Hermes Agent 与OpenClaw有什么不同？

这两天Hermes Agent很火，连续好几天Github Trending 第一。 我也从安装配置了一下Hermes，看看和OpenClaw比有什么不同。 今天分享一下我的发现。

Hermes Agent

Hermes Agent是Nous Research的产品，就是做Hermes系列开源模型那个团队。2026年2月上线Agent产品，到现在GitHub上63000多star，8000多次fork，到4月份已经v0.8.0了。

项目地址：

在安装之前，我们先来了解一下这个新的Agent系统。

Hermes 采用了一种混合架构：

• Python部分 (逻辑大脑): 负责主循环（ReAct 循环）、LLM 的推理编排（Orchestration）以及复杂的内存搜索。它支持 uv 高速管理环境。
• Node.jsbuf (工具触角): 专门负责高并发的 I/O 任务，特别是对 MCP (Model Context Protocol) 的原生支持，以及 WhatsApp、Telegram 等网关的长连接处理。

它的数据目录结构是这样的

~/.hermes/
  .env              # API keys，注意别把明文key写在config.yaml里
  config.yaml       # 所有配置
  SOUL.md           # Agent的人设和身份定义
  sessions/         # 对话历史
  memories/         # 持久化记忆
  skills/           # 技能库
  state.db          # SQLite数据库，FTS5全文索引
  cron/             # 定时任务
  hooks/            # 事件钩子
  logs/             # 运行日志

记忆系统

Hermes最核心的卖点是记忆。但它做的不是简单的对话历史保存，而是一整套多层架构

内置记忆：MEMORY.md和USER.md

~/.hermes/memories/下有两个文件。

MEMORY.md是Agent自己的笔记，记录环境信息、项目约定、工具的坑；

USER.md是用户画像，偏好、沟通风格、技术栈。

写入时有字符上限，memory是2200字符，user是1375字符，大概800和500 token。

每次写入还会扫描注入攻击和渗透模式，curl ... $KEY、cat .env、authorized_keys这些都会被拦。

这个设计有个好处是可审计性。用户可以直接打开MEMORY.md看Agent记住了什么，甚至手动编辑。相比向量数据库的黑箱，这对建立信任很重要。

会话搜索：SQLite FTS5

state.db用了FTS5做全文索引，WAL模式（Write-Ahead Logging）支持并发读。分词器用的porter unicode61，同时支持英文词干提取和Unicode（包括中文）。schema里sessions表记录会话元数据，messages表存每条消息，messages_fts是FTS5虚拟表，三个trigger保持同步。

搜索流程：

FTS5关键词匹配

→ 按session分组去重

→ 通过parent_session_id链回溯到根会话（压缩和委派会产生子会话）

→ 每个会话截取匹配位置前后约100K字符

→ 最多5个会话并行调用辅助模型（默认Gemini Flash）做摘要

→ 摘要结构化输出（目标、约束、进度、关键决策、待解决问题、相关文件）。

这个”检索+LLM摘要”的两阶段设计是经典RAG模式。FTS5的优势在于零外部依赖、毫秒级查询、支持中文，SQLite文件天然可移植。

有两个细节设计得不错。

一是会话启动时会做一个frozen snapshot，把MEMORY.md和USER.md的内容锁进system prompt，会话中间的写入直接落盘但不改system prompt，整个会话期间LLM的前缀缓存不会被破坏。

二是上下文压缩用辅助模型生成结构化摘要，后续再压缩时迭代更新摘要而不是从头生成，压缩失败有10分钟冷却期，期间直接丢弃中间消息而不是注入无用的占位符。

实际体验

实际用下来，第一天让它帮我看一个项目的配置，聊了二十分钟。第二天再打开，它主动把昨天的关键信息拎出来了，衔接很自然。大家可能都有这种经验，因为上下文耗尽后会进行压缩，免不了每次新会话都要交代背景。 Hermes确实在解决这个痛点。

自动提炼的技能系统

Hermes的技能系统不只是”装一个别人写好的插件”。它的技能库是三层渐进式发现，借鉴了Anthropic的Claude Skills设计。

第一层是索引，只返回技能的name（64字符上限）和description（1024字符上限），很省token。第二层是完整指令，按需加载SKILL.md。

第三层是关联文件，references/、templates/、scripts/里的内容单独加载。

技能目录在~/.hermes/skills/下，每个技能一个文件夹，核心文件是SKILL.md，用YAML frontmatter，兼容agentskills.io开放标准。这个标准目前已经被Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等11+工具采纳，技能可以跨框架流通。

自动提炼的触发机制：

每隔N轮工具调用（skills.creation_nudge_interval，默认15），系统会往上下文里注入一条提醒，让Agent考虑是不是该把当前任务的做法存成技能。

Agent有skill_manage工具，支持create、edit、patch、delete。技能内容上限100000字符（约36K token），单个附件文件上限1MB。

YouTube上有博主测试过完整的自主迭代闭环：Agent从任务中提炼出技能后，后续遇到类似任务发现现有技能有缺口，自己用patch更新了技能。整个循环不需要人工介入。

我用的两天时间亲眼验证了 Hermes自动把我从OpenClaw导入的定时任务-AI热点收集 做成了一个 ai-hot-tracker 的skill.

安全机制

Hermes的安全分两块。

一块是命令执行前的预检查，叫Tirith。

这个东西不是Python写的，是一个独立的Rust二进制，Hermes通过subprocess调用它。

检查方式是”

subprocess.run([tirith_path, "check", "--json", "--non-interactive", "--shell", "posix", "--", command]

返回码0放行，1拦截，2警告但放行。

检测内容包括：同形URL攻击、pipe到解释器（curl ... | bash）、终端注入（ANSI转义）、环境变量篡改等。

另一块是Skills Guard， 它专门扫描外部技能的代码。纯regex匹配，检测五类威胁模式：渗透（curl ... $KEY、cat .env、SSH密钥目录访问）、注入（ignore previous instructions、HTML注释注入）、破坏性命令（rm -rf /、mkfs）、持久化（crontab、authorized_keys、.bashrc修改）、混淆（base64编码命令、eval编码字符串）。

不同信任级别的安装策略不同：

来源	safe	caution	dangerous
内置	放行	放行	放行
受信仓库	放行	放行	拦截
社区	放行	拦截	拦截
Agent自创	放行	放行	询问

YouTube上有博主用Claude Code对Hermes做了15项端到端安全测试，综合B+评级。混淆命令、危险rm、Base64编码恶意指令、SQL注入，拦截率大约60%。但也发现了2个高危和1个中危漏洞，主要在内容检测层面存在绕过风险。所以生产环境用还是建议再加一层防护。

子Agent

子Agent的实现也看了一下。通过delegate_task工具创建子Agent，每个子Agent有独立的对话上下文和工具集，父Agent只会看到最终结果摘要，不会看到子Agent的中间推理过程。

有几个限制值得注意：最大嵌套深度2层，子Agent不能递归委派、不能和用户交互、不能写共享MEMORY.md、不能发跨平台消息。默认最多3个子Agent并行，子Agent默认50轮迭代上限。

子Agent可以用不同的模型和供应商，这个在配置里设：

delegation:
  max_iterations: 50
  default_toolsets: ["terminal", "file", "web"]
  model: "google/gemini-3-flash-preview"
  provider: "openrouter"
  max_concurrent_children: 3

Gateway

Gateway这块，Hermes支持17个平台：Telegram、Discord、WhatsApp、Slack、Signal、Mattermost、Matrix、Home Assistant、Email、SMS、钉钉、API Server、Webhook、飞书、企业微信、微信、BlueBubbles。

启动gateway后就可以从这些平台跟它聊了。每个平台都有独立的session隔离，群聊里还能按用户隔离上下文。

不过实际用下来gateway不太稳定。我自己就遇到了一次：gateway进程莫名卡死了，翻日志发现最后一条记录停在”Interrupted during call.”，时间戳4/12 17:17。 让Hermes自己解决，发现是之前的gateway 进程没有完全退出，新进程启动时遇到竞争条件 (platform lock 或端口冲突）。

安装

安装本身不复杂，一行命令：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bas

推荐套一个虚拟环境安装：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install hermes-agent

pip install从PyPI拉包经常超时，可以换清华源：

pip install hermes-agent -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

装好之后跑hermes setup，向导会问你模型供应商、API key、要不要开gateway和cron。这点和openclaw 类似，只不过命令不同。

从OpenClaw 迁移成本不高，hermes claw migrate一条命令能把OpenClaw的SOUL.md、记忆、技能、API key都导过来。

命令行界面

命令行输入 hermes 或 hermes chat 即可进入对话界面，很像 openclaw tui 命令。

UI 界面

Hermes 项目默认没有Web UI界面。 不过别慌， 已经有多个开源项目为Hermes 开发了Web UI。

比如我安装了这个叫hermes-webui的项目，体验也还是不错的。

微信连接

Hermes天然对微信非常友好，扫码即可对接微信ClawBot助手。

输入 hermes setup

总结一下

OpenClaw的强项是覆盖面。50多个平台接入，ClawHub几千个技能，社区大。但供应链安全基本没有审核，用过ClawHub技能的人现在都应该回去检查一遍。

Hermes的强项是深度。记忆持久化、技能自动积累、学习闭环，还有一套至少在认真做安全防护的体系。

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本文由 Zhihu on Obsidian 创作并发布