換掉小龍蝦！Hermes全網爆火狂攬四萬星，Anthropic重錘暴擊OpenClaw

新智元報道

編輯：Aeneas KingHZ

【新智元導讀】養蝦養得快碎了？Claude的Managed Agents降維打擊，最近爆火的Hermes更是全網屠榜，GitHub已四萬星。AI OS時代已至，誰還苦哈哈地配置Token？小龍蝦，要被新物種「升維」淘汰了。

小龍蝦該升維了！

最近出現的兩大AI新物種，讓曾經風靡全網的OpenClaw不得不「升級」了。

其一，就是昨天Anthropic上線的Managed Agents。OAuth一鍵接入、云端托管、沙箱隔離、Code Channels遠程指揮……

從此，AI本身就是操作系統，工具就是它的外設。對于在傳統操作系統上嫁接AI的小龍蝦來說，這就是降維打擊！

其二，就是最近已經全網刷屏的Hermes Agent。

由Nous Research在2月底推出的這款開源智能體，在GitHub上已經狂攬4萬星，更新速度超過大多數商業Agent產品。

https://github.com/nousresearch/hermes-agent

全網都在高呼：切到Hermes太爽了，OpenClaw可以被換掉了！

這個運行在你服務器上的自主Agent，具有六大核心特性：與你同在、越用越強、定時自動化、委派與并行、沙盒隔離、全網頁與瀏覽器控制。

Nous Research的slogan，是「一個會跟著你成長的Agent」。他們的路線是：Agent不該只是一次性的調用接口，而應該是私有的、常駐的、會積累的，并且最終能夠反哺訓練。

無論是Managed Agents還是Hermes，都在告訴我們：小龍蝦或許要過氣了，AI操作系統的時代才剛剛開始！

苦小龍蝦久矣！

過去幾個月，養龍蝦成了一場全民狂歡。

但這場狂歡的背后，是普通用戶與開發者在為脆弱的架構買單。

根據多家網絡與信息安全機構的最新報告，ClawHub上高達36.8%的插件被查出存在嚴重漏洞或被投毒。

在臭名昭著的「ClawHavoc」攻擊事件中，成百上千個惡意插件偽裝成辦公助手，直接掃蕩用戶的本地~/.openclaw目錄。

不僅竊取飛書、郵箱的聊天記錄，連電子錢包的私鑰和交易所的密碼也一波被端。

一旦「利爪浩劫」事件爆發，后果不堪設想

這根本不是全能助手，而是把自家的萬能鑰匙扔在了賽博黑市里。

即便沒有，安全問題，各種插件和密鑰東拼西湊出來的「縫合怪」OpenClaw，一邊狂燒token、抽干你的錢包，一邊掏空了你的情緒。

半夜兩點，你還在為「小龍蝦」（OpenClaw）調試一堆飛書、交易所、LLM的API Key和Token，閑置時Token還在默默燒錢，一次版本更新直接白屏，市場里還藏著偷私鑰的惡意插件……

這是無數養蝦人過去幾個月的真實吐槽。

而Anthropic「乘火打劫」，揮動大棒，收緊政策，限制了通過套餐額度去「繞道」支撐各種外掛Agent的做法，拿OpenClaw開刀。

想要用Claude做核心大腦？必須走按用量計費的API，逼迫用戶在成本與性能之間做出選擇。

Managed Agents來了，

小龍蝦還香嗎？

就在大家養蝦養到快崩潰的時候，2026年4月9日，Anthropic突然甩出一記重拳：Managed Agents。

2026年4月，這個全新的產品，讓風光無限的OpenClaw頓時黯淡無光，因為它對于龍蝦的AI架構邏輯，是一次徹徹底底的降維打擊。

在官博上，Anthropic甩出了一份極具計算機科學古典美感的工程報告。

這份報告宣告：AI架構從此進入操作系統化時代！

這份報告的核心就是——把大腦（模型邏輯）和雙手（執行環境）徹底分開

OpenClaw的核心痛點，就是Harness和模型能力的深度耦合。Harness往往編碼了某些技術假設，而隨著模型的不斷進步，這些假設會逐漸過時。

當Claude從Sonnet進化到Opus，原本精密的「上下文焦慮重置」邏輯瞬間就變成了冗余的代碼垃圾，這就是所有AI開發者面臨的最大風險！

但Managed Agents則是圍繞一套穩定的接口構建的，即使Harness邏輯發生變化，這些接口依然能夠保持穩定。

三個標準組件，致敬Unix

Managed Agents將Agent拆解為三個標準組件，這種設計思路直接致敬了70年代的Unix 操作系統。

• Session（會話層）：一個「僅追加」的日志。它記錄了發生的一切，獨立于模型存在。即便系統重啟，記憶也不會丟失。

• Harness（框架層）：這就是Agent的「循環邏輯」。它負責調用Claude，并將指令分發給工具。

• Sandbox（沙箱層）：一個絕對隔離的計算環境。Claude在這里運行代碼、修改文件。

這種解耦，就意味著大腦（模型）不需要知道手（沙箱）是在哪里運行的。

邏輯突變：從「工具嫁接」到「AI 原生系統」

接下來，就是這篇文章最核心的論點：Managed Agents改變了計算的拓撲結構。

不要養寵物

首先，它讓我們不再養寵物。

早期方案傾向于將會話、Harness和沙箱封裝在單一容器內，這就導致了昂貴的「寵物效應」：服務器變得不可替代且極其嬌貴。

另外，這種「全家桶」模式還假設AI處理的所有數據必須與大腦同處一個環境，這導致企業在接入私有云時面臨成本。

Managed Agents的出現，就可以將組件「牲畜化」。

解耦革命：讓「大腦」回歸大腦，「雙手」回歸工具

為了解決上述問題，Managed Agents 引入了解耦（Decoupling）邏輯。將「大腦」（Claude 及其框架）與「雙手」（執行操作的沙箱）以及「記憶」（會話日志）徹底分開。

現在，Harness不再駐留在容器內，它像調用任何工具一樣調用容器：execute(name, input) → string。

從此，容器變成了「牲畜」，甚至Harness本身也變成了「牲畜」。

會話即日志：突破上下文窗口的枷鎖

長周期任務往往會撐爆AI的上下文窗口。Managed Agents 提出了一個天才的方案：會話不是窗口，而是日志。

通過外部存儲、按需interrogation和框架轉換，他們成功突破了上下文限制。

眾智多謀：多腦與多手的集群效應

這種解耦帶來的最終紅利是規模化。現在，由于大腦與雙手分離，只有在 AI 真正需要執行動作時才會調用execute()分配容器。

結果是驚人的：p50 TTFT 下降了約 60%，p95 下降了 90% 以上。

另外，Claude 現在可以同時對多個執行環境進行推理，決定將任務發送到哪一只「手」。

安全隔離，徹底解決私鑰泄露

Managed Agents徹底解決了私鑰泄露問題。在耦合設計中，代碼運行在敏感信息旁邊。

但在Managed Agents中，Token永遠保存在沙箱外部的安全保險庫中。AI只需要通過智能體發起調用，它自己甚至都看不見那些密鑰。

這種結構性的隔離，讓Prompt Injection攻擊失去了物理目標。、

Hermes爆了

一邊干活一邊升級自己

如果說大多數AI智能體，還是「做完就忘」的打工人，那Hermes Agent更像一個會復盤、會記筆記、會越用越強的老員工。

最特別的地方，是它把一條真正的學習閉環，直接做進了系統里。

它會記住經驗，會把經驗寫成技能，還會把日常干活留下的軌跡，反過來變成下一代模型的訓練數據。

一句話：它不是在完成任務，它是在一邊完成任務，一邊升級自己。

拆開看，這個閉環一共三層。

第一層：記憶

這是Hermes最基礎的一層，也是很多智能體最容易掉鏈子的地方。

官方給它做了兩份長期記憶文件：MEMORY.md和USER.md。

它還支持基于FTS5的跨會話檢索，再配合大模型做摘要。

說人話就是，以前聊過的事，它不一定原封不動記住；但它能把舊信息撈出來，再快速壓縮成眼前能用的上下文。

這就意味著，Hermes不會像很多智能體那樣，開了新會話就「失憶」。

普通智能體做完任務就結束了，Hermes做完任務，會順手把自己再升級一遍。

第二層：技能

這層才是Hermes真正拉開差距的地方。

當它完成一次復雜任務時，它會回頭看，把關鍵步驟拆出來，把踩的坑記下來，再把驗證方法也寫進去。

最后，它會把這一整套經驗，整理成一個結構化的技能文件。

下次再遇到類似任務，它就不用從頭再想一遍了，直接把這份「技能包」調出來干。

更狠的是，這個技能不是寫死的，它還會繼續改這份技能。

別的智能體在消耗上下文，Hermes在沉淀上下文。

你每天交給它的活，不只是被完成了，還可能變成下一代模型的訓練素材。

第三層：訓練數據

這一層就更猛了。

Hermes內置了批量軌跡生成能力，也接上了Atropos強化學習環境。

這些軌跡，未來還可以直接拿去訓練下一代模型。

換句話說，Hermes 每天做的那些任務，不只是幫你把活干完，還可能順手給未來的模型攢數據。

這件事的意義很大。因為很多智能體最大的問題，每次都得從零開始，能力很難穩定積累。

Hermes試圖打通的，正是這條鏈路：從一次任務出發，經過記憶、技能沉淀、軌跡回收，最后再流回訓練。

相比之下，只會接插件、換大腦的小龍蝦顯得像上個世紀的產物。

別再沉迷養蝦狂歡了，為脆弱架構買單了。

在這個AI原生系統的黎明，唯有趕緊升維，才能在新的生態里活下來。

參考資料：

https://github.com/NousResearch/hermes-agent

https://x.com/OKX_Yuki/status/2042143606321115238

https://platform.claude.com/docs/zh-CN/managed-agents/overview

https://x.com/coreyganim/status/2042330859001245759

https://x.com/claudeai/status/2041927687460024721