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摘要

Hermes Agent 与 OpenClaw 使用 Qwen 35B 本地模型的对比，代理抓取 GitHub 星标历史，识别增长高峰，并构建实时仪表板。OpenClaw 耗时 12 分 01 秒（203k 令牌），Hermes 耗时 33 分 01 秒（257k 令牌），采用不同方法。

Hermes Agent vs OpenClaw 使用 Qwen 35B 本地模型 我们要求代理抓取两个工具的 GitHub 星标历史，找出导致增长高峰的原因，并在浏览器中构建一个实时仪表板。 MacBook Pro M5 Max 64Gb OpenClaw: 203k 令牌，12 分 01 秒 - 编写了一个 bash 脚本 Hermes: 257k 令牌，33 分 01 秒 - 编写了一个 SKILL.md OpenClaw 访问了 GitHub API，收到被截断的响应，分页遍历贡献者，拉取星标历史 JSON，发现 OpenClaw 历史中的一个安全事件，获取 SVG，修复因修剪导致的损坏 HTML，然后重写干净。 Hermes 并行调用 GitHub API、网络搜索和浏览器工具。遇到 Google 速率限制，自动切换到 DuckDuckGo。获取文章内容，映射病毒式传播时刻，然后构建了仪表板。 两者都交付了一个包含星标增长图表和高峰注释的实时仪表板。
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缓存时间: 2026/05/16 07:15

Hermes Agent 与 OpenClaw 的对比：使用 Qwen 35B 本地模型

我们让 Agent 抓取两个工具的 GitHub star 历史记录，找出增长高峰的原因，并在浏览器中构建一个实时仪表板。

MacBook Pro M5 Max 64Gb
OpenClaw：203k tokens，12 分 01 秒 —— 写了一个 bash 脚本
Hermes：257k tokens，33 分 01 秒 —— 写了一个 SKILL.md

OpenClaw 调用了 GitHub API，收到了截断的响应，分页获取贡献者，拉取 star-history JSON，发现 OpenClaw 历史上的一次安全事件，获取了 SVG 文件，修复了因截断导致的损坏 HTML，并重新进行了干净编写。

Hermes 并行调用 GitHub API、网络搜索和浏览器的工具。触发了 Google 的速率限制，自动切换到 DuckDuckGo。获取文章内容，映射出病毒式传播的时刻，然后构建了仪表板。

两者都交付了一个包含 star 增长曲线图和峰值标注的实时仪表板。

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