体验刚上市的 Marvis，顺便聊聊之前用过的 OpenClaw 和 Hermes

ruanno

2026-05-22

Marvis 最近刚上线，几个技术群里都在讨论，就装了一个试试。正好今年早些时候分别折腾过 OpenClaw 和 Hermes，这两个当时也都火过一阵，最近热度下来了。趁这个机会，把三款放一起做个横向对比，记录一下实际体验和架构层面的差异。

## 背景交代

三款产品都算是 AI 桌面助手这个赛道里的代表，但走的技术路线完全不同：

- OpenClaw：今年 1 月正式开源后火了一波，当时用过一阵子，主要拿来做跨应用自动化。最近热度下来了，微信搜索指数一度跌到高峰期的 3%。

- Hermes：今年 2 月发布，4 月左右爆火，被视为 OpenClaw 的竞争者。当时冲着它的自进化机制试用了一段时间。最近热度也回落了，技能生态一直没起来。

- Marvis：腾讯刚推出来的，宣传点是系统级 AI 助手，端侧推理，和 Intel 有芯片层面的合作优化。

## 上手体验

### Marvis

安装过程没什么好说的，一路下一步，装完就能用。不需要配环境、不需要申请 API Key，对不想折腾的人来说确实友好。但硬件门槛不低，官方要求最低 8 核 CPU + 16GB 内存 + SSD。

试了几个场景。让它把某个文件夹里的 PDF 合并，直接调系统能力做完了。让它改电源计划、关闭休眠，能直接动注册表，中间弹了确认框。跨设备协同也试了，电脑上让它给手机发文件，走的是腾讯自己的通道。

局限也明显：让它操作 Photoshop 做自动化处理，不支持。生态边界很清楚，离开腾讯系应用就比较乏力。

安全方面有个细节做得不错——涉及系统核心配置变更的操作，强制弹窗让用户手动确认，类似增强版 UAC。隐私模式下数据完全本地处理，可以断网用，这部分和 Intel 的端侧推理优化有关。

目前免费，每天给 1000 万 Token。

### OpenClaw

年初那阵子确实热闹，部署大概花了十几分钟，主要是配 Python 环境和装依赖。社区有封装好的脚本，不算复杂，但需要一点动手能力。硬件要求很低，2GB 内存就能跑，旧笔记本、树莓派都行。

它最强的点是跨应用自动化。我当时设置过一个工作流：监控某个文件夹 → 有新文件自动打开 → 提取特定页面 → 保存到另一个目录 → 发邮件通知。流程跑通之后确实省事。

问题也很明显。稳定性不太行，系统弹窗、分辨率变化、软件更新后 UI 布局变了，都可能导致流程中断。而且 Windows Defender 经常把它当恶意软件拦，每次都要手动加白名单。CNCERT 后来专门发过安全指南，提醒不当使用可能导致数据泄露或远程接管的风险。

框架本身开源免费，成本主要是调大模型 API 的费用。所有 Skill 是静态预设的，没有运行时自适应能力，每个工作流都得自己事先写好。

### Hermes

今年 4 月最火的时候试用了一段时间，主要看中它的自进化机制。

它的核心程序非常轻量，官方文档写的最低配置是 256MB 内存 + 100MB 存储。本质上它只是个调度器，负责任务规划、工具调用、记忆管理，真正的计算开销取决于后面接的大模型跑在哪。用云端 API 模式的话，有开发者在 1 核 1GB 的 VPS 上成功部署。

那个学习闭环确实有点意思。用了一段时间后，它能记住我的一些重复操作模式，比如把下载的文档按日期归档，学到之后会主动建议执行。任务完成后会把成功路径抽象成可复用的 Skill，跨会话维护用户偏好。

但问题在于技能生态太早期了。社区贡献的技能包数量少，覆盖面窄。很多想做的事得自己先教它一遍，投入的时间成本不低。现在热度也下来了，社区活跃度明显不如几个月前。

安全方面做得比较完整，四层纵深防御：统一接入网关做身份认证、指令注入检测、危险操作审批、Docker 容器隔离执行。开源免费，用自己的 API Key 付费。

## 核心差异

| :--- | :--- | :--- | :--- |

| 最低内存 | 16GB | 2GB | 256MB |

## 一些感受

Marvis 的时机选得有意思。今年上半年 AI 桌面助手被炒得很热，OpenClaw 和 Hermes 算是两波浪潮的代表，一个走自动化路线，一个走自主学习路线。但热度过了之后，开源项目固有的一些问题开始暴露：维护成本高、稳定性差、生态难以为继。

Marvis 走的是另一条路。不做平台、不做生态，就做一个垂直整合好的产品。系统级能力做到了开源项目很难达到的稳定性，但代价是封闭。能做什么、不能做什么，边界很清晰。

三款工具各代表了 AI 桌面助手的一种技术路线：系统级集成、应用层自动化、自进化学习。目前阶段没有谁完全胜出。Marvis 更适合不想折腾的用户，OpenClaw 对喜欢自己定制工作流的开发者仍有吸引力，Hermes 的思路我依然认可但需要时间等生态成熟。

后续有什么新发现再补实战记录。