从“养虾”到“养马”：OpenClaw与Hermes Agent全面技术对比及选型指南

2026年AI Agent领域迎来爆发式迭代，一季度OpenClaw（俗称“养虾”）以35万+GitHub星标成为现象级开源项目，二季度Hermes Agent（俗称“养马”）横空出世，仅7周就将星标冲到84.4k，直接追平前辈。两者虽同为AI Agent工具，但底层设计逻辑、核心能力差异显著，本文将从技术角度全面对比两者特性，为开发者提供清晰的选型参考。

一、两款工具核心背景概述

1. OpenClaw：多平台万能连接型AI Agent

OpenClaw（曾用名Clawdbot）于2025年底开源，由开发者Peter Steinberger主导，核心定位是“打破平台壁垒，让AI触达全场景”，凭借其强大的多渠道接入能力快速走红，成为开发者搭建私有AI中枢的首选工具之一。

其核心优势集中在多平台适配与生态完善：

• 渠道覆盖：支持50+消息渠道无缝接入，包括微信、Telegram、Discord、Slack等主流社交及办公平台，实现AI跨平台统一调度；

• 技能生态：内置44000+开箱即用技能，覆盖自动化办公、工具调用、场景化任务执行等，无需额外开发即可快速落地；

• 架构设计：基于TypeScript开发的网关型模块化架构，支持本地及服务器部署，自定义灵活性高，适合开发者根据需求二次开发。

巅峰时期，OpenClaw的GitHub星标增长速度超越Docker、Kubernetes，“养虾”也成为圈内指代部署、维护OpenClaw的专属黑话。

2. Hermes Agent：自进化型AI Agent

Hermes Agent由美国Nous Research于2026年2月开源，以“自我进化、贴合用户习惯”为核心卖点，凭借创新的闭环学习机制，快速实现开源社区突围，成为AI Agent领域的“黑马”。

其核心亮点的在于自学习能力与轻量部署：

• 开源热度：7周内GitHub星标从0突破84.4k，霸榜全球开源榜单，OpenRouter算力榜排名飙升，Token消耗日榜呈倍数增长，获得开发者广泛认可；

• 核心理念：以“The agent that grows with you”为口号，区别于OpenClaw的“连接优先”，主打“能力优先”，实现Agent自我进化；

• 架构设计：基于Python开发的轻量架构，专注于学习循环与个性化适配，部署门槛低，隐私性更强，适合本地轻量化使用。

二、核心技术特性全面对比

OpenClaw与Hermes Agent并非单纯的竞品关系，而是代表了AI Agent的两种不同进化路径，核心技术特性差异集中在设计哲学、记忆系统、技能生态等关键维度，具体对比如下：

对比维度	OpenClaw（养虾）	Hermes Agent（养马）
设计哲学	触达优先（Reach First）：让AI在任何平台可用	能力优先（Capability First）：让AI真正学会做事
核心机制	多平台Channel接入，充当万能网关	闭环学习循环，支持Agent自我进化
记忆系统	基础记忆需手动维护（memory.md、soul.md），高级记忆依赖第三方插件	原生三层记忆体系（会话/长期/技能记忆），自动提炼，开箱即用
技能生态	静态技能库，依赖人工编写与维护，可组合使用	动态技能生成，从使用经验中自动创建、优化技能
架构特点	TypeScript模块化网关设计，适配多平台部署	Python轻量架构，专注学习循环与个性化适配
部署难度	中等，需手动配置部分参数，适合有一定开发基础者	较低，轻量设计，支持快速本地部署，新手友好

关键差异拆解

1. 记忆系统：手动维护 vs 自动进化

OpenClaw的记忆系统采用“手动配置+插件扩展”模式，核心依赖memory.md和soul.md文件手动设置Agent人设、记忆点，向量检索、知识图谱等高级记忆功能需额外安装第三方插件。这种设计的优势是灵活性极高，开发者可根据具体需求定制记忆逻辑，但维护成本较高，适合愿意投入时间折腾的用户。

Hermes Agent则内置原生三层记忆体系，无需手动配置即可实现记忆自动管理：

• 会话记忆：自动保存短期对话上下文，避免对话“断片”；

• 长期记忆：智能提炼对话及使用过程中的关键信息，形成精准用户画像；

• 技能记忆：自动沉淀常用操作，形成可复用技能，实现“越用越顺手”。

2. 技能生态：静态插件 vs 动态生成

OpenClaw的核心竞争力在于其庞大的静态技能库，44000+技能覆盖几乎所有主流使用场景，开发者可像搭积木一样组合技能，快速搭建自动化工作流。但局限性在于，技能需人工提前编写维护，遇到未覆盖的新场景时，无法自主生成新技能，只能依赖插件更新或自行开发。

Hermes Agent的核心突破的是动态技能生成机制：当用户下达新任务时，Agent会自动拆解任务步骤、生成可执行技能，且在后续使用中根据用户反馈持续优化技能逻辑。例如，首次让其处理Excel表格时，它会自动编写处理脚本；再次执行同类任务时，会直接调用优化后的脚本，甚至自主调整逻辑适配新需求——本质是“学习方法”而非“调用工具”。

三、开发者选型指南（精准匹配需求）

1. 优先选择OpenClaw（养虾）的场景

• 需实现AI跨多平台调度，比如同时在微信、Discord、企业微信等平台接入AI助手；

• 追求快速落地自动化工作流，依赖现成技能库完成定时任务、自动回复等场景；

• 有一定开发基础，需要高度自定义AI逻辑，愿意投入时间配置维护；

• 需要搭建私有AI中枢，注重多平台兼容性与生态成熟度。

2. 优先选择Hermes Agent（养马）的场景

• 需要AI助手长期陪伴，能自主学习用户习惯，减少手动维护成本；

• 偏好轻量部署，重视隐私保护，需要在本地快速部署使用；

• 开发者场景，需要一个能协同进化、自主生成技能的编程助手；

• 新手用户，希望低门槛上手，无需复杂配置即可使用核心功能。

四、技术总结与未来展望

OpenClaw与Hermes Agent代表了AI Agent的两条核心进化路径：OpenClaw解决“AI在哪里用”的问题，以多平台连接为核心，打破场景壁垒；Hermes Agent解决“AI会不会学”的问题，以自进化能力为核心，提升使用体验。两者没有绝对的优劣，核心是匹配不同用户的需求场景。

从技术趋势来看，未来AI Agent大概率会融合两者优势——既具备全平台触达能力，又拥有强大的自进化能力。对于当前开发者而言，可根据自身需求选择合适的工具：追求多平台适配与灵活定制，优先OpenClaw；追求低门槛、自进化与轻量部署，优先Hermes Agent。

后续将持续更新两款工具的部署教程、二次开发技巧，欢迎评论区交流你的使用经验与选型困惑！

注：本文信息综合自阿里云、腾讯云开发者社区及GitHub公开技术文档，仅供技术学习交流参考。