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抡锤者

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Openclaw與Hermes的一個小比較

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI Agent
22 帖子 7 发布者 200 浏览
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  • 王一民王 王一民

    用的是最新出的windows native版本?目前这个版本还在early beta,所以肯定会有这样那样的问题。
    从这个报错信息来看,应该是他这个安装脚本写的就有语法错误。多了逗号。

    btw:基本上所有hermes生态相关的东西,都跟linux强相关,所以目前来看,研究他的windows安装脚本,弊大于利。
    当然,如果楼主还是想继续的话,可以手动编辑一下这个脚本,删掉上面报错的两行逗号,就类似这样:

    [string]$Branch = "main"

    [string]$HermesHome = "$env:LOCALAPPDATA\hermes"

    然后再试试。

    Henry ChiuH 离线
    Henry ChiuH 离线
    Henry Chiu
    编写于 最后由 Henry Chiu 编辑
    #10

    @王一民 謝謝, 我會嘗試轉linux的.

    我是宜接用irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex來安裝, 所以我不知道問題是什麼.

    王一民王 1 条回复 最后回复
    0
    • Henry ChiuH Henry Chiu

      @王一民 謝謝, 我會嘗試轉linux的.

      我是宜接用irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex來安裝, 所以我不知道問題是什麼.

      王一民王 离线
      王一民王 离线
      王一民
      编写于 最后由 编辑
      #11

      @Henry-Chiu 如果是windows环境的话,wsl2是一个非常便于上手的选择。而且wsl2环境和windows环境的文件等可以灵活共享。

      不用担心命令行环境的问题,只要按照wsl2的教程一步步来,是没有任何门槛的。
      so,why not

      如果遇到什么困惑的问题,或者和hermes官方wsl教程有不一致的地方,可以问问openAI的思考模式或者deepseek的专家模式试试看。
      就直接把错误,或者屏幕上的信息复制给他就好。openAI更方便,直接截图都可以。

      虚心交流,一起进步

      Henry ChiuH 1 条回复 最后回复
      1
      • 王一民王 王一民

        @Henry-Chiu 如果是windows环境的话,wsl2是一个非常便于上手的选择。而且wsl2环境和windows环境的文件等可以灵活共享。

        不用担心命令行环境的问题,只要按照wsl2的教程一步步来,是没有任何门槛的。
        so,why not

        如果遇到什么困惑的问题,或者和hermes官方wsl教程有不一致的地方,可以问问openAI的思考模式或者deepseek的专家模式试试看。
        就直接把错误,或者屏幕上的信息复制给他就好。openAI更方便,直接截图都可以。

        Henry ChiuH 离线
        Henry ChiuH 离线
        Henry Chiu
        编写于 最后由 编辑
        #12

        @王一民 謝謝, 我已裝wsl2+hermes了, 但有個小白問題, 我的是4090d 24GB, 用ollama本地部署, 爬文後理解應該是用Qwen3.6-27B最好, 我現在是跑qwen3.6:27b-q4_K_M, 但我用ollama ps檢查發現這模型是44gb, 有一半跑到CPU上, 不是就17GB可以fully offload到GPU嗎?還是我選錯模型/設定?

        王一民王 1 条回复 最后回复
        0
        • Henry ChiuH Henry Chiu

          @王一民 謝謝, 我已裝wsl2+hermes了, 但有個小白問題, 我的是4090d 24GB, 用ollama本地部署, 爬文後理解應該是用Qwen3.6-27B最好, 我現在是跑qwen3.6:27b-q4_K_M, 但我用ollama ps檢查發現這模型是44gb, 有一半跑到CPU上, 不是就17GB可以fully offload到GPU嗎?還是我選錯模型/設定?

          王一民王 离线
          王一民王 离线
          王一民
          编写于 最后由 编辑
          #13

          @Henry-Chiu 主要关注下上下文窗口和kv量化的配置。

          ollama这个工具我很长时间不用了,目前主要以llama.cpp为主。
          个人实测,在llama.cpp下,开满了256K的话,Q4_K_M,VRAM占用应该是28GB左右。

          使用参数如下:
          --ctx-size 262144
          --flash-attn on
          --cache-type-k q8_0
          --cache-type-v q8_0
          --temp 0.6
          --top-p 0.95
          --top-k 20 \

          虚心交流,一起进步

          Henry ChiuH 1 条回复 最后回复
          1
          • 王一民王 王一民

            @Henry-Chiu 主要关注下上下文窗口和kv量化的配置。

            ollama这个工具我很长时间不用了,目前主要以llama.cpp为主。
            个人实测,在llama.cpp下,开满了256K的话,Q4_K_M,VRAM占用应该是28GB左右。

            使用参数如下:
            --ctx-size 262144
            --flash-attn on
            --cache-type-k q8_0
            --cache-type-v q8_0
            --temp 0.6
            --top-p 0.95
            --top-k 20 \

            Henry ChiuH 离线
            Henry ChiuH 离线
            Henry Chiu
            编写于 最后由 Henry Chiu 编辑
            #14

            @王一民 謝謝. 我會再研究下, 這是Hermes自已調整的, 應該還好吧?還是有很大提升空間?
            很棒的改进!让我总结一下当前的性能分析结果:

            🚀 Ollama 性能分析 & 优化报告
            
            📊 性能对比 (27B 参数量,RTX 4090 D, WSL2)
            
            | 指标        | 优化前     | 优化后    | 提升  |
            |-------------|------------|-----------|-------|
            | 生成速度    | 20.2 tok/s | 42 tok/s  | +108% |
            | Prompt 解析 | 120 tok/s  | 289 tok/s | +141% |
            
            Vittoria VelosoV 1 条回复 最后回复
            0
            • 王一民王 离线
              王一民王 离线
              王一民
              编写于 最后由 编辑
              #15

              这个输入(prefill)速度还是不对,290t/s太慢了,参考https://api-inference.huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B-FP8/discussions/11

              这个帖子,他的prefill速度能到4000,虽然他是48GB的魔改版,但是也不会有这么大的差异。

              虚心交流,一起进步

              Henry ChiuH 1 条回复 最后回复
              1
              • 王一民王 王一民

                这个输入(prefill)速度还是不对,290t/s太慢了,参考https://api-inference.huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B-FP8/discussions/11

                这个帖子,他的prefill速度能到4000,虽然他是48GB的魔改版,但是也不会有这么大的差异。

                Henry ChiuH 离线
                Henry ChiuH 离线
                Henry Chiu
                编写于 最后由 编辑
                #16

                @王一民 謝謝, 真的差太遠😱 如何調整對我來說真是有點不知從何入手.....

                王一民王 1 条回复 最后回复
                0
                • Henry ChiuH Henry Chiu

                  @王一民 謝謝, 真的差太遠😱 如何調整對我來說真是有點不知從何入手.....

                  王一民王 离线
                  王一民王 离线
                  王一民
                  编写于 最后由 编辑
                  #17

                  @Henry-Chiu 我个人的经验是,如果不知道该从何入手,最好的方式就是抄作业,先用一个大神的环境先跑起来,然后使用的过程中再根据自己的实际情况再逐步微调。这样相对而言成功率高一些,仅供参考。

                  具体可以直接让chatGPT推荐一下操作步骤,或者在本论坛,reddit的localLLM找下看看。

                  虚心交流,一起进步

                  1 条回复 最后回复
                  1
                  • 王一民王 离线
                    王一民王 离线
                    王一民
                    编写于 最后由 编辑
                    #18

                    另外,部署localLLM尽量不要用Agent工具一口气自动部署,这个东西有很多参数,会共同影响结果,最好是遵循AI、大神分享的建议,然后自己手动操作。这样最起码能知道变量有哪些。

                    让AI自动化操作之后,出问题,或者模型的表现不理想,其实想调整时很难的,因为你没有概念,很难表述清楚你到底要什么。

                    虚心交流,一起进步

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • terryT terry

                      Hermes比openclaw强,这是大多数人的共识,你配置不好大概率是自己的问题。

                      Vittoria VelosoV 离线
                      Vittoria VelosoV 离线
                      Vittoria Veloso
                      编写于 最后由 编辑
                      #19

                      @terry 确实,比小龙虾强,但问题是太好使了,白嫖的积分快用光了。

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • Henry ChiuH Henry Chiu

                        @王一民 謝謝. 我會再研究下, 這是Hermes自已調整的, 應該還好吧?還是有很大提升空間?
                        很棒的改进!让我总结一下当前的性能分析结果:

                        🚀 Ollama 性能分析 & 优化报告
                        
                        📊 性能对比 (27B 参数量,RTX 4090 D, WSL2)
                        
                        | 指标        | 优化前     | 优化后    | 提升  |
                        |-------------|------------|-----------|-------|
                        | 生成速度    | 20.2 tok/s | 42 tok/s  | +108% |
                        | Prompt 解析 | 120 tok/s  | 289 tok/s | +141% |
                        
                        Vittoria VelosoV 离线
                        Vittoria VelosoV 离线
                        Vittoria Veloso
                        编写于 最后由 编辑
                        #20

                        @Henry-Chiu 我对ollama有意见,我记得我之前玩龙虾的时候用的ollama第一个很简单的问题用了5分钟以上才回答

                        terryT 1 条回复 最后回复
                        0
                        • Vittoria VelosoV Vittoria Veloso

                          @Henry-Chiu 我对ollama有意见,我记得我之前玩龙虾的时候用的ollama第一个很简单的问题用了5分钟以上才回答

                          terryT 离线
                          terryT 离线
                          terry
                          编写于 最后由 编辑
                          #21

                          @Vittoria-Veloso ollama在龙虾刚出来的时候,prefill性能和智障一样,它长期都是给小白做的,很多优化是负优化,现在应该不错了。

                          1 条回复 最后回复
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                          • Henry Chiu 0H 离线
                            Henry Chiu 0H 离线
                            Henry Chiu 0
                            编写于 最后由 编辑
                            #22

                            我已經轉用ubuntu desktop, 確實感覺比較絲滑, Hermes agent表現確實比openclaw好, 暫時沒有各種惱人的報錯, 也沒有想要用回openclaw, 但我也只是日常用途, 沒有大佬們複雜, 唯獨配置llama.cpp現階段對我來說有點太複雜, 沒法往極致效能走, 我是在用Lemonade server, 較易入手, 速度上也夠用.

                            1 条回复 最后回复
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