个人 Agent 运行框架

可以由你自己运行、自己拥有的开源 AI 员工

上一节把通用 agent（Claude Code、OpenCode、Cowork 和 OpenWork）交到了你手上，并教你如何驾驭、指挥它们，以及让它们循环运行。它们很强大，但有边界。通用 agent 运行在你打开的一次会话里。它在你盯着的时候干活，会话一结束，它的大部分工作上下文也随之结束。运行时就是你。合上笔记本电脑，这个工人就不复存在了。

这一节要打破的就是这个上限。

agent 运行框架是一种软件，它能把模型变成一个不需要你在场也能运行的工人。今年的运行框架工程文献把这一点说得很直白：agent 就是模型加运行框架。模型负责回答问题。运行框架则让它能持续运行、跨会话记住学到的东西，并调用工具去行动。这一层会比你接入其中的任何单个模型活得更久，而这正是各大平台厂商如今争抢它的原因。

这就是这一节要带你跨过的那条线：从一个你驾驭的 agent，到一个你拥有的 agent。

每个运行框架由什么构成

OpenClaw 和 Hermes 几乎在所有事情上都不一致，唯独在这一点上例外。把任意一个拆开，你都会发现同样的构造：

• 运行时：在任务之间让 agent 保持存活，而不只是在聊天期间。
• 网关：把消息传进传出，让 agent 在你已经在用的地方就能找到你。
• 记忆：跨会话持久保留，让 agent 每天开始时都比昨天知道得更多。
• 工具：agent 调用来真正把事情做成的外部能力（MCP 服务器、API）。
• 技能：agent 习得并复用的可移植专长（开放的 agentskills.io 格式，跨运行时通用）。
• 身份：agent 以谁的身份运行，以及这个身份被允许接触什么。
• 策略与可观测性：它可以做什么，以及它做过什么的记录。

把这个形状学一次，两门速成课都挂在同一个框架上。你之后添加的一切（一个新渠道、一项新技能、一个定时任务）都不过是这七者之一的延伸。其中两者——技能和连接器（上面提到的工具）——是可移植的部分：它们建立在开放格式之上，可以跨越 claude.ai、你驾驭过的通用 agent 以及你在这里构建的运行框架，所以你教给工人的东西不会被锁定在任何单一平台上。

在同一层上的两种押注

OpenClaw 和 Hermes 不是两个做同一件事的工具。它们是对「运行框架的哪一部分才是控制点」这个问题下的两种赌注。区别在于侧重点，而非互斥。OpenClaw 也有记忆和技能；Hermes 也能在二十多个渠道上对话。但真正定义各自的，是它们的重心所在。

OpenClaw 押注在网关上。 广度优先。一个 agent 从同一个地方在 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等渠道上作答，背后是一个庞大的社区技能市场。正是这个项目证明了个人 AI 员工是真实存在的，也证明了人们想要它们。它的强项是触达范围。

Hermes 押注在记忆上。 深度优先。一个 agent 跨越数周记住你的代码库、你的约定和你过去的决定，在攻克一个难题后发展出新技能，并在工作中不断打磨它们。它被设计为在你自己拥有的基础设施上持久运行。它的强项是它学的是你。

这正是你已经从云端熟悉的那种取舍：一个宽广、便利的网关，对上一个深入、自管、会不断积累的工人。读完这一节，你将能够刻意地做出选择，而不是听任默认，并且能两个都运行起来，因为这里没有任何东西强迫你二选一。

为什么所有权才是关键所在

在两门课底下都有一个更安静的论点，它正是这一节作为「通用 Agent」的对等篇章而存在、而非作为它脚注的原因。

当一个运行框架让你 agent 的记忆、身份和运行时保持存活时，问题就不再是「这个月哪个模型最聪明」，而变成了「我一直在训练的这个工人归谁所有」。各大平台厂商心知肚明。微软的 Scout 和英伟达的 NemoClaw 把这些同样的运行框架裹上治理和身份的外壳：便利、可直接投入生产，而且归厂商所有。一个已经学了你一整年习惯的 agent，是最高的切换成本。比起渠道触达，记忆才是各大平台厂商押注的那种持久形态的锁定。

这一节教的是另一条路：你自己运行的开源运行框架，其中的运行时、记忆和身份都属于你。这里的所有权是字面意义上的，连成本也包括在内：你自己运行的运行框架是通过你自己的 API 访问来调用模型的——按用量计费、每次调用付费——而不是搭着一份打包的 claude.ai 订阅，所以运行时、记忆、身份，还有账单全都是你的。这就是这笔交易——完全的控制，完全的责任。这并不是因为厂商的封装是错的（对一家受监管的企业来说，它们往往是对的），而是因为在你亲手构建并掌握过自管版本之前，你无法判断这个取舍。

这一节是共享路径上的一步，不是支线。它位于使用 agent（General Agents 一节）和投入你的 mode（Mode 1 或 Mode 2）之间的主干上：每个人都先在这里给自己一个持久 agent，然后再专门化。你通过 coding agent（Claude Code 或 OpenCode）来驱动安装，它会替你完成设置，所以无论你自己是否写代码，这一步都向你开放。你在这里构建的运行框架，正是之后 Mode 1 → Mode 2 交接所称的两条路之一，所以当那个分叉出现时，你已经拥有它指向的东西。

从这里开始

两门速成课共享一个前提：你通过一个通用 agent 来驾驭运行框架。你在 Agentic 编程 里学到的 Claude Code 或 OpenCode，就是那个为你安装、配置并操作运行框架的东西。上一节里的通用 agent，在这一节里成了那个工人的安装器。如果还没学，请先完成通用 Agent 那一节。

• 搭配通用 Agent 的 OpenClaw：90 分钟、六个场景，从零开始把一位个人 AI 员工装到你的手机上。网关优先的运行框架，亲手实践。
• 搭配通用 Agent 的 Hermes：记忆优先的运行框架。持久的上下文、自我改进的技能，一个学会你工作方式并在不同模型间保持可移植的 agent。

读完这一节，你将拥有一个工人：它在你睡觉时也会作答，记得你上周教它的东西，并运行在属于你的基础设施上。这就是使用 AI 和雇用 AI 之间的区别。