OpenClaw 重复踩坑？试试 Hermes吧！
Hermes 到底强在哪？
你的 OpenClaw 有没有遇到过这样的尴尬场景：
你把一个复杂任务交给它执行，经过好几轮试错、反复调试、多次纠正，好不容易终于跑通了。过了一段时间，你又让它做同样或类似的任务，结果呢？ 它又把上次踩过的那些坑，原原本本再踩一遍！API 调用顺序错了、权限没提前检查、边缘情况没处理、某个命令在特定环境下会失败……明明上次已经血的教训，这次还是得从头再来一次。
很多用过 OpenClaw 的朋友都深有体会：它像一个执行力很强的实习生，单次任务能干得很漂亮，但跨会话的“长记性”比较弱。教训往往只停留在当时的会话记录或 daily log 里，下次做类似事情时，它还是得重新推理一遍，很容易重蹈覆辙。
这不是 OpenClaw 的 bug，而是它设计哲学的自然结果——它更像一个强大、灵活的控制中心 + 第二大脑，技能主要靠社区（ClawHub）或人工编写，记忆以 Markdown 文件为主，缺少一套自动把经验转化为可执行规则的闭环机制。
那有没有更好的选择？试试 Hermes Agent 吧！
Hermes (https://github.com/NousResearch/hermes-agent/tree/main)
由 Nous Research 打造，Star 87.4k，是目前开源 AI Agent 中最强调自我进化的一个。
它最大的杀手锏，就是内置的 Closed Learning Loop（闭环学习循环）。这个循环的核心逻辑很简单，却非常强大：Do（执行） → Evaluate（评估） → Document（生成/更新技能） → Retrieve（下次复用） → Improve（持续优化）
具体是怎么工作的呢？
- 任务执行阶段 当 Agent 完成一个复杂任务（通常触发条件包括：5+ 次工具调用、从错误中恢复、用户进行过纠正、或者是非显而易见的 workflow），它就会进入学习模式。
- 反思与评估 任务结束后，Agent 自动进入自我评估循环：①完整分析整个执行轨迹（execution trace）②提取关键步骤、决策点、常见失败模式、验证逻辑、边缘情况③判断这个流程是否有可泛化价值（值不值得做成一个可重复使用的 playbook）
- 技能生成 如果评估通过，Agent 会自主调用 skill_manage 工具（支持 create / patch / edit / delete 等操作），生成或更新一个 SKILL.md 文件。 这个文件遵循 agentskills.io 开放标准，包含 YAML frontmatter + Markdown 详细描述。 内容通常包括：执行步骤、条件判断、失败处理策略、输入输出规范等。 生成后，技能会保存在 ~/.hermes/skills/ 目录下（如果你从 OpenClaw 迁移过技能，还可能出现在 openclaw-imports 子目录）。
- 技能检索与使用 下次遇到类似任务时，Hermes 通过 FTS5 全文搜索 + 向量检索 + LLM summarization，在技能库中快速找到相关 SKILL.md，直接加载并执行。 这大大节省了上下文长度和推理 token，让执行变得更快、更准。
- 持续自改进 技能不是一成不变的“死文档”。 每次使用时，Agent 都会检查实际执行效果，如果发现更优路径，就会自动 patch / edit 更新技能，实现真正的 self-improvement。 此外还有 nudge 机制：Agent 会主动提醒自己“是否需要把新知识持久化下来”。
正是这个闭环学习循环，让 Hermes 越用越聪明。 重复性工作会逐渐被技能取代，执行从“多次试错”变成“一击即中”。 技能生成也不是随机的，而是基于真实成功经验的程序合成（program synthesis）——它真正把“踩过的坑”转化成了可复用的智慧。
DBClaw在Hermes上效果如何？
1.Hermes 安装部署（linux）
自动安装
12curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes- agent/main/scripts/install.sh | bash
这种方式由于网络原因可能不太适合国内玩家，再介绍下手动安装
手动安装
(1) Clone 仓库
1git clone --recurse-submodules https://github.com/NousResearch/hermes-agent.gitcd hermes-agent这里提供一个代理加速
1git clone --recurse-submodules https://v6.gh-proxy.org/https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git如果要全局配置代理加速
1git config --global url."https://v6.gh-proxy.org/https://github.com/".insteadOf https://github.com/(2) 安装vu ，创建python 3.11 虚拟环境
123456# Install uv (if not already installed)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Create venv with Python
3.11
(uv downloads it if not present — no sudo needed)
uv venv venv --python 3.11(3) 安装python依赖
1234# Tell uv which venv to install into
export VIRTUAL_ENV="$(pwd)/venv"
# Install with all extras
uv pip install -e ".[all]"(4) 创建配置目录
123456# Create the directory structure
mkdir -p ~/.hermes/{cron,sessions,logs,memories,skills,pairing,hooks,image_cache,audio_cache,whatsapp/session}
# Copy the example config file
cp cli-config.yaml.example ~/.hermes/config.yaml
# Create an empty .env file for API keys
touch ~/.hermes/.env(5) 配置api-key
123456vi ~/.hermes/.env
# Required — at least one LLM provider:
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-your-key-here
# Optional — enable additional tools:
FIRECRAWL_API_KEY=fc-your-key # Web search & scraping (or self-host, see docs)
FAL_KEY=your-fal-key # Image generation (FLUX)(6) 添加环境变量
1234mkdir -p ~/.local/bin
ln -sf "$(pwd)/venv/bin/hermes" ~/.local/bin/hermes
# Bash
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc(7) 配置模型
1hermes model
(8) 安装检查
1234hermes version # Check that the command is available
hermes doctor # Run diagnostics to verify everything is working
hermes status # Check your configuration
hermes chat -q "Hello! What tools do you have available?"对接飞书
(1) 配置飞书应用，获取appid 和 appSecret
与openclaw类似，需要先在飞书中配置应用，可参考 https://mp.weixin.qq.com/s/0iuaDZgVjDlOUlUbH5WwiA 第四部分 配置飞书渠道。
(2) 安装飞书依赖
12cd ~/.hermes/hermes-agent
uv pip install lark-oapi websockets(3) 交互式配置
1hermes gateway setup
平台列表中选择飞书
输入appId和appSecret
连接方式选择webSocket
可用人选择自己
飞书Open ID获取方式
https://open.feishu.cn/document/server-docs/im-v1/message/create?appId=cli_a931021dc9789cc7， 右侧API调试台点击快速复制open_id
是否开启群聊
Home chat ID 可以跳过，后续再配
(4) 在飞书窗口中测试：
配置home chat，后续的cron和notification信息都会推送到该窗口
2.安装DBClaw
hermes对skill有一层分类
可以将DBClaw放在database目录中
12345678910# 安装clawhub
npm i -g clawhub
# 安装 DBClaw
clawhub install dbdoctor-tools --force
# clawhub的skill的默认安装目录是/root/.open
claw
/workspace/skills，拷贝过去
cp /root/.open
claw
/workspace/skills/dbdoctor-tools /root/.hermes/skills/database/ -告诉hermes你的dbdoctor平台信息
在飞书中，下发一个巡检任务：
