用"爱马仕"踢掉OpenClaw?但未解决最根本问题

2026-04-11 | 来源: AI未来指北 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

4月初，Hermes Agent火了。这个名字直接让人联想到奢侈品牌爱马仕，所以也被圈内戏称为“爱马仕Agent”。

它由 Nous Research 在 2 月发布，定位是「The agent that grows with you」。核心卖点是一个闭环学习系统：Agent 完成复杂任务后，自动把经验固化成 Skill，下次遇到类似任务直接复用，还能在使用过程中持续改进。Skill 自动生成、越用越强——这是 Agent 领域目前最有吸引力的叙事之一。

但这个叙事遮蔽了一个更基本的问题：Skill 真的是当前 Agent 落地的主要瓶颈吗？

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01 Skill 很性感，但它可能不是最重要的问题

一个容易被忽略的事实是：目前公认体验最好的编程 Agent 产品之一——Claude Code，它好用的基石并不是 Skill 的自动进化，而是背后大量扎实的CLI 工具支撑。

用 GlobTool 找候选文件，用 GrepTool 定位相关代码片段，用 FileReadTool 查看实现细节，用 LSPTool 做代码符号跳转和引用分析。每一个都是确定性的、零 token 消耗的原子操作。

但人们很少为这些工具写故事。只要一提到 Agent 能自动生成 Skill、还能持续进化，整个行业立刻就兴奋起来。

这个反差说明了一件事：CLI （命令行界面）不性感，不好讲故事，但它才是 Agent 能力的真正地基。

地基不牢，Skill 再会长，也只是长在沙地上。

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02 龙虾最被人诟病的地方，Skill 自主进化解决不了

这件事放到OpenClaw（俗称“龙虾”）身上会看得更清楚。

OpenClaw 最被人诟病的两点，一是 token 消耗大、账单吃不消，二是长时间工作稳定性差、经常失联。乍一看是两个问题；往下拆，会发现它们经常来自同一个源头：Agent 在用劣质工具——比如脆弱的浏览器自动化——去完成本该由确定性工具完成的任务。

这类成本在社区里并非抽象的抱怨，而有大量具体案例。

Reddit 上有 OpenClaw 用户提到，自己只是想自动化 X 账号发帖，三次尝试就花掉了 10 美元，任务还没真正跑通。还有人在 r/automation 里直言，现在很多所谓的 AI Agent 浏览器控制，本质上只是「披着智能外衣的脆弱自动化」——问题不在模型有多笨，而在底层工具本身就不可靠。页面一变、DOM 一改、按钮状态一抖，Agent 就只能一遍遍观察、一遍遍重试、一遍遍重新规划。

而这些「失败但不致命」的试错过程，并不会因为任务没完成就免费——每一次观察页面、分析状态、决定下一步，都在继续消耗 token。

于是，稳定性问题和成本问题，其实是同一个问题的两面：工具越脆弱，试错越多；试错越多，token 烧得越快；任务链越长，失联和中断的概率也越高。

从这个角度看，Skill 自主进化解决的是「怎么更聪明地使用一个工具」，但并没有解决「好工具本身稀缺」的问题。Skill 可以让 Agent 更熟练地驾驭一匹跛脚马，但并不能把跛脚马变成千里马。

这才是今天很多 Agent 系统真正卡住的地方：不是 Skill 不够强，而是底下能调度的高质量原子工具太少。

03 Skill 是对模型能力的补丁

Hermes 做的事情，本质上是把 Skill 的生成和优化自动化——让 Agent 从经验中蒸馏知识，不再需要人手写。这确实解决了一个真实痛点。