我用过很多 AI 工具用到后来发现一个问题每个工具我都得重新教它一遍。我是谁、我做什么项目、我的编码习惯是什么、哪些坑我踩过——这些东西每次开新会话就全没了。像雇了一个失忆的助理每次见面都是第一次见面。今天聊两个解决这个问题的工具OpenClaw 和 Hermes Agent。不是功能对比表是从实际使用场景出发说清楚它们各自在解决什么、适合谁、坑在哪。PART 1 先说 OpenClaw它到底是个什么东西OpenClaw 是一个本地 AI 助手框架核心解决的是一件事让你的 AI 记住你是谁。它的实现方式是每次对话结束后把关键信息写进文件MEMORY.md、AGENTS.md下次新会话时这些文件自动加载AI 从上次停下的地方继续。除了记忆系统OpenClaw 还有几个实际有用的模块Skills 系统。写好的工作流可以打包成 Skill以后同类任务一键调用。比如你经常要写周报、查天气、发邮件可以各写一个 Skill需要时叫出来用。Skills 有统一的加载机制存下来就能复用。工具链集成。浏览器自动化xbrowser、文档处理PDF/Word/Excel、腾讯文档写入、图片生成、地图、代码执行——这些能力都封装成工具直接在对话里调用不用切换软件。定时任务Cron。设一个提醒到点推消息到你微信。不只是定时还能设周期任务比如每天早上九点自动查一下天气和邮件摘要。多会话管理。主会话 子会话分离复杂任务可以开子进程并行跑结果汇总回来。不影响主会话的上下文。微信接入。配置好之后可以直接通过微信对话。半夜有急事不用开电脑手机发条消息它帮你处理。总结一下OpenClaw 是一个以「记忆 工作流复用」为核心、本地运行的 AI 个人助理。它不是对话机器人是一个会记住你的工作环境。PART 2 Hermes Agent它的核心卖点是什么Hermes Agent 是 Nous Research 出品的开源 AI Agent 项目GitHub Stars 数不低MIT 协议核心思路和 OpenClaw 有相似之处但在实现路径上有明显区别。记忆体系。Hermes 通过 MEMORY.md 和 SKILL.md 两个文件管理长期上下文。你在对话中提到的项目背景、技术栈、踩过的坑它会写进 MEMORY.md下次启动时自动加载。思路和 OpenClaw 接近但实现细节不同。全平台接入。Hermes 支持接入 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email 等多个平台。一个 Agent 实例接入多个消息渠道统一处理。这是 Hermes 和 OpenClaw 差异最大的地方——OpenClaw 目前主要在本地命令行和微信Hermes 的多平台能力覆盖更广。Skills 机制。Hermes 的 Skills 不是预定义的 Skill是它自己在对话中生成的。当它发现你反复处理同一类任务会自动把这个模式固化成 Skill下次同类问题直接调用。这个「自我进化」的能力比 OpenClaw 更主动。子 Agent 委派。复杂任务可以分解给子 Agent 跑主 Agent 负责协调。适合多线程处理复杂工作流。总结Hermes 的核心卖点是多平台接入 记忆 自我进化它的定位是「你的全平台 AI 搭档」。OpenClaw 更偏向「本地 AI 工作空间 个人助理」。PART 3 实际对比场景说了算这两个工具定位有重叠但实际用下来适合的场景很不一样。场景一日常编程辅助如果你主要在本地开发用 GitHub Copilot 或 Claude Code 写代码OpenClaw 的优势在于它能记住你的项目上下文、历史决策、踩过的坑。每开一个新会话不用重新交代项目背景。Hermes 在这个场景下记忆能力也不错但它需要先配好模型和平台接入起步成本比 OpenClaw 高。结论日常编程辅助两者都能用OpenClaw 门槛更低。场景二跨平台消息处理你需要同时处理 Telegram、Discord、邮件里的任务Hermes 的多平台接入是现成方案配好之后各平台消息统一进同一个 Agent。OpenClaw 目前主要通过微信接入移动端消息处理能力相对有限。结论跨平台消息处理Hermes 更成熟。场景三工作流自动化你想把重复性的任务自动化比如「每天早上查邮件、生成摘要、发到微信」OpenClaw 的 Cron 定时任务 工具链集成直接能cover这个场景配置完跑起来基本不用管。Hermes 也能做定时任务Schedule 功能但配合 Skills 机制使用更灵活适合复杂的条件触发场景。结论简单定时任务选 OpenClaw复杂工作流选 Hermes。场景四长期项目记忆如果你的工作有明显的阶段性项目之间有继承关系比如第一阶段做完第二阶段要接着第一阶段的上下文继续两个工具的记忆体系都能处理这个需求。区别在于OpenClaw 的记忆是「你写进去它记住」Hermes 的记忆是「它会主动生成 Skill把你的工作流固化成模板」。后者更主动但也有「记了不该记的」的风险需要定期清理。结论长期项目记忆两者都能胜任看你更信任自动化还是更信任可控性。PART 4 坑和局限说完了场景说坑。OpenClaw 的局限第一个记忆质量依赖维护。MEMORY.md 和 AGENTS.md 是人写的写得多记得多不写就忘。不能指望它自动学会你所有的习惯得主动往里填东西。第二个移动端能力有限。微信接入是有的但如果是 Telegram、Discord 这类平台的深度集成OpenClaw 目前不如 Hermes。第三个模型能力受限于配置。你配了什么模型它就只能用这个模型的能力。没有 Hermes 的「随便切换脑子」那么灵活。Hermes 的局限第一个上手有门槛。不是开箱即用的需要自己搭环境、配模型、配网关。非技术用户用起来有障碍。第二个「过度学习」问题。它记性好但不一定记的对。有些偏好是临时的它也会当成规律固化成 Skill需要定期 /skills 查看和清理。第三个OpenClaw 的记忆是文本文件你可以直接编辑、删除、备份。Hermes 的记忆是它自己管理的生成逻辑不透明有时候你想改它记的东西不一定改得动。PART 5 我的判断这两个工具解决的是同一个问题让 AI 不是每次都从零开始。但它们的路径不同OpenClaw 是一个更可控的方案——记忆存在文件里你看得到、改得了工具链是集成的配置好之后什么都能调门槛低有微信就能用。Hermes 是一个更激进的方案——多平台接入、自我进化、子 Agent 委派能力上限更高但需要投入的配置成本也更大。我的建议是这样如果你主要是本地开发想要一个「记得你」的编程搭子选OpenClaw起步快坑少。如果你有跨平台需求想要一个「全渠道待命」的 AI 搭档愿意花时间配置选Hermes。两者不冲突甚至可以一起用OpenClaw 负责本地编程辅助和任务自动化Hermes 负责多平台消息处理。用不同的工具做它最擅长的事比用一个大一统的方案凑合用效果更好。说清楚了你自己判断。小二代码铺 · 2026