传媒：Hermes：OpenClaw的迭代版本

（以下内容从华福证券《传媒：Hermes：OpenClaw的迭代版本》研报附件原文摘录）
投资要点：
一、Hermes热度飙升：单日Token使用量达OpenClaw半数Hermes是美国AI研究机构NousResearch发布的开源Agent，其热度自4月7日以来迅速上升。4月15日，Hermes在OpenRouter平台的Token单日使用量，过OpenClaw的半数水平，位列第二。
二、核心机制：Skill生成、偏好注入与历史检索
Hermes多数功能与OpenClaw相近，近期热度主要来源于它的自我进化能力。这种能力是由其AgentLoop的三项机制实现的，以Skill自动生成机制最为核心。
1.Skill机制：任务完成后自动生成与更新
Hermes复杂任务完成后，会将经验自动沉淀为Skill，这是其相较于OpenClaw最显著的优势。据量子位报道，当一轮工具调用次数较多的任务完成后，Hermes会自动回顾对话过程，判断是否有值得复用的执行经验，如果有就保存为Skill，或是更新现有Skill内容。而OpenClaw暂无成熟的Skill自生成机制。
2.用户偏好：自动总结，任务开始即注入上下文
新会话开始时，Hermes会将用户信息自动注入上下文，使其具备对用户长期偏好和环境信息的认知。架构师资料显示，这些信息来源于对话过程中，Hermes主动写入的MEMORY.md和USER.md两个本地文件。与OpenClaw上下文注入不同的是，Hermes采用了frozensnapshot策略，即使记忆内容发生更新，当前会话的prompt设置也不会随之改变，从而避免重复计算提示词，降低运行成本。
3.历史会话：全量记录，任务过程中按需查询
Hermes会自动记录历史会话的完整消息，并按需检索。适用的场景主要为跨会话查阅历史信息。据架构师报道，Hermes会将每轮对话消息写入SQLite数据库，并通过FTS5工具建立全文索引。当用户需要回溯历史会话内容时，Agent将在AgentLoop的工具调用环节发起session_search，在原始对话记录中搜索相关片段再继续作答。
三、机制影响：提升Token效率，压缩维护成本
1.降低重复任务Token消耗。随着Skill和会话历史的积累，Hermes执行历史重复任务的方式，将从每次重新摸索变为复用已有流程，从而大幅提升Token效率。
2.压缩试错和维护成本。据钛媒体报道，记忆长期存储可降低Hermes在同类问题上的重复出错概率。同时，Skill的自动更新将降低用户维护成本。
投资建议
看好OpenClaw迭代速度，以及国内基于OpenClaw构建的Agent入口，建议关注腾讯、阿里和字节的Agent入口价值。
风险提示
AI模型竞争激烈，AI应用竞争激烈。