用了两个 AI Agent 一周，我决定两个都留着

先说结论：逼自己做单选题，反而两头都做不好。

上周同时跑 Hermes 和 OpenClaw，一周下来最大的感受——它们解决的根本不是同一个问题。

我这里说的 Hermes，不是品牌梗，而是这类 Agent 工具的新路线：它更强调长期记忆、经验沉淀和自我改进。

第一个差异：记忆怎么处理

这是体验差距最大的地方，没有之一。

Hermes 的做法是厚记忆。三层：当前对话上下文、SQLite 全文搜索覆盖所有历史对话、可插拔的外部语义记忆。实际体验就是——一周前让它做的事，今天还能搜到细节。

不需要重新解释背景，不需要反复提醒"上次我们讨论过这个"。

更狠的是 skill 自改进。做完一个复杂任务，它自动把经验沉淀成结构化 skill 文件。下次遇到类似的事，加载 skill 直接开干。用得越多，它越强。

OpenClaw 走的是另一条路：压缩。对话太长时，旧内容被压缩成摘要来省 token。省 token 当然好，但细节会有丢失——不是每次都丢，但遇到跨多轮对话的长任务，经常需要重新补背景。

我用 OpenClaw 时最常见的感受是：当下它能把任务推进得很快，但过几天再回到同一个项目，经常还要重新补背景。

这不是模型笨，是架构取向不同：压缩是减法策略，厚记忆是加法策略。各有权衡，厚记忆吃资源，压缩省资源但牺牲检索精度。现阶段的体感是，长周期任务上，厚记忆的体验明显更好。

打个比方。

Hermes 像一个会记笔记的同事，做完项目就整理方法论，下次直接用，还顺便改进方法。重复任务做多了，它会把过程沉淀成 skill；遇到新任务，也会尝试把流程整理出来。

OpenClaw 像一个反应很快的助手，当下处理得漂亮，但不太记住上次做了什么。只有你手动打字去提醒他做过，他才会从记忆里面找相关上下文，然后回应你，比较被动。

第二个差异：工具深度 vs agent 本身的进化能力

OpenClaw 的工具生态确实深。飞书 OAuth、日历、文档编辑、多维表格、任务系统——原生接口级别的深度，不是套壳。

我实际跑过的场景：批量从多维表格拉数据生成周报、自动排日历会议、飞书文档协作——这些操作 OpenClaw 接上就能干，Hermes 目前干不了。

Hermes 的路线不是装越来越多的工具，而是让 agent 本身越用越聪明。工具少，但每个任务做着做着就形成方法论，下次执行得更好。

两条路现阶段只是取向不同，不代表最终形态。

第三个差异：多 Agent 编排

OpenClaw 的多 Agent 体系是成熟的。几个 Agent 同时跑，各自分工，是生产在用的功能，不是 demo。

Hermes 目前官方还不支持成熟的多 Agent 编排。理论上可以自己改，但技术要求比较高。我之前在 OpenClaw 还没官方支持多 Agent 的时候也手动改过，中间踩了不少坑。后来官方支持后，配置成本才明显下降。

所以我不建议普通用户现在就硬改 Hermes 的多 Agent 能力。真要尝试，最好让另一个更稳定的工具辅助修改，不要让 Hermes 一边运行一边改自己，容易消耗大量 token，效果也不稳定。

其他几个体感差异

Hermes 有一点做得很好：终端界面聊天体验更顺手，可以在它思考或执行时及时打断。OpenClaw 更像一个完整系统，但有时必须等它把一轮话说完，交互节奏会慢一点。

Hermes 对新手也更友好一些，可以部署到云端，用云端浏览器登录和执行任务。OpenClaw 更偏系统集成，能力很深，但搭建和维护成本也更高。

安全性这块，Hermes 也在做更强的隔离和防护。对我来说，OpenClaw 主要跑在本地 Mac mini 上，风险边界比较清楚；Hermes 如果上云，就更要认真看权限、沙箱和密钥管理。

模型成本也值得单独看。不同模型、不同服务商的价格和免费额度会变，不适合把某个“限时免费”写成长期建议。更稳的做法是：先用低成本模型跑日常任务，再把高价值任务切到更强模型。

IM 接入也很关键。能接微信、飞书、Telegram 这类入口，Agent 才不只是一个命令行工具，而是能进入日常工作流的执行节点。

但这里我不会建议大家随手把 API key 或支付账号交给 Agent。更稳的方式是：先看官方文档，自己确认权限边界，再让 Agent 帮你写配置草稿，最后由你人工检查后再启用。

所以我的方案是双轨制

不硬选，各干各的活。

Hermes 负责长周期、需要记忆和自改进的任务。跨几周的调研项目、反复迭代的内容创作、任何"做得越多积累越多"的活。记忆厚 + skill 自改进，是这类任务的最佳载体。

OpenClaw 负责飞书生态内的操作和多 Agent 编排。飞书文档操作、日历管理、多维表格协作、需要多 Agent 同时跑的团队流程。工具深度在这里就是生产力。

目前我的 OpenClaw 和 Hermes 的知识库不互通。这是当前最大的摩擦成本——同一个项目的上下文可能散落在两个系统里。我的做法是关键决策用飞书文档做统一记录，让飞书成为两边的“共享白板”。

等两条路线交汇的那天——Agent 既有自改进能力，又有丰富的工具接口——也许可以只选一个。在那之前，没有必要拉踩任何一方，只是使用锤子还是螺丝刀的区别。对我来说，双轨并行效率最高。

如果之前没试过 OpenClaw，或者觉得 OpenClaw 太重，可以试试 Hermes；如果你已经把 OpenClaw 接进飞书、多维表格和多 Agent 流程，也没必要急着迁移。工具会换，底层能力不会白学。作者：维天说。