比龍蝦更強?它一夜沖上全球第一! 圖片

最近,Hermes(愛馬仕智能體)橫空出世,上線不到兩個月,GitHub星標突破6.6萬。社區裡有人說:這大概是OpenClaw誕生以來,第一個真正意義上的競爭對手。

一時間,朋友圈裡、技術論壇上,到處都是“Hermes愛馬仕真香”、“OpenClaw藥丸(要完)”的聲音。

我想潑一盆冷水:Hermes(愛馬仕智能體)火了,但企業不必急著遷移。真正的競爭壁壘來自團隊對工具的使用深度,而非工具本身。

看完後你會知道,什麼時候該追新工具,什麼時候該按兵不動。

這篇文章,會給3類使用者各一個明確的判斷。

更重要的話,我寫在了文章結尾,趕時間的朋友可以直接拉到文末閱讀。

下面,我們展開說說。

一、Hermes愛馬仕智能體為什麼會火?

愛馬仕智能體的五層記憶系統:重新定義了Agent的“智商”。


Hermes(愛馬仕智能體)的核心技術,是它的五層記憶系統——工作記憶、語義記憶、情景記憶、過程記憶和集體記憶。


這不是花哨的概念,它解決的是一個真實的、讓所有Agent框架使用者頭疼的問題:長對話後,Agent開始“失憶”,上下文越多,智商越低。


傳統解法是給Agent喂更多的上下文。上下文窗口越開越大,Token(詞元)費用越燒越多,但效果卻越來越差。


Hermes(愛馬仕智能體)的解法不同:不給Agent更多的記憶,而是讓Agent學會“復盤”。


每次任務完成後,系統自動復盤:那裡做對了,那裡繞了彎路,為什麼某個策略沒有生效。把這些經驗壓縮成可復用的Skill(技能),下次遇到同類任務,直接走捷徑,不再從零推理。


這意味著:Agent的進步,不需要靠更大的模型,靠的是“經驗積累”。這才是正確的方向。


什麼人可以立刻上Hermes(愛馬仕智能體),不用等?


第一種,你正在選Agent框架,本來就要花時間搭,Hermes(愛馬仕智能體)的記憶系統是更先進的方向,現在直接用Hermes(愛馬仕智能體)等於站在更高的起點上。


第二種,你的核心痛點就是長對話失憶,用OpenClaw(龍蝦)時80%的問題都是上下文混亂、記憶丟失,遷移到Hermes(愛馬仕智能體)能直接解決你的核心問題,這筆帳算得過來。


第三種,你是個人或小團隊,沒有複雜的歷史工作流包袱,試錯成本幾乎為零,玩一玩沒損失,真踩坑了自己消化。


除了這3類人,其他已經跑通OpenClaw(龍蝦)工作流的企業級團隊,我都建議你再等等。

二、OpenClaw(龍蝦)沒有死,

它在加速進化

外部衝擊,真的動搖了OpenClaw(龍蝦)的根基嗎?


判斷一個框架有沒有前途,從來不是看它有沒有被封禁、被唱衰。而是看三個指標:


它的核心能力有沒有人在真正需要?


它的社區還在不在活躍?


它的團隊還在不在迭代?


答案是:都在。


OpenClaw的核心能力,是把AI能力封裝成一套可本地部署、可自訂工作流的Agent執行系統。這個需求,沒有因為一次衝擊而消失。


真正讓一個框架走向衰落的,從來不是競爭對手,而是它自己停止迭代。


OpenClaw的核心槽點,圈內早有共識:記憶系統容易崩潰,長對話後上下文丟失,記憶檔案越滾越大。這是真實痛點,承認就行。


但這不代表框架要死。


讓我們看看資料:據GitHub公開的提交記錄,2026年第一季度,OpenClaw(龍蝦)在記憶管理模組的程式碼提交量,就超過了過去半年的總和。每次更新,都在針對性修補記憶碎片化、上下文溢出等問題。


這不是修修補補。這是系統性的迭代。這說明團隊知道問題在那裡,也知道怎麼修。


一個框架被真正拋棄的標誌是什麼?沒有人再關心它。沒有人再提Bug。沒有人再提需求。沒有人再罵它。


而OpenClaw現在的情況恰恰相反:罵得越多,迭代越快。


GitHub上的Issue(問題清單)列表在持續更新,官方文件在持續修訂,Skills生態的貢獻者在持續增長。這才是判斷框架生命力的真正指標。


這和人的成長規律一樣:被罵醒,往往是進步的開始。


從歷史經驗看,這種外部競爭倒逼內部迭代,往往是一個框架走向成熟的加速器。

三、遷移的成本,

遠比你想像的高

這是本文最核心的方法論之一。很多人換工具的理由很簡單:新的更強。這個判斷在邏輯上成立,但在現實中漏掉了最關鍵的一個變數:切換成本。


我們來做一個簡單的盤點:


你的團隊花了多少時間,才把OpenClaw配置到今天這個狀態?


Skills指令碼寫了多少行?


自訂的MCP(模型上下文協議)服務接了幾個?


Prompt(提示詞)記憶體系裡積累了多少關於團隊工作方式的上下文?


自動化工作流跑了多久才穩定下來的?


MCP服務,全稱是Model Context Protocol,即模型上下文協議,是讓Agent與外部工具無縫協作的標準化介面。這套體系一旦建立,就成了團隊工作流的核心血管。


這些東西,不是天上掉的。是時間和精力堆出來的。是踩過坑、調過錯、熬過夜之後,一點一點磨出來的。


而換到Hermes(愛馬仕智能體),這一切都要重新來過。


環境變數要重配,MCP服務要重調,工具集邏輯要重新理解。Hermes(愛馬仕智能體)內建的一些Skill(技能)目前還存在詭異的Bug。


對於企業級團隊來說,排雷是需要時間的,業務等不起。


你的團隊好不容易磨合出了一套工作節奏,大家知道怎麼用龍蝦處理需求,知道那些坑踩過、怎麼繞過去,知道在什麼場景下該用什麼工具組合效率最高,知道什麼任務丟給AI,什麼任務必須人來做。


現在突然換工具,團隊進入“新手模式”。每個人都要重新學,效率打七折甚至五折。


每一個工具,不只是一個執行層,它還是一個認知層。


你用OpenClaw(龍蝦)積累的,不只是“怎麼用這個工具”,還有一整套思維方式:如何拆解問題、如何設計Agent工作流、如何判斷AI輸出質量、如何設計Prompt(提示詞)策略、如何建立團隊協作規範。


換工具,思維框架要跟著重建。團隊從“能用一款新工具”到“真正用好一款新工具”,平均需要三到六個月。而從“用好”到“積累出獨特優勢”,則需要更長的時間。


而在這三到六個月裡,你的競爭對手可能早就在原來的工具上跑得更遠了。

四、AI時代,

真正的護城河不是工具

說到這兒,我想把視角拉遠一點,聊一個更根本的問題。


AI時代,企業真正的護城河,到底是什麼?


很多人以為,護城河是“我有某套別人不會的工具”,或者“我們用了某款最新的AI模型”,或者“我們團隊掌握了一套獨門工作流”。


但我想說:AI的出現,正在系統性地消除這種工具型護城河。


原因很簡單:你今天花三個月研究出來的OpenClaw(龍蝦)獨門用法,可能很快被一篇技術部落格完整公開,然後成為Skills(技能)市場裡的一個標準化範本。任何有學習能力的人,兩周內就能複製你的工作流。


真正被AI弱化的,不是你的技術,而是你靠資訊差和工具差建立的競爭壁壘。


這是正在發生的結構性變化。


與其追工具,不如追“用工具的能力”。前者是流沙,後者是磐石。


企業架構更高效、用的工具更順手,這才是AI時代的競爭優勢所在。


讓我們做一個思想實驗:


兩個企業擺在面前。A企業和B企業。同樣的啟動時間,同樣的資源投入。


A企業:技術團隊嗅覺敏銳,永遠在追最新工具。


ChatGPT出來了,第一時間研究;


Claude發佈新版本,第一時間接入;


OpenClaw(龍蝦)火的時候,第一批部署;Hermes(愛馬仕智能體)出來後,核心團隊立刻開干“遷移方案”。


永遠在追,永遠在折騰,永遠在新手期。


具體來看,A企業團隊每年花在“學新工具”上的時間不少:換一次工具,就要重新寫指令碼、調Prompt(提示詞)、建規範。最終每一套的積累,都只停留在了“能用”的層面。


B企業:同樣面對工具爆炸的現實,但做了一個不同的選擇,不追熱點,但把自己手裡的工具用到極致。


團隊積累數百個高品質Skills(技能),形成了多套完整Agent工作流,覆蓋從需求分析到文件輸出的全鏈路。


每個成員對工具的理解,已從“會用”升級到“用得好”,他們知道什麼任務適合那種工具組合,知道什麼場景AI輸出質量會下降,知道怎麼設計Prompt(提示詞)讓AI的輸出穩定可控。


半年、一年、兩年後,那個企業的AI應用能力更強?


答案是明擺著的。


工具本身沒有壁壘,你和團隊在工具上積累的深度理解和使用習慣,才是真正的壁壘。

五、接下來3個月,

我給你的建議

面對Hermes(愛馬仕智能體)的崛起,先說結論:關注它,學習它,思考它,但目前階段,不必急於遷移。


1.給OpenClaw三到六個月


OpenClaw(龍蝦)的團隊已經被競爭倒逼,迭代在加速。記憶系統的問題已經進入修復快車道,這是可以預見的。等它系統性修復到位,等Skills(技能)生態進一步成熟,屆時再做評估,不遲。


更重要的是:OpenClaw(龍蝦)的Skills生態,已經積累了相當數量的垂直領域工具。每一次大版本更新,Skills數量都在穩定增長,這是社區共同投入的結果,而非一人之力。


這個生態優勢,不是Hermes(愛馬仕智能體)三個月能追上的。


2.給Hermes三到六個月


它的方向是對的,但企業級穩定性需要時間驗證。等社區把Bug排得差不多,等配置遷移真正做到“無感”,再上車也不遲。


更值得關注的是它的設計哲學,Hermes在思考一個核心問題:當Agent越來越複雜,如何讓它不依賴越來越大的上下文窗口,而是通過“學會反思”來提升能力?


“追工具派”最隱蔽的陷阱是:永遠在學習,永遠在遷移,永遠在付出切換成本,永遠沒有積累。


更可怕的是,當團隊習慣了“遇到新工具就換”,他們就不再有耐心把任何一個系統打磨到極致。好的執行,需要深度。而深度,需要時間。


結語

關於工具,更關於你自己

AI時代,工具會變,真正有掌控力的人,是那些想清楚“什麼東西不變”,然後把時間花在那上面的人。


你判斷問題的眼光,不會變。


你面對不確定性時的決策質量,不會變。


這些東西,Hermes替代不了。OpenClaw替代不了。任何工具都替代不了。


這種決策能力,不是天生的,是可以訓練的。 (筆記俠)