企业官网建设流程全解析

🌈个人主页:一条泥憨鱼(欢迎各位大佬莅临)

🎬精选专栏:数据结构与算法，JavaSE ,苍穹外卖日记，AI学习

前言：

最近 AI Agent 圈子里，有两个非常有意思的方向：

• 一个是偏“工程化智能体”的Hermes Agent

• 一个是偏“自动化执行代理”的OpenClaw

很多开发者把它们戏称为：

• Hermes = 养马

• OpenClaw = 养虾

为什么会有这种奇怪的比喻？

因为这两种 Agent 的设计理念，真的非常像：

• “养马”强调的是：训练、调度、协作、长期能力

• “养虾”强调的是：数量、多线程、自动执行、快速繁殖

它们看似都叫 Agent，但底层思路、实际开发方式、适用场景，完全不是一回事。

今天这篇文章，我们就用最通俗的方式，把Hermes Agent和OpenClaw的区别彻底讲明白。

一、先说结论：它们根本不是同一种 Agent

很多人会误以为：

“不都是 AI 自动干活吗？”

实际上：

Hermes 更像“高级员工”

OpenClaw 更像“自动化工厂”

二、什么是 Hermes Agent？

先理解 Hermes。

Hermes 本质上是一种：

“具备规划能力、多步骤推理能力、记忆能力”的 AI Agent 架构。

它强调的是：

• 思考

• 决策

• 分析

• 协作

• 长任务执行

你可以把它理解成：

“AI 项目经理”

它不是简单执行命令，而是：

• 会拆解任务

• 会分析上下文

• 会规划步骤

• 会调用工具

• 会反思结果

• 会重新修正路线

这就是典型的：

“重推理型 Agent”

三、Hermes 为什么叫“养马”？

它也特别像养马，马有什么特点？

1、培养成本高

你不能随便养。

需要：

• 训练

• 调教

• 喂资源

• 长时间磨合

Hermes Agent 也是。

你需要：

• Prompt Engineering

• Tool Calling

• Memory

• RAG

• Workflow

• MCP

• 长上下文管理

才能让它真正稳定。

2、单体能力强

一匹好马：

• 能长途奔袭

• 能负重

• 能听指挥

Hermes Agent 也是。

它能：

• 完成长链路任务

• 理解复杂业务

• 自主规划

• 多轮决策

比如：

示例：开发助手

用户一句：

“帮我开发一个博客系统”

Hermes Agent 会：

1. 分析需求

2. 设计数据库

3. 生成后端

4. 生成前端

5. 编写接口

6. 调试代码

7. 修复错误

8. 自动部署

这已经不是“聊天机器人”了。

而是：

“AI 工程协作者”

四、Hermes Agent 的核心架构

典型结构：

用户请求 ↓ Planner（规划器） ↓ Reasoning（推理） ↓ Memory（记忆） ↓ Tool Use（工具调用） ↓ Reflection（反思修正） ↓ 最终结果

核心在于：

“Thinking Loop（思维循环）”

Agent 会不断：

观察 → 思考 → 行动 → 反馈 → 修正

这非常接近人类。

五、什么是 OpenClaw？

再来看 OpenClaw，它的核心思想完全不同。

OpenClaw 更像：

“AI 自动化任务军团”

它不强调：

• 深度思考

• 长推理

• 复杂规划

它强调的是：

“大量 Agent 同时干活”

比如：

Agent1 抓数据 Agent2 清洗数据 Agent3 生成文案 Agent4 发邮件 Agent5 上传系统

整个系统像流水线。

六、为什么 OpenClaw 叫“养虾”？

因为虾的特点是：

• 数量大

• 繁殖快

• 成本低

• 批量生产

OpenClaw 的 Agent 也是。

它追求：

• 海量 Agent

• 高并发

• 自动运行

• 快速执行

• 批处理

所以人们戏称：

“Hermes 在养马”

“OpenClaw 在养虾”

这个比喻其实特别准确。

七、OpenClaw 的核心思想

OpenClaw 更像：

“任务调度系统”

它的重点不是：

“Agent 有多聪明”

而是：

“Agent 能不能自动跑起来”

所以它非常强调：

• 自动化

• 调度

• 并发

• Worker

• Queue

• Pipeline

八、OpenClaw 的典型架构

任务队列 ↓ 任务分发器 ↓ 多个 Worker Agent ↓ 结果聚合 ↓ 输出

是不是很像：

“分布式系统”？

没错，OpenClaw 本质上：

更偏工程系统

而不是智能推理系统。

九、两者最核心的区别

真正的核心差异：

Hermes 在“思考”

OpenClaw 在“执行”

这是本质区别。

十、实际开发中的巨大差异

下面进入最重要的部分：

实际开发有什么不同？

十一、开发 Hermes Agent 的方式

Hermes 的开发重点：

1、Prompt 设计

因为它依赖推理。

你需要：

你是一名高级开发工程师 请先分析需求 再拆分任务 最后逐步执行

Prompt 非常重要。

2、Memory 管理

Hermes 要长期记忆。

例如：

memory.save(context) memory.retrieve(query)

否则它会“失忆”。

3、Tool Calling

Hermes 要学会用工具。

例如：

• 搜索

• 数据库

• Shell

• GitHub

• 浏览器

典型代码：

agent.call_tool("search")

4、反思机制

Hermes 通常会：

结果不好 → 重新规划 → 再执行

这叫：Reflection

现在很多先进 Agent 都在做这个。

十二、开发 OpenClaw 的方式

OpenClaw 完全不同，重点不是推理。而是“调度”

1、任务拆分

你要把任务切得非常细。

例如：

任务1：抓取网页 任务2：提取标题 任务3：写入数据库 任务4：生成摘要

2、消息队列

OpenClaw 非常依赖：

• Redis

• Kafka

• RabbitMQ

因为它本质是：

“任务流水线”

3、多 Agent 并发

典型：

for task in queue: run_agent(task)

可能同时跑几百个 Agent。

4、低成本模型

Hermes 常用：

• GPT-4

• Claude

• Gemini

而 OpenClaw 常用：

• 小模型

• 本地模型

• 低成本 API

因为它数量太大。

十三、真实案例对比

场景：运营自动化

Hermes 做法

一个超级 Agent：

分析市场 → 研究竞品 → 写营销方案 → 生成文案 → 投放广告

优点：

• 智能

• 灵活

• 类人

缺点：

• 慢

• 贵

OpenClaw 做法

100 个 Agent：

Agent1 抓热点 Agent2 写标题 Agent3 生成封面 Agent4 发公众号 Agent5 发小红书 Agent6 发 Twitter

优点：

• 快

• 规模化

缺点：

• 不够聪明

十四、为什么现在 OpenClaw 越来越火？

AI 正在从“聊天”进入“工业化”

企业真正需要的是：

• 自动跑

• 自动执行

• 自动运营

• 自动生产

而不是：

“一个特别聪明但特别贵的 Agent”

所以现在“Agent Factory（Agent 工厂）”越来越流行。

十五、未来趋势：两者会融合

实际上，未来不会是：

• 只有 Hermes

• 或只有 OpenClaw

而是：

“Hermes + OpenClaw 混合架构”

例如：

Hermes： 负责决策 OpenClaw： 负责执行

这才是未来真正的大规模 AI 系统。

十六、未来企业 AI 架构

未来很可能变成：

超级主 Agent（Hermes） ↓ 任务拆分 ↓ Agent 集群（OpenClaw） ↓ 自动执行

是不是很像：

公司组织结构？

没错，AI 正在逐渐“组织化”

十七、开发者该学哪个？

如果你偏：

• AI 应用

• 大模型

• Prompt

• 智能体

• 推理

建议学：

Hermes Agent

如果你偏：

• 后端

• 分布式

• 自动化

• 工程系统

• 微服务

建议学：

OpenClaw

十八、真正厉害的人：两者都会

未来最值钱的开发者：

不是只会 Prompt 的，也不是只会调度系统的。

而是：

“既懂 AI 推理，又懂工程架构”

未来 AI 拼的不是：

“模型有多聪明”

而是：

“系统能不能真正跑起来”

十九、总结

最后用一句话总结：

Hermes Agent（养马）

特点：

• 少而精

• 重推理

• 长链路

• 高智能

• 高成本

适合：

• AI 助手

• Copilot

• 自动编程

• 企业决策

OpenClaw（养虾）

特点：

• 多而快

• 重执行

• 高并发

• 自动化

• 低成本

适合：

• 自动运营

• 内容工厂

• 数据处理

• 批量任务

很多人以为，AI Agent 的未来是：

“越来越聪明”

但实际上，真正的未来更可能是：“越来越像公司”

有：

• 管理层（Hermes）

• 执行层（OpenClaw）

• 调度系统

• 工作流

• 自动协作

而我们现在看到的：

其实只是 AI Agent 时代的开始。