2026年无论你是不是AI圈的，你一定听说过OpenClaw🦞小龙虾。
今天我想聊聊这只龙虾，也想聊聊最近又火出圈的Hermes Agent ，更想聊聊面对这些疯狂迭代的工具，我们普通人到底该怎么办。
一、2026年OpenClaw到底有多火？
OpenClaw从0涨到35.6万颗星，只用了不到5个月，而React用了10多年才到25万。它在1月29-30日两天内就达到了10万星------这个成绩React用了8年，Linux用了12年，Kubernetes用了10年。巅峰时期，每小时增长710颗星。
这个项目的创始人Peter Steinberger是个奥地利开发者，2025年退休后感觉"空虚"，就开始折腾AI，搞了一个叫Clawd的周末项目------一个简单的想法：让AI不只是回答问题，而是真的能做事情。
从订机票、提交保险理赔、管理智能家居、甚至写自己的代码改进自己。
2025年11月，Steinberger把它完善成Clawdbot------"带手的Claude"------然后开源了代码。到2026年1月下旬，它彻底爆了。到2月中旬，他加入了OpenAI，并把代码库转移到了一个独立的501(c)(3)基金会。
Sam Altman称他为"一个有很多关于超级智能agent未来惊人想法的天才"。OpenAI现在赞助这个项目，但不拥有代码。
为什么叫龙虾？因为OpenClaw会像龙虾的钳子一样，在你的电脑上执行任务。
全民"养虾"热潮
在我的印象中，好像还没有哪个软件，像OpenClaw这样用这么快的速度，覆盖了这么多的人群。
现在你去各个社区，大家组织线下活动只要是讨论OpenClaw的，现场都是人山人海。北京、深圳很多城市，甚至在街道上摆起了大桌子，免费帮助市民在电脑上安装小龙虾，很多大妈、大爷也在其中。腾讯创始人马化腾回应了之前腾讯提供线下免费安装OpenClaw的排队盛况：没想到会这么火。深圳市龙岗区政府都提供了OpenClaw支持，工信部也注意到了这股热潮，提醒相关单位和用户注意安全风险。
很多人想"养龙虾"，但部署门槛太高，普通用户装不起来，所以市面上现在有很多方案一键部署，最快不到一分钟就能养只龙虾了。
现在国内几乎所有大厂都入场了：
腾讯云轻量应用服务器预置OpenClaw镜像，一键部署，最低一年几十块
阿里云轻量应用服务器+百炼API，一键配置，9.9可以用一个月
华为云9.9元养虾，还赠送千万Tokens
火山引擎推出ArkClaw云端SaaS版，深度集成飞书，新用户可以抢首月8.9元
京东云也支持一键部署，9.9可以用一个月
飞书妙搭OpenClaw可能是最快的一键部署方案，几乎不到一分钟的时间，点击按钮就可以生成专属的OpenClaw小龙虾。而且自动接入飞书，啥也不需要配置。可以看看我之前写的飞书官方亲自下场！60秒一键部署OpenClaw，0命令行，100%成功！
每人每日免费领百万Token，首日加码至400万Token。
从两个月前还要折腾命令行半天，到现在双击安装就能用，部署门槛已经被各大厂商砸到地板上了。
二、科普一下OpenClaw
很多人问我：OpenClaw到底是什么？和ChatGPT有什么区别？
打个比方，普通聊天机器人就像一个只会接电话的客服，你问什么它答什么。而OpenClaw更像是给AI搭了一整套办公系统，有会话管理、有记忆系统、有工具权限控制、有消息路由。
调度中心架构
OpenClaw的核心是一个调度中心架构，就像一个机场调度中心，所有航班（消息）都经过一个中央塔台（Gateway网关 ），由它分配到正确的跑道（Agent）。
网关是一个WebSocket服务器，连接各种聊天平台和控制界面，把收到的消息派发给Agent运行时处理。智能体（Agent）是真正干活的核心引擎，组装上下文、调用AI模型、执行工具操作。
AI模型扮演大脑的角色，OpenClaw负责帮你落地。AI模型的API调用还是走Anthropic、OpenAI那些服务商，但对话记录、工具执行、会话状态、所有调度逻辑，全部留在你自己的设备上。
MCP协议：AI的"万能USB接口"
MCP（Model Context Protocol） 是2026年最火的AI协议。在MCP出现之前，AI调用外部工具是一场噩梦------每个模型需要单独适配工具。
MCP的出现彻底改变了这一局面。它定义了一套与模型无关的标准化协议，让任意AI模型通过统一接口调用任意工具。正如USB-C统一了电子设备的充电和数据传输，MCP正在统一AI与外部世界的连接方式。
OpenClaw对MCP的支持是深度集成，将MCP服务器暴露的工具注册为Agent可调用的原生工具。
记忆系统：用Markdown文件当"大脑"
OpenClaw选择Markdown文件（如 MEMORY.md）作为"真理之源"。为什么用Markdown？首先是人类可读性 ------用户可以随时打开文件，像阅读日记一样查看代理的记忆，并手动纠正错误；其次是模型通用性------所有的LLM都经过了大量代码和文档的训练，对Markdown语法有着天然的理解力。
OpenClaw的记忆模型是故意"不浪漫"的。
第一天没有向量数据库，没有隐藏的嵌入。memory/YYYY-MM-DD.md 是只追加的每日日志，今天和昨天的日志在会话开始时加载。MEMORY.md 是精心策划的长期记忆。模型只"记住"写入磁盘的内容。
这意味着什么？小龙虾不会自己变聪明，但你可以通过"写文件"让它越来越懂你。
第1天和第40天用的是同一个AI模型，但40天后的文件更丰富，小龙虾就更贴合你。
三、openclaw 5天5个版本，我追不动了
就这几天，OpenClaw连续更新了5个版本：
Active Memory插件：可选的活跃记忆插件，能在对话中自动拉取相关偏好、上下文、历史细节，支持三种上下文模式（message/recent/full）
ChatGPT对话导入：可以把ChatGPT对话记录迁移到OpenClaw记忆体系，新增「Imported Insights」和「Memory Palace」标签页，无缝迁移其他平台积累的AI交互经验
视频生成：正式支持Seedance 2.0模型
推理中心重建 ：新增 openclaw infer CLI，支持多模型统一调用；记忆Wiki全栈恢复
安全加固：主机执行环境、浏览器沙箱、远程节点等多方面升级
GitHub仓库现在有1200多位贡献者和5.8万多个fork。仅2026年3月就发布了13个版本，大约每两天一个。
这个更新速度，说实话，我已经麻了。
但是安全问题也开始暴露出来：CVE-2026-25253（CVSS 8.8） 导致跨站WebSocket劫持和一键远程代码执行；Shodan扫描发现近千个OpenClaw实例以零认证模式暴露在公网上；还有恶意VS Code扩展、第三方技能包钓鱼等事件。工信部的提醒不是没有道理的。
除了安全问题，更新反而有可能让龙虾不能正常工作了，所以小白千万别乱更新。
四、Hermes Agent又火了：最性感的是自我进化
就在大家都在"养虾"的时候，另一只Agent悄悄火了起来。
Hermes Agent从2月底开源首月破2.2万星，到4月8日v0.
- 1.0版本发布后单日新增6400+星，在不到两个月的时间里，GitHub总星标已突破4.7万。我也跟风安装了。
它最性感的功能是什么？可以自己生成Skills，自己教会自己。
当Hermes完成一个复杂任务后，它不会简单结束，而是会暂停、回顾自己刚才执行的步骤，提取出有用的模式。如果它发现了一个好的解决方案，它会自己写一个skill文件保存下来。下次遇到类似问题？它会先搜索自己创建的skills库，直接调用。
这意味着什么？这个Agent在重写自己的"大脑"。
它还使用了Honcho用户建模引擎，借鉴了黑格尔的"正-反-合"辩证法：
正题（Thesis） 是当前对用户的理解；
反题（Antithesis） 是新的对话中出现的与当前理解矛盾或补充的信息；
合题（Synthesis） 是用LLM将正题和反题融合，生成一个更新的、更准确的用户理解。
有用户实测：在执行了几个复杂的研究任务和代码审查任务后，检查 ~/.hermes/skills/ 目录，发现Agent确实已经自动生成了若干Markdown格式的技能文件，内容包括解决特定类型问题的步骤、使用的工具和注意事项。
同类型的代码审查任务，第二次执行时明显更快、模板化程度更高，减少了不必要的探索步骤。
OpenClaw vs Hermes：两种完全不同的哲学
从架构上看，OpenClaw和Hermes走的是两条几乎相反的路径：前者强调连接能力的广度，后者则更执着于学习能力的深度。 **
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OpenClaw的记忆是静态的------我们把信息写进配置文件，它读取，会话结束，等下次再读。它不会主动地从执行过程里提炼什么，也不会因为我们纠正过它一次，下次就自动做对。
Hermes Agent是从底层架构的学习循环，到记忆系统，和Agent执行内部，都把"越用越懂你"作为重点。
简单来说：OpenClaw负责"干活"------处理多通道交互、团队工作流和复杂的生态对接；而Hermes负责"动脑"------主攻持久化记忆、自动生成技能和高维度的模型推理。
OpenClaw是你的"瑞士军刀"------多功能且顺手；
Hermes是你的"首席架构师助手"------层次深厚，但会随着项目一起进化。
五、未来或许会有更多小动物
小龙虾之后，可能还会有小螃蟹、小河马......各种AI Agent会像雨后春笋一样冒出来。
严格来说，腾讯的WorkBuddy不是OpenClaw的套壳，而是底层自研但完全兼容OpenClaw技能包。
另外听说小米也在搞手机端的miclaw，还处于小规模封闭测试阶段。
每一个都有自己的特色，每一个都在快速迭代。
而且两者可以协同使用------常见的设置是将Hermes作为高级规划器运行在OpenClaw工具之上。只需要运行 hermes claw migrate 指令，就可以将现有的OpenClaw技能、记忆和设置一键平滑迁移到Hermes中。
用OpenClaw处理外部消息和资源调度，同时通过MCP将复杂逻辑处理卸载给Hermes，形成"前线网关"与"大脑"的完美协同。
六、妈耶，追不过来，怎么办？
说实话，我最近一直在想这个问题。
追最好的工具？追不过来的。
今天OpenClaw更新了，明天Hermes出新功能了，后天又有个新Agent横空出世。
随着我们在各个真实的业务场景中应用这些技术，一个不争的事实是：Agent正在加速杀入真正的生产环境。
而不管是Hermes还是OpenClaw，现在所有的开源agent方案，都还留着各自的缺口。
我的建议是：与其追逐工具，不如建立自己的工作流。
如果你只是想要一个能在手机上发消息控制的AI助理，OpenClaw会是更简单的路径------写一个 SOUL.md 配置文件，跑起来，接上飞书，完成。
Hermes Agent其实很难说是一个花几分钟安装完了就能快速上手用起来的工具，它更多的是一套我们需要运行和维护的基础设施。
选一个适合自己的Agent，深度使用它，让它随着你的使用变得越来越强大。这恰恰是Hermes那种"自我进化"理念给我的启发------工具会一直变，但你和AI协作的能力、你对AI的理解、你用AI解决问题的思维方式，这些才是真正属于你的东西。
OpenClaw提供了一种强大的个人AI基础设施的思路。Agent体系（带工具执行和持久会话）提供了真正智能的助手体验，而不仅仅是给大语言模型（LLM）套了个聊天壳子。
无论你是在笔记本上跑来自己用，还是部署到云服务器7×24在线，你始终掌控着控制权------它跑在哪里、怎么暴露、数据怎么存储和访问。
2026年，是真的 AI Agent元年。
我们不需要追上所有的工具，我们需要的是，找到那个能和我们一起成长的伙伴，共同进化。