Hermes Agent爆火，但別急着卸載OpenClaw
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Hermes Agent 同 OpenClaw 唔係競品，係兩條完全唔同嘅技術路線；你要跟據自己嘅需要揀，唔使二揀一。
呢篇文章係由一個自稱「一人AI公司」嘅開發者袁六偉寫嘅。佢深度用咗Hermes Agent（愛馬仕蝦）一個禮拜，同埋用咗OpenClaw（小龍蝦）兩個月，從架構到實操全面比較。佢想解答嘅問題係：兩個框架邊個贏？佢嘅結論係——兩個根本唔係對手，而係滿足唔同需求嘅工具。
文章背景係最近Hermes Agent爆紅，兩星期攞咗52K Star，有人話佢係2026最強Agent框架，亦有人話佢只係OpenClaw仿品。作者透過四個維度（技能系統、記憶架構、平台覆蓋、部署安全）去拆解，指出OpenClaw圍繞「連接」做生態，而Hermes圍繞「學習」做自進化。整體結論：先搞清楚自己想要AI做一個工具人定係一個成長拍檔，再揀框架。
- OpenClaw係成熟嘅瑞士軍刀，專注連接所有平台，生態龐大；Hermes係會進化嘅AI員工，越用越聰明，自動提煉Skill。
- 技能系統上：OpenClaw倚賴人工編寫嘅13000+社區技能；Hermes自動生成Skill，跟agentskills.io標準，可共享。
- 記憶架構上：OpenClaw用主動注入機制喚起歷史；Hermes有四層記憶棧（熱、温、冷、向量），仲有nudge強制保存。
- 平台覆蓋：OpenClaw深耕國內生態（微信、飛書等），Hermes覆蓋國際平台（Telegram、Discord等），飛書企微支援但唔係核心。
- 部署同安全：OpenClaw輕量本地，Hermes有六種後端（包括Serverless），Docker沙箱安全模型更企業級，仲有RL訓練數據管道。
HermesClaw 社區微信橋接工具
允許喺同一個微信賬號上同時跑Hermes Agent同OpenClaw，解決平台兼容問題。
hermes claw migrate 遷移命令
直接導入SOUL.md、MEMORY.md、技能、API Keys，方便從OpenClaw過渡。
兩個框架，兩種基因：瑞士軍刀 vs 進化體
OpenClaw嘅核心係「連接一切」，354K Star，支援50+平台，13000+社區技能。佢係一條Gateway管曬所有渠道，微信、釘釘、飛書、Telegram，你想得到嘅IM佢基本都覆蓋到。Hermes Agent就係另一個物種，背後係Nous Research，剛攞咗5000萬美元A輪融資，團隊得18個人。佢嘅核心賣點係：「越用越聰明」，完成任務後自動提煉成可複用嘅Skill文件，官方話5輪迭代可以提升15-30%任務成功率。
設計哲學分叉：Gateway優先 vs Learning Loop優先
OpenClaw圍繞「連接」做乘法，一層交互接入，一層ReAct推理，一層工具執行，一層安全沙箱。Hermes圍繞「學習」做複利，用戶輸入行Agent Loop，結果寫入四層記憶，成功任務自動提煉Skill。打個比方：OpenClaw似超級連接器，將十八般兵器擺好隨時用；Hermes似學徒，帶幾次就識得自己做。
呢個分叉導致後續所有差異，包括技能系統、記憶架構、平台覆蓋同部署安全。
四個維度拆到底：技能、記憶、平台、部署
- 1 技能系統：OpenClaw係人工編寫，ClawHub有13000+技能，三步安裝，質量參差但有評分系統。Hermes係自動生成，完成任務後檢測新模式，存入本地Skills庫，跟agentskills.io標準，可共享。
- 2 記憶架構：OpenClaw用Active Memory機制，主動注入歷史。Hermes有四層記憶棧：熱記憶（當前會話）、温記憶（SQLite+FTS5）、冷記憶（MEMORY.md+USER.md）、向量檢索。仲有個nudge機制，系統定期提Agent保存記憶，靠制度唔靠自覺。
- 3 平台覆蓋：OpenClaw深耕國內：微信、釘釘、飛書、企業微信，原生iOS/Android App加語音喚醒。Hermes覆蓋國際：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix，外加Email、SMS、Home Assistant。飛書同企微信都支援但非主推。
- 4 部署安全：OpenClaw輕量本地，系統權限管理，上手成本低。Hermes提供六種後端：本地、Docker、SSH、Daytona、Serverless等。Docker沙箱支援只讀根文件系統+最小權限+命名空間隔離。仲有AI模型訓練數據生成管道，係Nous Research自研模型嘅數據收集工具。
三類人，三種選法：唔使二揀一
企業客戶、團隊負責人揀OpenClaw，因為團隊用飛書、釘釘、企業微信，客戶喺微信，OpenClaw原生支援，RBAC權限控制、多智能體協同、插件系統為企業場景設計。個人開發者、AI研究者、早期採用者試Hermes，特別係做模型訓練、RL實驗、持久化Agent嘅人，自進化閉環、Subagent並行隔離、訓練數據管道係殺手級。
一人公司、自由職業者可以兩個都要。作者自己就用OpenClaw喺飛書同微信跑多智能體系統，服務企業客戶；同時用Hermes處理重複迭代嘅個人工作流，好似內容生產、Skill開發、數據分析。Hermes官方仲提供咗HermesClaw社區橋接工具，可以喺同一個微信賬號同時跑兩個框架，仲有hermes claw migrate命令直接導入SOUL.md、MEMORY.md等，證明團隊都覺得係互補關係。
超越工具選型：你想AI做工具定拍檔？
OpenClaw行「基礎設施」路線，賭本地優先，企業需要可控、安全、可擴展嘅基礎設施。Hermes行「數字夥伴」路線，賭自我進化，用得越耐越好用，最終變成數字分身。兩條路都啱，因為解決唔同階段嘅問題：初期開箱即用重要，先用OpenClaw跑起來；後期積累咗大量重複場景，Hermes嘅自動學習複利先顯現。
最近Hermes Agent（國內叫佢愛馬仕蝦），好大機會蓋過小龍蝦openclaw嘅風頭。
兩個禮拜時間，52K Star，207位貢獻者，一個月連出4個大版本。
成個圈炸咗鍋，兩派聲音好明顯，一派話「2026最強Agent框架」，另一派話「又一個OpenClaw翻版」。
深度用咗愛馬仕蝦一個禮拜，用小龍蝦都用咗大約2個月，我將佢哋兩個框架由架構到實際操作全部拆開睇過。
結論先放喺前面：佢哋唔係競爭對手，係兩條完全唔同嘅技術路線。
你唔需要「揀一個刪一個」，你需要搞清楚自己到底要啲乜。
01 先搞清楚，佢哋分別係邊個
OpenClaw唔使多介紹啦，354K Star，GitHub上增長最快嘅開源項目之一。
佢嘅核心能力係「連接一切」，50+消息平台接入，一個Gateway管曬所有渠道，ClawHub上13000+社區技能裝上就用得。微信、釘釘、飛書、Telegram，你想得到嘅IM佢基本都覆蓋曬。
Hermes Agent就係另一個物種。
佢背後係Nous Research，做出Hermes系列開源模型嗰個實驗室，啱啱拎咗5000萬美元A輪融資。
團隊得18個人，由Discord社區草根協作起家，而家係美國領先嘅開源AI研究機構之一。
Hermes Agent嘅核心賣點得一個：越用越聰明。
完成一個複雜任務之後，佢會自動將解題過程提煉成一個可以重用嘅Skill文件儲起嚟。
下次遇到類似任務，直接調用。用官方嘅講法，5輪迭代可以將任務成功率提升15-30%。
用一句話定性：OpenClaw係一把成熟嘅瑞士軍刀，功能齊全，生態龐大。
Hermes係一個會進化嘅AI員工，今日比昨日更瞭解你多少少。
02 設計哲學嘅分叉：連接 vs 學習
呢兩個框架最本質嘅區別，唔係喺功能列表入面，而係喺設計哲學上面。
OpenClaw嘅架構圍繞「連接」嚟展開。一層交互接入，一層ReAct推理核心，一層工具執行，一層安全沙箱。
佢嘅想法好清晰：你唔理用咩IM、咩設備、咩場景，我都幫你接埋入嚟，技能由ClawHub下載現成嘅，裝上就可以做嘢。
Hermes嘅架構圍繞「學習」展開。
用戶輸入入嚟之後，行一輪Agent Loop，執行結果會寫入四層記憶。如果一個任務調用咗5次以上工具仲成功，佢會自動將呢個經驗提煉成Skill儲起嚟。下次遇到類似任務，直接調用，仲可以根據新情況更新。
打個比喻：OpenClaw好似一個超級連接器，將你嘅十八般兵器全部擺喺架上，隨時用。
Hermes好似一個學徒，啱嚟嗰陣乜都唔識，但你帶佢做幾次嘢，佢就學識咗，下次你唔使再教。
呢個分叉導致咗之後所有差異。
03 四個維度拆到底
第一個維度：技能系統。
OpenClaw嘅技能係人工編寫嘅，放喺ClawHub度，13000+社區技能，搜尋、下載、安裝，三步搞掂。
質素參差不齊，但勝在數量多又夠飽，而且有成熟嘅評分同評審體系。
Hermes嘅技能係自動生成嘅。完成任務之後自動檢測新模式，生成Skill文件，存入本地Skills庫，下次同類任務直接重用。
Skill文件跟agentskills.io開放標準，理論上可以喺兩個框架之間共享。
對於我呢啲每日要跑大量重複性內容製作流程嘅人嚟講，兩種模式我都需要——人工精雕嘅Skill保證質素穩定，自動生成嘅Skill補充長尾場景。
第二個維度：記憶架構。
OpenClaw嘅Active Memory機制係咁嘅：每次主Agent回覆前，叫一個記憶子代理，主動將相關歷史注入當前上下文。更加似「自動喚起記憶」。
Hermes整咗一個四層記憶棧——熱記憶存當前會話，温記憶存跨會話歷史（SQLite+FTS5全文檢索），冷記憶存MEMORY.md同USER.md（技能總結+用戶畫像），仲有一層向量檢索做語義匹配。更加似「起咗一個分層檔案館」。
而且Hermes有一個好得意嘅設計：nudge機制。系統會週期性提示Agent保存記憶，唔靠模型自覺，靠流程強制。呢個思路好紮實——靠人性（就算係AI嘅「人性」）不如靠制度。
第三個維度：平台覆蓋。
呢一條對國內嘅朋友非常重要。
OpenClaw深度覆蓋國內主流辦公同社交平台——微信、釘釘、飛書、企業微信，仲有原生iOS/Android App同語音喚醒。喺國內企業場景下，呢個生態完整度暫時冇對手。
Hermes覆蓋嘅係國際主流平台——Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix，加上Email、SMS、Home Assistant。飛書同企微都支援，但唔係核心發力方向。
講白咗，如果你嘅客戶同團隊都喺微信同飛書上面，OpenClaw係更直接嘅選擇。如果你面向海外市場或者需要接入Signal呢類加密通訊，Hermes就更加順手。
第四個維度：部署與安全。
OpenClaw行輕量路線，本地跑就得，安全靠系統權限管理，上手成本低。
Hermes提供六種終端後端，本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal。
其中Daytona同Modal支援Serverless，環境空閒時自動休眠，用嗰陣先喚醒，成本幾乎係零。Docker沙箱支援唯讀根文件系統+最小權限+命名空間隔離，安全模型更加企業級。
另外Hermes仲有一個OpenClaw完全冇嘅能力：AI模型訓練數據生成管道。
批量軌跡生成、Atropos RL整合、軌跡壓縮。
佢同時係Agent框架，亦係Nous Research自家模型嘅數據收集工具。
呢個對AI研究者嚟講係殺手級功能。
04 邊個適合用邊個？三類人三種揀法
第一類：企業客戶、團隊負責人、做生產環境部署嘅。
揀OpenClaw，唔使猶豫。
原因好簡單：你嘅團隊用飛書、釘釘、企業微信，你嘅客戶喺微信上面。OpenClaw對呢啲平台嘅支援係原生級別，RBAC權限控制、多智能體協同、插件系統都係為企業場景設計嘅。354K Star唔係白嚟嘅，社區成熟度同穩定性擺喺度。
第二類：個人開發者、AI研究者、早期採用者。
試下Hermes。
特別係如果你正在做模型訓練、RL實驗、或者需要一個可以喺終端入面跑嘅持久化Agent。Hermes嘅自進化閉環、Subagent並行隔離、訓練數據管道，呢啲係OpenClaw現有版本冇嘅。
加上Nous Research本身係做模型嘅實驗室，模型-Agent嘅協同優化潛力好大。
第三類：一人公司、自由職業者。
兩個都要。
我自己就係呢個情況。
我用OpenClaw喺飛書同微信上面跑多智能體系統，服務企業客戶。
但對於啲需要反覆迭代、不斷優化嘅個人工作流，例如內容製作、Skill開發、數據分析——Hermes嘅「用完就學識」邏輯的確有吸引力。
而且Hermes官方提供咗HermesClaw，一個社區微信橋接工具，可以喺同一個微信賬號上同時跑Hermes Agent同OpenClaw。
仲提供咗遷移指令hermes claw migrate，可以直接導入你嘅SOUL.md、MEMORY.md、技能、API Keys。
呢個說明咩？Hermes團隊自己都好清楚：唔係取代關係，係互補關係。
05 真正嘅選擇題，唔係工具層面嘅
講到尾，OpenClaw同Hermes之爭，反映嘅係AI智能體領域兩條唔同嘅進化路徑。
OpenClaw行嘅係「基礎設施」路線——我幫你起好管道、駁好平台、準備好工具庫，你自己決定點用。佢賭嘅係「本地優先」，企業需要嘅係可控、安全、可擴展嘅基礎設施，唔係黑盒魔法。
Hermes行嘅係「數碼夥伴」路線——Agent唔應該係一次性工具，而係陪你一齊成長嘅拍檔。佢賭嘅係「自我進化」，用得越耐越好用，最終變成你嘅數碼分身。
兩種路線都啱，因為佢哋解決嘅係唔同階段嘅唔同問題。
當你啱啱開始建立AI工作流嘅時候，OpenClaw嘅「開箱即用」更加重要——首先行得鬱，先有結果，再講優化。
當你已經行咗幾個月、積累咗大量重複場景嘅時候，Hermes嘅「自動學習」價值先會顯現——你教過佢嘅、佢自己總結嘅Skill，會好似複利咁滾起嚟。
我自己喺OpenClaw生態入面建立咗完整嘅多智能體系統，由內容製作到客戶服務到項目管理，十幾個Bot分工明確、各司其職。
呢個系統嘅價值唔在於任何一個Bot有幾聰明，而在於成個協作網絡已經行得通、沉澱咗、可以複製。
但係我都有留意Hermes嘅進展。
特別係佢嘅Subagent並行隔離，每個子代理有獨立對話歷史同終端，主Agent只接收最終結果，上下文零損耗。
呢個架構思路對於複雜任務並行處理好有價值。
我俾所有想入局智能體嘅朋友一個建議：唔好喺工具選型上糾結太耐。
OpenClaw又好，Hermes又好，佢哋都會繼續迭代，功能邊界會越來越模糊。
真正拉開差距嘅，係你對AI協作關係嘅理解，你到底想AI喺你嘅工作同生意入面扮演咩角色？
係一個聽話嘅工具人，隨叫隨到，用完即走？
定係一個會成長嘅拍檔，越夾越有默契，最終變成你嘅第二大腦？
呢個問題嘅答案，比你揀邊個框架重要十倍。
揀OpenClaw定Hermes，本質上係揀一種同AI協作嘅關係模式。
工具會過時，認知模型唔會。先諗清楚你想要咩AI拍檔，再動手起系統。
最近Hermes Agent（國內叫它愛馬仕蝦），大有蓋過小龍蝦openclaw的風頭。
兩週時間，52K Star，207位貢獻者，一個月連發4個大版本。
圈裏炸了鍋，兩派聲音特別明顯，一派說"2026最強Agent框架"，另一派說"又一個OpenClaw仿品"。
深度用了愛馬仕蝦一週時間，用小龍蝦也用了2個月左右，我把它們的兩個框架從架構到實操全扒了一遍。
結論先放前面：它們不是競品，是兩條完全不同的技術路線。
你不需要"選一個卸一個"，你需要的是搞清楚自己到底要什麼。
01 先搞清楚，它們分別是誰
OpenClaw不用多介紹了，354K Star，GitHub上增長最快的開源項目之一。
它的核心能力是"連接一切"，50+消息平台接入，一個Gateway管所有渠道，ClawHub上13000+社區技能裝上就能用。微信、釘釘、飛書、Telegram，你能想到的IM它基本都覆蓋了。
Hermes Agent則是另一個物種。
它背後是Nous Research，做出Hermes系列開源模型的那個實驗室，剛拿了5000萬美元A輪融資。
團隊18個人，從Discord社區草根協作起家，現在是美國領先的開源AI研究機構之一。
Hermes Agent的核心賣點只有一個：越用越聰明。
完成一個複雜任務後，它會自動把解題過程提煉成一個可複用的Skill文件存起來。
下次遇到類似任務，直接調用。用官方的話說，5輪迭代能把任務成功率提升15-30%。
用一句話定性：OpenClaw是一把成熟的瑞士軍刀，功能齊全，生態龐大。
Hermes是一個會進化的AI員工，今天比昨天多懂你一點。
02 設計哲學的分叉：連接 vs 學習
這兩個框架最本質的區別，不在功能列表裏，而在設計哲學上。
OpenClaw的架構圍繞"連接"展開。一層交互接入，一層ReAct推理核心，一層工具執行，一層安全沙箱。
它的想法很清晰：你不管用什麼IM、什麼設備、什麼場景，我都給你接進來，技能從ClawHub下載現成的，裝上就能幹活。
Hermes的架構圍繞"學習"展開。
用戶輸入進來後，走一輪Agent Loop，執行結果會寫進四層記憶。如果一個任務調用了5次以上工具還成功了，它會自動把這個經驗提煉成Skill存下來。下次遇到類似任務，直接調用，還能根據新情況更新。
打個比方：OpenClaw像一個超級連接器，把你的十八般兵器全擺在架子上，隨時取用。
Hermes像一個學徒，剛來的時候什麼都不會，但你帶它幹幾次活，它就學會了，下次你不用再教。
這個分叉導致了後面所有差異。
03 四個維度拆到底
第一個維度：技能系統。
OpenClaw的技能是人工編寫的，存在ClawHub上，13000+社區技能，搜索、下載、安裝，三步搞定。
質量參差不齊，但勝在量大管飽，而且有成熟的評分和評審體系。
Hermes的技能是自動生成的。完成任務後自動檢測新模式，生成Skill文件，存入本地Skills庫，下次同類任務直接複用。
Skill文件遵循agentskills.io開放標準，理論上可以在兩個框架之間共享。
對於我這種每天要跑大量重複性內容生產流程的人來說，兩種模式我都需要——人工精雕的Skill保證質量穩定，自動生成的Skill補充長尾場景。
第二個維度：記憶架構。
OpenClaw的Active Memory機制是這樣的：每次主Agent回覆前，調一個記憶子代理，主動把相關歷史注入當前上下文。更像"自動喚起記憶"。
Hermes搞了一個四層記憶棧——熱記憶存當前會話，温記憶存跨會話歷史（SQLite+FTS5全文檢索），冷記憶存MEMORY.md和USER.md（技能總結+用戶畫像），還有一層向量檢索做語義匹配。更像"建了一個分層檔案館"。
而且Hermes有一個很有意思的設計：nudge機制。系統會週期性提示Agent保存記憶，不靠模型自覺，靠流程強制。這個思路很紮實——靠人性（哪怕是AI的"人性"）不如靠制度。
第三個維度：平台覆蓋。
這一條對國內小夥伴至關重要。
OpenClaw深度覆蓋國內主流辦公和社交平台——微信、釘釘、飛書、企業微信，還有原生iOS/Android App和語音喚醒。在國內企業場景下，這個生態完整度目前沒有對手。
Hermes覆蓋的是國際主流平台——Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix，加上Email、SMS、Home Assistant。飛書和企微也支持，但不是核心發力方向。
說白了，如果你的客戶和團隊都在微信和飛書上，OpenClaw是更直接的選擇。如果你面向海外市場或者需要接入Signal這類加密通訊，Hermes更順手。
第四個維度：部署與安全。
OpenClaw走輕量路線，本地跑就行，安全靠系統權限管理，上手成本低。
Hermes提供六種終端後端，本地、Docker、SSH、Daytona、Singularity、Modal。
其中Daytona和Modal支持Serverless，環境空閒時自動休眠，用的時候再喚醒，成本幾乎為零。Docker沙箱支持只讀根文件系統+最小權限+命名空間隔離，安全模型更企業級。
另外Hermes還有一個OpenClaw完全沒有的能力：AI模型訓練數據生成管道。
批量軌跡生成、Atropos RL集成、軌跡壓縮。
它既是Agent框架，也是Nous Research自研模型的數據收集工具。
這對AI研究者來說是殺手級特性。
04 誰適合用哪個？三類人三種選法
第一類：企業客戶、團隊負責人、做生產環境部署的。
選OpenClaw，不用猶豫。
原因很簡單：你的團隊用飛書、釘釘、企業微信，你的客戶在微信上。OpenClaw對這些平台的支持是原生級別的，RBAC權限控制、多智能體協同、插件系統都是為企業場景設計的。354K Star不是白來的，社區成熟度和穩定性擺在那裏。
第二類：個人開發者、AI研究者、早期採用者。
試試Hermes。
特別是如果你在做模型訓練、RL實驗、或者需要一個能在終端裏跑的持久化Agent。Hermes的自進化閉環、Subagent並行隔離、訓練數據管道，這些是OpenClaw當前版本沒有的。
加上Nous Research本身就是做模型的實驗室，模型-Agent的協同優化潛力很大。
第三類：一人公司、自由職業者。
兩個都要。
我自己就是這個情況。
我用OpenClaw在飛書和微信上跑多智能體系統，服務企業客戶。
但對於那些需要反覆迭代、不斷優化的個人工作流，比如內容生產、Skill開發、數據分析——Hermes的"用完就學會"邏輯確實有吸引力。
而且Hermes官方提供了HermesClaw，一個社區微信橋接工具，可以在同一個微信賬號上同時跑Hermes Agent和OpenClaw。
還提供了遷移命令hermes claw migrate，能直接導入你的SOUL.md、MEMORY.md、技能、API Keys。
這說明什麼？Hermes團隊自己都很清楚：不是替代關係，是互補關係。
05 真正的選擇題，不是工具層面的
說到底，OpenClaw和Hermes之爭，折射的是AI智能體領域兩條不同的進化路徑。
OpenClaw走的是"基礎設施"路線——我給你搭好管道、接好平台、備好工具庫，你來決定怎麼用。它賭的是"本地優先"，企業需要的是可控、安全、可擴展的基礎設施，不是黑盒魔法。
Hermes走的是"數字夥伴"路線——Agent不應該是一次性工具，而應該是陪你一起成長的搭檔。它賭的是"自我進化"，用得越久越好用，最終成為你的數字分身。
兩種路線都對，因為它們解決的是不同階段的不同問題。
當你剛開始搭建AI工作流的時候，OpenClaw的"開箱即用"更重要——先跑起來，先有結果，再談優化。
當你已經跑了幾個月、積累了大量重複場景的時候，Hermes的"自動學習"價值才會顯現——那些你教過它的、它自己總結的Skill，會像複利一樣滾起來。
我自己在OpenClaw生態裏構建了完整的多智能體系統，從內容生產到客戶服務到項目管理，十幾個Bot分工明確、各司其職。
這個系統的價值不在於任何一個Bot多聰明，而在於整個協作網絡已經跑通了、沉澱了、可複製了。
但我也在關注Hermes的進展。
特別是它的Subagent並行隔離，每個子代理有獨立對話歷史和終端，主Agent只接收最終結果，上下文零損耗。
這個架構思路對於複雜任務並行處理非常有價值。
我給所有想入局智能體的朋友一個建議：不要在工具選型上糾結太久。
OpenClaw也好，Hermes也好，它們都會繼續迭代，功能邊界會越來越模糊。
真正拉開差距的，是你對AI協作關係的理解，你到底想讓AI在你的工作和生意裏扮演什麼角色？
是一個聽話的工具人，隨叫隨到，用完即走？
還是一個會成長的搭檔，越磨合越默契，最終變成你的第二大腦？
這個問題的答案，比你選哪個框架重要十倍。
選OpenClaw還是Hermes，本質上是在選一種和AI協作的關係模型。
工具會過時，認知模型不會。先想清楚你要什麼樣的AI搭檔，再動手搭系統。