爱马仕到底能不能替代龙虾呢？

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先跟大家讲一个很有趣的事情。这个名字曾经非常困扰我。很多人跟我说：“老范，你试了爱马仕了没有？”我说：“那是咱试得起的东西吗？那玩意多贵呀。”我一直没想明白它到底是什么。

还有一些朋友很热心，把 Hermes Agent 这个名字贴给我了。但老范稍微有一点老花眼，所以看的时候，把 Hermes 看成了 Harness。一个是 Hermes，另外一个是 Harness，反正这两个词我一看，就觉得差不多。人的阅读有时候就是这样，当你看到一个不是那么熟悉的东西时，就会默认把它往熟悉的方向去引。人产生幻觉的方式就是这样。

所以这个 Hermes，也叫爱马仕 Agent，热了一段时间，老范压根不知道这是个什么。后来才知道，哦，原来有一个新的产品叫 Hermes Agent，那也要去试一试呗。这也就是为什么前面一两周，很多人跟老范说你要去试一下，结果老范一直没动静。因为老范一直以为，自己在玩 OpenClaw、在玩龙虾，就已经是在玩这个 Harness Agent 了。

所以今天就跟大家补上：这到底是个什么东西。

第一印象：Hermes Agent 到底是什么

先讲一下真实感受。具体怎么装，这里就不展开了。如果后面录会员频道，可以专门跟大家讲一下这东西怎么装。

首先，爱马仕要比 OpenClaw 简单很多。OpenClaw 是一个非常复杂、非常庞大的系统，爱马仕相对来说要简单，但也不算简陋，里面很多设计还是很精巧的。官方给了一键安装命令，在 Ubuntu 上、在苹果上都可以装。注意，Windows 上装不了；如果你想在 Windows 上装，必须是在 WSL，也就是 Windows 里的 Linux 环境里才能装上。

很多人说，OpenClaw 不也是一行命令就可以装上吗？但你要注意，OpenClaw 一旦装上以后，做各种配置，特别是升级的时候，非常考验你的耐心和工程师能力。我们每次升级 OpenClaw，都得先烧香拜佛才敢升级。而且升完以后，还得靠一些编程工具，比如 Codex，才能保证 OpenClaw 能起来。并不是说每次 OpenClaw 升级，我们都能把它弄起来，这个是很麻烦的。

但是爱马仕相对要简单很多。当然，我更推荐用 Docker 的方式去安装爱马仕。因为这样的话，你就可以把它装在本机上。虽然它很占空间、非常占内存，下载的包也很大，但是安全上要比龙虾好很多。你只需要在安装爱马仕的时候，把一个本机目录映射给它，它以后就只操作这个目录，你本机上的其他目录相对比较安全。

它不像龙虾，装起来以后太痛苦了。即使你在 Docker 里装了龙虾，这个过程也非常麻烦，特别是升级，这个过程非常痛苦。爱马仕要升级就简单很多，在里面打一条命令，咔一下就升上去了。你说我是在 Docker 里装的爱马仕怎么办？也很容易，每次重新 pull 一次，把最新的包拉回来就完事了，就可以顺畅地跑起来。

使用体验：轻、快，但也更简陋

使用过程中，我感觉它要比龙虾快，这还是一个很有趣的感受。不过我的测试并不严谨。因为我的龙虾装在一个特别古老的 Mac mini 上，那机器是机械硬盘、英特尔 CPU，我估计已经有十几年了；但我的爱马仕是直接装在 MacBook Pro 上，M2 Max 芯片，加 SSD 存储。所以这个测试不严谨，大家也可以自己试试。反正我的感觉是，爱马仕要比龙虾快一些。

它整个配置也比较简陋。龙虾起来以后，有一个很复杂的 Web 界面，你可以在里面点各种按钮、菜单，做设置，填各种表格。但是爱马仕这些东西统统都没有。它上来以后就是给你一个聊天界面，你跟它说就完了。而且说的时候，它经常还给你改错了，这个问题也是存在的。所以你要对爱马仕进行各种调整的话，最好还是在 IDE 里改它的配置文件，这个最方便。

其实龙虾虽然给了一个 Web 界面，但我基本也不用。我都是上 Codex 或者上 Claude Code，在 IDE 里去修改它的配置文件，都是这样工作的。

如果你对 Hermes Agent 的要求比较单一、比较简单，比如说我就是搜集一些信息，我就是自动化做一些内容搜集、内容整理，那爱马仕其实也是够用的。但还要注意，它更适合一个人用。你说我有很多人一起用行不行？那它还是稍显简陋一些。

记忆系统：够用，但明显偏轻量

原因也很简单。比如它的记忆系统，龙虾的记忆系统相对比较复杂。它可以通过 MD 文件，也就是 Markdown 文件去进行记忆，也可以写向量数据库，甚至还可以加很多第三方记忆插件。但是爱马仕这套东西就简单一些。它就是本地做了一个 SQLite，一个非常简单的单机数据库。它也不去做 embedding，也不去做向量搜索。你每次跟它聊完天以后，它找一个模型把聊天记录做抽取，下次再到这个 SQLite 里做全文检索。它是用这样的方式去实现记忆的。

你说我想再做得复杂一些行不行？你还得再给它配外置的记忆接口。但是配上以后，它到底怎么工作，我现在还在试，感觉可能不是那么顺畅。所以相对来说，这个产品是更轻的。

Hermes 最有趣的地方：自我进化

它这个产品最有趣的点在哪呢？难道就是因为轻一点，大家就这么热爱它吗？它最有趣的点叫“自我进化”。

你在龙虾上如果想固定一个技能下来，得明确告诉它：创建技能，第一步什么，第二步什么，你要跟它说清楚。说完了以后，龙虾就会创建这个技能。或者你说，再给我修改技能，在技能里修改一些预置文件，龙虾就会去做这件事情。

但在爱马仕里不是这样的。你就跟它聊就完了。聊一会儿，它突然告诉你：我把你前面聊的这段内容给你创建了一个新的技能，下次咱们就直接用吧。它是这样的工作方式。所以很多人会觉得，这是一个快速进化的过程。它会在跟你聊的过程中越来越懂你，它是有这样一套系统在里面的。

这种自我创建技能的过程，好的一面当然是越来越懂你；但坏的一面就是，其实也没那么可控。你虽然可以命令它去创建技能，但它还是会自己去创建。它创建了很多技能以后，后面会不会相互冲突，会不会打架，我现在还有待观察。因为我只用了三四天，并没有特别长时间、高强度地去使用它。跟我们家龙虾还不一样，我们家龙虾现在已经是非常高强度地参与到我的工作中了。

Hermes 的独特定位：伴随个人成长的 Agent

下面讲一下爱马仕的独特定位。它跟市面上其他 Agent 最大的不同，就是“伴随个人成长的 Agent”。它就是跟着你一起长。自动建技能，只是它这个“伴随个人成长”三层架构中的中间一层。

第一层：记忆系统

一共三层。第一层是记忆系统。它的记忆系统刚才我们讲了，就是先在本地写 Markdown，然后往 SQLite 这种特别轻量级的本地数据库里塞东西，再去做全文检索。这个系统相对来说是比较脆弱的。而且它在每次进行上下文搜集的时候，记忆大概只有 1300 个 token，再多也塞不进去了。这块要比龙虾简单很多。龙虾是可以自动记忆捕捉、自动上下文补全的，但爱马仕在这块要稍微弱一点。

第二层：把过程沉淀成技能

那你说，没法记这么多东西怎么办？它就做第二层：我把这个过程通通都写成技能给你存下来。所以它算是一种平衡，记忆系统差，我就多给你写点技能，它就是这么干的。

第三层：把聊天抽取成训练数据

第三层是什么呢？它把你聊天的内容、把这个过程再抽取出来，变成训练数据。以后你说，我现在想训练一个新的模型，想去做模型微调了怎么办？它就直接按照模型微调的标准格式，把数据给你套出来，你到那边去做微调就行了。

你说我现在在公司里上班，是不是用着用着就可以直接被蒸馏成“同事 + skill”了？这个方向算是离得更近一点。所以具体用起来，还是要等到咱们用的时间更长一些，再去看是不是可以日久见人心。

开发团队背景：Nous Research 值得关注，也值得观察

还要注意一点，爱马仕这个开发商叫 Nous Research，N-O-U-S。它是一个研究所。为什么要专门强调它不是一个公司？因为这帮人原来是做区块链的，做去中心化治理、做 Web3，也帮人发币，做这种项目。他们还做很多去中心化训练，把大家的闲置显卡集中起来，去做大模型训练和微调。

所以他们现在说，我们拿融资做了这样一个 Hermes 系统，希望能够抽取出这些技能，再去做新模型的一些微调和训练，它是一整套这样的系统。

还要注意一点，他们拿到的融资不是传统融资，是走的币圈融资。所以最后不是给投资人股权，而是拿到钱以后要给人家发币，只是目前为止还没有发而已。但他们以前是帮别人发过币的。所以这个项目未来到底会向什么方向发展，还值得再看一看。

Hermes 和 OpenClaw 的主要差异

那么这个爱马仕跟 OpenClaw 的主要差异是什么？什么样的人应该选 OpenClaw，什么样的人应该选爱马仕？

大家要注意，不管是爱马仕也好，还是 OpenClaw 也好，它们都是 Harness Agent 这一类系统，就是“驾驭系统”。它们属于个人助理类的驾驭系统。还有很多其他的驾驭系统，比如 Claude Code、Codex，这些就更偏编程一些，不太一样。所以今天主要是比较这两个。

1. 核心定位不同

首先从核心定位上来说，它们就不一样。Hermes Agent 主要定位是“自我改进、自我沉淀的长期 Agent”；而 OpenClaw 的定位是“全平台个人 AI 助手平台”。它上来以后就是什么都能接，所有插件、整个体系特别庞大，就是要往操作系统那个方向去做。它是一个很复杂的系统。

2. 主要卖点不同

第二个主要卖点，Hermes 叫“学习闭环”，自动生成技能和长期记忆；而 OpenClaw 的主要卖点是多渠道接入、语音、Canvas 控制面板，就是整套东西特别全，它最终是要做一个大系统。

3. 入口方式不同

入口方面，Hermes 只有 CLI，也就是客户端入口。你可以通过网关去接消息平台，它也可以接 Telegram、接 Discord，都可以，但接得没有 OpenClaw 全。比如现在 QQ Bot 它就没接上。OpenClaw 的入口就比较丰富了，是全渠道覆盖，包括 App 和控制台，做得都非常成熟，这块差异很大。

我第一次装上 Hermes 以后不会用。因为我是装在 Docker 里，装完以后说这玩意咋用，没有任何接口。后来去查，才知道它只有一个 API，叫 OpenAI 兼容 API。你用任何一个聊天工具，只要把这个 Hermes 作为一个跟 OpenAI 兼容的大模型接上，你就能用。后来我还专门去下了一个 Open WebUI 的 Docker，再把它接上用起来。用完以后我才说，算了，还是去挂 Telegram 吧。挂上 Telegram 以后，确实还是挺好用的。所以它是完完全全没有给你任何看得见的图形界面的。

4. 适合的人群不同

最典型的用户，从 Hermes 来说，是想养专属执行体、玩自动化的工程师，对他们来说比较友好。而对于 OpenClaw 来说，它更适合需要全平台个人助手的普通用户。所以还是不太一样，看看你自己到底适合哪边。你说我是一个工程师，就想把自己的技能沉淀沉淀，那你就用 Hermes；你说我是普通用户，什么都想接，未来可能还要画图、还要做这做那个，那就 OpenClaw。这个大家自己想清楚。

5. 社区体量不同

从社区体量来说，它们差异也挺大。Hermes 现在在 GitHub 上是 51,000 个星，但是这 51,000 个星是在非常短的时间内攒出来的。它今年 2 月底才上线，现在就已经有 51,000 颗星了，这还是非常不容易的。

OpenClaw 上线更早一些，应该是去年年底上线的，但真正开始爆发大概也是 2 月份。到现在已经有 354,000 颗星了，这个数字涨得还是很快的。所以 OpenClaw 社区要比 Hermes 活跃很多。而且 OpenClaw 背后是 OpenAI，Hermes 背后是一帮币圈的人，所以在这点上，也请大家稍微小心一些。

什么样的人适合 Hermes

• 想把 Agent 挂在 Docker、VPS、NAS 上长期跑的人。现在我已经把我的 Hermes 从 MacBook Pro 上卸掉了，扔到 NAS 上了，现在跑起来效果还是可以的。它要比 OpenClaw 轻，OpenClaw 你最好还是整一台 Mac mini 去跑。
• 在意“越用越懂我”这种自我成长属性的人，他们也比较适合 Hermes。
• 需要经常在不同机器、沙箱上跑命令的人。因为 Hermes 很轻，你可以很快速地把它装在各种各样的服务器上，它都能跑起来，这个还是相当爽的。
• 喜欢折腾新鲜技术的人，只要有新的咱都试一试，这也是 Hermes 比较适合的人群。

什么样的人更适合继续用 OpenClaw

• 在意全渠道消息接入、个人助手体验、可视化控制台的人。你需要这些东西，就别往 Hermes 这边转了。
• 已经在 OpenClaw 里攒了很多技能和工作流，迁移成本很高的人，也别折腾了。虽然 Hermes 说我做了一个 OpenClaw 迁移助手，可以专门帮你把 OpenClaw 迁过来，但要注意，它迁的主要是一些浅层记忆、技能，以及你里面的一些文档。如果你在 OpenClaw 里攒了非常非常多的记忆，那在 Hermes 现在相对比较轻薄的记忆系统里，它未必顶得住。所以这块大家还是要小心一些。
• 需要做多设备协同的人，还是要用 OpenClaw。Hermes 这一块还是更轻、更简陋一些。

给老粉丝的建议

所以给老粉丝的专属建议是这样：如果你还没有装 OpenClaw，你可以先拿 Hermes 跑一跑试试，这个简单一些。如果你说我就是准备长期用下去了，那 OpenClaw 未来会更可预期一些。毕竟后边是 OpenAI，而且有这么多人在关注它的社区，包括中国这么多大厂都已经冲上来了。腾讯也做了 qcloud，小米也做了米 Cloud，大家都在往这个方向上，还是会众人拾柴火焰高。

如果你已经把 OpenClaw 用起来了，而且用得很重，如果不愿意折腾的话，就别在 Hermes 上浪费时间了，听老范扯一下就可以了。

那你说有没有可能 OpenClaw 去控制 Hermes，或者 Hermes 去控制 OpenClaw？没必要。因为它们两个的功能，特别是在很多具体事务上的功能，是非常重叠的。你这个去控制的话，有点脱裤子放屁的感觉，所以没有必要去折腾这个事。

除了 Hermes 和 OpenClaw，还有哪些 Harness Agent 类型

除了 Hermes 和 OpenClaw 之外，其他 Harness Agent 之间到底有什么差别呢？现在这种 Harness Agent 其实种类很多。

第一类：个人长期在线助手

这一类就是今天讲的 Hermes 和 OpenClaw，它主要主打个人日常使用、长期在线。

第二类：软件工程和 Code Agent、Coding Agent

比如我们使用的 Codex、Claude Code，或者 OpenCode，这些东西就是专门编程用的。

第三类：多智能体流程和研究型 Agent

要做非常重的多智能体研究，字节有一个开源产品叫 DeerFlow，我前两天也想去装，后来看了看，它对本机要求还是挺高的，而且我也没有那么多 token 让它去烧。养一只龙虾、养一个爱马仕，还是挺浪费 token 的。

第四类：企业托管的 runtime 类型

比如 Anthropic 最新推出的 Claude Managed Agents，这个是给企业直接部署的。你说我们这个企业，总不能每个人都去装龙虾，或者一个小组装一个龙虾大家凑合着使，或者每人装一个爱马仕，这事太累了。那么就老老实实跑到 Anthropic 去买 Claude Managed Agents 这个产品，它会把整个企业给你部署好。这一块基本上是把 SaaS 软件的命革得很干净。

我估计 OpenAI 也会很快推出类似的产品，包括微软，像它一直卖 Teams 这些东西，也应该会出类似产品。国内的话，像 WPS 现在也开始出龙虾了，其他一些比如小米叫 AI Office，大概也会往 Claude Managed Agents 这个方向发展。

所以基本上是分这四类。Hermes 的位置其实很明确，它是一个个人助手型、最擅长自我成长、执行后端最灵活的内核级产品。它不是全平台，但胜在灵活，能够自我进化。所以大家要想清楚，它到底是一个什么样的东西。

总结

最后总结一下，爱马仕还是一个挺好玩的工具。如果你能用 Telegram，或者你说我要本地跑一跑，建议大家去尝试一下。你如果说我懒得折腾，那听老范讲故事就可以了。

这就是今天跟大家介绍的 Hermes 的情况。具体安装的话，我明天去录一个会员节目，把 Hermes 的安装，以及在 NAS 上把它跑起来的过程，跟大家稍微展示一下。如果大家有一些比较低端的设备，也可以让这个东西去发挥一些余热了。

好，今天的故事讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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