跨智能体协同新方案:OpenClaw 与 Hermes Agent 记忆互通、一键迁移完整实操教程

简介: 随着AI智能体技术快速迭代,OpenClaw、Hermes Agent两款主流开源智能体已成为开发者搭建自动化工作流、工程开发、业务运维的核心工具。OpenClaw擅长IDE工程开发、代码重构、本地项目迭代,适配研发场景精细化作业;Hermes Agent主打跨平台调度、自主进化、长效任务执行,适合云端自动化运维、多场景事务处理。多数开发者会同时部署两款智能体,兼顾本地开发与云端调度优势,但长期以来,两款智能体存在**记忆隔离、数据孤岛、会话独立、经验不互通**的核心痛点。

随着AI智能体技术快速迭代,OpenClaw、Hermes Agent两款主流开源智能体已成为开发者搭建自动化工作流、工程开发、业务运维的核心工具。OpenClaw擅长IDE工程开发、代码重构、本地项目迭代,适配研发场景精细化作业;Hermes Agent主打跨平台调度、自主进化、长效任务执行,适合云端自动化运维、多场景事务处理。多数开发者会同时部署两款智能体,兼顾本地开发与云端调度优势,但长期以来,两款智能体存在记忆隔离、数据孤岛、会话独立、经验不互通的核心痛点。

不同智能体独立存储对话记忆、操作经验、项目配置,OpenClaw积累的项目认知、代码规范、开发偏好无法同步至Hermes,Hermes记录的业务架构、运维规则、项目参数也无法被OpenClaw调取,导致双Agent协同效率低下、重复学习、认知割裂,严重影响多智能体协同作业的连贯性与统一性。针对这一行业痛点,阿里云基于Tablestore表格存储推出专属记忆互通插件,实现OpenClaw与Hermes Agent记忆无缝迁移、云端同步、双向共享,一条命令即可完成全量数据迁移,统一双智能体认知体系,彻底打破AI记忆孤岛。本文将全方位拆解双Agent记忆互通的实现原理、前置准备、一键迁移流程、插件部署配置、双向互通实测、进阶管理玩法与常见问题解决方案,帮助开发者快速搭建统一大脑的多智能体协同体系。

零基础部署AI Agent:OpenClaw/Hermes Agent喂饭级步骤流程

第一步:👉点击打开访问阿里云OpenClaw/Hermes Agent一键部署专题页面。
OpenClaw1.png
OpenClaw2.png
OpenClaw02.png
openClaw3.png
OpenClaw031.png
OpenClaw03.png
OpenClaw04.png
OpenClaw5.png
Openclaw6.png

👉访问订阅阿里云百炼Token Plan AI大模型服务 。支持多模型切换,用于多模态模型灵活调用,实现多模型、多工具、多场景下的额度共享与统一管理,兼顾灵活性、稳定性与安全性,大幅降低企业使用大模型的门槛与成本。
tokenplan1.png
tokenplan1.png
tokenplan2.png
tokenplan3.png
tokenplan4.png

第二步:👉打开选择阿里云轻量应用服务器,配置参考如下:

  • 镜像:OpenClaw(或Hermes Agent)镜像(已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像)
  • 实例:内存必须2GiB及以上。
  • 地域:默认美国(弗吉尼亚),目前中国内地域(除香港)的轻量应用服务器,联网搜索功能受限。
  • 时长:根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png
bailian1.png
bailian2.png

第三步:打开访问阿里云百炼大模型控制台,找到密钥管理,单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台,找到安装好OpenClaw的实例,进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令,生成访问OpenClaw的Token。
阿里云百炼密钥管理图2.png

  • 端口放通:需要放通对应端口的防火墙,单击一键放通即可。
  • 配置百炼API-Key,单击一键配置,输入百炼的API-Key。单击执行命令,写入API-Key。
  • 配置OpenClaw/Hermes:单击执行命令,生成访问OpenClaw/Hermes的Token。
  • 访问控制页面:单击打开网站页面可进入OpenClaw/Hermes对话页面。

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程:

创建API-Key,推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan,阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动,从按tokens计费升级为按次收费,可以进一步节省费用!
CodingPlan.png

  • 购买后,在控制台生成API Key。注:这里复制并保存好你的API Key,后面要用。
    image.png
  • 回到轻量应用服务器-控制台,单击服务器卡片中的实例 ID,进入服务器概览页。
    image.png
  • 在服务器概览页面单击应用详情页签,进入服务器详情页面。
    image.png
  • 端口放通在OpenClaw使用步骤区域中,单击端口放通下的执行命令,可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
    image.png
  • 这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key,直接选择就可以。
    image.png
  • 获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令,获取 OpenClaw WebUI 的地址。
    image.png
    image.png

    一、技术方案核心优势与互通原理

    1.1 传统双Agent使用痛点

    在未部署记忆互通方案前,同时使用OpenClaw与Hermes Agent存在诸多弊端。首先是认知割裂,两款智能体独立记录会话记忆,对同一项目、同一业务的认知无法同步,需要重复下达指令、重复适配规则;其次是数据冗余,双端重复存储配置、记忆、项目资料,造成资源浪费;再者是迁移繁琐,更换设备、切换智能体时需要手动复制配置、记忆文件,极易出现数据遗漏、格式错乱;最后是无云端备份,本地记忆文件易丢失、损坏,长期作业经验无法长效留存。

1.2 Tablestore互通方案核心优势

依托阿里云Tablestore Serverless表格存储实现的记忆互通方案,具备零成本适配、一键迁移、双向同步、云端托管、语义检索、安全可控六大核心优势。整套方案开箱即用,无需复杂开发,单条命令即可完成全量数据迁移;支持双Agent双向读写互通,任意一端新增记忆均可实时同步至云端;云端自动备份所有记忆数据,规避本地文件丢失风险;搭载智能语义检索能力,跨会话、跨智能体精准调取历史经验;配置规则透明,数据全程私有化留存,完全满足开发合规需求。

1.3 记忆互通核心工作机制

整套互通体系依托Scope唯一匹配机制实现精准共享,核心由memoryStoreName、appId、tenantId三大参数构成唯一检索维度。数据写入时,系统会自动标记智能体来源、会话ID、时间信息,实现数据精准归属;数据检索时,通过通配符匹配同一租户、同一应用、同一记忆库下的所有数据,自动聚合OpenClaw与Hermes的全部记忆,实现“一端存储、两端共享、全域检索”的效果。同时双Agent保留独立agentId标识,区分记忆来源,避免数据冲突,保证协同有序。

二、记忆互通前置准备工作

在搭建双Agent记忆互通体系前,需完成基础环境与资源准备,保障迁移、部署、同步全程零报错。首先需要注册并登录阿里云账号,成功开通Tablestore表格存储服务,创建北京地域专属实例,准确记录实例Endpoint、实例名称、AccessKey密钥对,这是云端记忆存储与互通的核心凭证。

其次,本地环境需完整安装配置OpenClaw与Hermes Agent两款智能体,确保双Agent均可正常运行、无环境依赖报错,保证本地原有记忆文件、配置文件完整可用。最后,提前规划统一配置参数,预设统一的memoryStoreName、appId、tenantId,为后续双端参数对齐、记忆共享奠定基础,参数不一致将直接导致互通失效。

三、一键全量迁移:OpenClaw记忆迁移至Hermes

阿里云提供极简一键迁移指令,无需手动复制文件、修改配置,单条命令即可完成OpenClaw全量数据迁移,完美兼容所有版本智能体。开发者直接在终端输入专属迁移命令hermes claw migrate,系统将自动执行全方位迁移操作。

该指令可完整迁移四大核心数据,包含OpenClaw核心配置文件、MEMORY.md等本地记忆文件、百炼API Key等密钥配置、自定义技能与消息平台设置。迁移过程为复制式迁移,而非剪切迁移,原OpenClaw本地数据、运行配置完全保留,不影响原有智能体正常使用,实现双端数据共存。

迁移完成后,Hermes Agent将完整继承OpenClaw的开发偏好、项目记忆、配置规则,初步实现双Agent认知统一。同时迁移后的本地记忆文件,可通过后续Tablestore插件自动同步至云端,实现本地+云端双重备份。

四、双端Tablestore记忆插件部署与配置

数据迁移完成后,需分别在OpenClaw、Hermes Agent两端安装Tablestore记忆插件,对齐核心配置参数,搭建云端记忆同步通道,实现长效互通。

4.1 OpenClaw端插件安装与配置

首先执行插件安装命令,快速部署官方适配的Tablestore记忆插件,部署完成后打开OpenClaw核心配置文件openclaw.json,完整填写云端存储参数,统一设置记忆库名称、应用ID、租户ID,开启自动创建记忆库、会话访问权限。

配置文件填写完成后,执行网关重启命令,让所有参数即刻生效。最后输入插件检测指令,系统自动校验连接状态、记忆库配置、数据读取能力,若返回ok状态,代表OpenClaw云端记忆部署成功,可正常上传、检索云端共享记忆。

4.2 Hermes Agent端插件安装与配置

Hermes端采用交互式部署方式,先通过终端命令安装GitHub官方插件,再执行记忆配置指令进入可视化交互界面,选择tablestore-mem记忆模式。

区分密钥与常规配置,将AccessKey密钥对写入本地.env环境文件,将端点地址、实例名称、记忆库名称、租户信息等常规参数写入专属json配置文件,开启重排序检索、自动建库功能,设置合理超时时间。配置完成后同样执行检测命令,校验云端连接与记忆库状态,确保Hermes端成功接入共享记忆体系。

4.3 互通核心:参数严格对齐

双Agent记忆互通的关键在于五大核心参数完全一致,包括Tablestore实例端点与实例名称、AccessKey密钥对、memoryStoreName记忆库名称、appId应用ID、tenantId租户ID。任意一项参数不一致,都会导致记忆隔离、检索失效。而agentId可保留默认差异化配置,用于区分记忆来自OpenClaw或Hermes,实现精准溯源。

五、双向记忆互通实测验证

完成插件部署与参数对齐后,可通过三组实测实验,验证双Agent记忆双向互通、全域检索能力,直观感受多智能体协同优势。

第一组实验为OpenClaw写入、Hermes读取。在OpenClaw全新会话中录入个人开发偏好、项目习惯等信息,等待系统自动同步至云端记忆库,也可手动执行检索命令确认数据写入成功。随后打开Hermes全新空白会话,无需任何前置指令,Hermes将自动检索云端共享记忆,精准读取OpenClaw留存的所有信息,完整复刻对应认知。

第二组实验为Hermes写入、OpenClaw读取。在Hermes中记录项目架构、技术栈、部署环境等核心项目信息,系统自动同步至Tablestore云端。切换至OpenClaw开启新会话,下达相关项目操作指令,OpenClaw可自动调取Hermes留存的项目记忆,精准匹配项目架构输出对应代码脚本、运维方案,实现双向认知同步。

第三组实验为CLI跨端检索验证。开发者可通过两端专属终端命令,交叉检索共享记忆库数据,任意一端均可完整查看双Agent所有历史记忆,支持关键词精准检索、批量查询,彻底打破会话隔离、智能体隔离壁垒。

六、高阶进阶玩法:自定义记忆管理与对话操控

整套互通方案支持丰富的高阶自定义能力,开发者可通过CLI命令、对话指令双向管理共享记忆,实现精细化运维。

在终端CLI管理层面,支持两端手动新增共享记忆,可录入团队开发规范、代码审查标准、项目运维准则等通用规则,永久留存于云端记忆库;支持精准关键词检索、批量记忆查询,可自定义返回条数,高效调取历史经验。

在对话交互层面,Hermes内置四大记忆操控工具,无需切换终端,直接通过自然语言指令即可完成记忆快照查看、语义检索、主动存储、无用记忆删除。OpenClaw支持斜杠快捷命令,一键执行记忆检索、记忆新增,操作高效、适配日常开发场景。

所有记忆数据支持语义重排序,系统自动根据上下文场景,优先推送高相关记忆内容,让智能体响应更贴合实际业务需求。

七、常见问题精准排查与解决方案

在部署使用过程中,多数故障均由参数配置问题导致,本文汇总高频问题与解决方案,帮助开发者快速排错。

针对记忆无法互通的问题,大概率是memoryStoreName、appId、tenantId参数不一致,需严格核对双端五大核心参数,确保完全统一,这是互通的核心前提。针对迁移后数据丢失问题,该迁移模式为复制迁移,原数据不会丢失,若记忆未同步,可重启插件服务、手动触发云端同步。

针对记忆内容冲突问题,系统支持多记忆共存,不同智能体留存的差异化信息会全部保留,智能体可根据上下文自适应匹配最优内容,也可手动删除过时、无效记忆,净化知识库。针对更换设备继续使用的场景,新设备仅需安装插件、对齐云端参数,即可一键加载全部云端记忆,无需重新训练、重新配置智能体。

八、全文总结

在多AI智能体协同作业成为主流开发模式的当下,OpenClaw与Hermes Agent作为两款互补性极强的开源智能体,分别在本地工程开发、云端自动化调度领域具备独特优势。而基于阿里云Tablestore实现的双Agent记忆互通方案,彻底解决了多智能体数据孤岛、认知割裂、数据丢失、重复学习的行业痛点,让两款智能体真正实现“各司其职、共用一脑”。

整套方案依托一键迁移指令、轻量化插件部署、标准化参数配置,大幅降低多智能体协同的落地门槛,零基础开发者也可快速完成部署。通过云端统一记忆库托管,实现双Agent记忆双向实时同步、全域语义检索、本地云端双重备份,既保留了OpenClaw强劲的IDE开发能力、Hermes高效的跨平台调度能力,又统一了项目认知、开发规范、业务经验,大幅提升多智能体自动化作业的连贯性与效率。

同时,方案支持精细化记忆管理、自定义规则录入、跨设备数据同步,兼顾灵活性、安全性与长效性,完美适配个人开发者项目迭代、团队规范化开发、云端自动化运维等多元场景。无需复杂开发、无需高额成本,仅依托阿里云Tablestore基础能力,即可实现多AI智能体协同体系的全面升级,是当下打通多Agent记忆壁垒、提升AI生产力的最优轻量化解决方案。

目录
相关文章
|
4月前
|
API
企业证书查询-企业证书-企业证书搜索API接口介绍
本API提供企业证书查询服务,支持按企业名称或统一社会信用代码检索专利及各类资质证书(如产品认证、体系认证、生产许可等),返回证书类型、编号、有效期等详情,并支持分页、分类与状态筛选,广泛应用于供应商审核、招投标、信贷审批等场景。
201 0
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
告别低效重复劳作!QoderWork全功能精通实操教程、场景用法、高阶技巧大全
在数字化办公常态化的当下,绝大多数职场人、学生、自由创作者、小微企业运营者,每天耗费大量时间处理文件整理、文档撰写、数据统计、资料汇总、格式排版、网页信息抓取等重复性、低价值琐碎工作。这类机械性工作耗时久、容错率低、极度消耗精力,不仅压缩核心工作的创作与思考时间,还容易因人为疏忽出现格式错乱、数据遗漏、整理不规范等问题。
260 0
|
4月前
|
人工智能 运维 IDE
零成本开启AI编程!阿里云Qoder CN(原灵码)免费社区版功能、额度规则全解析
在AI赋能研发的时代,AI编码工具已经成为开发者日常迭代、项目开发、代码调试的必备生产力工具。市面上多数优质AI编程产品均采用高额订阅收费模式,对于编程学习者、个人开发者、业余技术爱好者而言,长期使用成本较高,入门门槛居高不下。为普惠基层开发群体,降低全民AI编程落地门槛,阿里云将**原通义灵码全新升级为Qoder CN**,推出永久免费的社区版本,搭配专属Credits额度体系,让普通用户无需付费,即可体验专业级AI编码智能体能力,覆盖基础开发、代码调试、项目学习、脚本编写等全场景。
1434 0
notepad++选中多行文本
notepad++选中多行文本
1942 0
notepad++选中多行文本
|
4月前
|
人工智能 JSON 安全
Fastjson远程代码执行漏洞,阿里云AI安全为您保驾护航
阿里云AI安全产品联动防御Fastjson攻击
3086 13
Fastjson远程代码执行漏洞,阿里云AI安全为您保驾护航
|
2月前
|
SQL 人工智能 安全
Agent 自进化:从评测、记忆到 Skill 更新,工程闭环怎么搭
AI Agent自进化不是让模型“自学成才”,而是构建工程化闭环:评测发现问题→沉淀经验→更新Prompt/Skill→回归验证→灰度发布→反馈回流。核心在于Harness层(Prompt、Skill、Memory等)的持续优化,需借鉴CI/CD、自动化测试、Trace分析等软件工程实践,实现可验证、可回滚、可管控的真正持续改进。(239字)
Agent 自进化:从评测、记忆到 Skill 更新,工程闭环怎么搭
|
3月前
|
人工智能 测试技术 iOS开发
按次计费AI编程落地:终端AI编程工具Claude‑Code配置 Coding Plan/Token Plan、Hermes/OpenClaw联动全教程
在AI辅助开发大规模普及的阶段,大量开发者使用终端AI编程工具完成项目重构、Bug修复、脚本编写、单元测试生成。传统按量Token计费模式在高频编码场景,会产生不可预期的账单开销。Coding‑Plan面向编码场景推出按请求次数计费的订阅模式,专门适配代码生成、调试、重构类任务,不再按输入输出Token数量扣费,帮助开发者稳定控制AI编码成本。
252 1
|
3月前
|
人工智能 运维 API
Hermes Agent满配完整实战教程:从Memory、Skill到多智能体协同全流程
在AI自主智能体赛道,Hermes Agent凭借分层模块化设计、原生自主学习闭环、MCP通用工具标准、无人值守定时调度四大核心特性,成为研发、调研、内容从业者搭建长效自主AI系统的主流工具。绝大多数使用者仅停留在单次问答、简单工具调用阶段,无法发挥其长期记忆沉淀、技能自主迭代、多角色分工并行的核心能力。本文完整拆解Hermes十二层标准化满配分层体系,搭配可直接运行Linux、终端代码命令,覆盖本地、阿里云轻量服务器两种部署方案,打通百炼Token Plan、Coding Plan模型接入通道,完整讲解记忆管理、技能封装、外部MCP服务、消息网关、定时任务、多实例隔离、多智能体团队搭建,包含
440 0
|
4月前
|
存储 人工智能 搜索推荐
AI Agent长期记忆机制设计:从短期上下文到持久知识存储
AI Agent长期记忆是其实现个性化、持续任务与智能协作的核心基础设施。本文系统阐述分层记忆架构(L0-L4),涵盖工作记忆、任务状态、用户画像、经验沉淀与知识库,并详解Redis/SQL/向量/图数据库选型、智能检索与安全治理策略,助力构建企业级可靠记忆系统。
648 0