1. 项目概述当“机械爪”遇上“信使”AI智能体格局的悄然变革最近在AI智能体Agent的圈子里一个话题的热度正在快速攀升OpenClaw似乎迎来了一个重量级的挑战者——Hermes Agent。这个标题“OpenClaw最大的对手来了Hermes Agent让我第一次觉得AI真的在‘长脑子’”非常精准地捕捉到了当前社区的一种普遍感受。作为一名长期跟踪和实操各类AI智能体的开发者我第一次看到Hermes Agent的演示和设计理念时确实有种“眼前一亮”的感觉。它不像是在原有框架上修修补补而是从底层思考方式上带来了一些根本性的变化让AI执行复杂任务的过程从“机械式流程执行”开始向“有策略的思考与决策”演进这或许就是大家感觉AI在“长脑子”的由来。简单来说OpenClaw和Hermes Agent都属于“AI智能体”的范畴。你可以把它们理解为一个能够自主理解目标、规划步骤、调用工具比如搜索网络、操作软件、编写代码并最终完成任务的AI程序。OpenClaw凭借其强大的工具集成能力和清晰的链式Chain任务分解逻辑在过去一段时间里成为了许多开发者和企业构建自动化流程的首选。它就像一个高度专业、执行力极强的“机械爪”你给它设定好抓取任务的路径和动作序列它就能一丝不苟地完成。而Hermes Agent的出现则像是一个带着“信使”名号的策略家。它的核心突破点在于它试图让AI在任务执行过程中不仅仅“动手”更学会“动脑”。这体现在它对任务理解的深度、动态规划的能力以及对执行过程的反思与调整上。它不再完全依赖于预设的、线性的任务链而是能根据环境反馈和中间结果实时地重新评估计划甚至创造性地组合工具来解决未曾预料到的问题。这种特性使得它在处理模糊、开放或需要多步复杂推理的任务时表现出了更强的鲁棒性和“智能感”。对于任何希望将AI从简单的脚本执行升级为真正的问题解决伙伴的开发者、产品经理或是技术决策者来说理解Hermes Agent带来的新范式都至关重要。2. 核心理念对比从“确定性的链”到“动态的图”要理解为什么Hermes Agent能带来“长脑子”的体验我们必须深入对比它与OpenClaw这类主流智能体在底层设计哲学上的差异。这种差异可以概括为从“确定性的任务链”到“动态的任务图”的演进。2.1 OpenClaw高效精准的“执行流水线”OpenClaw的设计深受“ReAct”Reasoning Acting范式以及LangChain等框架的影响。其工作模式非常清晰任务解析将用户模糊的指令如“帮我分析一下上周的销售数据并写份报告”解析成一个明确的、可执行的目标。链式分解通过预定义的或LLM生成的“任务分解器”将这个总目标拆解成一个线性序列的子任务。例如[任务1登录CRM系统][任务2查询上周销售数据][任务3将数据导出为CSV][任务4调用数据分析工具生成图表][任务5根据图表起草报告摘要]。工具调用为每个子任务匹配并调用相应的工具Tool。这些工具通常是预先注册好的API、函数或脚本。顺序执行严格按照分解后的链条一个接一个地执行子任务并将上一个任务的输出作为下一个任务的输入或上下文。这种模式的优点非常突出结构清晰、可控性强、易于调试。整个执行过程像一条工业流水线每一步都预期明确。开发者可以很方便地监控流程在哪个环节失败并针对该环节进行修复或优化。对于业务流程自动化RPA、数据ETL等场景OpenClaw的表现堪称卓越。注意OpenClaw的“链”本质上是静态的。一旦任务分解完成执行路径就基本固定了。如果中途某个工具调用失败或者返回的结果与预期不符比如CRM系统界面变了导致登录失败整个链条就可能中断需要人工干预或预设复杂的错误处理分支。2.2 Hermes Agent具备“战略眼光”的“问题解决者”Hermes Agent引入了一种更接近人类解决问题方式的模型。它的核心可以看作是一个“动态任务图”的执行引擎。其工作流程并非简单的线性链而是一个循环迭代的“感知-思考-行动”闭环目标与上下文感知不仅理解初始任务还会持续维护一个丰富的“世界状态”上下文包括已执行的动作、获得的结果、遇到的异常以及环境的变化。战略规划与动态重规划它不会一次性生成所有步骤。相反它更像一个下棋的棋手每次只规划未来有限的几步Look-ahead Planning并根据执行反馈实时调整策略。如果原计划受阻例如计划使用的API不可用它会主动评估替代方案而不是僵化地报错。工具的创新性组合与调用Hermes Agent对工具的理解更深一层。它不仅仅把工具当作固定函数而是能理解工具的“能力”和“适用范围”。在面临新问题时它可能尝试以非标准的方式组合现有工具甚至通过推理“创造”出新的解决方案步骤。例如当没有直接的“合并两个PDF”工具时它可能会规划出“先将PDF转为图片 - 再用图片拼接工具 - 最后将图片转回PDF”的多步方案。反思与学习这是“长脑子”的关键体现。在执行过程中或结束后Hermes Agent会进行“反思”Reflection分析哪些步骤是有效的哪些是低效或错误的原因是什么。这些反思结果会被记录并用于影响未来的决策形成一种简单的“经验学习”机制。这种模式的优点是灵活性高、容错性强、能处理开放域问题。它更适合那些目标明确但路径不清晰、环境动态变化、需要一定创造力的场景比如研究辅助、复杂的故障排查、创意内容生成流程等。一个简单的类比OpenClaw像一位优秀的国际象棋程序在规则明确、状态离散的棋盘上它能通过强大的计算能力给出最优的几步走法序列。Hermes Agent则像一位在现实荒野中探险的向导。地图不全环境多变。它需要不断观察地形感知判断最佳路线动态规划在遇到河流时决定是造桥还是绕行创造性解决问题并从走错路的经历中学习反思最终带领你到达目的地。3. Hermes Agent 核心架构与关键技术点拆解要让AI“长脑子”光有理念不够必须有扎实的工程架构来实现。Hermes Agent的架构通常围绕以下几个核心模块构建这些模块共同协作实现了上述的动态智能行为。3.1 分层状态管理智能体的“记忆宫殿”这是Hermes Agent区别于简单链式智能体的基础。它维护着一个多层级的、结构化的状态记忆会话历史最基础的记录完整的用户-Agent对话交互。任务目标栈清晰记录主目标和当前活跃的子目标防止在复杂任务中迷失方向。行动历史详细记录每一步执行了什么工具、输入参数是什么、输出结果是什么、执行状态成功/失败/错误信息。世界模型快照尝试对任务相关的外部环境建立一个简化的内部表示。例如在操作一个软件时它会记录当前所在的页面、可用的按钮元素等。这有助于进行更准确的下一步规划。反思与经验库存储从过往任务中总结出的有效模式、常见陷阱和优化策略。这种丰富的状态管理为后续的规划和决策提供了坚实的数据基础。在实现上这通常通过向量数据库存储和检索相似经验和结构化数据库存储任务元数据结合的方式来完成。3.2 基于LLM的循环决策引擎系统的“大脑”这是Hermes Agent的核心驱动循环。它通常以一个提示Prompt工程精心设计的LLM如GPT-4、Claude 3等为核心循环执行以下步骤状态摘要将当前复杂的多层状态提炼成一个简洁、信息丰富的摘要输入给LLM。战略决策LLM基于当前状态摘要决定下一步最佳行动。这个决策空间包括调用某个工具并生成具体参数。提出澄清性问题向用户索取更多信息。更新任务规划宣布当前子目标完成或拆解出新的子目标。进行反思分析刚完成步骤的得失。宣布任务完成或失败。行动执行如果决策是调用工具则交由工具执行器Tool Executor安全地运行。状态更新将行动结果成功输出或错误信息更新到状态管理器中。循环判断检查任务是否达到终止条件完成或明确失败如未终止则回到步骤1。这个循环的关键在于提示词的设计。提示词需要明确告知LLM扮演的角色一个战略性的问题解决者、可用的工具清单及其能力描述、决策的输出格式规范以及鼓励其进行深度思考和规划的行为准则。3.3 工具抽象与动态组合层智能体的“双手”工具是智能体与外界交互的桥梁。Hermes Agent对工具的抽象更加高级能力描述每个工具不仅有一个名称和函数还有一段自然语言描述的“能力”例如“此工具可以将自然语言描述转换为一个SQL查询语句适用于分析型数据库”。动态发现与组合系统可以根据任务需要动态地从工具库中检索出相关能力描述的工具。在规划时LLM是基于工具的“能力”而非固定名称来思考的这为工具的创新性组合提供了可能。安全沙箱对于执行代码、访问系统等高风险工具必须有严格的沙箱环境限制其权限和资源访问这是生产环境应用的底线。3.4 反思与学习机制实现“吃一堑长一智”这是赋予智能体长期适应能力的关键。反思机制可以在两个层面触发步骤级反思在每个主要步骤执行后LLM会被询问“刚才的行动是否有效结果是否符合预期如果不符合可能的原因是什么” 答案会被记录并可能立即用于调整下一步计划。任务级反思在任务结束后无论成功与否系统会启动一个更全面的复盘“整个任务过程中哪些策略是成功的在哪里遇到了瓶颈如果重新开始我会如何以不同的方式完成它” 这些总结出的“经验教训”会被向量化存储未来在遇到类似任务时可以被检索出来作为上下文提示智能体避免重蹈覆辙。4. 实战演练构建一个简易的Hermes风格智能体理解了原理我们动手搭建一个具备Hermes核心思想的简易智能体。我们将使用Python和流行的LangChain框架作为基础但会融入动态规划和反思的理念。这个智能体的任务是“帮我调研一下‘量子计算对加密货币安全性的最新影响’并整理成一份要点摘要。”4.1 环境准备与工具定义首先安装必要库并定义智能体可以使用的“双手”。pip install langchain langchain-openai tavily-pythonimport os from langchain.agents import Tool, AgentExecutor from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder from langchain.agents.format_scratchpad import format_log_to_str from langchain.agents.output_parsers import ReActSingleInputOutputParser from tavily import TavilyClient # 1. 定义工具 # 工具1网络搜索使用Tavily搜索API def web_search(query: str) - str: 使用搜索引擎获取最新的网络信息。适用于获取实时新闻、技术动态等。 tavily_client TavilyClient(api_keyos.getenv(TAVILY_API_KEY)) response tavily_client.search(query, search_depthadvanced, max_results3) return \n.join([f来源: {r[title]}\n内容: {r[content]} for r in response[results]]) # 工具2摘要生成 def summarize_text(long_text: str) - str: 将冗长的文本内容浓缩为核心要点。适用于整理调研结果、会议纪要等。 # 这里为了简化我们直接用LLM进行摘要。在实际复杂智能体中这可能是一个专门的链或工具。 llm ChatOpenAI(modelgpt-4-turbo-preview, temperature0) prompt f请将以下文本内容提炼为3-5个核心要点要求清晰、简洁\n\n{long_text} return llm.invoke(prompt).content # 工具3反思记录器 def record_reflection(step_action: str, result: str, assessment: str) - str: 记录对当前步骤执行情况的评估和反思。 # 在实际系统中这里会将反思写入向量数据库或文件。 reflection_entry f动作: {step_action}\n结果: {result}\n评估: {assessment}\n---\n with open(agent_reflections.txt, a) as f: f.write(reflection_entry) return 反思已记录。 # 将函数封装成Tool对象 tools [ Tool(nameWebSearch, funcweb_search, description用于搜索互联网最新信息。输入是一个搜索查询字符串。), Tool(nameSummarizer, funcsummarize_text, description用于将长文本总结为要点。输入是需要摘要的文本。), Tool(nameReflector, funcrecord_reflection, description用于记录执行反思。输入是动作、结果和评估用分号分隔。), ]4.2 构建具备反思能力的智能体提示模板这是“大脑”的思维模式设定。我们设计一个鼓励战略规划和反思的提示词。# 2. 构建智能体提示词 prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 你是一个善于研究和分析的战略型AI助手Hermes风格。你的核心工作方式是动态规划、执行、然后反思。 你拥有以下工具{tool_names}。 你的工具描述{tools}。 请遵循以下流程来解决问题 1. **理解与初步规划**首先彻底理解用户请求。思考完成这个请求可能需要哪些步骤例如信息检索、信息整合、分析、总结。不要一次性列出所有步骤先规划第一步或前两步。 2. **行动与观察**使用合适的工具执行你规划好的步骤。精确地使用工具。 3. **评估与反思**在获得工具返回的结果后你必须进行“步骤反思”。思考 - 这个结果是否直接回答了当前子问题 - 信息是否充足、可靠 - 是否需要调整后续计划 将你的反思通过Reflector工具记录下来。 4. **动态推进**基于当前所有信息用户问题、已执行步骤的结果、你的反思决定下一步行动是继续执行原计划的下一步还是提出新问题或是开始整合总结 5. **最终交付**当你认为已经获取足够信息并完成分析后使用Summarizer工具生成最终答案然后结束任务。 请始终使用以下格式回应 思考[你的内部推理过程包括规划、评估和反思] 行动[要调用的工具名称必须是{tool_names}之一] 行动输入[工具的输入必须是一个字符串] 观察[工具返回的结果] ...这个“思考/行动/行动输入/观察”的循环可以重复多次 最终答案[你对用户的最终回答] 开始 用户问题{input} {agent_scratchpad}), MessagesPlaceholder(variable_nameagent_scratchpad), ])4.3 组装智能体并执行任务现在我们将大脑LLM、双手工具和记忆体组合起来。# 3. 配置LLM和记忆 llm ChatOpenAI(modelgpt-4-turbo-preview, temperature0.1) # 低温度保证决策更稳定 memory ConversationBufferMemory(memory_keychat_history, return_messagesTrue) # 4. 创建智能体执行链 agent ( { input: lambda x: x[input], tool_names: lambda x: , .join([t.name for t in tools]), tools: lambda x: \n.join([f{t.name}: {t.description} for t in tools]), agent_scratchpad: lambda x: format_log_to_str(x[intermediate_steps]), } | prompt | llm | ReActSingleInputOutputParser() ) # 5. 创建执行器 agent_executor AgentExecutor(agentagent, toolstools, verboseTrue, memorymemory, handle_parsing_errorsTrue) # 6. 执行任务 result agent_executor.invoke({ input: 帮我调研一下‘量子计算对加密货币安全性的最新影响’并整理成一份要点摘要。 }) print(\n 最终结果 ) print(result[output])4.4 模拟执行过程与反思分析当以上代码运行时通过设置verboseTrue我们可以看到智能体“思考”的过程。一个简化的、理想化的执行日志可能如下思考用户需要一份关于量子计算对加密货币安全性影响的调研摘要。这是一个动态发展的技术话题需要最新信息。我首先应该使用WebSearch获取近期资料。 行动WebSearch 行动输入量子计算 加密货币 安全性 影响 2024 最新进展 观察[返回3条最新的相关文章或报道摘要] 思考我获得了2024年的一些最新资料。让我先记录一下这次搜索的反思关键词有效获得了时效性强的资料。但信息比较零散需要进一步整合分析。现在我应该深入阅读这些摘要并思考量子计算具体威胁哪些加密算法如RSA, ECC以及加密货币社区如比特币、以太坊的应对方案如抗量子密码学。 行动WebSearch 行动输入抗量子密码学 区块链 迁移 计划 2024 观察[返回关于抗量子算法和区块链升级计划的信息] 思考现在我有两部分信息威胁和应对。我需要将它们整合起来并评估信息的完整性。使用Reflector记录第二步搜索补充了解决方案维度信息结构更完整了。接下来我应该使用Summarizer将“威胁”和“应对”两方面的核心信息整合成一份连贯的摘要。 行动Reflector 行动输入动作第二次WebSearch搜索抗量子密码学结果获得了解决方案侧信息评估使调研维度更全面为最终总结打下基础。 观察反思已记录。 行动Summarizer 行动输入[将前两次搜索获得的关键文本内容拼接在一起] 观察[生成一份包含3-5个要点的摘要例如1. 量子计算对当前主流非对称加密算法构成长期威胁... 2. 比特币等网络尚未直接面临迫在眉睫的风险... 3. 抗量子密码学标准如NIST后量子密码项目正在制定... 4. 区块链社区已开始研究迁移路径...] 思考Summarizer工具生成了清晰的要点。我认为这些要点已回答了用户的问题。任务完成。 最终答案[将Summarizer生成的摘要呈现给用户]这个简易实现虽然距离完整的Hermes Agent还有差距但它已经体现了核心循环规划 - 执行 - 观察 - 反思 - 再规划。Reflector工具的加入强制智能体在关键步骤后停下来进行元认知这正是“长脑子”行为的起点。5. 深入挑战实现真正“动态规划”的难点与方案上面的例子中规划主要还是由LLM在提示词引导下进行其“动态性”和“前瞻性”有限。要实现论文或高级Demo中展示的强大动态规划能力我们需要面对几个核心挑战。5.1 挑战一如何让LLM进行有效的“多步前瞻规划”让LLM在脑海中模拟未来多种可能的行动序列并评估其效果需要消耗大量上下文窗口和计算资源且容易导致幻觉。解决方案思路思维树Tree of Thoughts, ToT这是一种框架让LLM在决策的每个节点生成多个可能的后续思考或行动然后通过某种评估机制可以是另一个LLM调用或一个简单的启发式函数对这些思考进行评分选择最有希望的路径深入探索。这就像让LLM进行自我博弈的搜索。基于代码的模拟器对于环境规则明确的任务如操作一个已知的软件界面可以构建一个轻量级的模拟器。智能体可以在模拟器中低成本地尝试多种行动序列观察模拟结果从而找到最优路径再将此路径应用到真实环境。这类似于强化学习中的“环境模型”。实操心得在资源有限的情况下一个折中的方案是实施“单步深度规划”。即在每个决策点不仅让LLM决定下一步动作还要求它简要陈述选择该动作的理由以及它对接下来1-2步的预期。这虽然不如完整的ToT强大但能显著提升决策的合理性且实现成本较低。5.2 挑战二如何构建和维护高质量的“世界模型”智能体需要对它所操作的环境有一个内在的、不断更新的理解这对于动态规划至关重要。解决方案思路结构化状态表示不要将所有的观察如网页HTML、API返回的JSON都直接塞给LLM。应该先通过一个“感知模块”将其解析成结构化的、关键信息突出的表示。例如将网页解析为{标题正文可点击链接列表输入框}将数据库查询结果解析为{字段名值}的表格。增量更新与摘要世界模型不应是原始数据的堆积。每次行动后用LLM或规则对状态变化生成一个简短的文本摘要例如“登录成功当前位于用户仪表盘页面可见‘创建报告’按钮。”并将其追加到上下文中。同时定期对过长的上下文进行摘要保留关键信息丢弃过时细节。5.3 挑战三如何让“反思”真正指导未来行动而非流于形式仅仅记录反思是不够的需要建立反思与未来决策的关联机制。解决方案思路向量化经验库将每次任务级反思的文本进行向量化存储。当新任务开始时将任务描述进行向量化并从经验库中检索出最相关的几条历史反思作为提示词的一部分提供给LLM。例如“过去在处理‘数据抓取’任务时我曾发现‘直接解析动态网页容易失败更好的方式是先检查页面是否由JavaScript渲染’。”提炼成策略规则定期例如每积累100条反思后用LLM对反思库进行聚类和分析提炼出更高层次的策略或规则。例如“规则23当遇到‘登录失败’时优先检查网络连接和凭证有效期而非立即重试。”这些规则可以作为一个固定的“策略指南”模块注入到智能体的提示词中。6. 典型应用场景与选型建议理解了Hermes Agent的能力边界我们来看看它最适合在哪些场景中发光发热以及和OpenClaw如何选择。6.1 Hermes Agent的优势场景开放域研究与分析例如“分析某公司竞争优势并预测其明年市场策略”、“研究某个新兴技术趋势并撰写综述”。这类任务目标明确但路径极其开放需要大量搜索、信息甄别、交叉验证和逻辑整合Hermes的动态规划能力能很好地应对。复杂故障诊断与排查例如“服务器响应缓慢请找出根本原因”。需要像侦探一样根据观察到的现象日志、监控指标提出假设执行检查命令工具根据结果验证或推翻假设动态调整排查方向。创意性内容生成流程例如“为一个新产品设计从市场调研到宣传文案的全套内容”。这涉及多个环节调研、头脑风暴、大纲、起草、润色且环节之间并非简单线性可能需要反复和回溯Hermes的灵活性非常适合。交互式教学与辅导充当一个能根据学生当前理解水平、错误答案动态调整教学策略和出题难度的智能家教。6.2 OpenClaw的坚守阵地确定性的业务流程自动化RPA例如“每天上午10点从邮箱下载附件解析后填入ERP系统并发送通知”。步骤固定逻辑清晰OpenClaw的稳定性和可预测性是巨大优势。数据管道与ETL例如“从A数据库抽取数据经过清洗转换加载到B数据仓库”。这是一个经典的链式处理过程OpenClaw可以完美建模。简单的问答与信息检索链例如“查询天气 - 根据天气推荐穿衣 - 生成出行建议”。步骤较少且固定。6.3 选型决策指南在选择时可以问自己以下几个问题问题如果回答“是”偏向 OpenClaw如果回答“是”偏向 Hermes Agent任务步骤是否在开发时就能完全确定是。流程稳定极少变化。否。需要根据执行中间结果决定下一步。任务失败的主要原因是外部异常还是逻辑缺失外部异常。如API超时、页面元素变更。需要健壮的错误处理。逻辑缺失。如没想到某种情况需要创造性解决方案。是否需要智能体从失败中学习并改进不太需要。失败通常是偶发的修复流程即可。很需要。任务本身复杂希望智能体越用越聪明。开发与维护优先级是什么稳定性、可调试性。流程必须可靠出问题要能快速定位。灵活性、适应性。能处理一类问题比完美执行一个流程更重要。个人体会在实际项目中混合架构往往是最优解。可以用OpenClaw来构建底层稳定的、原子性的工具链或子流程如“安全登录系统”、“生成标准报表”然后将这些子流程作为“超级工具”暴露给上层的Hermes Agent。由Hermes Agent来负责高层的、动态的任务规划和协调。这样既保证了核心操作的可靠性又获得了顶层设计的灵活性。7. 当前局限与未来展望尽管Hermes Agent代表了一个令人兴奋的方向但我们必须清醒地认识到它的现状和挑战。主要局限成本与延迟动态规划和多次反思意味着更多的LLM调用次数和更长的上下文这直接转化为更高的API成本和更慢的响应速度。不适合对实时性要求极高的场景。规划的不稳定性LLM生成的计划可能每次都不完全相同有时甚至会做出不合逻辑的跳跃。虽然反思机制能部分纠正但仍可能导致不可预测的行为。对提示词工程的高度依赖智能体的“性格”和能力边界极大程度上由系统提示词决定。设计一个能稳定产生高质量规划和反思的提示词需要大量的调试和领域知识。复杂状态管理的难度随着任务进行世界模型的状态会越来越复杂如何高效、准确地维护它避免信息丢失或矛盾是一个尚未完全解决的工程难题。未来可能的演进更轻量的规划模型专门训练小型、高效的模型来负责规划和反思减少对巨型通用LLM的依赖从而降低成本和提高速度。与强化学习RL结合将LLM的规划能力与RL的长期奖励学习机制结合。LLM负责生成候选动作和策略RL负责在长期交互中评估和优化这些策略形成更稳定的智能。标准化与模块化出现更标准的“状态管理模块”、“规划模块”、“反思模块”接口让开发者可以像搭积木一样构建智能体降低开发门槛。垂直领域深化在客服、编程、科研等特定领域结合领域知识图谱和专用工具打造真正专家级的智能体。Hermes Agent的出现不是要取代OpenClaw而是拓宽了AI智能体的能力光谱。它让我们看到AI不仅可以按照我们编好的剧本演出还能在面对未知舞台时自己尝试编写接下来的剧情。虽然这条路还很长但“长脑子”的过程已经开始而这正是最令人着迷的部分。对于开发者而言现在正是深入理解这些范式思考如何将它们应用于解决实际业务痛点的最佳时机。