨 session 之間持續建立使用者語意模型，啟用後 Agent 會自動在對話前擷取記憶、對話後同步摘要。預設關閉的原因是需要額外安裝 honcho-ai 套件並設定 Honcho Cloud API 金鑰——很多人因此發現記憶功能沒生效，以為系統有問題，其實是文件說明不夠清楚
沒有 review gate：Skills 自動寫入，沒有人把關。錯誤的 workaround 一旦被記錄，會持續 reinforce，沒有版本控制
需要累積才有效：前 20 個任務幾乎看不到價值，要等 episodic memory 填滿才開始有明顯效果（r/AISEOInsider）
Skill drift 風險：多個 agent 對同一個 skill 反覆 patch，可能寫進相互衝突的修正，無衝突偵測機制
Skill 品質不穩定：有用戶回饋「一直在訓練它，但它一直犯同樣的錯誤」。社群的主流 workaround 是把 skills 標記成「locked」或「user-authored」避免被覆寫，但也不是完美的解法。有人因此另外寫了一個 Claude Code skill 專門來 audit Hermes 的 skill 檔

但也有實際效果：根據單一用戶回報，重複研究工作在 3 個 skills 建立後快了 40%（r/openclaw）。

結論：Hermes 的學習系統是真的有用，但被過度行銷。實質是「agent 幫自己寫有用的筆記，下次執行時拿出來用」，不是科幻電影裡那種會自主進化的 AI。

社群怎麼說

「OpenClaw 能做到 Hermes 能做到的任何事，但你得自己設定。Hermes 開箱就是這個樣子。Hermes 更適合非技術背景的人。」
— r/openclaw（原文）

「用 OpenClaw 感覺像在玩玩具⋯架構太龐大、做起事來很混亂。Hermes 穩定多了，不會每次更新就出包，而且真的有記憶。」
— r/hermesagent（原文）

「OpenClaw 在多頻道自動化和工作流很強，Hermes 在長期記憶和學習比較厲害。與其選一個，不如兩個一起用。」
— r/AgentsOfAI（原文）

三個不同的聲音說的是同一件事：Hermes 開箱好用但功能深度不如 OpenClaw，OpenClaw 需要設定但上限更高。

實際適用場景

如果在乎雲端成本，想快速跑起來，讓 agent 自己維護自己，Hermes 比較合適。

如果在乎完整控制和客製化，需要多節點支援或嚴格的安全機制，OpenClaw 更扎實。

兩者不是非此即彼的選擇。很多人會讓 Hermes 處理日常任務，OpenClaw 處理需要深度整合的工作。

已經在跑 OpenClaw 的人，短期幾乎沒有遷移誘因——現有的自動化任務和設定都是沉沒成本，Hermes 的學習機制也需要時間累積才有效果，換過去不划算。

剛想試玩 self-hosted agent 的人，Hermes 反而是更好的起點：serverless 部署讓你不需要先準備一台長駐機器，試錯成本低，開箱即用的記憶機制也能讓新手快速感受到 agent 的價值。

生態系現況

從 GitHub 數字來看，兩個框架的成長軌跡差異明顯：

	Hermes	OpenClaw
Stars	35,805	351,969
Forks	4,543	70,890
Contributors	214	30+
近 30 天 commits	2,463（約 82/天）	100+
首次 release	2026 年 3 月（v0.2.0）	2025 年 11 月（v0.1.1）

OpenClaw 的社群規模約是 Hermes 的 10 倍（stars），但這個差距主要來自公開時間——OpenClaw 從建 repo 隔天就開放，已累積 4 個多月的社群；Hermes 雖然 2025 年 7 月就建 repo，卻悶頭開發了 8 個月，直到 2026 年 3 月才第一次公開 release。以不到一個月的公開時間拿到 35k stars，成長速度其實相當快。開發動能上，Hermes 遠高於 OpenClaw——近 30 天超過 2,400 次 commit，幾乎每天都有更新，release 節奏一週一版。

這和背景脈絡吻合：OpenClaw 創辦人 Peter Steinberger 在 2026 年 2 月宣布加入 OpenAI，同時承諾成立非營利基金會接管開源治理。基金會能否維持原來的開發動能，目前還是未知數。Hermes 這邊，migration tool 已支援從 OpenClaw 遷移，明顯在對社群喊話。