OpenClaw与Hermes Agent接连引爆 AI关键变革进行时

OpenClaw刚火没多久，Hermes Agent又爆了。

说实话，这次确实有点后知后觉。3月份在X上刷到它的时候，点进GitHub看了一眼——又一个Agent框架。然后就没再管了。直到写这篇文章前，再一看——38k stars，还在涨。推特、Reddit、各路技术社区，到处都在讨论它。这才意识到，不是它在跟风，是自己看走眼了。

这几天专门花时间，把Hermes Agent和Anthropic、OpenAI关于Harness Engineering的文章都啃了一遍。最后搞明白了一件事：Hermes Agent之所以爆火，不是因为它更强，而是因为它代表了一个新方向——AI，开始学会给自己造“缰绳”了。

下面，就把这事儿讲清楚。

先说清楚：什么是Harness Engineering？

在聊Hermes Agent之前，必须先搞懂一个词：Harness Engineering（驾驭工程）。这个词是Anthropic和OpenAI在26年初提出的，现在正在成为AI工程领域的新关键词。但它到底是什么意思？

别被这个词吓到，可以把它理解成一句人话。

一个更直观的类比

想象你有一匹马：跑得很快（模型能力很强），但不太听话（容易跑偏）。以前的做法是：拼命写提示词（Prompt Engineering），告诉它：往左、往右、停下来。问题在于，一旦任务变复杂，这种“喊话式控制”就失效了。

现在的做法变了：给它套上一整套“马具”（Harness）。这个马具不是限制它，而是：

所以 Harness Engineering 本质在干嘛？

一句话总结：

具体怎么做？可以拆成5个组件（不需要死记，但理解很关键）：

1. 指令层（做什么）：清晰定义任务目标
2. 约束层（不能做什么）：设定边界，防止跑偏
3. 反馈层（做得对不对）：让AI知道哪里错了，及时纠正
4. 记忆层（记住什么）：避免每次都从零开始
5. 编排层（怎么协作）：协调多个任务或多个Agent

把这5个东西组合起来，本质就是：

为什么这件事现在突然重要了？

因为：AI已经强到“容易失控”了。Anthropic在他们的实验中发现，即使是最强的模型（Opus 4.5），在没有Harness的情况下，让它自主开发一个完整的Web应用，也会出现这些问题：

• 一口气想做太多：试图一次性把所有功能都实现，结果context用完了，代码写了一半就卡住了
• 过早宣布胜利：做了几个基础功能，看了一眼就觉得“差不多了”，宣布任务完成
• 不记得之前做了啥：每次context重置后，上一轮做的事情全忘了，又要从头猜

换句话说：

OpenAI在他们的实验中更激进：他们让AI Agent完全自主开发一个百万行代码的产品，人类完全不写代码，只设计Harness。结果是：只要Harness设计得好，Agent真的能做出能用的东西。

所以现在整个行业在做一件事：

而 Hermes Agent 做了一件更激进的事：

下面具体讲，它是怎么做到的。

Hermes Agent：第一个把“套缰绳”做成产品的

现在说回Hermes Agent。Hermes Agent是Nous Research开发的开源AI Agent框架，2月份才发布，现在GitHub上已经38k stars。它火的原因不是因为它又做了一个“能调工具的Agent”——这种东西现在一抓一大把。它火，是因为它第一个把Harness Engineering的理念产品化了，而且做了一件更疯狂的事：让Agent自己给自己造缰绳。

Hermes Agent到底是什么？

用一句话说：Hermes Agent是一个会自我进化的AI Agent框架。这是什么意思？普通的Agent，你给它一个任务，它执行完就结束了。下次再来，它还是从零开始，你又得重新教它一遍。Hermes Agent不一样。它会：

• 记住你的偏好：你喜欢什么样的代码风格、什么样的沟通方式
• 总结方法论：完成任务后，自动把“怎么做”提炼成Skill文件
• 自我改进：根据你的反馈，自动修改自己的行为规范

用人话说：它越用越聪明，越用越懂你。

Hermes Agent：它到底“会成长”在哪里？

前面说的都比较抽象，直接看一个真实场景。假设你让 Hermes Agent 做一件很常见的事：

第一次：它其实也会“犯错”

第一次做的时候，它和普通Agent差不多：会试错，会踩坑，可能端口冲突、环境变量没配好，甚至中间还会卡住。这很正常。但关键不在这里。

不一样的地方，从“做完之后”开始

普通Agent流程是这样的：

做完 → 结束 → 下次重新来

Hermes Agent不是。它在完成任务后，会多做一步：

然后，它会把这个过程，自动总结成一份“操作说明书”。

第二次：它开始“少犯错”

当你下次再让它做类似的事情时，它会：记起上次端口冲突的问题，记得你用的是哪种服务器（比如DigitalOcean），按照自己总结的流程一步步执行。结果就是：

第三次之后：它开始“像个人了”

更关键的是，如果你中间给它反馈：

它不会只改这一次。它会做一件更狠的事：

比如在它的“写代码流程”里，加上一条：所有函数必须有清晰注释。从这一刻开始，它以后写的所有代码，都会自动符合你的要求。

拆开来看，Hermes到底做了哪三件事？

上面这个过程，其实对应三个核心能力：

1、学习循环：它会复盘

不是做完就结束，而是：

2. 三层记忆：它真的“记得住”

• 短期记忆：这次任务发生了什么
• 长期记忆：你的习惯、偏好
• Skill记忆：怎么把事情做好

组合起来就是一句话：它不是记住答案，而是记住“你是谁 + 事情该怎么做”。

3. Skill自进化：它会改自己的行为

传统Agent：

Hermes Agent：

一句话总结 Hermes 的本质

如果只用一句话说清楚它在干嘛：

这也是为什么它会爆火：

Hermes Agent vs OpenClaw：本质区别是什么？

很多人会问：Hermes Agent和OpenClaw有什么区别？为什么OpenClaw火了之后，Hermes还能火起来？答案是：它们解决的根本不是同一个问题。

OpenClaw：配置即行为

OpenClaw的核心理念是“配置即行为”。你写一个SOUL.md配置文件，定义Agent的性格、行为规范、工作流程，然后Agent照着配置执行。OpenClaw的核心价值是：可预测、可审计、可复制。你知道它会做什么，不会做什么。所有行为都写在配置里，清清楚楚。这对企业场景特别重要，因为企业需要的是标准化、可控的流程。类比：OpenClaw像给员工写SOP（标准操作流程），他们照着做就行。

Hermes Agent：自我进化

Hermes Agent的核心理念是“自主学习”。你不需要事先写好所有规则。Agent会在使用过程中自己总结规则，自己优化行为。Hermes的核心价值是：自主性、能学习、会成长。它适合的是那些需要长期积累、持续优化的任务。你不想反复教它做事，你想培养一个“懂你”的助手。类比：Hermes像培养一个实习生，他会从错误中学习，越来越靠谱。

对比表：关键区别

整理了一个对比表，把核心差异列出来：

看完这个表，可能会发现一个有意思的事：它们不是竞争关系，而是互补的。OpenClaw强调“连接一切”，让你在各种平台上统一调用Agent；Hermes强调“自我成长”，让Agent在使用中越来越懂你。如果用工具做比喻：OpenClaw是“瑞士军刀”：标准化、多功能、可预测；Hermes是“学徒”：会学习、会成长、越用越顺手。而且，这两个项目都采用了agentskills.io标准，Skill文件是可以互通的。也就是说，你在Hermes上积累的Skill，可以导入到OpenClaw；反过来也一样。

这对普通人意味着什么？

讲了这么多技术细节，我们把问题说得更直接一点：

以前我们用AI，是这样的：打开ChatGPT，问一个问题，得到答案，关闭。下次再用，从零开始。但现在，这件事开始变了。像 Hermes Agent 这样的系统，本质上在做一件事：

换句话说：

这个变化有多大？可以这样理解：以前：现在：而这个“人”：会记住你的习惯，会总结你的工作方式，会根据你的反馈不断改进。而且，24小时在线。

一个更现实的问题

如果这件事成立，会发生什么？最直接的影响是：

有人还在：每天重复写提示词，每次从头教AI做事。也有人已经在：积累自己的Skill，让AI越来越懂自己的工作方式。这两种人，半年之后的效率差距，会非常夸张。

我自己的判断

说实话，现在越来越觉得：我们过去几年，一直在优化三件事：Prompt（提示词）、Context（上下文）、Model（模型能力）。但现在，重心在发生变化：而 Hermes Agent，只是一个开始。

写在最后

这篇文章只是第一篇，先把一件事讲清楚：

接下来会继续实测：实际部署 Hermes Agent，看它的“自我学习”到底有多靠谱，对比 OpenClaw 和 Hermes 的真实使用体验。

踩过的坑、真实体验，会一点点写出来。