6个发版3个无法运行，HERMES真的能超越OPENCLAW吗？

最近 Hermes Agent 热度似乎已经超过 OpenClaw 了！上线不到两个月，GitHub 星标就已超过 8.5 万。但 Reddit 上有人指出：6个发版有3个无法运行，自我改进功能也不靠谱。到底真相如何？

第一眼看到 Hermes，估计所有人都想到的是那个奢侈品牌爱马仕。不过古希腊的信使之神也叫这个名字——负责在神明与人类之间传递信息。Hermes Agent 在一众 Agent 产品之中，最标新立异的特征在于它能自我改进，或者说自主提升，核心在于原生内置封闭学习循环，可以自我创建和改进技能。

另一个让人称赞的地方是稳定性。Y Combinator 现任 CEO Garry Tan 曾评价：”Hermes 比 OpenClaw 更稳固。”

不过小编浏览 Reddit 后，发现有帖子称 Hermes 的自我改进是让 AI 自己评估任务结果实现的，而这根本不靠谱。另外，Hermes 才发布了 6 个版本，其中 3 个版本甚至无法运行，而 OpenClaw 已经发布了 82 个版本。我们这就来看看 Hermes 的优势到底真不真实。

🧠 HERMES 的自我改进

Hermes Agent 自我改进能力的核心技术原理是“基于经验的程序化记忆 + 周期性反思与自动提炼”的闭环反馈系统。不是通过微调模型权重，而是通过提示级和技能文档级别的自动优化来实现越用越强。

核心机制：封闭学习循环

简单来说，这个循环过程是：执行任务 → 评估结果 → 将技能提取到 Markdown 文件中 → 下次复用 → 技能改进，随着时间的推移技能会获得提升。

1. 任务执行：Agent 使用工具、编写代码、浏览网页、生成子代理等完成用户任务（基于 ReAct 风格的观察-推理-行动循环）
2. 自我评估检查点：每进行约 15 个工具调用（或复杂任务完成后）暂停反思：”我做了什么？””什么有效？什么失败了？””这个经验是否值得捕获？”
3. Skill 创建或更新：Agent 自动生成/修补 Skill Documents，遵循 agentskills.io 开放标准，是人类可读的 Markdown 和脚本包。下次遇到类似任务时，直接通过 FTS5 搜索 Skill 库调用
4. 记忆更新：关键事实、用户偏好、纠正信息写入分层记忆（MEMORY.md / USER.md），并通过 LLM 总结压缩

支撑技术组件

底层架构以 run_agent.py 中的 AIAgent 为核心，通过同步的 Agent Loop 编排引擎实现完整的运行流程。该架构完全与模型无关，同时辅助采用 DSPy 和 GEPA（Genetic-Pareto Prompt Evolution） 等技术对提示词和技能进行进化优化。

不足和改进方向

从以上梳理可以看出，Hermes 确实围绕着”自我改进”做出了全面的设计和部署。但 Reddit 帖子质疑的内容——学习闭环第2步，AI 自我评估检查并没有达到用户满意的水平，也的确是一个 bug。

有人反映 Hermes 自主创建的 Skill 效果并不理想，还需要自己手动编辑技能去修复它，然而技能会再次被 Hermes 自我改进，手动修改会被覆盖掉，并没有做到”运行时间越长，能力也就越强”。从实际使用来看，Hermes 想做到自身定义的”与你一起成长的 Agent”，还需要加强 AI 对任务结果的自我评估能力。

⚖️ HERMES 真的比 OPENCLAW 稳定吗？

Agent 的稳定性是多方面架构和设计哲学差异共同作用的结果，从 3 个维度来对照分析。

持久记忆力

复杂架构

Hermes以 Agent 学习循环为核心，Gateway、记忆、Skill、调度等能力都围绕”观察-规划-执行-学习-改进”这个闭环构建。它是一个单一、轻量、专注的 Python 进程，机制更少、层级更清晰，减少了相互干扰和竞态条件。

OpenClaw以 Gateway（消息路由中枢）为核心，拥有大量 Skill 和涉及了 50 多个平台，导致系统更臃肿、配置复杂、更新频繁打破东西。很多用户反馈”每更新一次就要修半天”。

安全域

📊 总结

OpenClaw 虽然经历了远超 Hermes 的迭代次数（82 个版本 vs 6 个版本），拥有更多的实战测试和更大的生态系统广度，但是单从产品设计角度来看，Hermes 的限制记忆膨胀、加强 Agent 自治和选择保守的安全策略，这让它在实际长时运行中感觉更可靠，适合长期重复性任务。

两者都是为了让 AI 更好地”干活”。AI Agent 的繁荣发展是毋庸置疑的必然趋势，未来我们将见证越来越多新事物的出现，人类和 AI 的能力可能都将会强大到超乎自己的想象。