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币圈起家,Hermes Agent凭什么成为OpenClaw的最大挑战者?(转)
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作者:
caoch
时间:
2026-4-10 00:38
标题:
币圈起家,Hermes Agent凭什么成为OpenClaw的最大挑战者?(转)
2026 年 2 月 25 日,Nous Research 发布了 Hermes Agent v0.1.0。42 天后的 4 月 8 日,这个项目已经迭代到 v0.8.0,8 个大版本,合并了数百个 PR,242 名贡献者。同一时期,GitHub 上最火的开源 AI Agent 项目 OpenClaw 坐拥 346,000 颗 star,但也在 63 天里积累了 138 个安全漏洞。
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两条增长曲线同时在涨,但涨的东西完全不同。
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从 1 月 29 日正式上线到 3 月 3 日超越 React 成为 GitHub 史上最多 star 的软件项目,OpenClaw 只用了 33 天。据 OpenClaw Statistics 统计,峰值时期 48 小时内涌入 34,168 颗 star,相当于每小时 710 颗。作为参考,Kubernetes 花了大约三年才达到 10 万颗 star。
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但据 Blink Security Blog 追踪,同一时间窗口里,安全研究人员以日均 2.2 个的速度在披露 CVE。63 天内累计 138 个,其中 7 个严重级别(CVSS 9.0 以上)、49 个高危级别,合计占比 41%。最具破坏力的是 CVE-2026-25253,一个 CVSS 8.8 分的零点击远程代码执行漏洞。攻击者只需要让用户访问一个恶意网页,就能通过 WebSocket 网关窃取认证令牌,完全控制用户的 Agent。据 Shodan 扫描数据,2 月份有超过 42,000 个 OpenClaw 实例暴露在公网上,其中 63% 没有开启网关认证。
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2 月 14 日,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 宣布加入 OpenAI,项目移交给开源基金会。此后安全问题的披露频率进一步加速。
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这就是 Hermes Agent 出场的背景。不是一个安静的赛道,而是一个信任正在瓦解的市场。但把 Hermes 仅仅理解为「OpenClaw 替代品」会错过更重要的信息。这两个项目在架构层面存在根本分歧。
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OpenClaw 的 skill 是静态 Markdown 文件,由用户手写,通过 ClawHub 市场分发。据 Snyk 安全团队 2 月审计,ClawHub 上 5,700 个 skill 中有 1,467 个被确认为恶意,包括凭证窃取、加密挖矿、持久后门、prompt 注入。其中 91% 混合使用了 prompt injection 和传统恶意软件技术。单个恶意 skill 的最高安装量超过 34 万次。
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Hermes Agent 走了一条截然不同的路。它的 skill 不是用户写的,是 Agent 自己生成的。完成一个复杂任务(通常涉及 5 次以上工具调用)后,Hermes 会把执行经验提炼为可复用的 skill 文档,遵循 agentskills.io 开放标准存储为结构化 Markdown。后续遇到类似任务时,Agent 会自动调用并优化这些 skill。每 15 个任务自动触发一次反思循环,评估哪些 skill 有效、哪些需要改进。
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记忆系统也从底层设计就不同。OpenClaw 依赖三个纯文本文件(SOUL.md 管人格、MEMORY.md 管笔记、USER.md 管用户画像),跨 session 记忆需要用户手动配置。Hermes 内建了分层持久化架构:持久笔记层、FTS5 全文检索、Honcho 用户建模、热/冷存储分离,支持 6 种可插拔后端。用户不需要手动管理任何东西,Agent 自己决定记住什么、忘掉什么。
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安全模型的差异更直接。OpenClaw 的默认安全配置被安全研究人员形容为「弱」,网关认证默认关闭,skill 执行无沙箱隔离。Hermes 从第一天起就内建了 prompt injection 扫描、凭证过滤、上下文扫描和容器加固(只读根文件系统 + 能力丢弃)。截至 4 月 9 日,Hermes Agent 尚未有公开 CVE 记录。
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简单说,OpenClaw 是一个「工具箱」,你告诉它怎么做。Hermes 是一个「会长大的助手」,它从做事中学习怎么做得更好。
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迭代节奏也在说话。Hermes Agent 从 v0.1.0 到 v0.8.0 的 42 天里,v0.2.0 一个版本就合并了 216 个 PR、解决了 119 个 issue、接入了 7 个消息平台、写了 3,289 条测试。据 GitHub 数据,27,000 颗 star 对应 242 名贡献者,贡献者与 star 比约为 1:111,这意味着每 111 个关注者中就有 1 个在写代码,社区参与密度远高于 OpenClaw。
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更值得关注的是 Hermes 背后的团队。Nous Research 不是一个突然冒出来的创业公司。他们从 2022 年的 Discord 社区开始,花了三年时间成为开源 AI 模型领域最有影响力的玩家之一。据 HuggingFace 数据,Hermes 系列模型累计被下载超过 3,300 万次。从 2023 年的 Hermes 1(LLaMA 13B 微调,多项基准排名第一)到 2025 年的 Hermes 4(70B 参数),再到 Hermes Agent,这条线是连贯的:先做模型,再做 Agent,模型能力是 Agent 能力的地基。
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他们的根在 web3。CEO Jeffrey Quesnelle 此前是以太坊 MEV 基础设施项目 Eden Network 的首席工程师。2024 年 1 月的种子轮由 Distributed Global 和 OSS Capital 领投,Solana 联合创始人 Raj Gokal 个人参投。2025 年 4 月,加密领域最大的风投基金之一 Paradigm 领投了 5,000 万美元的 Series A,token 估值 10 亿美元。注意,是 token 估值,不是传统的股权估值。
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这意味着 Nous Research 从治理结构到技术架构都是 web3 原生的。他们的 Psyche 网络建在 Solana 区块链上,是一个去中心化的 AI 训练基础设施。2025 年 12 月发布的 Hermes 4.3 是第一个完全在 Psyche 网络上训练的模型,用分布在全球的消费级 GPU 完成,而不是依赖集中式数据中心。
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web3 团队向 AI 圈输出影响力不是孤例。3 月 31 日,一个名叫 Chaofan Shou 的工程师发现了 Anthropic Claude Code 的源码泄漏。一个 .npmignore 文件的缺失导致 512,000 行 TypeScript 代码被公开发布到 npm。据 VentureBeat 报道,泄漏后的镜像仓库 24 小时内拿到 10 万颗 star。Chaofan Shou 的另一个身份是 Solayer Labs 的工程师和区块链安全公司 Fuzzland 的联合创始人,一个从 UC Berkeley 辍学的 web3 安全研究员,在 AI 圈制造了 2026 年最大的代码泄漏事件之一。
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Nous Research 做的事情本质上类似:把 web3 社区训练出的方法论(开源优先、去中心化治理、社区驱动迭代)移植到 AI Agent 基础设施层。Hermes Agent 42 天 8 个大版本的迭代速度,某种程度上就是这套方法论的产物。
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OpenClaw 的安全危机是催化剂,但不是原因。真正的变量是,AI Agent 到底应该怎么建。是给用户一个工具箱让他们自己组装,还是造一个能自己学习和进化的系统。Nous Research 用三年时间和 3,300 万次模型下载回答了后一个问题,然后用 42 天把答案变成了产品。
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作者:
叫我十三
时间:
2026-4-10 03:47
Hermes猛迭代攒贡献,
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