Hermes 与 OpenClaw：在家中应该安装哪个 ?

#Hermes 与 OpenClaw：简短回答

这两个工具属于同一类：采用 MIT 许可证的自托管代理，具备持久记忆、skills、消息服务、计划任务，并支持 MCP 协议。区别在于每个项目的核心重点不同。Hermes Agent 由 Nous Research 发布，将自身定位为命令行中的自主代理，其技能会随着使用而创建并改进。OpenClaw 由 Peter Steinberger 发起，以网关为核心：一个将您的消息服务连接到模型的进程，然后执行模型要求的操作。

更倾向于 Hermes Agent

您首先在终端中工作，希望智能体在任务过程中积累操作流程，并且熟悉 YAML 配置文件和 Python 生态。

更倾向于 OpenClaw

您希望助手出现在 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal 或 iMessage 中，并配有引导式安装助手和用于控制的 Web 界面，同时处于 Node.js 生态中。

相当之处

许可证、基于 Markdown 文件的记忆机制、SKILL.md 格式的 skills、连接到 Ollama，以及任何能够执行命令的代理固有的安全风险。

本指南不会做什么

没有数字排名，没有安装时长，也没有速度测量。我们没有在相同条件下比较两者；我们对照的是其文档所描述的内容。

#两种设计：会学习的代理与消息网关

Hermes Agent 首先是一个终端智能体。其文档介绍了交互式文本界面、四十多个工具（终端、文件、浏览器、记忆、计划任务）、用于委派任务的子智能体机制，以及多种执行命令的方式：直接在本机执行、在 Docker 或 Singularity 容器中执行、通过 SSH 在远程机器上执行，或在 Modal 等云平台上执行。消息网关确实存在，但它是补充功能：同一个进程使用相同的记忆和历史记录为终端与消息服务提供支持。

OpenClaw 采取了相反的顺序。其核心是 Gateway，这是一个在后台运行的 Node.js 进程，持续保持与您的消息服务的连接，接收每条消息，将其传递给智能体，并把回复发送回正确的对话。默认情况下，它只在本机地址 127.0.0.1 的端口 18789 上监听，同时提供用于控制的 Web 界面。智能体、Markdown 文件工作区和技能都围绕这一网关组织。OpenClaw 可以通过计划任务和定期唤醒主动采取行动，例如每天早晨进行一次简报。

功能最终趋于一致：两者都能规划任务、连接 MCP 服务器并加载技能。但如果询问各自最擅长什么，Hermes 会回答“执行并记住”，OpenClaw 会回答“保持可联系并采取行动”。

需要排除两种名称混淆。Hermes Agent 不是 Hermes 4：前者是编排软件，后者是 Nous Research 的模型系列，可以在其后运行，也可以不运行。OpenClaw 直到 2026 年初之前曾名为 Clawdbot，随后又名为 Moltbot：较早的教程使用旧命令名称，但描述的是同一款软件。我们的“OpenClaw：这是什么？”页面回顾了这段历史：https://quelllm.fr/guide/openclaw-c-est-quoi

#记忆：双方都使用 Markdown 文件，但用途不同

两个项目都做出了相同的选择：记忆存储在您可以打开并手动修改的文本文件中。两者填充这些文件的方式不同。

在 Hermes Agent 中，两个文件承载持久记忆：MEMORY.md 用于记录代理认为有用的事实和流程，USER.md 用于记录它对您的了解。它们位于 ~/.hermes/memories/ 目录中。由模型通过专用工具决定哪些内容值得写入其中。系统提供了人工确认写入的选项，但文档也承认一个薄弱点：参数量少于约 300 亿的本地模型可能会在未调用该工具的情况下说“记下了”。官方建议是明确要求记忆，然后检查文件。

在 OpenClaw 中，记忆属于代理的工作区：这是一个由 Markdown 文件组成的目录，其中还包含代理的指令和个性，默认位于 ~/.openclaw/workspace。文档介绍了一个持久记忆文件和按日期记录的笔记，代理会在会话开始时重新读取它们，也可以对其进行查询。同样，您可以在编辑器中打开这些文件，并删除不应保留的内容。

根本区别在于其他方面：Hermes 依靠下文介绍的自动创建 skills 来保存流程，而不仅仅是事实；OpenClaw 保存事实和笔记，并依靠已安装的 skills 执行流程。两者有一个共同弱点：记忆的可靠性取决于模型，而较小的本地模型可能忘记写入、写入错误位置，或将您的偏好与所读文档中的偏好混淆。

#技能：由智能体学习，或从注册表安装

skill 是一个目录，其中包含一个向代理讲授特定流程的 SKILL.md 文件，有时还会附带脚本。两边采用相同格式，但 skills 的来源是区分这两个项目的最明显差异。

Hermes Agent

文档重点介绍了会随着使用而创建并改进的技能：任务成功后，智能体可以自行编写操作流程，并在之后重复使用。这就是“会学习的智能体”这一说法的含义。您也可以编写或放入自己的技能。

OpenClaw

skills 可以手动编写，也可以从项目的公共注册表 ClawHub 安装。选择很多，这既是它的优势，也是风险所在：2026 年初，安全研究人员在该注册表中报告了数百个恶意 skills。

共同风险

一个 skill 包含指令，有时还包含以您的权限执行的脚本。第三方 skill 在启用前必须完整阅读，正如下载的脚本一样。代理生成的 skill 也要重新检查：它可能学会了错误的习惯。

#消息服务：OpenClaw 覆盖广泛，Hermes 覆盖核心需求

这正是 OpenClaw 的天然使用场景。其文档列出了 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal 和 iMessage 等消息服务，安装助手也会在一开始就提示您连接这些服务。Hermes Agent 的文档说明支持连接 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 和 Signal。列表会不断变化：如果要针对某个具体消息服务做选择，请先查看渠道页面。

运行方式相同：智能体向服务发起出站连接，无需任何入站端口，也没有理由将 OpenClaw 网关或 Hermes API 暴露在互联网上。两份文档都建议为助手使用专用账户，与您的个人账户分开。

控制谁可以与智能体对话

OpenClaw：陌生人发送消息时会收到配对码，除非您批准该代码，否则智能体会忽略其消息。Hermes：其安全文档中描述的用户授权层，会限制哪些账户可以向它发出指令。

机器上的界面

OpenClaw 在 http://127.0.0.1:18789/ 上提供受令牌保护的控制 Web 界面。Hermes 首先通过其文本界面，也就是终端进行操作。

#模型：在线或本地，要求相同

两者都不提供模型：它们会使用您的密钥调用在线供应商，或调用由 Ollama 提供服务的本地模型，该模型默认监听 http://localhost:11434。棘手之处相同：智能体会在您发送第一条消息前发送数千个令牌的指令和工具定义，并等待采用严格格式的工具调用。

Hermes Agent 在 ~/.hermes/config.yaml 文件中配置。兼容 OpenAI 的服务器，包括 Ollama、vLLM 和 llama.cpp，通过基础地址和空密钥进行声明。一个实用细节是：不同角色可以使用不同的提供商，例如让本地模型负责主对话，另一个模型负责上下文压缩或会话标题。我们的专门指南详细介绍了这种连接方式：https://quelllm.fr/guide/hermes-agent-ollama-guide

OpenClaw 在 ~/.openclaw/openclaw.json 中声明其提供商，其文档要求使用 Ollama 的原生 API，而不是以 /v1 结尾的 OpenAI 兼容接口，否则可能失去工具调用能力。Ollama 专门介绍 OpenClaw 的页面建议本地模型至少使用 64 000 个 token 的上下文。操作步骤：https://quelllm.fr/guide/openclaw-ollama-modeles-locaux

工具调用能力

在两种情况下，都请选择其说明页 Ollama 显示 tools 能力的模型。经典聊天模型会描述操作，而不会执行操作。

模型大小

Hermes 说明，在约 300 亿参数以下，记忆的可靠性较低。OpenClaw 需要较大的上下文。以 Q4_K_M 为参考，仅计算权重：14B ≈ 9 GB，32B ≈ 19 GB，此外还要加上上下文。

硬件

一块 RTX 3060 12GB 或一块 RTX 4070 12GB 可以配合 14B 模型进行测试，但预期应适度。一块 RTX 4090 24GB 或配备 48 GB 统一内存的 Mac M4 Pro，则能为在大上下文下运行 32B 模型提供必要余量。

在线开始使用

两份文档都建议使用您能够获得的能力最强的模型，因为它更能抵御恶意指令。设置预算上限的 API 密钥通常是最佳起点，之后再转向本地运行。

#安装与维护：文档要求您完成的事项

由于没有实际测量，我们不提供任何安装时长。以下是根据各项目文档整理的要求；下面的命令用于衡量工作量，而不是教程。

Hermes Agent：系统

Linux、macOS，以及通过 WSL2 使用的 Windows。该项目使用 Python 编写；安装脚本会配置所需环境。

Hermes Agent：方法

官方脚本会安装 hermes 命令。之后可在 ~/.hermes/config.yaml 中进行配置，或使用工具的配置命令；消息网关则作为独立进程启动。

OpenClaw：系统

直接支持 macOS 和 Linux，通过 WSL2 支持 Windows。据我们所知，需要 Node.js 22 或更高版本；这一要求已经发生过变化，请在安装页面上核实。

OpenClaw：方法

npm 软件包或官方脚本会安装 openclaw 命令，随后安装助手会询问模型、消息服务和安全设置，并将网关注册为服务。文档还介绍了使用 Docker Compose 的安装方式：https://quelllm.fr/guide/installer-openclaw-docker

# Hermes Agent (Linux, macOS, WSL2)
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes

# OpenClaw (Node.js requis)
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon

在维护方面，两个项目都经常发布更新：Hermes Agent 于 2026 年 9 月 24 日标记了 v0.21.5 版本，OpenClaw 则提供更新命令 openclaw update，以及诊断命令 openclaw doctor。安装后数月不作任何维护会带来风险，因为某些版本会修复安全漏洞。在服务器上，请锁定版本号，并在更新前阅读发行说明。

#安全性：相同的风险，两种应对方式

危险是相同的，因为这取决于代理的本质：它会读取来自外部的内容，访问私密数据，并且能够执行命令。恶意文本可能包含代理会误认为是您指令的内容，而小型本地模型通常比大型模型更容易被劫持。我们的提示词注入指南详细介绍了这一机制：https://quelllm.fr/guide/injection-de-prompt-llm-local

Hermes Agent 说明了一套八层安全模型：用户授权、危险命令的人为审批、文件写入防护、容器隔离（Docker、Singularity、Modal）、过滤传递给 MCP 服务器的凭据、检测上下文文件中的提示注入、会话之间的隔离，以及工作路径验证。命令审批通过 approvals.mode 配置，默认使用智能模式：放行低风险操作，并阻止其他操作以等待验证。

OpenClaw 另行记录了通过代码对陌生人进行配对、网关的令牌认证、在隔离 Docker 容器中执行群组对话，以及两个内置命令：openclaw doctor 用于诊断，openclaw security audit --deep 用于发现危险设置。其近期历史说明了这些工具为何重要：漏洞 CVE-2026-25253 于 2026 年 1 月底修复，在修复前可通过恶意链接窃取网关令牌；研究人员还在 2026 年初统计出数千个可从互联网访问的网关。

默认隔离

两者都不是。除非您选择了容器化后端，否则 Hermes 会在主机上执行命令。OpenClaw 运行在主机上，并仅为群组会话使用 Docker 容器，除非完全采用 Docker 安装。

操作审批

Hermes：记忆在产品核心中有明确文档，分为三种模式。OpenClaw：依赖工具配置和内置审计；网关的安全文档是必须阅读的页面。

攻击面

OpenClaw 提供本地 Web 界面和一个非常活跃的 skills 注册表；Hermes 提供更多工具和后端。在这两种情况下，启用的渠道、工具和 skills 越少，需要防护的部分就越少。

#Hermes 还是 OpenClaw：通过五个问题做出选择

绝对不存在谁更好。下面五个问题按顺序回答后，通常就能明确偏向其中一个。如果结果不分明，可以在虚拟机中分别尝试两者：使用测试用 Telegram 机器人，在相同任务上各运行一周，不使用敏感数据；只要进行了隔离，卸载时不会留下痕迹。

1. 01
   您最常从哪里与它交流？

   从终端执行技术任务：Hermes Agent 正是为此设计的，消息服务是额外功能。从手机上，在您每天已经打开十次的消息应用中使用：OpenClaw 围绕这一场景构建，支持的渠道更多。
2. 02
   您希望它记住什么？

   由代理自行重复使用的流程：Hermes 押注于由代理创建 skills。事实、笔记和提醒，以及由您选择的技能：OpenClaw 及其 Markdown 工作区已经足够。
3. 03
   您熟悉排查哪个生态系统的问题？

   当某个环节出问题时，您将会查看日志，有时还要阅读代码。Hermes 使用 Python，OpenClaw 使用 Node.js。
4. 04
   您要接入哪种模型？

   有额度上限的在线服务商：两者都适用。在 12 GB 显存卡上运行本地模型：两者都会遇到限制，Hermes 受内存影响，OpenClaw 受上下文影响。在 24 GB 内存上运行 32B 模型，或使用配置良好的 Mac，则会改变两者的使用效果。
5. 05
   您能接受多少维护工作？

   两者都需要定期更新并重新检查记忆。OpenClaw 还要求关注已安装的 skills 以及网关的暴露情况；Hermes 则需要关注执行后端，以及代理自行学到的内容。

更倾向于 Hermes Agent

开发者或管理员，日常使用终端，需要自动化重复性任务，希望智能体能够不断改进，并能细致控制执行过程（审批、隔离后端）。

更倾向于 OpenClaw

随时可联系的个人助手，支持包括 iMessage 和 WhatsApp 在内的多个消息服务，提供引导式安装、Web 界面，以及大量开箱即用的 skills。

两者都不是

如果需求仅限于与本地模型对话，Ollama 配合 Open WebUI 或 LM Studio 就足够了，攻击面也小得多。对于按设计被限制在容器中的智能体，请查看 Agent Zero。对于每一步都预先确定的自动化流程，n8n 配合 Ollama 比智能体更可预测。

#可参考的官方来源

对比文章撰写于2026年10月13日，依据两项项目的官方文档整理而成，资料收集时间为2026年9月底至10月中旬；未进行自行测试、测量或评分。版本、消息应用列表和命令名称变化很快：安装前请重新查阅这些页面。

https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/

https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/security

https://github.com/NousResearch/hermes-agent

https://docs.openclaw.ai/

https://docs.openclaw.ai/gateway/security

https://github.com/openclaw/openclaw

#深入了解

Hermes Agent 搭配 Ollama

本地服务商的确切配置、用于工具调用的模型、需要了解的记忆和限制。https://quelllm.fr/guide/hermes-agent-ollama-guide

Docker 中的 Agent Zero 与 Ollama

运行在容器中的智能体，内置 Linux 桌面：隔离是其设计的一部分。 https://quelllm.fr/guide/agent-zero-ollama-docker

Goose，终端中的本地代理

连接到 Ollama 的 Block 代理及其权限模式：这是对“终端代理”需求的另一种回答。https://quelllm.fr/guide/goose-agent-local

创建本地 AI 智能体：架构

模型、工具、记忆、循环：Hermes、OpenClaw 及其他系统共有的构件，帮助您了解所安装的内容。 https://quelllm.fr/guide/agent-ia-local-architecture