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你怎麼能成為 OpenClaw 最大的挑戰者

2026/04/10 01:45
🌐zh-Hant
你怎麼能成為 OpenClaw 最大的挑戰者

2026年2月25日,Nos Research发布了赫爾墨斯阿根廷诉1.0. 四十二天後的4月8日, 同時期, GitHub OpenClaw 上最熱門的開源AI代理專案。

兩條增長曲線同时上升,但增長是完全不同的。

從1月29日到3月3日, OpenClaw統計數據顯示, 參考一下 Kubernetes花了三年才達到10萬星。

但Brink Security Blog指出, 日內累计138人,其中7人严重(CVSS 9.0及以上),49人高风险,共占41%。

最破壞性的是CVE-2026-25253, 攻擊者只需透過WebSocket網關偷取認證徽章, 根據Shodan掃瞄資料, 2月在公共網絡上發現逾42 000個OpenClaw例, 其中63%沒有開啟關卡認證。

在2月14日, OpenClaw 的創始人 Peter Steinberger 宣布加入 OpenAI , 自此以后,披露安全关切的频率进一步提高。

這是赫姆斯特工的背景 不是一個安靜的軌道 而是信任正在瓦解的市場 但只要把赫爾墨斯當作「OpenClaw另类」, 兩項計畫在结构上基本分開。

OpenClaw的技術是一個靜態的Markdown檔案, 由使用者手寫, 根據斯奈克安全團隊2月的審查, 其中91%的人同时使用快速注射和传统的恶意软件技术。 單一惡意技能的最大安裝量超过34萬。

赫爾墨斯探員走的路很不一樣 不是用戶寫的 是特工自己創作的 赫爾墨斯在完成複雜的任務(通常涉及五個以上的工具呼叫)後, 會按照 Agentskills.io 的開放標準, 完善實施經驗, 經過相似的任務 特工自動呼叫並优化這些技能 每15次任務自動啟動一個反省周期。

記憶體系統與底部設計不同. OpenClaw 依赖于三個純文字檔案(SOUL.md pied personality, MEMORY.md pied notes, USER.md pied user 肖像), 跨區段內存需要手動使用者設定 。 Hermes建設了層層且持久的架构:永久的音符層,FTS5全文搜索,Honcho使用者建模,熱/冷儲存分离,支持6個可移除的後端. 使用者不必手動管理任何東西 特工決定要記住和忘記什麼。

安全模式的差异更直接。 OpenClaw 的預設安全設定被安全研究者描述為「軟弱」, Hermes 從第一天開始就建設了內部即時注射掃瞄、憑證過程、上下文掃瞄和容器加固(讀取根檔案系統+能力拋棄) 。 截至4月9日,赫爾梅斯特工沒有公开的CVE記錄。

简言之,OpenClaw是一個工具箱,你告訴它該怎麼做。 赫爾墨斯是個成熟的助手 從做事情學得更好。

也是在說話 從0.1.0到8.0的42天內, Hermes Agent聯合了216 PRs, GitHub表示, 27,000星與242個贡献者對應, 約1:111, 表示111位有興趣者中。

比什么都重要 赫爾墨斯在球隊后面 Nous Research不是一個突然的商業公司。 從2022年的不和社群開始, 根据HuggingFace的資料,赫爾墨斯系列模型的下載量超过3300萬次. 從2023年的赫爾梅斯1(LLaMA 13B微調,多位基准第1位)到2025年的赫爾梅斯4(70B參數),到赫爾梅斯·阿根,此線是一致的:先建模,再建模,建模能力是特工能力的基础。

他們根植于網路3。 首席執行官Jeffrey Quesnelle 是MEV基建工程的总工程师 由Distribud Global與OSS Capital領導, 2025年4月,Paradigm公司(Paradigm)在加密方面最大的風投資基金之一, 要注意的是。

這意味著努斯研究是從治理到科技的原創性。 由索拉納區域連結而成的「精神網絡」, 2025年12月發行的Hermes 4.3是第一個在Physie網路上完全訓練的模型。

web3團隊向AI圈子匯出影響力并不獨一無二. 3月31日,一位名叫Chaofan Shou的工程師發現了Anthropic Claude Code的源碼漏洞. 缺少 . npmignore 檔案, 導致51.2萬行 TypeScript 代碼被放入 npm 。 据Venture Beat說 漏水後的鏡子倉庫 24小時內就有10萬顆星星 Chaofan Shou也是索耶爾實驗室(Solayer Labs)的工程師, 也是區區鏈安全公司Fuzzland的共同創辦人。

Nous Research正在做一些基本相似的工作:轉換Web3社群所訓練的方法(開放源碼优先權, Hermes探員42天 8個大版本的迭代速度 從某种程度上來說 是這個方法的產物。

OpenClaw的安全危機是催化剂 不是原因 真正的變數是,AI探員, 正是如何建立它。 使用者集合的工具箱或能自我學習和進化的系統。 Nous Research用3年3300萬次的模型下載回答後一問題。

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