4 月 那正是 openclaw 的”龙虾热”刚退、hermes 接棒的声音开始多起来的时候。我两个都装了，用到后来才明白——它们要解决的根本不是同一件事，而真正决定我留下哪个的，是另一件事。
年初那波龙虾热
OpenClaw（那只龙虾 🦞）是去年底今年初爆的。它破圈的点不是”又一个 AI 工具”，而是让大家发现：用即时通讯软件就能指挥一个 agent 在你电脑上干活。你在飞书、微信 里发一句”帮我把这个视频剪一下”，小龙虾就在你电脑上真的去干。再加上能给它装 skill、让它自己生成 skill，玩法几乎无限，于是一传十十传百，迅速破圈。GitHub 上几十万 star，几乎一夜之间。
我当时在它里面建了个房产顾问角色，挂一个视频剪辑技能，做房产短视频。openclaw 把”角色 = 人设 + 技能 + 产出”打包成工作空间，这套组织方式很清晰，用起来也确实新鲜。
hermes 为什么后来居上
今年 4 月 推出 Hermes。导火索是 Anthropic 切断了 OpenClaw 的 Claude 调用，给继任者让出了位置。但真正让我转过去、也让它后来居上的，是另一件事：稳定。
openclaw 玩法花、破圈快，但跑长任务是个坑。一旦涉及大文件下载、视频剪辑、ASR 这种动辄几小时的活，它经常莫名其妙撂挑子——任务跑到一半就停了，优化提示词、改设置都救不回来。我那个房产短视频流程正好踩在这上面，深受其苦。hermes 不一样，同样的长任务能稳稳跑几个小时不挂。
有意思的是，hermes 初期其实短板明显：没打通即时通讯软件、没有官方 web 界面、本地网关功能也很少。按理说这些全是 openclaw 的强项，hermes 全没有。但它把两件事做到了极致——足够稳定，以及越用越懂你。它的自学习闭环会自动沉淀技能、优化记忆，用得越久越顺手；升级迭代也不像 openclaw 那样频繁出 bug。口碑一点点攒起来，现在增长势头已经压过 openclaw。
我把它们用在了哪
openclaw 那边，我主要跑那个房产顾问角色做短视频，正是这些长任务让我最终受不了。
切到 hermes 后，我把这个角色搬了过来。我没用一键迁移命令，而是让 hermes 自己读 openclaw 的角色资料，重新整理人设、挑能用的技能学过来——借这个机会把人设重做一遍。搬完又加了个基金顾问角色，两个常驻。然后接上飞书，不在电脑前也能从手机消息里触达它。看板和定时任务也搬进 agent 内部。
还有一件有意思的事：我做一个小工具时，没自己写提示词，让 hermes 写了一份详细 brief，再丢给另一个执行型 agent 去实现。hermes 在这里是策划，不是执行。
踩过的几个坑
大文件干扰角色学习。 让 hermes 读 openclaw 的角色资料时，里面夹着几个大视频文件，得专门叮嘱一句”自动忽略”。agent 不会自己过滤噪音，边界得你来画。
角色迁移不是复制粘贴。 即使让 hermes 自己学，人设也要重写、人格要合并、表达要规范化。那个视频剪辑技能还有 v1 到 v4 多个版本，得明确只学 v4。角色不能无痛迁移，是现在 agent 生态的真痛点。
agent 之间的交接也要磨合。 让 hermes 给别的 agent 写 brief，第一版对方没法参考源码，只能返工。agent 之间没有天然的交接协议，比想象中费来回。
它们不是一类东西，甚至不是竞争者
我早先总想拿 openclaw 和 hermes 比个高下，后来发现这是错的问题。
openclaw 是”网关优先”——它解决的是”我得到处都在”，一个网关接几十个渠道，路由到多个 agent。hermes 是”agent 优先”——它解决的是”我得在一件事上越做越好”，靠自学习闭环让单个 agent 越用越强。一个做广度，一个做深度。
有句话说得准：openclaw 把 agent 装进网关，hermes 把网关裹在 agent 外面。负载的东西不一样。架构上它们是不同层，严肃的用法是叠起来——openclaw 当外层路由和控制面，hermes 当里面那个会学习的执行专家，两者靠 ACP打通。不过在用户争夺上，hermes 靠稳定和自学习已经追平甚至反超，”不同层”是架构判断，不影响市场此消彼长。
openclaw、hermes 和 codex 各自的位置
codex 经常被拉进比较，但很多人对它的印象还停留在”写代码的 agent”，这其实低估了它。
codex 不只是写代码。它能设定时任务、能操作你的电脑、能当成一个高级 agent 来帮你处理各种事——能力面比”代码工具”宽得多。写代码只是它最出名的一面。
所以三者真正的区别在侧重，不在”谁专一谁全能”：openclaw 靠即时通讯破圈，强在多渠道触达和 skill 生态，弱在长任务稳定；hermes 强在稳定和自学习，越用越懂你；codex 是个能力全面、偏执行侧的 agent，写代码、定时任务、操作电脑都能干。
我现在的分工顺着这个来：要拆需求、写 brief、跑几小时的长流程找 hermes；要动代码、操作电脑、定时跑某些任务找 codex。让一个 agent 给另一个派活，比我自己下场写更准。
agent 这一年的几点想法
稳定性才是分水岭。 花哨的功能吸引你装上，但决定你留不留的，是它能不能稳稳跑完一个几小时的长任务。openclaw 破圈最快，却栽在长任务撂挑子上；hermes 初期功能少得多，靠稳定和迭代质量一点点把人拉过来。agent 时代，”靠谱”比”惊艳”更值钱。
自学习闭环是真正的换代。 以前的 agent 靠你手动喂记忆、写技能，hermes 这类开始自己沉淀——用得越久越懂你。这是从”agent 你配置”到”agent 自己长出来”的转折。
角色可移植性还是真痛点。 我从 openclaw 迁到 hermes，哪怕有迁移工具，人设重做、技能版本挑选还是费了不少手工。agent 生态各自为政，谁能把”角色便携”做透，谁就锁住用户。
agent 间分工在成型。 ACP 这类协议让 agent 不再各干各的，而是能互相调用——hermes 策划、codex 执行、openclaw 路由，这种小队协作比一个大而全的 agent 靠谱。未来不会是赢家通吃，而是各有所长的小 agent 编队。
边界还得人来画。 我那个房产角色一开始塞了视频、文档、下载目录一堆，最后得专门叮嘱忽略。agent 的能力不画边界，它就会被噪音淹没，反而变笨。
年初那波热潮退去后，留下来的不是最花哨的那个，是最先跨进日常、还能稳稳留下来的那个。于我，是 hermes 接上飞书、再没撂过挑子的那天。从那以后，问 AI 这件事，不再是我打开什么，而是它在那里。