Agent 项目对比分析

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先用四张卡片建立直觉：它们都在做 agent，但产品路线和架构重心不同。

讲解目标

产品定位谁是目标用户，核心体验是什么

运行架构入口、服务、agent loop、状态层如何分工

能力子系统Skill、Tool、Memory、Channel、Permission

差异优劣哪些成熟，哪些值得借鉴

Beaver 位置解释你的项目选择的路线

HKUDS/OpenHarness

Agent harness 基础设施 + ohmo personal agent。适合讲“LLM 要变成 agent，需要工具、技能、记忆、权限、MCP 和多 agent 外壳”。

NousResearch/hermes-agent

自学习个人 agent。适合讲“长期助理如何跨会话记忆、从任务中生成技能、用多渠道和 cron 变成常驻助手”。

openclaw/openclaw

Local-first 多渠道个人助手。适合讲“产品化 gateway、设备节点、消息渠道、WebChat、Canvas 和安全默认值”。

Beaver

单用户实例化 Web agent 工作台。适合讲“Web 管理面 + Task 工作单 + 审核型 Skill Learning + Agent Team”。

讲解建议：不要先陷入代码目录。先让听众理解四条路线：OpenHarness 是“基础设施”，Hermes 是“自学习长期助理”，OpenClaw 是“本地优先多渠道产品”，Beaver 是“Web 管理 + 可审核任务工作台”。

产品定位

这一页回答：谁会用、从哪里进入、产品强弱在哪里。

适合谁用

OpenHarness：研究者、agent harness builder、CLI agent 集成开发者。
Hermes：想要长期个人助理、自学习、多渠道自动化的个人或团队。
OpenClaw：想要本地优先、多设备、多消息渠道个人助手的用户。
Beaver：想要 Web 化、可部署、可管理、可审核的单用户 agent 工作台。

主体验入口

OpenHarness：oh / ohmo CLI + gateway。
Hermes：hermes TUI、messaging gateway、cron。
OpenClaw：openclaw onboard、gateway、apps/nodes、WebChat、Canvas。
Beaver：auth portal -> per-user app instance -> Web chat/workbench/settings/skills/tasks。

产品优劣

OpenHarness：概念清晰、基础设施强，但偏工程/框架导向。
Hermes：自学习叙事最强，但系统面广、结构复杂。
OpenClaw：产品触点最多，但平台集成复杂、讲架构成本高。
Beaver：Web 管理和 Task 工作流清楚，但多渠道和生态成熟度弱。

四条路线

OpenHarness先做 agent harness，再在其上做 ohmo personal agent

Hermes先做长期助理体验，再强调自学习闭环

OpenClaw先做 local-first gateway 和多平台触点

Beaver先做 Web 管理、Task 工作单和审核型学习

总功能矩阵

横向扫一遍能力覆盖。重点看 Beaver 的强项和短板分别落在哪些行。

能力	OpenHarness	Hermes	OpenClaw	Beaver
Agent Loop	有，harness 核心；强调 streaming tool-call cycle 和并行工具执行。	有，conversation loop 是长期助理运行核心。	有，agent runtime 嵌入 gateway、apps、nodes 场景。	有，统一 AgentLoop，主 agent 和 sub-agent 共用。
Task 工作单	有 tasks 目录和 autopilot/test 迹象，但不是核心产品叙事。	有 kanban、goals、cron 等任务形态。	有 session/agent message task 形态，偏产品会话和路由。	强核心：TaskRecord、validation、feedback、active task。
Skill 系统	bundled/user skills、frontmatter、plugin ecosystem。	optional skills、Skills Hub、self-improving skills。	workspace/bundled/managed skills、ClawHub。	versioned skill、draft/review/publish/rollback、learning candidate。
Tool 系统	43+ tools、MCP、parallel tool execution。	40+ tools、toolsets、terminal backends、RPC。	first-class tools、browser/canvas/nodes/cron/sessions。	ToolRegistry、ToolAssembler、ToolExecutor、builtins、MCP wrapper。
Memory	MEMORY.md、memdir、session memory。	agent-curated memory、FTS5 session search、user modeling。	workspace memory/session model。	curated memory、run memory、skill learning memory。
Channel/Gateway	ohmo channels：Feishu、Slack、Telegram、Discord 等。	Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email gateway。	超多渠道和 device nodes。	当前主要 Web/WebSocket，另有 gateway/channels 基础。
Permissions	permissions checker、sandbox、hooks。	tool guardrails、approval、terminal backend isolation。	DM allowlist、sandbox non-main sessions、security defaults。	authz integration、permission packages 还较空、MCP authz config。
Team/Sub-agent	swarm、subagent、delegation。	subagents、parallel workstreams。	multi-agent routing / isolated agents。	sequence/parallel/DAG ExecutionGraph。
自学习	有 memory/skills，但不是最强叙事。	强：closed learning loop。	有 skills registry，但自学习不是主线。	强：candidate -> draft -> safety/eval -> review -> publish。
Web 管理面	dashboard/terminal frontend 有，但非主线。	website/web/TUI/gateway。	control UI / WebChat / Canvas。	强：tasks、skills、MCP、settings、files、logs。

Skill 装载、选择、版本和学习

重点讲 Beaver 的优势：不仅能选 skill，还把 skill 当成可审核、可发布、可回滚的资产。

OpenHarness

目录迹象：src/openharness/skills、.claude/skills、.agents/skills。
形态：bundled skills、agent skills、plugin skills。
优点：兼容 skill 文件生态，轻量易扩展。
短板：审核/发布工作流不如 Beaver 明确。

Hermes

目录迹象：skills、optional-skills、agent/skill_*、hermes_cli/skills_*。
形态：内置技能、可选技能、Skills Hub、迁移 OpenClaw skills。
优点：技能生态和 self-improving 叙事强。
短板：入口多，讲清最终选择链路成本高。

OpenClaw

目录迹象：skills、.agents/skills、docs skills、workspace skills。
形态：bundled/managed/workspace skills，配合 ClawHub。
优点：产品化技能注册和分发强。
短板：技能系统与 gateway/apps/nodes 强绑定。

Beaver

形态：SkillSpecStore、SkillsLoader、published versions、drafts、reviews。
优点：上传/安装 -> 版本 -> draft -> review -> publish/disable/rollback 生命周期清楚。
短板：外部生态和 marketplace 成熟度不如 OpenClaw/Hermes。

Beaver Skill 装载流程

workspace skill store技能文件和版本索引

SkillsLoader.list读取 published skill

selection candidates构建候选摘要

SkillAssemblerembedding + LLM 选择

SkillContext注入本轮上下文

ActivationReceipt写入激活审计记录

阶段	OpenHarness	Hermes	OpenClaw	Beaver
发现 skill	loader/registry	skill bundles/config/hub	workspace/managed registry	SkillsLoader
候选召回	skill registry / prompt matching	skill preprocessing / commands	registry/config	embedding retriever
最终选择	agent/runtime 决策	agent skill utilities	agent/tooling runtime	LLM shortlist + final select
注入方式	prompt/context	prompt/context	prompt/context	SkillContext + activation messages
审计记录	有测试/日志迹象	有 memory/trajectory	有 runtime/logs	explicit activation receipt

CRUD	Beaver 讲解重点
Create	upload、marketplace install、learning candidate synthesize draft
Read	list/detail/version/file/download
Update	regenerate draft、submit、approve、reject、publish、disable、rollback
Delete	delete published skill / draft delete 底层能力

Demo：Skill 选择

这个例子适合讲“skill 不是手动塞进去，而是根据任务语义被选择并记录”。

输入

{
  "task_description": "解释后端 Task 机制",
  "available_skills": [
    "backend-explainer",
    "code-review",
    "filesystem"
  ]
}

内部选择

{
  "retrieved_candidates": [
    "backend-explainer",
    "filesystem"
  ],
  "llm_final_select": [
    "backend-explainer"
  ]
}

预期输出

{
  "activated_skills": [
    "backend-explainer"
  ],
  "activation_reason": "llm_selected",
  "tool_hints": [
    "search_files",
    "read_file"
  ]
}

Tool 装载、选择、执行和 MCP

重点讲 Beaver 的 ToolRegistry / ToolAssembler / ToolExecutor 三段式边界。

OpenHarness

43+ tools，覆盖 file、shell、search、web、MCP，并强调 parallel tool execution。

Hermes

40+ tools、toolsets、terminal backends、RPC、browser/tools config，工具体系覆盖面广。

OpenClaw

first-class tools，覆盖 browser、canvas、nodes、cron、sessions 和 channel actions。

Beaver

built-in tools + MCP tools + registry + assembler + executor，运行链路边界更容易讲清。

Beaver Tool 装载流程

EngineLoader创建工具运行时

ToolRegistry注册 built-in tools

MCP Manager连接外部 MCP server

ToolAssembleralways + skill hints + embedding

Provider Schema导出 function schema

ToolExecutor执行 tool call 并写回 session

阶段	OpenHarness	Hermes	OpenClaw	Beaver
内置注册	tools package	tools/toolsets	packages/extensions/tools	EngineLoader.register_many
外部工具	MCP client	MCP serve/config	plugin/extensions/process tooling	MCP manager
工具选择	harness runtime	toolsets + config + guardrails	gateway/runtime tool exposure	always tools + skill hints + embedding top-k
执行	tool call cycle / parallel	tool executor / terminal backend	runtime/extensions/actions	ToolExecutor.execute_tool_call
审计	logs/hooks	trajectory/tool classification	logs/security tooling	session tool_result + run memory

讲解重点：tool_hints 不是直接执行工具。它只告诉工具选择器“这个 skill 常用哪些工具”。最终工具列表仍由 ToolAssembler 汇总 always tools、skill hints 和 embedding top-k。

Demo：Skill 中 tool 字段影响工具选择

Skill frontmatter

---
name: backend-explainer
description: Explain backend architecture from source files
tool_hints:
  - search_files
  - read_file
  - session_search
---
先定位入口，再追踪 service、engine、memory、skills。

工具选择器输入

{
  "task": "解释后端 Task 机制",
  "activated_skills": [
    "backend-explainer"
  ],
  "always_tools": [
    "memory",
    "session_search"
  ]
}

预期工具选择

{
  "always_tools": ["memory", "session_search"],
  "from_skill_hints": ["search_files", "read_file"],
  "from_embedding": ["list_directory"],
  "final_tools": [
    "memory",
    "session_search",
    "search_files",
    "read_file",
    "list_directory"
  ]
}

Session / Memory 管理

对比谁更擅长跨会话、谁更擅长运行证据、谁更擅长多渠道隔离。

OpenHarness

session_storage、session_backend、channels/bus。
偏 harness + channel runtime，支持 ohmo 长会话。

Hermes

gateway/session.py、conversation loop、session recap、FTS5 session search。
强在跨会话检索、recap、conversation continuity。

OpenClaw

session model 是产品核心之一，gateway route 到 isolated agents/sessions。
强在多渠道、多设备下 session 和 peer/account 隔离。

Beaver

SessionManager + SQLite/store + Web session API。
每次 run 记录 system/user/assistant/tool/event payload。
Task 可通过 session_id 找 active task。

Memory 类型	OpenHarness	Hermes	OpenClaw	Beaver
用户长期记忆	MEMORY.md / memdir	user modeling / curated memory	workspace memory	curated memory store
会话历史	session storage	conversation/session history	gateway sessions	session manager
检索	memory relevance/search	FTS5 + summarization	session/tools docs	session search tool
run 证据	harness logs/tests	trajectories	logs/sessions	run memory store
skill 效果	部分支持	自学习闭环强	skill registry usage	skill effect records

Demo：Beaver Session + Memory

输入

{
  "session_id": "web-demo-001",
  "message": "继续刚才的后端架构讲解"
}

内部数据

{
  "session": {
    "id": "web-demo-001",
    "source": "web",
    "parent_session_id": null
  },
  "message": {
    "role": "user",
    "run_id": "run_002",
    "context_visible": true
  },
  "memory_snapshot": {
    "captured_for_run": "run_002",
    "frozen": true
  },
  "run_memory": {
    "activated_skills": ["backend-explainer"],
    "tool_results": ["read_file", "search_files"],
    "validation_result": {"accepted": true}
  }
}

预期输出

{
  "answer": "继续上次内容...",
  "session_updated": true,
  "run_record_written": true,
  "can_resume_later": true
}

Channel / Gateway 管理

这页讲入口生态。Beaver 目前 Web 强，多渠道弱；OpenClaw 和 Hermes 是主要参照。

OpenHarness

ohmo gateway：Feishu、Slack、Telegram、Discord 等。
目录：src/openharness/channels/impl/*。
适合讲 harness + personal agent channel adapters。

Hermes

Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Home Assistant 等。
目录：gateway/platforms/*。
强在 pairing、delivery、slash access、session context。

OpenClaw

渠道覆盖最广：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、Matrix、Feishu、LINE、WeChat、QQ、WebChat 等。
强在 local-first gateway、device nodes、apps/canvas。
安全重点：DM allowlist、pairing、non-main sandbox。

Beaver

当前主入口是 Web + WebSocket。
后端已有 interfaces/gateway 和 interfaces/channels 基础。
集成侧有 Outlook、MCP servers。
短板：多渠道连接和 channel-specific 安全策略不成熟。

四种 Channel 数据流

OpenHarnessChannel Adapter -> Gateway Runtime -> ohmo session -> OpenHarness engine/tools

HermesPlatform webhook/bot -> gateway session context -> agent loop -> delivery

OpenClawExternal channel -> Gateway -> agent routing -> workspace/session/tools -> channel reply

BeaverBrowser/WebSocket -> FastAPI web app -> AgentService -> AgentLoop -> Web response

对 Beaver 的建议

优先借鉴 OpenClaw/Hermes 的 channel adapter 独立化。
建立 channel identity / allowlist / pairing 概念，而不是只把消息当普通 Web 请求。
设计 per-channel session mapping，明确 channel、account、peer、session、user 的关系。
保留当前 Web 管理面优势，先做少量高价值 channel，不直接复制 OpenClaw 的复杂度。

权限 / 安全 / 沙箱 / AuthZ

这页要拆成两层讲：平台部署隔离，以及 agent runtime 的工具权限。

维度	OpenHarness	Hermes	OpenClaw	Beaver
Tool approval	permissions checker / hooks	guardrails / approvals	security defaults / tool exposure	authz integration + permission package scaffold
Channel trust	channel impl + security tests	pairing/slash access/platform rules	DM allowlist / pairing	Web auth/session + authz-service
Sandbox	Docker sandbox	terminal backend isolation	non-main sandbox, Docker/SSH/OpenShell	Docker per-instance isolation at deployment layer
MCP security	MCP config/client	MCP config/serve	plugin/process boundary	MCP server config + authz config
Audit	tests/logging/hooks	trajectories/logs	logging/security workflows	session event payload + run memory

Beaver 平台部署层

Keycloak OIDC：用户入口、SSO 登录与登出。
app-instance：单体应用容器，内置前端、后端和 Nginx。
外部编排系统负责部署和访问入口，当前应用不维护实例注册表。

Beaver Agent Runtime 层

permissions package 已有 profiles/guards/policies 结构，但目前偏骨架。
MCP 和 authz 已在 config / integration 中接入。
Skill draft safety checker 可用 allowed tool names/prefixes 控制技能草稿风险。
当前短板是 tool call 前置 permission guard 还不如三方成熟。

当前优势

用户实例边界清楚。
Web API 和 AuthZ 控制链路清楚。
skill 发布前有 safety/eval/review。

当前短板

runtime tool permission policy 还不完整。
channel trust model 还没展开。
沙箱更多在部署层，不是每次 tool call 的细粒度策略。

下一步建议

给 ToolSpec 增加 risk level / permission scope 展示。
给 MCP server 增加 trust profile。
给 channel/session 增加 source trust metadata。
将 permission guard 接入 tool executor 前置检查。

Agent Team / Sub-agent 编排

Beaver 的优势是把 team 放进 Task 工作流，并且让主 agent synthesis 最终负责一致性。

OpenHarness

swarm、subagent spawning、delegation，强调 harness 多 agent 能力。

Hermes

isolated subagents、parallel workstreams、scripts via RPC。

OpenClaw

multi-agent routing、isolated agents/workspaces/sessions。

Beaver

任务规划器生成 plan。
ExecutionGraph 支持 sequence / parallel / DAG。
TaskSkillResolver 绑定 published skill 或 ephemeral guidance。
LocalAgentRunner 让 sub-agent 回到统一 AgentLoop。
主 Agent synthesis 输出最终答案。

Beaver Team 流程

Task复杂工作进入任务模式

Planner决定 single / team

ExecutionGraphsequence / parallel / DAG

Skill Bindingpublished skill 或 ephemeral guidance

LocalAgentRunner节点回到统一 AgentLoop

Main Synthesis主 agent 综合输出

Demo：Agent Team DAG

输入

{
  "task_id": "task_arch_002",
  "mode": "team",
  "strategy": "dag"
}

执行图

{
  "nodes": [
    {
      "node_id": "read",
      "task": "阅读三方项目 README",
      "depends_on": []
    },
    {
      "node_id": "compare",
      "task": "对比 skill/tool/session/channel/permission",
      "depends_on": ["read"]
    },
    {
      "node_id": "synthesize",
      "task": "生成讲解页结构",
      "depends_on": ["compare"]
    }
  ]
}

预期输出

{
  "team_success": true,
  "node_results": [
    {"node_id": "read", "success": true},
    {"node_id": "compare", "success": true},
    {"node_id": "synthesize", "success": true}
  ],
  "main_synthesis": "输出一页完整项目对比讲解。"
}

结论：Beaver 的位置和下一步

这页适合最后收束：不是说谁更好，而是说明每个项目选择了不同路线。

你的强项

Web 管理面清晰。
Task 工作单、validation、feedback 闭环明确。
Skill Learning 生命周期比多数项目更可审核。
Agent Team DAG/parallel/sequence 边界清晰。
单用户实例化部署方便隔离和商业化实例管理。

你的短板

多渠道能力弱于 Hermes/OpenClaw。
channel trust、安全、pairing、allowlist 体系还没展开。
permission guard/tool approval 还没有 OpenHarness/OpenClaw 成熟。
生态规模、skills hub、插件分发弱于三方项目。
桌面/移动/Canvas 类体验缺失。

可借鉴

从 OpenHarness 借鉴 harness 概念表达、hook/permission/tool ecosystem。
从 Hermes 借鉴 self-improving narrative、gateway、cron、session search/user modeling。
从 OpenClaw 借鉴 local-first gateway、多渠道、device nodes、DM security、Canvas/visual workspace。

讲解主线

先讲三方项目都是“让 LLM 变成 agent 的外壳”。
再讲你的项目选择了“Web 管理 + Task 工作流 + 审核型 skill learning”路线。
最后讲未来可吸收 channel、permission、ecosystem 能力。

来源区

页面内容是静态快照，不是实时 GitHub 数据。Snapshot: 2026-05-20。

项目	GitHub metadata snapshot	主要来源
HKUDS/OpenHarness	Python / MIT / stars 12801 / forks 2115 / updated 2026-05-20T06:22:54Z	Repo · README
NousResearch/hermes-agent	Python / MIT / stars 158414 / forks 25664 / updated 2026-05-20T06:43:46Z	Repo · README
openclaw/openclaw	TypeScript / MIT / stars 373326 / forks 77490 / updated 2026-05-20T06:42:58Z	Repo · README
Beaver	本地项目 / Python + Next.js / 单用户实例化 Web agent 工作台	Beaver 架构可视化 · backend overview

OpenHarness 结构证据

仓库树显示 src/openharness/skills、tools、memory、channels、permissions、sandbox、swarm、ohmo/gateway。

https://github.com/HKUDS/OpenHarness

Hermes 结构证据

仓库树显示 agent/skill_*、tools、toolsets、gateway/platforms、cron、mcp_serve.py、optional-skills。

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

OpenClaw 结构证据

仓库树显示 apps/android、apps/ios、apps/macos、skills、extensions、docs、大量 channel/security workflows。

https://github.com/openclaw/openclaw

Beaver 结构证据

本地代码显示 beaver/engine、tasks、skills、tools、memory、interfaces/web、coordinator、integrations/authz。

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