从 OpenClaw 到 Hermes Agent:安装、迁移、配置、实战演示

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简介: Hermes Agent 是 Nous Research 推出的自进化 AI Agent,首创内置学习闭环:能从经验中自动创建技能、持续优化、主动记忆(MEMORY.md/USER.md)、跨会话深化用户理解,并支持多平台、多模型及低配部署。(239字)

Hermes Agent 是什么

在正式迁移之前,有必要了解一下 Hermes Agent 到底是什么。它是 Nous Research 打造的自进化 AI Agent,也是目前唯一一个内置学习闭环的 Agent 框架——它能从经验中创建技能,在使用过程中持续改进,主动保存知识,搜索自己的历史对话,并在跨会话中不断加深对用户的理解。

它的核心在于真正的记忆系统。Agent 维护着两个精心管理的文件:MEMORY.md 用于记录环境事实、惯例和经验教训,USER.md 用于记录用户偏好和沟通风格。这些文件会在每次会话开始时注入系统提示词。同时,Agent 还具备基于 SQLite 的全文搜索能力,可以回溯数周前的对话。

它内置了 40 多个技能,涵盖 MLOps、GitHub 工作流、研究等领域,并且 Agent 能在使用过程中自动创建新技能,通过开放的 agentskills.io 格式进行分享。在部署灵活性方面,它支持六种终端后端——本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity 和 Modal,可以运行在 5 美元的 VPS 上,也可以跑在 GPU 集群或按需休眠的 Serverless 基础设施上。

消息平台方面,Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal 和 CLI 都可以通过一个统一的网关进程来连接。模型选择上没有任何锁定,支持 Nous Portal、OpenRouter(200+ 模型)、MiniMax、OpenAI 等,通过 hermes model 随时切换。

Hermes 与 OpenClaw 的架构差异

这两个工具表面上非常相似,但底层设计理念存在关键区别。OpenClaw 是围绕一个中央控制平面(Gateway)来组织的,由一个长期运行的进程负责会话管理、路由、工具执行和状态维护。而 Hermes 则把 Agent 自身的执行循环作为核心——一个可重复的”执行-学习-改进”周期,整个系统围绕这个循环来构建。

最本质的区别在于技能系统。OpenClaw 的技能主要是人工编写的、可复用的工具和工作流指令。而 Hermes 的理念完全不同:Agent 在完成复杂任务后会自主评估哪些方法有效、哪些无效、用户做了哪些修正,然后将成功的方法提取为可复用的技能。换句话说,Hermes 的技能是”长”出来的,而不是写出来的。

这意味着,Hermes 更适合需要长期运行、通过使用不断提升的场景,而 OpenClaw 更适合需要精细手动控制和工作区原生集成的场景。

迁移前的调研过程

我这次没有直接去翻 Hermes 的仓库文档,而是先和 Grok 聊了聊我的需求,让它帮我解读官方帖子的含义、梳理迁移的关键问题。

Grok 告诉我,hermes claw migrate 这行命令可以把 OpenClaw 里的记忆、配置、技能一键导入到 Hermes,基本实现无缝切换。这意味着手动配置的工作量会大大减少。我接着问了几个关键问题:模型配置能不能迁移?API keys 怎么处理?OpenClaw 原有的数据会不会被修改?

根据官方文档的确认,迁移工具会读取 ~/.openclaw/ 目录,默认检查 ~/.openclaw/、~/.clawdbot/、~/.moldbot/ 三个路径。模型配置会映射到 Hermes 的 config.yaml 文件。API keys 默认不迁移(即 user-data 预设),但使用 full 预设可以一并导入。而且整个迁移过程是只读的,不会修改 OpenClaw 的原始文件。

官方还推荐在正式迁移前先运行 hermes claw migrate —dry-run 进行预览,查看哪些内容会被迁移、哪些会被跳过、哪些存在冲突。

我还让 Grok 列出了两者在编程语言、安装难度、消息平台支持、技能系统、记忆体系等方面的详细对比。虽然由于 OpenClaw 更新很快,对比可能有不完全准确的地方,但总体结论是两者非常相似,迁移后现有的大部分工作流都能正常运作。

关于 token 消耗——这也是很多用户关注的问题。社区分享的数据虽然不够严格科学,但大致的共识是 Hermes 长期使用反而更省 token,原因在于技能系统的积累效应减少了重复推理的开销。

正式迁移步骤

调研完成后,我决定动手迁移。以下是我在终端中执行的完整流程。

安装 Hermes Agent。 只需一行命令:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

安装脚本会自动处理 Python、Node.js、依赖以及 hermes 命令的配置,除了 git 之外不需要任何前置条件。Hermes 的安装界面做得非常美观,它会自动检测操作系统、检查 UV 包管理器,然后依次安装所需依赖。

配置文件结构。 Hermes 的核心配置放在 ~/.hermes/config.yaml 中,对应 OpenClaw 的 openclaw.json。API keys 则存储在 ~/.hermes/.env 文件里。

健康检查。 安装完成后运行 hermes doctor,它会检查环境配置、文件结构、外部工具依赖等,并报告发现的问题。

执行迁移。 先用 dry run 模式预览:

hermes claw migrate --dry-run

确认无误后正式迁移:

hermes claw migrate

迁移支持多种预设:full 表示完整迁移包括密钥,user-data 表示仅迁移用户数据不含密钥。技能冲突可以通过 —skill-conflict 参数控制处理方式:skip 保留已有的 Hermes 技能,overwrite 覆盖,rename 创建带 -imported 后缀的副本。

配置模型和参数。 运行 hermes setup 进入配置向导。在这个过程中我遇到了一个小问题——可能是因为之前在 OpenClaw 里做过较大改动,导致 hermes model 提示找不到对应的模型名。后来用 Opus 4.6 帮忙排查,很快就解决了。

配置向导中有几个值得注意的设置:单次对话中工具调用迭代的最大次数;工具调用行为的展示详情级别(建议选择 “all” 以获得最完整的信息);TTS 模型(我配置了 MiniMax TTS)。

因为是从 OpenClaw 迁移过来的,聊天平台等配置可以直接沿用,比如我原来配好的 Telegram 渠道就不需要重新设置。

迁移后的文件变化

有几个重要的细节需要说明。迁移命令执行后,原来的 OpenClaw 文件夹会被重命名为 .openclaw.pre-migration,所有原始内容都完好保留。如果对 Hermes 不满意,可以随时切换回去。

Hermes 在兼容性上也做了细致的考虑。即使原来的 workspace 位于 OpenClaw 文件夹下,迁移后 Hermes 在工作时会自动新建一个 .openclaw 目录并在其中创建 workspace。

不过有一点需要注意:定时任务(Cron Jobs)在我的迁移中没有被自动带过来,需要手动重新配置。

实际使用体验

迁移完成后,我用几个实际任务测试了 Hermes 的表现。

音乐生成。 我让 Hermes 生成一首轻音乐,它调用了之前在 OpenClaw 中创建的 MiniMax Music skill。尽管 skill 内部的路径仍然指向 OpenClaw 的目录结构,Hermes 依然能正确识别和调用,兼容性令人印象深刻。整个过程中,它清晰地展示了调用的 skill 名称和终端执行的每一条命令。当需要运行 Python 脚本时,会弹出确认框让我选择是否永久允许。

LLM Wiki 知识库。 通过输入 /llm-wiki 指令,Hermes 帮我创建了一份大语言模型发展史的知识库,存放在 Wiki 文件夹中。值得一提的是,它在回复中还自然地引用了之前对话中的上下文。

Manim 动画制作。 这是最能体现 Hermes 工作流透明度的一个任务。我输入 /manim-video,让它演示勾股定理的完整证明过程。Manim video 是 Hermes 的内置 skill,无需额外安装。整个执行过程中,每一步操作都会实时显示在界面上——调用了哪些工具、执行了哪些命令、当前进度如何,全部一目了然。这种逐步递进的展示方式比 OpenClaw 目前的实现要好不少。

十几分钟后,它交付了一个包含四个场景、时长 51 秒的动画视频。Manim 本身依赖复杂、安装麻烦,能一次性生成已经相当不错。之后我还给它提供了一份设计风格指导文档,让它按照指定风格重新生成动画,再配合 MiniMax Speech skill 生成解说配音,最终合成了一个完整的视频。虽然成品还有不少改进空间,但整个工作流的可行性已经得到验证。

Remotion 视频制作。 我还尝试让 Hermes 制作 Remotion 视频。过程中它一开始抓取了错误的页面,我输入 “stop” 试图让它停下来但没有反应,改成 /stop 才生效。纠正链接后它重新工作,最终的排版效果可以接受。

定时任务配置。 最后,我重新配置了从 Hacker News 定时抓取 AI 新闻的任务。Hermes 会先调用相关 skill,然后设置 Cron 定时任务,最后生成新闻摘要并推送。

常用命令速查

迁移和日常使用中会频繁用到以下命令:

hermes                    # 启动交互式 CLI 对话
hermes setup              # 运行完整配置向导
hermes model              # 选择 LLM 提供商和模型
hermes tools              # 配置启用的工具
hermes gateway            # 启动消息网关(Telegram、Discord 等)
hermes claw migrate       # 从 OpenClaw 迁移
hermes update             # 更新到最新版本
hermes doctor             # 诊断问题

总结

从 OpenClaw 迁移到 Hermes Agent 的过程比预期顺利。技能、记忆、消息渠道等核心资产都能通过一条命令完成导入,兼容性表现出色。Hermes 在工具调用的透明度和实时进度展示方面明显优于 OpenClaw,而自进化的技能系统也让它在长期使用中越来越顺手。

更多OpenClaw的玩法
关注教程:玩转OpenClaw丨OpenClaw手把手的教程合辑
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