OpenClaw x Hermes：双Agent架构实战，解锁AI自动化新高度！
2026年的AI Agent领域，OpenClaw和Hermes Agent是两条最值得关注的技术路线。前者以技能生态（Skills）和多通道集成见长，后者以自我进化记忆系统和70+内置技能独树一帜。能力天花板：一个Agent很难同时精通所有领域记忆局限：缺乏持久化的跨会话学习能力专业深度：通才型Agent在垂直领域深度不足双Agent架构让专业Agent做专业的事，通过MCP（Model Con
·
一、前言：为什么需要双Agent架构？
2026年的AI Agent领域，OpenClaw和Hermes Agent是两条最值得关注的技术路线。前者以技能生态（Skills）和多通道集成见长，后者以自我进化记忆系统和70+内置技能独树一帜。
单一Agent框架存在天然瓶颈：
- 能力天花板：一个Agent很难同时精通所有领域
- 记忆局限：缺乏持久化的跨会话学习能力
- 专业深度：通才型Agent在垂直领域深度不足
双Agent架构的核心思路是：让专业Agent做专业的事，通过MCP（Model Context Protocol）协议实现Agent间的通信与协作。
二、两大框架核心对比
2.1 OpenClaw 架构概览
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw Gateway │
│ (WebSocket / Web UI) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Skills (技能系统) │ Crons (定时任务) │ Memory │
│ ├── ClawHub生态 │ ├── 每日新闻 │ ├── MEMORY │
│ ├── 280+官方技能 │ ├── PubMed周报 │ ├── SESSION│
│ └── 自定义Skill │ └── 自定义Cron │ └── WARM │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Messaging Channels（多通道） │
│ ├── QQ Bot ├── Telegram ├── Discord │
│ ├── WebChat ├── 飞书 └── 企业微信 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Tools & Abilities │
│ ├── exec/shell ├── file read/write ├── WebSearch │
│ ├── image gen ├── video gen └── Playwright │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
OpenClaw核心优势：
- 🏪 ClawHub生态：280+预制Skills，即装即用
- 📨 多通道集成：QQ、Telegram、Discord等IM全覆盖
- ⏰ Cron定时任务：内置调度器，支持isolated session
- 🔌 MCP Server支持：原生支持MCP协议扩展
2.2 Hermes Agent 架构概览
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Hermes CLI / Gateway │
│ (Interactive Terminal + Web UI) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ AIAgent Core (~10,700行核心对话循环) │
│ ├── Prompt Builder │ Provider Resolution │ Tool Dispatch │
│ ├── Context Engine │ 3 API Modes │ Tool Registry │
│ │ (可插拔压缩器) │ chat_comp / codex │ 47工具/19工具集│
│ └── Memory Manager ←→ Session Storage (SQLite + FTS5) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Self-Improving Learning Loop（自我进化核心） │
│ ├── 经验 → Skills动态创建 │
│ ├── 使用中持续优化技能 │
│ └── 跨会话知识持久化 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Tool Backends（6类后台） │
│ ├── Terminal (6后端) ├── Browser (5后端) │
│ ├── Web (4后端) ├── MCP (动态发现) │
│ └── File/Vision └── 更多... │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Hermes核心优势：
- 🧠 三层记忆架构：瞬时记忆 → 工作记忆 → 持久记忆
- 📈 自我进化：从经验中动态创建和优化Skills
- 🔧 Model Agnostic：支持任意LLM Provider（OpenAI/Anthropic/Ollama/Groq等）
- 🎭 多Profile支持：v0.60+，支持多Agent实例隔离
2.3 关键指标对比
| 维度 | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|
| 内置工具数 | ~20核心工具 | 47工具/19工具集 |
| Skills生态 | ClawHub 280+ | 70+内置，可扩展 |
| 记忆系统 | MEMORY.md + SESSION | 三层记忆+SQLite+FTS5 |
| 自我进化 | ❌ 需手动配置 | ✅ 内置学习循环 |
| 多通道 | QQ/TG/Discord等 | Telegram/Discord/ Slack |
| MCP支持 | ✅ 原生支持 | ✅ 原生支持 |
| 多Agent | Sessions隔离 | ✅ Profile级隔离 |
| 定价 | 免费开源 | 免费开源 |
三、双Agent架构设计思路
3.1 角色分工
在双Agent架构中，OpenClaw和Hermes各自承担最擅长的角色：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ User (你) │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw — 任务执行层（主控Agent） │
│ • 调度和分配任务 │
│ • QQ/飞书等IM通道的消息收发 │
│ • 定时任务的触发与编排 │
│ • Skills工具的调用（ClawHub生态） │
│ • 文件系统操作、本地脚本执行 │
│ • 承担"执行者"角色 │
└──────────────┬──────────────────────────┬──────────────────┘
│ MCP Protocol │ MCP Protocol
▼ ▼
┌──────────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐
│ Hermes — 知识推理层 │ │ 外部工具（可选扩展） │
│ （专业分析Agent） │ │ • MCP Server: GitHub │
│ • 深度研究、复杂推理 │ │ • MCP Server: PostgreSQL │
│ • 长程记忆检索与总结 │ │ • MCP Server: Filesystem │
│ • 自我进化Skills创建 │ │ • MCP Server: Browser │
│ • 专业领域知识处理 │ │ • 更多MCP生态... │
│ • 承担"顾问/分析师"角色 │ └──────────────────────────────────┘
└──────────────────────────────┘
3.2 通信协议：MCP
Model Context Protocol (MCP) 是双Agent通信的核心桥梁。它让OpenClaw和Hermes可以互相调用对方的工具，就像它们是同一个系统的组成部分。
OpenClaw Hermes Agent
┌────────────┐ ┌────────────┐
│ Host │◄─── MCP Protocol ──►│ Client │
│ (Caller) │ (JSON-RPC over │ (Server) │
│ │ HTTP/SSE) │ │
└─────┬─────┘ └──────┬─────┘
│ │
│ • tools/list │
│ • tools/call ←─────────────→ │ Exposes:
│ • resources/* │ • Research Agent tools
│ • prompts/* │ • Long-memory tools
│ │ • Skill creation tools
MCP的核心价值：
- 工具发现：
tools/list自动发现对方暴露的所有工具 - 动态重载：工具列表变更时自动刷新，无需重启
- 安全过滤：可按需启用/禁用特定工具
- 双向通信：OpenClaw可调用Hermes，Hermes也可回调OpenClaw
3.3 三种集成模式
根据场景和需求，有三种主流集成路径：
| 模式 | 架构特点 | 适用场景 | 复杂度 |
|---|---|---|---|
| 模式A：MCP桥接 | Hermes作为OpenClaw的MCP Server | 需要Hermes专业能力（研究/记忆）增强OpenClaw | ⭐⭐ |
| 模式B：Sidecar并联 | 两者平行运行，通过消息队列通信 | 需要各自独立运行、互为备份 | ⭐⭐⭐ |
| 模式C：层级编排 | OpenClaw作为调度层，Hermes作为专业子Agent | 需要复杂任务分解和专业处理 | ⭐⭐⭐⭐ |
四、模式A详解：MCP桥接（最简方案）
这是最实用、部署最简单的双Agent方案。
4.1 架构图
OpenClaw Gateway (localhost:18789)
│
│ 用户消息
▼
┌───────────────────────────────────┐
│ OpenClaw Agent (小诸葛) │
│ • 接收用户请求 │
│ • 调度Skills和Crons │
│ • 消息通道（QQ/飞书） │
└──────────────┬──────────────────────┘
│ MCP工具调用
│ tools/call
▼
┌───────────────────────────────────┐
│ Hermes Agent MCP Server │
│ (localhost:8090) │
│ • 暴露Research Skills │
│ • 提供Long-memory查询 │
│ • 自我进化学习 │
└───────────────────────────────────┘
4.2 详细安装步骤
第一步：安装Hermes Agent
# 方法1：pip安装（推荐）
pip install hermes-agent
# 方法2：从源码安装
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
cd hermes-agent && pip install -e .
# 验证安装
hermes --version
第二步：配置Hermes基础设置
# 启动交互式配置向导
hermes setup
# 依次配置：
# 1. LLM Provider选择（支持OpenAI/Anthropic/Ollama/Groq等）
# 2. API Keys配置
# 3. 消息通道连接（Telegram/Discord/Slack）
# 4. Skills浏览和安装
第三步：配置MCP Server模式
Hermes v0.60+支持MCP Server Mode，使得OpenClaw可以连接：
# 启动Hermes Gateway（暴露MCP接口）
hermes gateway --port 8090
# 或者使用Docker方式
docker run -p 8090:8090 \
-v ~/.hermes:/data \
nousresearch/hermes-agent:latest \
hermes gateway --port 8090
第四步：配置OpenClaw连接Hermes MCP
在OpenClaw的配置文件中添加MCP Server：
// ~/.openclaw/mcp_config.json
{
"mcpServers": {
"hermes-research": {
"command": "hermes",
"args": ["mcp", "server", "--port", "8090"],
"env": {
"HERMES_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
或者通过OpenClaw CLI安装：
openclaw mcp install hermes-research \
--command "hermes" \
--args "mcp,server,--port,8090"
第五步：验证连接
# 在OpenClaw中测试
openclaw agent --message "请调用Hermes的研究工具，帮我分析近期AI Agent领域的技术进展"
# 或者在OpenClaw Web UI中直接对话
openclaw web
五、模式C详解：层级编排（生产级方案）
对于需要复杂任务分解的生产环境，推荐使用层级编排模式。
5.1 架构设计
用户（QQ/飞书/Telegram）
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw — 任务调度层（Director） │
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 每日新闻 │ │ 研究任务 │ │ 定时报告 │ │
│ │ Cron Job │ │ Skill编排 │ │ Cron Job │ │
│ └──────┬─────┘ └──────┬─────┘ └──────┬─────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 任务分解 & 路由逻辑 │ │
│ │ • 分析请求类型 │ │
│ │ • 判断是否需要Hermes深度处理 │ │
│ │ • 分配到对应Agent/技能 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│
┌─────────────────┴──────────────────┐
│ MCP Protocol (工具调用) │
▼ ▼
┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────────┐
│ Hermes Agent │ │ OpenClaw Skills执行 │
│ （研究Agent） │ │ （执行Agent） │
│ • 深度信息检索 │ │ • 文件操作 │
│ • 跨会话记忆 │ │ • 脚本执行 │
│ • 复杂推理分析 │ │ • 消息发送 │
│ • 技能动态创建 │ │ • 定时调度 │
└──────────────────────┘ └──────────────────────────┘
5.2 关键配置文件
OpenClaw主配置（~/.openclaw/openclaw.json）
{
"gateway": {
"port": 18789,
"host": "localhost"
},
"agents": {
"default": {
"model": "minimax/MiniMax-M2.7",
"systemPrompt": "你是小诸葛，Max的AI助手..."
}
},
"mcp": {
"servers": {
"hermes-research": {
"command": "hermes",
"args": ["mcp", "server"],
"env": {
"HERMES_PROFILE": "research"
}
}
}
},
"cron": {
"enabled": true,
"timezone": "Asia/Shanghai"
}
}
Hermes Agent配置（~/.hermes/profiles/research/config.yaml）
profile: research
provider:
type: anthropic # 或 openai / ollama / groq
model: claude-sonnet-4-20250514
memory:
enabled: true
sqlite_path: ~/.hermes/profiles/research/memory.db
fts5_enabled: true
tools:
enabled:
- web_search
- research_knowledge
- long_memory
- skill_create
disabled:
- dangerous_exec
skills:
auto_update: true
learning_loop: true
5.3 任务路由示例
当用户发送"帮我研究一下RAG技术的最新进展"时，OpenClaw的处理流程：
1. 接收消息 → "帮我研究一下RAG技术的最新进展"
2. 意图识别 → 需要深度研究 → 调用Hermes MCP工具
3. 路由到Hermes研究Agent
4. Hermes执行：
a. 搜索最新RAG论文/文章
b. 查询相关记忆（是否有相关历史研究）
c. 综合分析，生成研究报告
d. 将结果返回OpenClaw
5. OpenClaw格式化输出 → 通过QQ发送给用户
六、实战配置案例
案例1：Hermes作为"研究顾问"
OpenClaw配置MCP连接到Hermes，调用其内置的深度研究技能：
# 在OpenClaw的Skill中创建一个MCP调用Skill
# ~/.openclaw/skills/hermes-research/SKILL.md
#
# ---
# name: hermes-research
# description: 调用Hermes深度研究Agent分析复杂问题
# tools:
# - hermes.research.deep_search
# - hermes.memory.query
# ---
案例2：Hermes调用OpenClaw的工具
反向通道：Hermes需要操作文件或发送消息时：
# hermes skills配置示例
# ~/.hermes/skills/openclaw_integration.yaml
name: openclaw_file_ops
description: 通过OpenClaw执行文件操作
tools:
- openclaw:file_read
- openclaw:file_write
- openclaw:qq_send
案例3：定时任务联动
设置每日新闻简报由OpenClaw触发，深度分析由Hermes执行：
// OpenClaw cron配置
{
"name": "每日新闻深度分析",
"schedule": "0 8 * * *",
"timezone": "Asia/Shanghai",
"tasks": [
{
"step": 1,
"agent": "openclaw",
"action": "collect_news",
"output": "news_raw.md"
},
{
"step": 2,
"agent": "hermes",
"action": "deep_research",
"input": "news_raw.md",
"output": "news_analysis.md",
"mcp_call": true
},
{
"step": 3,
"agent": "openclaw",
"action": "format_and_send",
"input": "news_analysis.md",
"channel": "qq"
}
]
}
七、最佳实践
7.1 职责边界清晰
| 任务类型 | 执行Agent | 原因 |
|---|---|---|
| 消息收发（QQ/飞书） | OpenClaw | 原生支持多通道 |
| 定时任务调度 | OpenClaw Cron | 内置调度器 |
| 文件操作/脚本执行 | OpenClaw Tools | 本地工具链完整 |
| 深度研究/复杂推理 | Hermes | 自我进化+长程记忆 |
| 跨会话知识积累 | Hermes | 三层记忆架构 |
| IM频道运营 | OpenClaw | Skills生态丰富 |
7.2 安全配置
# MCP连接安全
# 1. 本地MCP Server只监听localhost
hermes gateway --port 8090 --host 127.0.0.1
# 2. API Keys通过环境变量注入，不写在配置文件
export HERMES_API_KEY="sk-..."
# 3. OpenClaw MCP配置引用环境变量
# ~/.openclaw/mcp_config.json
{
"mcpServers": {
"hermes-research": {
"command": "hermes",
"args": ["mcp", "server"],
"env": {
"HERMES_API_KEY": "${HERMES_API_KEY}"
}
}
}
}
7.3 性能优化
- MCP调用超时：建议设置30-60秒超时，避免阻塞
- 结果缓存：Hermes的Research结果可缓存在SQLite中
- 并发控制：MCP Server模式支持多Client连接，但建议限制在2-3个并发
- Profile隔离：不同用途使用不同Hermes Profile，避免记忆污染
八、故障排查
| 问题 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| MCP工具调用超时 | Hermes Gateway未启动 | hermes gateway --port 8090 |
| 工具列表为空 | MCP Server未正确配置 | 检查 mcp_config.json 语法 |
| 消息发送失败 | OpenClaw QQ通道配置错误 | openclaw status 检查 |
| Hermes记忆丢失 | SQLite路径未持久化 | 配置 memory.sqlite_path |
| Skills创建失败 | 权限不足 | 检查 ~/.hermes/ 目录权限 |
九、进阶：扩展MCP生态
除了OpenClaw+Hermes双Agent，还可以通过MCP连接更多外部工具：
// ~/.openclaw/mcp_config.json
{
"mcpServers": {
"hermes-research": {
"command": "hermes",
"args": ["mcp", "server"]
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": { "GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}" }
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed"],
"env": { "MCP_FS_READONLY": "true" }
},
"postgres": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
"env": { "DATABASE_URL": "${DATABASE_URL}" }
}
}
}
十、总结
OpenClaw + Hermes双Agent架构将两个顶级Agent框架的优势最大化：
- OpenClaw 提供：多通道消息、本地执行、Skills生态、定时任务的"手和脚"
- Hermes 提供：自我进化记忆、深度推理、专业研究的"脑"
两者通过MCP协议实现无缝通信，构成一个既有行动力又有思考力的完整AI Agent系统。
对于Max这样的用户，这意味着：
- 每日新闻自动推送（OpenClaw Cron）
- 深度研究自动分析（Hermes Research）
- 跨会话知识不断积累（Hermes Memory）
- QQ/飞书消息无缝收发（OpenClaw Channels）
最后
对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？
答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）
当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。
再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。
如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！
下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。
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最后
1、大模型学习路线
2、从0到进阶大模型学习视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）
4、 AI大模型最新行业报告
2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5、面试试题/经验
【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】
【AI 大模型面试真题（102 道）】
【LLMs 面试真题（97 道）】
6、大模型项目实战&配套源码
适用人群
四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
-
硬件选型
-
带你了解全球大模型
-
使用国产大模型服务
-
搭建 OpenAI 代理
-
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
-
在本地计算机运行大模型
-
大模型的私有化部署
-
基于 vLLM 部署大模型
-
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
-
部署一套开源 LLM 项目
-
内容安全
-
互联网信息服务算法备案
-
…
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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