OpenClaw與Hermes在智慧體定義上一致，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作業系統和應用向智慧體AI的轉變，這種AI無需使用者主動開啟即可執行。他隨後展示了實現這一轉變的關鍵層：OpenClaw，一個開源智慧體框架，在微軟新執行容器中原生執行。基於OpenClaw構建的是Scout，微軟的始終線上企業智慧體。這一框架在釋出不到一年後便登臺亮相，成為受治理的基礎設施。

輝達在GTC大會上更加直言不諱，黃仁勳稱OpenClaw為“個人AI的作業系統”。這一類比貼切：智慧體框架之於語言模型，如同作業系統之於處理器。模型可以獨立回答問題，而框架使其持續執行、記住所學內容並呼叫工具執行操作。

今年，兩個開源專案從不同起點構建了這一層。OpenClaw圍繞閘道器構建，這是將智慧體連線到使用者已有渠道的部分。而來自Nous Research的Hermes Agent圍繞記憶體構建，這使智慧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，而非所呼叫的模型。

智慧體框架簡明解釋

智慧體框架的核心是將模型轉變為能夠自主執行系統的軟體。它整合了執行時（保持智慧體在任務間存活）、閘道器（傳遞訊息）和記憶體（跨會話持久化）。在此之上，是智慧體呼叫的工具、執行時的身份、可擴充套件的技能，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，它們在互動會話中執行，會話結束後大部分工作上下文便丟失。而框架保持了執行時、記憶體和治理，使智慧體可以無人值守執行。

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從閘道器出發，因此一個智慧體可以在WhatsApp、Discord、Slack等渠道上統一響應。Hermes從記憶體出發，因此一個智慧體可以跨越數週攜帶開發者的上下文並自我完善技能。

OpenClaw的閘道器優先設計

OpenClaw最初是開發者Peter Steinberger的獨立開源專案，於2025年底釋出早期版本，並在1月最終定名。它以中央閘道器為核心，連線數十個訊息渠道。其公共技能市場ClawHub擁有數千個社群技能。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閘道器。Steinberger在2月加入OpenAI，專案移至獨立基金會，OpenAI作為贊助商而非所有者。在GTC大會上，輝達將OpenClaw封裝在NemoClaw中，一個沙盒化每個智慧體並從外部執行策略的執行時。在Build大會上，微軟使OpenClaw原生支援Windows執行容器，並推出了Scout——基於OpenClaw閘道器的智慧體，擁有自己的Entra身份並連線Teams、Outlook和SharePoint。在每個案例中，平臺供應商保留了OpenClaw的廣度，並增加了原始專案缺乏的治理和身份。

對企業而言，這改變了局面。安全團隊現在可以限定智慧體讀取哪些資料夾，而不是授予早期OpenClaw部署中存在的廣泛訪問許可權。平臺團隊可以提供單一的受治理智慧體，員工可以從已有工具訪問。廣度帶來了OpenClaw的分發，平臺供應商提供了進入生產所需的控制。

Hermes的記憶體優先設計

Hermes Agent走另一條路。Nous Research於2月25日以MIT許可證釋出，用Python編寫，旨在執行在團隊擁有的基礎設施上：VPS、家庭伺服器或筆記型電腦。

Hermes的決定效能力是跨會話的持久記憶體。它保持分層記憶體，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，可在不同智慧體間移植。

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、令牌量和平臺認可衡量不同型別的採用，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，一步匯入OpenClaw使用者的設定、記憶、技能和金鑰。

開發者可以讓智慧體在數週內持有程式碼庫、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慧體，因為Hermes跨數百種模型保持模型無關。權衡在於運維：執行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執行兩者。兩個專案都不限於單一能力。OpenClaw包含記憶體和技能，Hermes也能透過二十多個渠道通訊，因此區別在於重點而非排他性。下表對映了常見場景，但請注意兩者都是新興平臺而非成品。

• 受監管企業需要審計和策略控制：OpenClaw在NemoClaw或Microsoft Scout下更強。治理和身份由輝達或微軟圍繞智慧體提供，但兩者都處於早期階段，並將買家繫結到其棧。
• 開發者希望智慧體學習其工作並保持可移植：Hermes更強。持久記憶體和自我改進技能是設計核心，代價是需自行執行基礎設施。
• 團隊透過多個聊天平臺接觸使用者：OpenClaw更強。其閘道器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。在該生態系統內整合最深，外部可移植性最差。

實際部署不會統一到單一方法。輝達的NemoClaw藍圖已經像執行OpenClaw一樣輕易地執行Hermes智慧體。治理層正在構建為位於多個智慧體專案之下，而非只選其一。

為什麼智慧體框架層重要

在智慧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：當智慧體能在會話間重寫自己的記憶體和技能（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裡。第二個問題是所有權：當治理和身份來自平臺供應商（如NemoClaw和Scout），策略引擎和身份屬於該供應商，而非執行智慧體的團隊。

平臺供應商的獎品是執行時層，它將超越任何單一基礎模型。輝達和微軟正在競爭將治理、身份和可觀測性置於客戶選擇的任何智慧體周圍，這就是NemoClaw同時支援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例項——這正是受治理執行時旨在填補的空白。

未來展望

智慧體市場正在從模型選擇轉向執行時、治理和記憶體層。OpenClaw表明，廣泛的閘道器和大型技能生態系統可以吸引開發者並引入OpenAI、輝達和微軟。Hermes表明，持久記憶體和自我改進技能可以在沒有同樣平臺支援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在一組控制下執行，而Hermes可以匯入OpenClaw設定。

下一階段將圍繞所有權展開。企業需要知道誰控制著智慧體積累的記憶體，誰治理著它能呼叫的工具，誰擁有保持它存活的執行時。一個智慧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線眾多應用的工具。記憶體比渠道覆蓋更可能成為持久的鎖定形式，這就是為什麼執行時、治理和記憶體層將成為平臺供應商在兩者之下競爭的焦點。