一、OpenClaw 的核心是网关Hermes 的核心是 Agent这不是观点是可以从代码中直接读出来的事实。判断方法很简单一个团队选择自己从零建造的东西一定是它认为最重要、最不可让渡的核心资产选择借用或嵌入的东西再好用也说明它在团队心中不是核心。OpenClaw 自己造了什么整个 Gateway 控制平面——WebSocket 服务、50 多个渠道适配器、会话路由、工具接线、插件生命周期管理、多 Agent 编排。这些全是 OpenClaw 团队一行一行写出来的。那 Agent 的核心循环呢用的是第三方 pi-agent-core SDK通过createAgentSession()导入嵌入。SDK 负责完整的 Agent 循环——发送给 LLM、执行工具调用、流式响应。OpenClaw 甚至支持多种 Agent 运行时pi、Codex 等Agent 引擎是可插拔的。Hermes 自己造了什么run_agent.py——15000 多行的 Agent 核心循环从 prompt 组装到工具调度到上下文压缩到模型故障转移全部自己掌控。这是整个项目最核心、最重的一个文件。那 Gateway 呢后来加上去的一个可选模式接了 6 个平台够用就行。你自己造的就是你认为的核心。你借来的就是你认为可替换的。OpenClaw 自己造网关、借用 Agent 引擎——所以网关是核心。Hermes 自己造 Agent 引擎、Gateway 是可选附件——所以 Agent 是核心。有人可能会问没有 Agent 的 OpenClaw 有什么价值确实没有直接的用户价值——没有大脑的基础设施不能对话、不能执行任务。但这恰恰说明了 OpenClaw 的设计立场它把自己定义为一个平台Agent 是跑在平台上的应用。平台没有应用当然不完整但应用可以换平台本身才是持久资产。反过来没有 Gateway 的 Hermes 也接触不到用户。但 Agent 的核心循环照样转、记忆照样积累、技能照样被创建和迭代、自进化管线照样能跑。它只是暂时失去了与外界通信的窗口而不是失去了自己。二、产品哲学不同——它们对什么最有价值的回答截然相反确定了核心身份之后两者的产品决策为什么会系统性地分化就很清楚了。OpenClaw 认为最有价值的是连接层。背后的判断是AI 的智能正在快速商品化——模型越来越便宜、越来越强、越来越多。今天用 Claude明天可能用 GPT后天可能出一个更好的开源模型。既然智能本身是可替换的那真正稀缺的是什么是用户通过什么渠道、以什么方式接触到这个智能。谁掌握了用户与 AI 交互的通道模型换谁的都是平台内部的事。这有点像微信的逻辑——微信的价值不在于聊天功能本身有多好而在于它是你数字生活的入口社交、支付、工作、生活服务全在里面。一旦所有 AI 交互都通过 OpenClaw 的网关它就成了一个平台级的存在。所以 OpenClaw 花大量精力接通 50 多个平台、打磨路由和会话管理、构建 5700 多个社区技能的生态。它的终局愿景不是最聪明的 AI而是AI 世界的基础设施入口。Hermes 认为最有价值的是 Agent 自身积累的知识和能力。背后的判断完全不同模型确实在变强但模型不认识你。你的代码风格、你团队的部署流程、你上次做某个任务时第三步出了什么错然后怎么绕过去的——这些个性化的、通过长期交互才能积累的经验才是真正不可替代的东西。当你的 Agent 真正懂你到一定程度你根本不想换掉它入口在哪反而是次要的。就像你不会因为另一个平台界面更漂亮就换掉一个跟了你三年、完全了解你工作方式的私人助手——重新磨合的成本太高了。所以 Hermes 把精力花在自研 Agent 核心、打磨学习循环、构建自进化管线上。渠道只接了 6 个够用就行。它的终局愿景不是到处都能找到的 AI而是越用越懂你、你根本不想换的 AI。两种哲学赌的是 AI 产业的两个不同终局OpenClaw 赌入口为王Hermes 赌深度为王。三、同样的功能在两个系统里承担的角色完全不同这是我上一篇文章最大的盲区。上一篇我逐个比较记忆、技能、定时任务发现实现机制相同就下结论说没有本质区别。但我忽略了一个关键问题同一个功能模块装在不同哲学的系统里它服务的目标可以完全不同。拿记忆来说。OpenClaw 的记忆核心服务于连接——让 Agent 记住用户在 WhatsApp 上说的话在 Telegram 上聊天时也能接得上保持跨平台体验的一致性。Hermes 的记忆核心服务于成长——不只是记住你说了什么而是从交互中提取模式、发现自己的不足、改进自身行为。再看技能。OpenClaw 有 5700 多个社区 Skill核心价值是广度——尽可能覆盖更多场景让你在任何渠道遇到任何需求都能找到对应的解决方案。Hermes 的技能核心价值是生长性——数量少起步时只有一百多个但 Agent 能从每次经验中自己创造和迭代技能这些技能跟你的具体使用场景深度绑定别人的 Agent 用不了。我上一篇说在 OpenClaw 的 SOUL.md 里加一段话就能实现自动创建技能。这个说法在技术上没错但它就好比说在任何手机上装一个健身 App 就能当运动手表用——功能确实实现了但它不是这个系统的设计重心。Hermes 围绕技能自动创建构建了一整套支撑体系自进化管线负责用进化搜索优化技能的措辞和步骤轨迹导出功能可以把 Agent 的执行记录喂给强化学习管线GEPA 算法能从失败的执行轨迹中自动诊断问题并生成改进方案。孤立地加一个做完任务写个技能文件的指令和围绕这个行为建一整个进化体系效果天差地别。所以我上一篇把实现机制相同等同于没有区别这个推理跳跃了。机制相同只说明能做但为什么做“做了之后怎么用”围绕它建了什么才决定了这个功能在系统中的实际分量。四、它们的起点不同正在向对方扩展理解了上面三层之后再看两者的演化轨迹就很清楚了。OpenClaw 的轨迹是从基础设施向智能层延伸。它的起点是一个消息网关——先解决怎么把所有渠道接起来。然后嵌入一个 Agent 引擎让它有了智能再加上记忆和技能让它像个助手。现在社区在探索 skill-creator skill让 Agent 学会自动创建技能、在做更深度的 Agent 能力改造。Hermes 的轨迹是从智能层向基础设施延伸。它的起点是一个自主 Agent——先解决怎么让 AI 持续学习和进化。然后加上 CLI 让它可以在终端里交互再加上 Gateway 模式让它能通过 Telegram、Discord 等渠道跟用户对话。现在它在做 OGP 联邦化协议、在持续增加更多的平台支持。两者现在的功能清单越来越像这不是因为它们本来就一样恰恰是因为它们在从不同起点向对方的领地扩展。趋同的表象掩盖了起点的不同。而起点的不同导致了扩展难度的不对称。Hermes 要增加渠道支持本质上是写更多的适配器代码——把 iMessage 的消息格式翻译成 Agent 能理解的格式把 Agent 的回复翻译回 iMessage 的格式。这是累活但不难是纯粹的工程量问题。OpenClaw 要深化 Agent 智能就没这么简单了。它面临的是一个架构选择继续用借来的 pi-agent-core SDK 在上面修修补补还是自己从零打造 Agent 核心前者天花板有限——你想给 Agent 加一个深度学习循环但 Agent 的思考过程不是你写的代码你只能在 SDK 提供的 hook 点上做拦截SDK 没暴露的地方你够不着。后者等于重做半个项目而且意味着承认Agent 引擎其实也是核心资产——这跟 OpenClaw 一直以来Agent 可替换的设计立场是矛盾的。五、业界已经开始把两者叠起来用了既然两者各有短板一个自然的做法就是让它们协作。事实上这种模式已经出现了。OpenClaw 做前端层——负责接收各渠道消息、理解用户意图、处理简单任务、把复杂任务打包委派给后端。Hermes 做后端层——接到任务后深度执行、调用积累的技能、做完返回结果、同时把这次经验沉淀为新技能。GitHub 上甚至已经有了专门的桥接项目 SwarmClaw提供跨两个框架的编排、委派、记忆和技能共享。这种两层架构有真实的好处。故障隔离——一层崩了不影响另一层。独立演进——各自按自己的节奏迭代不用互相等。信任边界——OpenClaw 先过滤不可信的用户输入Hermes 不直接暴露在恶意消息之下。灵活替换——后端今天用 Hermes明天出了更好的自进化 Agent 可以换掉用户接入层完全不受影响。但代价也是真实的。信息在两层之间传递时会损耗——用户原话里的语气、隐含意图、模糊的指代经过前端层的理解和重新表述之后可能丢失。延迟会增加——简单任务也要经过两次 LLM 推理。状态同步是个难题——用户在前端层说我改主意了别用 Python 了改用 Go这个偏好更新要多久才能传递到后端层如果后端正在用 Python 执行任务怎么办调试复杂度也会急剧上升——出了问题到底是前端层理解错了用户意图还是后端层执行出了偏差还是两层之间的传递丢了关键信息两层架构的出现本身就说明了一件事到今天为止还没有一个项目把连接的广度和智能的深度在同一套架构里同时做到极致。这可能就是终态——基础设施层和智能层本来就该分离。但也可能不是——谁先补齐对方的短板吃掉两层之间的缝隙谁就可能定义下一代 AI Agent 的形态。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】