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双AI Agent协同实战：OpenClaw+Hermes同机部署完整指南
把两个AI Agent部署到同一台机器上，让它们一个当「研究员」，一个当「分析师」，协同干活。OpenClaw制定研究框架 → Hermes执行具体任务 → 整合结果 → 循环直到产出完整报告。
两个AI，分工明确
OpenClaw——研究总监
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 信息检索 | 列出需要调研的维度 |
| 任务拆解 | 规划搜索关键词 |
| 结构设计 | 设计报告结构 |
| 可信度评估 | 评估信息可信度 |
Hermes——数据分析师
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 数据处理 | 从网页提取结构化数据 |
| 分析可视化 | 统计分析并生成图表 |
| 内容生成 | 撰写分析段落 |
| PPT制作 | 制作演示文稿 |
协同模式
OpenClaw制定研究框架 → Hermes执行具体任务 → OpenClaw整合结果 → 循环直到产出完整报告
环境搭建：10分钟搞定
第一步：装基础环境
bash
# Python环境
conda create -n agents python=3.10
conda activate agents
# 拉代码
git clone https://github.com/OpenClaw/OpenClaw.git
git clone https://github.com/Hermes-Agent/Hermes.git第二步：分别配置
OpenClaw配置
bash
cd OpenClaw
npm install -g openclaw
openclaw setup配置文件 .openclaw.yaml：
- 模型选择
- 工作目录
- 输出格式
Hermes配置
bash
cd Hermes
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env配置 .env：
- API密钥
- 存储路径
- 日志级别
第三步：启动
bash
# 终端1：OpenClaw
conda activate agents
openclaw start
# 终端2：Hermes
conda activate agents
cd Hermes && python main.py实战案例：新能源汽车市场调研
任务分解
| 阶段 | 执行方 | 任务 |
|---|---|---|
| 1 | OpenClaw | 制定研究框架（市场规模、政策、技术路线、竞争格局） |
| 2 | Hermes | 抓取各品牌销量数据，生成表格 |
| 3 | OpenClaw | 审核数据完整性，补充遗漏点 |
| 4 | Hermes | 分析趋势，生成图表和文字说明 |
| 5 | OpenClaw | 整合为完整报告，输出PPT大纲 |
| 6 | Hermes | 根据大纲生成PPT |
效率对比
| 方式 | 耗时 |
|---|---|
| 纯手工 | 3天 |
| 单Agent | 1天 |
| 双Agent协同 | 半天 |
注意事项
资源占用
| 资源 | 建议 |
|---|---|
| 内存 | 至少16GB，两个Agent并行消耗较大 |
| CPU | 4核以上，避免卡顿 |
| 存储 | 预留50GB以上，日志和缓存会增长 |
常见问题
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 端口冲突 | 修改默认端口配置 |
| 模型限流 | 错开高峰时间或升级订阅 |
| 输出覆盖 | 每个项目使用独立工作目录 |
最后
这套方案的核心价值是让每个Agent做自己最擅长的事。OpenClaw擅长规划和整合，Hermes擅长执行和生成。组合起来，1+1>2。
