OpenClaw 和 Hermes Agent 哪个更好用：2026 年开源 AI Agent 框架对比

OpenClaw 和 Hermes Agent 是什么

OpenClaw 最初由奥地利开发者 Peter Steinberger 于 2025 年底创建，是一个基于 TypeScript 的开源自主 Agent 运行时框架。截至 2026 年 7 月，它在 GitHub 上已累计超过 37 万星标，拥有 13,700+ 社区技能插件，支持 OpenAI、Anthropic、本地 LLM 和 OpenRouter 等多种模型后端。

Hermes Agent 由 Nous Research 团队于 2026 年 2 月推出，采用 Python 编写，口号是「The agent that grows with you」。它在十周内获得了 16 万 GitHub 星标，是 2026 年增长最快的 Agent 框架。Hermes 支持 Nous Portal、OpenRouter（200+ 模型）、z.ai/GLM、Kimi/Moonshot、MiniMax 等多种模型提供商。

核心差异：记忆与学习

两者最大的区别在于记忆系统。OpenClaw 将数据存储为 Markdown 和 YAML 文件，记忆持久化需要手动配置。Hermes Agent 则内置了持久化记忆系统（基于 SQLite）和 Honcho 用户建模引擎，能够通过持续交互构建用户偏好画像，实现「越用越懂你」的效果。Reddit 社区有多位用户反馈，Hermes 在几小时内就能完成 OpenClaw 需要数周配置才能做到的任务，核心原因就是记忆能力的差异。

此外，Hermes 还具备自动创建新技能和自我进化的能力——它会在使用过程中学习工作模式，逐步减少重复提示的需求。OpenClaw 虽然也在持续更新，但这一自学习闭环目前还不及 Hermes 成熟。

多模型与多 Agent 支持

OpenClaw 的优势在于多模型编排能力，可以自动将不同任务路由到最合适的模型。它原生支持多 Agent 并行执行，适合需要跨渠道协调的团队场景。Hermes 则采用单模型-单配置的模式，每个 Profile 绑定一个模型提供商，但在多 Agent 架构设计上更胜一筹——编排器可以动态生成和委派子 Agent，结果以结构化格式在 Agent 间传递。

安全性对比

安全是 OpenClaw 的一个已知短板。截至 2026 年 4 月，它已有 138 个被追踪的 CVE 漏洞，主要集中在公开 IP 暴露场景下。2026 年 6 月的安全补丁修复了 vCard 注入和位置定位注入等问题。Hermes 作为较新的项目，截至 2026 年 4 月尚未报告任何 Agent 专属 CVE，但这在一定程度上也反映了使用规模较小。两者现在都提供沙箱执行和审批流程。

Token 消耗与运行成本

Token 消耗是 Agent 框架的关键成本指标。社区反馈显示，Hermes 在单次任务中消耗的 Token 量明显更高，这与其更强的自主性和多轮推理能力有关。但这也意味着在相同模型下，Hermes 的单次运行成本更高。OpenClaw 则相对节省，但可能需要更多手动干预。运行成本从使用预算模型（如 Gemini、千问）的每天 1-3 美元，到使用 Claude Opus 的每天 100 美元以上不等。

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选型建议

如果你是需要跨平台协调的团队，OpenClaw 的 13,700+ 技能生态和多模型编排更适合你；如果你是独立开发者或小团队，追求「设好就忘」的自主自动化体验，Hermes Agent 的自学习和持久记忆会让你更省心。两者都采用 MIT 许可证，可以自由商用。Hermes 还内置了 hermes claw migrate 迁移命令，支持从 OpenClaw 平滑切换。

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