OpenClaw與Hermes在智能體定義上一致，但在控制權上存在分歧

在微軟Build大會上，CEO薩提亞·納德拉描述了一個從操作系統和應用向智能體AI的轉變，這種AI無需用户主動打開即可運行。他隨後展示了實現這一轉變的關鍵層：OpenClaw，一個開源智能體框架，在微軟新執行容器中原生運行。基於OpenClaw構建的是Scout，微軟的始終在線企業智能體。這一框架在發佈不到一年後便登台亮相，成為受治理的基礎設施。

英偉達在GTC大會上更加直言不諱，黃仁勳稱OpenClaw為“個人AI的操作系統”。這一類比貼切：智能體框架之於語言模型，如同操作系統之於處理器。模型可以獨立回答問題，而框架使其持續運行、記住所學內容並調用工具執行操作。

今年，兩個開源項目從不同起點構建了這一層。OpenClaw圍繞網關構建，這是將智能體連接到用户已有渠道的部分。而來自Nous Research的Hermes Agent圍繞內存構建，這使智能體能夠學習開發者的工作並不斷改進。兩者之間的競爭在於控制層，而非所調用的模型。

智能體框架簡明解釋

智能體框架的核心是將模型轉變為能夠自主運行系統的軟件。它集成了運行時（保持智能體在任務間存活）、網關（傳遞消息）和內存（跨會話持久化）。在此之上，是智能體調用的工具、運行時的身份、可擴展的技能，以及決定其能接觸什麼和必須記錄什麼的策略與可觀測性控制。像Claude Code或Codex這樣的編碼助手只覆蓋了部分功能，它們在交互會話中運行，會話結束後大部分工作上下文便丟失。而框架保持了運行時、內存和治理，使智能體可以無人值守運行。

Nous Research和OpenClaw都認同這一架構。它們的分歧在於將哪個部分視為主要控制點。OpenClaw從網關出發，因此一個智能體可以在WhatsApp、Discord、Slack等渠道上統一響應。Hermes從內存出發，因此一個智能體可以跨越數週攜帶開發者的上下文並自我完善技能。

OpenClaw的網關優先設計

OpenClaw最初是開發者Peter Steinberger的獨立開源項目，於2025年底發佈早期版本，並在1月最終定名。它以中央網關為核心，連接數十個消息渠道。其公共技能市場ClawHub擁有數千個社區技能。到6月底，倉庫接近38萬顆GitHub星，但星標衡量的是可見度而非實際使用。

更重要的是誰採用了這個網關。Steinberger在2月加入OpenAI，項目移至獨立基金會，OpenAI作為贊助商而非所有者。在GTC大會上，英偉達將OpenClaw封裝在NemoClaw中，一個沙盒化每個智能體並從外部執行策略的運行時。在Build大會上，微軟使OpenClaw原生支持Windows執行容器，並推出了Scout——基於OpenClaw網關的智能體，擁有自己的Entra身份並連接Teams、Outlook和SharePoint。在每個案例中，平台供應商保留了OpenClaw的廣度，並增加了原始項目缺乏的治理和身份。

對企業而言，這改變了局面。安全團隊現在可以限定智能體讀取哪些文件夾，而不是授予早期OpenClaw部署中存在的廣泛訪問權限。平台團隊可以提供單一的受治理智能體，員工可以從已有工具訪問。廣度帶來了OpenClaw的分發，平台供應商提供了進入生產所需的控制。

Hermes的內存優先設計

Hermes Agent走另一條路。Nous Research於2月25日以MIT許可證發佈，用Python編寫，旨在運行在團隊擁有的基礎設施上：VPS、家庭服務器或筆記本電腦。

Hermes的決定性能力是跨會話的持久內存。它保持分層內存，在完成困難任務後發展新技能，並在使用中不斷完善。它還構建了為其工作的開發者的檔案，因此每次會話都比上一次擁有更多上下文。技能遵循agentskills.io標準，可在不同智能體間移植。

這種深度轉化為了可衡量的使用量。到5月中旬，Hermes超過10萬GitHub星，月底達到約16萬。5月10日，它在OpenRouter的每日令牌排名中超過了OpenClaw，當天總量為2240億令牌。到6月底，OpenRouter的應用排名中Hermes按總令牌數也位列第一，超過22萬億。GitHub星、令牌量和平台認可衡量不同類型的採用，它們很少同步移動。Nous還將可移植性作為賣點，推出了hermes claw migrate命令，一步導入OpenClaw用户的設置、記憶、技能和密鑰。

開發者可以讓智能體在數週內持有代碼庫、其約定和先前的決策，而不是每天早上重建上下文。團隊可以用一個命令在供應商之間遷移智能體，因為Hermes跨數百種模型保持模型無關。權衡在於運維：運行Hermes的團隊還需要保護和管理其基礎設施。

廣度、深度及其適用場景

這種選擇類似於託管雲服務與自管理基礎設施之間的常見權衡。託管服務方便且由供應商治理，而自管理基礎設施提供完全控制和運維責任。

許多企業將根據工作負載同時運行兩者。兩個項目都不限於單一能力。OpenClaw包含內存和技能，Hermes也能通過二十多個渠道通信，因此區別在於重點而非排他性。下表映射了常見場景，但請注意兩者都是新興平台而非成品。

• 受監管企業需要審計和策略控制：OpenClaw在NemoClaw或Microsoft Scout下更強。治理和身份由英偉達或微軟圍繞智能體提供，但兩者都處於早期階段，並將買家綁定到其棧。
• 開發者希望智能體學習其工作並保持可移植：Hermes更強。持久內存和自我改進技能是設計核心，代價是需自行運行基礎設施。
• 團隊通過多個聊天平台接觸用户：OpenClaw更強。其網關和大型技能市場覆蓋了無與倫比的廣度，但技能質量參差不齊，供應鏈風險真實存在。
• 組織標準化於一個雲服務商：Microsoft 365內的Scout最強。在該生態系統內集成最深，外部可移植性最差。

實際部署不會統一到單一方法。英偉達的NemoClaw藍圖已經像運行OpenClaw一樣輕易地運行Hermes智能體。治理層正在構建為位於多個智能體項目之下，而非只選其一。

為什麼智能體框架層重要

在智能體接觸生產系統之前，企業買家應在兩個問題上放慢腳步。第一個是問責制：當智能體能在會話間重寫自己的內存和技能（如Hermes所做）時，團隊需要知道誰能解釋行為變化以及變化記錄在哪裏。第二個問題是所有權：當治理和身份來自平台供應商（如NemoClaw和Scout），策略引擎和身份屬於該供應商，而非運行智能體的團隊。

平台供應商的獎品是運行時層，它將超越任何單一基礎模型。英偉達和微軟正在競爭將治理、身份和可觀測性置於客户選擇的任何智能體周圍，這就是NemoClaw同時支持Hermes和OpenClaw的原因。

安全問題也是同一邏輯的一部分。對OpenClaw技能市場的審計在其掃描的技能中標記了341個惡意條目，安全公司今年早些時候報告了數萬個暴露的實例——這正是受治理運行時旨在填補的空白。

未來展望

智能體市場正在從模型選擇轉向運行時、治理和內存層。OpenClaw表明，廣泛的網關和大型技能生態系統可以吸引開發者並引入OpenAI、英偉達和微軟。Hermes表明，持久內存和自我改進技能可以在沒有同樣平台支持的情況下推動大量日常使用。廣度和深度是否會保持分離尚不確定，因為NemoClaw在一組控制下運行，而Hermes可以導入OpenClaw設置。

下一階段將圍繞所有權展開。企業需要知道誰控制着智能體積累的內存，誰治理着它能調用的工具，誰擁有保持它存活的運行時。一個智能體如果學習了一整年開發者的習慣，其轉換成本將高於僅連接眾多應用的工具。內存比渠道覆蓋更可能成為持久的鎖定形式，這就是為什麼運行時、治理和內存層將成為平台供應商在兩者之下競爭的焦點。