在 AI Agent 领域，“记忆”一直是核心挑战之一。传统 Agent 在每次会话结束时丢失所有上下文，这严重限制了其在复杂任务中的表现。
The New Stack 发布深度评测，对比两款专注于”持久化记忆”的 AI Agent：OpenClaw 和 Hermes Agent。
核心对比
| 维度 | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|
| 记忆架构 | 持久化上下文 + 记忆搜索 | 会话延续 + 外部存储 |
| 部署方式 | 本地/云端 | 仅云端 |
| 工具生态 | 丰富（MCP 支持） | 有限 |
| 开源 | 是 | 否 |
OpenClaw 亮点
记忆系统
- 内置记忆搜索，支持向量检索
- 持久化工作空间，跨会话保持
- 支持 MCP（Model Context Protocol）扩展
工具生态
- 支持 20+ 内置工具
- Feishu、浏览器、代码执行等开箱即用
- 开发者可自定义工具
部署灵活性
- 支持本地部署，数据完全自主
- 支持 Cloudflare 等边缘部署
Hermes Agent 亮点
开箱即用
- 无需配置，直接使用
- 自动记忆整合，无需手动管理
云端优先
- 无需维护基础设施
- 自动同步和备份
安全性对比
| 功能 | OpenClaw | Hermes Agent |
|---|---|---|
| 数据加密 | ✅ 本地加密 | ⚠️ 云端管理 |
| 自托管 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 |
| 审计日志 | ✅ 完整 | ⚠️ 部分 |
适用场景
选择 OpenClaw：
- 需要数据主权和本地部署
- 需要深度定制和扩展
- 需要 MCP 工具生态
选择 Hermes Agent：
- 追求快速上手
- 不介意数据云端管理
- 任务相对简单
总结
OpenClaw 和 Hermes Agent 代表了两种不同的持久化 Agent 路线：
- OpenClaw 更适合技术团队，需要控制权和扩展性
- Hermes Agent 更适合非技术用户，追求简单