AI Agent 一旦从“会聊天”走向“会动手”，最大的问题就不再是模型够不够聪明，而是它在哪里动手、能碰什么、出错后谁来收拾。本文结合 OpenClaw 小龙虾近期暴露的 prompt injection、token/credential 暴露、工具权限和本地网关风险，聊聊为什么 Agent 需要一个隔离、持久、可编程的 Sandbox，以及如何用 Sandbox CRD、Template、Claim、WarmPool、KSA/RBAC 和 NetworkPolicy 搭出第一版。

Hermes Agent 有趣的地方，不只是能聊天、能跑工具，而是把 memory、skills、gateway、scheduler 和 provider routing 放进一个长期运行的个人 agent。这篇文章基于 2026-04-25 查阅的官方资料，聊聊 Hermes Agent 的定位、它和 OpenClaw 的比较，以及接入 Feishu/Lark、DeepSeek 与 OpenAI-compatible API 的实践清单。

很多人觉得 OpenClaw 这类 AI Agent 用久了会“自我进化”。真相没那么玄：多数时候，不是模型偷偷变聪明了，而是记忆、偏好画像、工具调用、反馈回路和工作流沉淀一起把它越养越顺手。