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

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        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.mdUSER.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

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