Agent 框架

2026 年要搭 agent 系統,繞不開兩個開源名字:OpenClaw 與 Hermes — 一個給你開箱即用的執行環境,一個給你越用越懂你的搭檔。

核心觀念

兩者都是開源 AI agent 框架,分野在迴圈設計。OpenClaw 是自主 agent 的執行環境:網路搜尋、檔案操作、程式執行、瀏覽器自動化全內建,開箱即用、支援多模型、企業級;走 plan-execute-reflect(計畫、執行、反思)的固定迴圈。Hermes(NousResearch 出品)主打學習迴圈與跨 session 持久記憶:從成功任務中萃取可重用技能、記住你的偏好,越用越懂你。

白話理解

請助理的兩種流派。OpenClaw 像派遣公司送來的資深助理 — 工具箱齊全、上工即戰力,每次都照同一套 SOP 跑;Hermes 像自己培養的貼身助理 — 會把做過的事整理成技能、記得你上次的交代,第十次合作比第一次順得多。

關鍵細節

• 關鍵分野:固定迴圈對上學習迴圈加持久記憶
• 選型:要立即生產力、企業整合 → OpenClaw;要長期累積、個人化 → Hermes
• 評估面向:步數/成本(做完一件事燒多少)、技能累積、個人化程度
• 提醒:兩者都是快速演進中的專案,細節可能隨版本變動 — 抓「定位差異」,別背版本細節

🎯 口訣:OpenClaw 開箱即用跑固定迴圈;Hermes 邊用邊學、跨 session 記得你。

iPAS 考點

差異辨認:題目給「agent 能從過往任務萃取技能、跨 session 記住使用者」→ Hermes;給「開箱即用、plan-execute-reflect 固定流程」→ OpenClaw。陷阱:把「多模型支援、瀏覽器自動化」安到 Hermes 頭上 — 那是 OpenClaw 的開箱能力;或把「持久記憶」當成所有 agent 框架的標配。