Hermes 比 OpenClaw 慢10倍，為什麼還有人用？
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Hermes 雖然慢但會自己學習，越用越懂你；OpenClaw 快但每次都要重新教
呢篇文章引用知乎上幾十篇高贊討論，探討一個令人費解嘅現象：Hermes Agent 比 OpenClaw 慢成20倍，Token 消耗多幾十倍，但用嘅人反而越來越多。作者整理咗網上觀點，指出核心原因係兩者定位根本唔同——OpenClaw 將 AI 當工具，用完即走，穩定可控但冇記憶；Hermes 將 AI 當資產，慢但會自我學習，越用越懂你。
文章結論係冇絕對好壞，選擇取決於使用者場景：企業求穩定選 OpenClaw，個人追求體驗選 Hermes，亦可兩者協同使用。作者嘅分析幫讀者釐清咗速度以外嘅重要維度，即係記憶同學習能力點樣影響長期使用體驗。
- 結論：Hermes 慢但受歡迎，因為佢將 AI 當資產，具備分層記憶，越用越懂你。
- 方法：Hermes 每次執行都調用多模態大模型，每一步都經 AI 確認；OpenClaw 盡量用傳統代碼，只有邊緣情況先用 AI。
- 差異：Hermes 有工作記憶、會話記憶、用戶畫像，仲會每10輪對話主動更新記憶；OpenClaw 每次新會話都要重新教。
- 啟發：工具定位決定取捨——追求確定性 vs 追求學習能力，唔係單純比速度。
- 可行動點：個人用戶選 Hermes，企業用戶選 OpenClaw，或兩者疊加使用。
慢20倍但越用越多人：數據背後嘅選擇題
一個真實測試：同一個電商競品價格監控任務，OpenClaw 0.8秒完成，成本近乎零；Hermes 要15秒，Token消耗係幾十倍。按理講咁嘅「缺陷」足以被市場淘汰，但 Hermes 反而越嚟越多人用。
- OpenClaw：0.8秒完成，單次成本幾乎為零
- Hermes：15秒完成，Token消耗係OpenClaw嘅幾十倍
呢個現象背後藏住一個好有意思嘅選擇題：速度同學習能力，你揀邊樣？
工具 vs 資產：定位決定一切
知乎最高讚觀點一句話點破真相。作者認為呢個唔係速度嘅問題，而係你點樣看待 AI 助手——係一次性工具定係持續累積嘅資產？
OpenClaw 把 AI 當「工具」；Hermes 把 AI 當「資產」
慢嘅原因：每一步都要 AI 確認
Hermes 嘅執行流程係咁：你落命令「幫我抓取呢個商品價格」，佢會截圖網頁，發俾多模態大模型分析，大模型返回坐標，然後模擬點擊、再截圖確認，分析列表，來回12輪交互，最後仲要自動生成 Skill 文檔。每次動作確認都要等大模型響應。
1. 截圖網頁 → 發給多模態大模型分析
2. 大模型返回：搜索框在座標(120, 340)
3. 模擬點擊 → 再截圖確認
4. 分析商品列表 → 又要調用大模型
5. 抓取 20 個商品 → 來回 12 輪交互
6. 任務完成 → 自動生成 Skill 文檔（又燒一次 Token）核心原因：它把 AI 捲入了每一個執行環節。
快嘅原因：能用代碼搞掂就唔用 AI
OpenClaw 嘅做法完全相反：發起 HTTP 請求（傳統代碼，毫秒級），直接解析結構化數據，只有遇到驗證碼等異常先觸發視覺模型。全程幾乎唔調用大模型。
1. 發起 HTTP 請求（傳統代碼，毫秒級）
2. 直接解析結構化數據
3. 只有遇到驗證碼等異常 → 才觸發視覺模型
4. 全程幾乎不調用大模型OpenClaw 的哲學：能用代碼搞定的，絕不用 AI。AI 只處理那 5% 的邊緣情況。
殺手鐧：分層記憶系統
Hermes 解決咗 OpenClaw 解決唔到嘅問題：記憶。OpenClaw 用家嘅痛係每次新會話都要重新解釋背景、重新糾正習慣，調教兩個月嘅成果可能一下歸零。
- 1 工作記憶：當前會話嘅上下文
- 2 會話記憶：跨會話嘅 SQLite 搜索
- 3 用戶畫像：長期積累你嘅偏好同習慣
更狠嘅係，佢仲會主動整理記憶——每10輪對話，自動提醒 Agent 更新記憶文件。用得越耐，佢越懂你。
記憶係分層嘅：工作記憶、會話記憶、用戶畫像
每10輪對話自動提醒更新記憶文件
Hermes 比 OpenClaw 慢10倍，點解仲有人用？
最近，AI圈有個令好多人困惑嘅現象：
呢個唔科學喎。
一個又慢又貴嘅工具，憑乜嘢會咁紅？
我研究咗知乎上面幾十篇高讚討論，發現呢場爭議嘅背後，藏着一個好有意思嘅選擇題。
01 一個令好多人震驚嘅數據
先講一個真實嘅測試案例。
某技術團隊用 OpenClaw 同 Hermes 同時執行同一個電商競品價格監控任務：
同樣嘅任務，Hermes 慢咗差唔多 20 倍。
按理講，呢種「缺陷」足以令一個產品被市場淘汰。
點解？
02 靈魂拷問：AI 助手到底係「工具」定係「資產」？
知乎上面最高讚嘅一個觀點，一句話點破咗真相：
OpenClaw 將 AI 當做「工具」——用完即走，穩定可控，但每次都要重新教。
Hermes 將 AI 當做「資產」——慢係慢，但佢會自己學習，越用越明你。
呢個定位差異，解釋咗所有問題。
03 Hermes 到底慢喺邊度？
你落一道命令：「幫我抓取呢個商品價格」。
Hermes 嘅執行流程係咁樣嘅：
而 OpenClaw 嘅做法：
04 咁點解仲有人用 Hermes？
用 OpenClaw 兩個月嘅老用戶都知道嗰種痛苦：
而 Hermes 嘅記憶係分層嘅：
更犀利嘅係，佢仲會主動整理記憶——每 10 輪對話，自動提醒 Agent 更新記憶檔案。
05 兩種路線，適合唔同人
好多資深用戶嘅方案係——OpenClaw 負責穩定流程，Hermes 負責靈活探索。兩者唔衝突，協同使用。
06 一句話總結
冇絕對嘅好壞，只有你嘅選擇。
Hermes 比 OpenClaw 慢10倍，為什麼還有人用？
最近，AI圈有個讓很多人困惑的現象：
這不科學啊。
一個又慢又貴的工具，憑什麼能火？
我研究了知乎上幾十篇高贊討論，發現這場爭議的背後，藏着一個很有意思的選擇題。
01 一個讓很多人震驚的數據
先說一個真實的測試案例。
某技術團隊用 OpenClaw 和 Hermes 同時執行同一個電商競品價格監控任務：
同樣的任務，Hermes 慢了將近 20 倍。
按理說，這種"缺陷"足以讓一個產品被市場淘汰。
為什麼？
02 靈魂拷問：AI 助手到底是"工具"還是"資產"？
知乎上最高讚的一個觀點，一句話點破了真相：
OpenClaw 把 AI 當"工具"——用完即走，穩定可控，但每次都要重新教。
Hermes 把 AI 當"資產"——慢是慢，但它會自己學習，越用越懂你。
這個定位差異，解釋了所有問題。
03 Hermes 到底慢在哪？
你下一道命令："幫我抓取這個商品價格"。
Hermes 的執行流是這樣的：
而 OpenClaw 的做法：
04 那為什麼還有人用 Hermes？
用 OpenClaw 兩個月的老用戶都知道那種痛：
而 Hermes 的記憶是分層的：
更狠的是，它還會主動整理記憶——每 10 輪對話，自動提醒 Agent 更新記憶文件。
05 兩種路線，適合不同人
很多資深用戶的方案是——OpenClaw 負責穩定流程，Hermes 負責靈活探索。兩者不衝突，協同使用。
06 一句話總結
沒有絕對的好壞，只有你的選擇。