Hermes Agent真的比OpenClaw更好吗？ 今天我们面对面实测对比！ 左OpenClaw，右Hermes Agent， 我们反复问同一个问题， 不断纠错同一个地方： 1. 测试两边的回答质量/消耗token数量 2.显性的要求记住，两者记忆逻辑有何不同 3.隐形的纠错/提要求，谁能主动get到沉淀下来 实测完之后会讲： 原理+如何从OpenClaw迁移到Hermes Agent 👇👇 时间戳 00:00 开场与实验设置 00:50 第一轮实测 01:29 显性记忆测试 02:42 文件对比 03:29 连续纠错测试 05:05 Hermes 学会了 05:56 原理解释 08:50 安装 Hermes Agent 10:08 从 OpenClaw 迁移 10:55 总结

我的感受： 一个尽调Skill（搜索资料，撰写报告，生成docx文件，发送文件到对话中） Channel：飞书 Model：Sonnet OpenClaw 速度很快，报告很快就弄好了，但是很倔强，一直不肯发文件，一会儿又是飞书云文档，一会儿又是腾讯云文档，一会儿又说直接发内容给我让我自己去创建……然后实际内容，最终文字大概在1800字左右。 Hermes，速度慢，而且一会儿就output length limit，但好在好像任务也在继续进行中，问，就说内容准备好，在写转换脚本（它好喜欢写python脚本啊）……反正多花了10分钟，最终生成，总共4000字。内容相对详实，排版也OpenClaw好看。但同样的，在文件发送这块儿跟我推诿了半天，最终还是成功发送了docx文档。 这只是其中一个例子。我在OpenClaw和Hermes直接测试Office类的skill比较多，真是半斤八两。 都蛮气人。但最终输出结果上，我认为相同的技能描述下（当然也各有适配），Hermes产出效果还是好一些。

推荐可以看看本期视频

感觉还没有openclaw稳定

目前我电脑里只有hermes，openclaw只是浅尝了1下。hermes真是越来越懂我了。

Hermes Agent 在实际使用中感觉就是更容易记忆错乱，总把远古时候的事莫名其妙的带入到了现在。

那我在小龙虾的配置文件里写上这个计数器，加上这个记忆沉淀的指令，能达到相同的效果吗

还有莫名聊天聊着给你创建一个skill，我真的笑死

好专业看不懂

这没有openclaw稳定

So I've been thinking, what if we make llm wiki as inner infra and hermes agent as outer infra...

为什么我使用hermes感觉token消耗更快呢

token消耗量太大了，cached input直接把我的usage用完

「hermesagent」，如何配置？不管是 Windows、Mac。如何下载？如何启动？所有资料都已经整理好了，开箱即用。身边两个同事都直接按文件，半个钟搞定了，链接：

我将去youtube观看，好让你获得收益

@grok 結果を教えて

Hermes中corn任务的结果不会带入带入到会话上下文中，导致的问题就是： 如果你的corn任务结果是需要你交互的，那么你看到corn任务结果回复的时候，他就不知道你在回复的是什么事情了，然后瞎几把去执行了。 而且没有办法通过配置corn任务的消息渠道解决这个问题！！！！！