一、開篇：兩種設(shè)計哲學的碰撞

在2026年的AI Agent浪潮中，OpenClaw（昵稱"龍蝦"）和 Hermes Agent 迅速成為兩大最熱門的開源項目。兩者都是自托管、本地運行的自主AI Agent，可以通過 Telegram、Discord、WhatsApp 等聊天軟件交互，但設(shè)計理念和側(cè)重點截然不同。

OpenClaw

OpenClaw 像一個萬能工具箱，核心理念是 “The AI that actually does things” —— 能動手、集成廣、社區(qū)驅(qū)動。它的重心不在于單兵作戰(zhàn)，而是在于**“編排”**。它能把一堆Agent、各種插件、不同的模型賬號統(tǒng)統(tǒng)塞進一個控制平面里。

OpenClaw = TypeScript控制中樞 + Gateway網(wǎng)關(guān) + 多智能體路由
           ≈ AI操作系統(tǒng) / 調(diào)度中心

Hermes Agent

Hermes Agent 更像一個會自我迭代的學徒，核心理念是 “The agent that grows with you” —— 自成長、自學習、長期演化。每次成功解決問題都會自動提煉成可復用 Skill，越用越聰明。

Hermes = Python單核心智能體 + Agent Loop引擎 + 四層記憶系統(tǒng)
         ≈ 會成長的自動化員工

核心差異一句話總結(jié)

OpenClaw 是"工具"，Hermes Agent 是"隊友" —— 前者給你無限的控制權(quán)，后者給你持續(xù)的進化能力。

二、技術(shù)架構(gòu)對比

2.1 OpenClaw：Gateway-First 中心化架構(gòu)

TypeScript 全平臺控制中樞

OpenClaw 基于 Node.js 構(gòu)建，采用中心化網(wǎng)關(guān)（Gateway）架構(gòu)。所有模塊圍繞 Gateway 流轉(zhuǎn)，形成一個強大的控制平面。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    OpenClaw Gateway                             │
│                    Port 18789 (WebSocket RPC)                   │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    Gateway Daemon                          │  │
│  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │  │
│  │  │  Multi-Agent Workspaces (.openclaw/agents/{agent}/) │  │  │
│  │  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │  │
│  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │  │
│  │  │  Plugin Layer (consciousness, liberation, etc.)    │  │  │
│  │  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │  │
│  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │  │
│  │  │  Skills Layer (triad consensus, thought-loop, etc.)│  │  │
│  │  └─────────────────────────────────────────────────────┘  │  │
│  └───────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    LiteLLM Gateway (Port 4000)                  │
│                    模型路由與負載均衡                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Model Providers (Claude/GPT/Qwen/本地模型)          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Gateway 統(tǒng)一管理會話、路由、工具執(zhí)行

核心職責：

• 消息標準化：將各渠道格式統(tǒng)一
• 會話路由：分發(fā)到對應(yīng) Agent
• 技能調(diào)度：加載、執(zhí)行、卸載 Skills
• 安全認證：Token 認證、權(quán)限過濾
• 狀態(tài)維護：會話狀態(tài)、記憶同步

多智能體路由能力

OpenClaw 支持原生多智能體路由，每個 Agent 擁有獨立工作區(qū)：

~/.openclaw/agents/{agent}/
├── SOUL.md           # 核心人格定義
├── IDENTITY.md       # 個性矩陣、行為特征
├── AGENTS.md         # 操作指南
├── USER.md           # 用戶上下文
├── TOOLS.md          # 工具使用筆記
├── MEMORY.md         # 長期記憶
├── session.jsonl     # 會話數(shù)據(jù)
└── config.json       # Agent配置

Agent 循環(huán)執(zhí)行流程

用戶發(fā)送指令
      ↓
網(wǎng)關(guān)加載上下文（SOUL + 記憶 + 技能清單）
      ↓
LLM 意圖解析 & 任務(wù)規(guī)劃
      ↓
網(wǎng)關(guān)執(zhí)行技能（權(quán)限校驗 → 沙箱隔離 → 執(zhí)行）
      ↓
執(zhí)行結(jié)果反饋給 LLM
      ↓
任務(wù)完成？ ──是──→ 生成最終結(jié)果，更新記憶
      │
      否
      ↓
LLM 調(diào)整規(guī)劃，觸發(fā)新一輪循環(huán)（默認最大20次）

2.2 Hermes：Agent-Loop-First 自進化架構(gòu)

Python 輕量智能體

Hermes Agent 的核心邏輯非常清晰 —— 一個核心 Agent 帶著任務(wù)跑，通過循環(huán)（Loop）和程序化記憶來辦事。代碼主干寫得明明白白，讀起來一點不費勁。

Hermes Agent 架構(gòu) = Agent Loop 引擎 + 同步編排 + Cron調(diào)度器
                  + 工具運行時 + ACP協(xié)議

Agent Loop 為核心引擎

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Hermes Agent Loop                             │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  [1] Execute Task ──→ [2] Evaluate Outcome ──→ [3] Learn │  │
│  │         ↑                                            │     │  │
│  │         └────────────────[Loop]────────────────────┘     │  │
│  └───────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                              │                                   │
│  ┌───────────────┬──────────┴──────────┬────────────────┐     │
│  │ Session Memory │ Task Memory         │ Skills (Auto)   │     │
│  │ (當前會話)     │ (跨會話項目級)        │ (程序性知識)     │     │
│  └───────────────┴──────────────────────┴────────────────┘     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

"執(zhí)行-學習-改進"閉環(huán)

自我進化是 Hermes 的核心殺手锏：

1. 任務(wù)執(zhí)行：使用 40+ 內(nèi)置工具完成用戶任務(wù)
2. 結(jié)果評估：通過顯式反饋和隱式接受信號評估結(jié)果
3. 技能生成：成功模式自動抽象為可復用 Skill
4. 持續(xù)優(yōu)化：技能在后續(xù)使用中自動優(yōu)化

成功完成任務(wù) ──→ 自動封裝成 Skill
踩坑報錯 ────→ 自動 Patch 修復
用戶糾正 ────→ 自動更新工作流

2.3 架構(gòu)差異對比表

三、記憶系統(tǒng)對比（重點）

這是兩者最核心的差異點，也是決定長期使用體驗的關(guān)鍵。

3.1 OpenClaw 記憶系統(tǒng)

Markdown 文件存儲

OpenClaw 使用純文本 Markdown 文件存儲記憶，位于 ~/.openclaw/agents/{agent}/ 目錄下：

記憶文件類型：
├── MEMORY.md        # 長期記憶（append-only）
├── USER.md          # 用戶偏好信息
├── HEARTBEAT.md     # 心跳/定時任務(wù)
└── memory/YYYY-MM-DD.md  # 每日日志

SQLite 持久化

會話數(shù)據(jù)存儲在 JSONL 文件中：

~/.openclaw/agents/{agent}/session.jsonl

每條記錄格式：

{"timestamp": 1711843200000, "role": "user", "content": "Hello!", "sessionId": "sess-123"}
{"timestamp": 1711843201000, "role": "assistant", "content": "Hi there!", "sessionId": "sess-123"}

多平臺隔離問題

OpenClaw 支持 50+ 消息平臺，但不同平臺之間的記憶共享存在一定復雜性：

• DM 對話：共享完整記憶
• 群組對話：默認隔離，不讀取長期記憶
• 每個群組獨立 session

"夢境鞏固"機制

當會話 Token 接近上限時（約4000），Agent 會靜默將關(guān)鍵信息寫入長期記憶，壓縮上下文避免溢出。這是 OpenClaw 的特色設(shè)計。

3.2 Hermes 四層記憶架構(gòu)

Hermes 擁有更復雜的四層記憶系統(tǒng)，被認為是目前最成熟的 Agent 記憶方案。

第一層：工作記憶（當前會話）

# 會話結(jié)構(gòu)
[
  [0] Default agent identity
  [1] Tool-aware behavior guidance
  [2] Honcho integration block (optional)
  [3] Optional system message
  [4] Frozen MEMORY.md snapshot     # 凍結(jié)快照
  [5] Frozen USER.md snapshot       # 凍結(jié)快照
  [6] Skills index
  [7] Context files (AGENTS.md, SOUL.md...)
  [8] Date/time + platform hints
  [9] Conversation history
  [10] Current user message
]

凍結(jié)快照設(shè)計：

• 記憶內(nèi)容在會話開始時作為凍結(jié)快照注入
• 支持 LLM 提供商（如 Anthropic）的 KV 緩存
• 會話內(nèi)不會出現(xiàn)記憶"變化"導致的上下文混亂

第二層：任務(wù)記憶（跨會話項目級）

SQLite + FTS5 全文檢索：

~/.hermes/state.db (SQLite, WAL mode)
├── sessions              # 會話元數(shù)據(jù)
├── messages              # 完整消息歷史
├── messages_fts           # FTS5全文檢索索引
└── schema_version        # 遷移狀態(tài)

FTS5 搜索語法：

-- 關(guān)鍵詞搜索
docker deployment
-- 精確短語
"exact phrase"
-- 布爾搜索
docker OR kubernetes
python NOT java
-- 前綴匹配
deploy*

會話檢索管道：

FTS5搜索 → 按會話分組 → 解析父子關(guān)系 → 加載匹配會話
→ 截取相關(guān)片段 → 用廉價模型摘要 → 返回聚焦摘要

第三層：技能記憶（程序性知識）

Skills 存儲在 ~/.hermes/skills/ 目錄下，遵循 agentskills.io 標準：

# skill.md 示例結(jié)構(gòu)
name: python_test_generation
description: 為Python項目生成pytest測試
trigger: "需要生成測試" OR "寫單元測試"
steps:
  - 分析項目結(jié)構(gòu)
  - 識別測試模式
  - 生成測試用例
tags: [python, testing, pytest]

自我進化機制：

• 每完成15個任務(wù)觸發(fā)一次技能優(yōu)化
• 初始 bug 率約12%，使用3次后自動優(yōu)化至3%以下

第四層：用戶畫像（永久偏好）

MEMORY.md (2200字符上限)：

# Agent Memory
## 用戶偏好
- 喜歡簡潔回答，不需要冗余解釋
- 代碼示例優(yōu)先使用Python
- 時區(qū)：Asia/Shanghai
## 項目信息
- 當前項目：new-api（Go + React）
- 數(shù)據(jù)庫：SQLite（開發(fā)）/ PostgreSQL（生產(chǎn)）

USER.md (1375字符上限)：

# User Profile
## 基本信息
- 職業(yè)：全棧開發(fā)者
- 技術(shù)棧：Go, Python, React, TypeScript
- 工作語言：中文（首選）/ 英文
## 工作習慣
- 早上處理復雜任務(wù)，下午做代碼審查
- 喜歡TDD（測試驅(qū)動開發(fā)）

FTS5 全文檢索 + LLM 智能摘要

會話搜索功能：

用戶："搜索我們之前討論過的PostgreSQL遷移內(nèi)容"
      "查找上周關(guān)于API設(shè)計的對話"

命令行檢索：

# 搜索歷史會話
hermes sessions browse --search "PostgreSQL"
# 導出相關(guān)會話
hermes sessions export --search "API設(shè)計" --format jsonl

容量控制設(shè)計（防膨脹）

自動壓力管理：

記憶壓縮前 Flush：

長會話 → 識別值得保留的信息 → 寫入MEMORY.md/USER.md
→ 壓縮舊對話 → 重建提示 → 繼續(xù)以更小上下文運行

MEMORY_SPEC 類型化存儲 (v0.7.0+):

C[db.id]: UUID mndtry, nvr autoincrement    ← 約束
D[auth]: JWT 7d refresh 6d                  ← 決策
V[srv.prod]: api.example.com:3005           ← 值
?[deploy]: rolling or blue-green?           ← 未知
?[auth]: deployed to prod                   ← 完成
~[db.id]: old autoincrement scheme          ← 已廢棄

3.3 記憶系統(tǒng)對比表

四、技能系統(tǒng)對比

4.1 OpenClaw：人工驅(qū)動

ClawHub 技能市場（3萬+技能）

技能來源：社區(qū)貢獻 + 用戶手動創(chuàng)建
生態(tài)規(guī)模：34.5萬GitHub星標，ClawHub 3萬+技能

SKILL.md 手動編寫

技能定義示例：

# SKILL.md
name: excel_processor
description: 處理Excel文件的技能
tools:
  - python_script
trigger_conditions:
  - "處理Excel"
  - "分析表格數(shù)據(jù)"
steps:
  - 讀取Excel文件
  - 數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換
  - 生成分析報告

優(yōu)缺點分析

4.2 Hermes：自進化驅(qū)動

自動技能生成機制

任務(wù)完成 → 自動評估新穎性 → 提煉解決邏輯 → 寫入skill.md → 入庫檢索
每15個任務(wù) → 觸發(fā)一次技能優(yōu)化

關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

• 單技能平均生成耗時：1.2分鐘
• 初始 bug 率：約12%
• 使用3次后自動優(yōu)化至：3%以下

技能自我優(yōu)化

Hermes 官方明確：“Skills are the agent’s procedural memory” —— 它會越用越聰明，越用越貼合工作流。

skills 目錄結(jié)構(gòu)

~/.hermes/skills/
├── skill-001.md
├── skill-002.md
├── custom-skills/
│   └── my-skill.md
└── .index  # 技能索引

agentskills.io 開放標準

Hermes 遵循 agentskills.io 開放標準，技能可與其他平臺共享：

• 兼容 ClawHub
• 兼容 LobeHub
• 支持導入/導出

4.3 技能系統(tǒng)對比表

五、MCP 集成對比

5.1 OpenClaw：插件式集成

openclaw-mcp-plugin

接入流程：

# 1. 安裝插件
openclaw plugin install mcp
# 2. 配置MCP服務(wù)器
# 在 openclaw.json 中添加
{
  "mcp": {
    "servers": [
      {
        "name": "filesystem",
        "command": "npx",
        "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/dir"]
      }
    ]
  }
}
# 3. 重啟Agent
openclaw restart

提供動作：

• mcp.list - 發(fā)現(xiàn)可用工具
• mcp.call - 執(zhí)行MCP工具

接入周期：約30分鐘/服務(wù)

5.2 Hermes：原生深度融合

FastMCP 內(nèi)置模塊

Hermes 內(nèi)置 FastMCP 支持，集成更深度：

# config.yaml
mcp:
  servers:
    - name: my-server
      command: npx
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "~/documents"]

一鍵接入命令

# 配置多平臺網(wǎng)關(guān)
hermes gateway telegram --token BOT_TOKEN
hermes gateway discord --token DISCORD_TOKEN
hermes gateway slack --webhook SLACK_WEBHOOK
# 上下文自動跨平臺同步

5.3 MCP 集成對比表

六、遷移方案：從 OpenClaw 到 Hermes

6.1 Hermes 遷移工具

hermes claw migrate命令詳解

官方遷移命令：

# 預(yù)覽遷移內(nèi)容
hermes claw migrate --dry-run
# 執(zhí)行完整遷移
hermes claw migrate
# 指定預(yù)設(shè)遷移
hermes claw migrate --preset full --overwrite
# 遷移后清理
hermes claw cleanup
hermes claw cleanup --dry-run  # 預(yù)覽

可遷移內(nèi)容：

openclaw-to-hermes 第三方工具

更完善的遷移工具：

# 安裝
pip install openclaw-to-hermes
# 或
pipx install openclaw-to-hermes
# 預(yù)覽
oc2hermes --dry-run
# 執(zhí)行遷移
oc2hermes
# 遷移特定Agent
oc2hermes --agent quant
# 跳過自動啟動
oc2hermes --no-start

第三方工具解決的問題：

• 正確處理 dict 類型模型配置
• 正確生成嵌套格式 auth.json
• 遷移工作區(qū)文件（SOUL.md、MEMORY.md）
• 處理 /etc/openclaw-tenants/{user}.env 系統(tǒng)環(huán)境變量

6.2 遷移步驟

1. 導出 OpenClaw 配置

# 備份當前配置
cp -r ~/.openclaw ~/.openclaw.backup
# 導出Agent列表
openclaw agent list > agents.txt

2. 執(zhí)行遷移命令

# 使用官方工具
hermes claw migrate --preset full
# 或使用第三方工具（推薦）
oc2hermes

3. 驗證遷移結(jié)果

# 檢查配置文件
cat ~/.hermes/config.yaml
# 檢查記憶文件
cat ~/.hermes/memories/MEMORY.md
cat ~/.hermes/memories/USER.md
# 驗證憑證
hermes status
# 測試運行
hermes run "你好，測試一下"

4. 手動調(diào)整差異項

6.3 遷移注意事項

1. 備份優(yōu)先：遷移前務(wù)必完整備份原配置
2. 分步執(zhí)行：建議先用 --dry-run 預(yù)覽
3. 憑證驗證：遷移后檢查所有 API keys 和 tokens
4. OAuth重認證：過期的 OAuth 令牌需要設(shè)備碼重新認證
5. Telegram配對：可能需要重新執(zhí)行配對流程
6. 技能轉(zhuǎn)換：OpenClaw Skills 需手動適配 Hermes 格式
7. 狀態(tài)清理：運行 hermes claw cleanup 防止狀態(tài)混淆

七、共存使用方案

7.1 場景分工

推薦組合：

OpenClaw 負責：廣度 + 日?，嵤拢ǘ郔M接入、即時響應(yīng)）
Hermes 負責：深度 + 核心工作流（編程、研究、長期項目）

7.2 技能共享

將 Hermes 自動生成的技能導入 OpenClaw

# 1. 導出Hermes技能
cp -r ~/.hermes/skills/* ~/clawd/skills/
# 2. 為OpenClaw格式添加SKILL.md頭部
cat > ~/clawd/skills/my-skill/SKILL.md << EOF
name: my-skill
description: 從Hermes遷移的技能
tools:
  - read_file
  - bash
trigger_conditions:
  - "觸發(fā)關(guān)鍵詞"
steps:
  - 步驟1
  - 步驟2
EOF
# 3. 在OpenClaw中注冊
openclaw skill install ~/clawd/skills/my-skill

將 ClawHub 技能適配 Hermes

# 1. 從ClawHub安裝OpenClaw技能
openclaw skill install excel-processor
# 2. 轉(zhuǎn)換為Hermes格式
mkdir -p ~/.hermes/skills/custom
cp ~/clawd/skills/excel-processor/* ~/.hermes/skills/custom/
# 3. 調(diào)整為agentskills.io格式
# 修改描述和觸發(fā)條件為自然語言格式

7.3 數(shù)據(jù)同步

記憶系統(tǒng)打通方案

方案1：定期導出導入

# Hermes導出
hermes sessions export --format jsonl > ~/sync/hermes-memory.jsonl
# OpenClaw導入
# 手動編輯 MEMORY.md

方案2：共享網(wǎng)絡(luò)存儲

# OpenClaw配置
memory:
  path: /shared/hermes/memory/
# Hermes配置
memory:
  provider: file
  path: /shared/hermes/memory/

方案3：Honcho跨Agent共享

# config.yaml
memory:
  provider: honcho
  honcho:
    api_key: ${HONCHO_API_KEY}
    profile_scope: true  # 跨智能體共享

配置文件共享

/shared/config/
├── .env                    # 共享環(huán)境變量
├── api-keys.json           # API密鑰
└── common-settings.yaml     # 通用設(shè)置

7.4 共存架構(gòu)示例

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       共存部署架構(gòu)                               │
│                                                                  │
│  ┌─────────────────┐              ┌─────────────────┐          │
│  │   OpenClaw      │              │   Hermes Agent  │          │
│  │   (Port 18789)  │              │   (Port 8000)   │          │
│  │                 │              │                 │          │
│  │  • 多IM接入     │              │  • 自進化       │          │
│  │  • 團隊協(xié)作     │   技能共享   │  • 深度記憶     │          │
│  │  • 快速響應(yīng)     │?────────────?│  • 復雜任務(wù)     │          │
│  │                 │              │                 │          │
│  └────────┬────────┘              └────────┬────────┘          │
│           │                                  │                  │
│           │         ┌──────────────┐         │                  │
│           └────────?│  共享存儲     │?────────┘                  │
│                     │  ~/.shared/   │                            │
│                     │  - skills/    │                            │
│                     │  - memory/    │                            │
│                     │  - .env       │                            │
│                     └──────────────┘                            │
│                                                                  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                      用戶體驗                             │  │
│  │  Telegram群A → OpenClaw（日常問答、多平臺消息）           │  │
│  │  Telegram群B → Hermes（項目開發(fā)、深度分析）              │  │
│  │  Discord    → OpenClaw（團隊協(xié)作）                        │  │
│  │  CLI        → Hermes（代碼助手）                           │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

八、選型決策樹

個人用戶 vs 團隊用戶

需要AI Agent?
    │
    ├─ 個人使用 ──────────────────────────────────────┐
    │   │                                              │
    │   ├─ 長期使用、越用越聰明 ──→ Hermes Agent       │
    │   │   (深度記憶、自進化)                          │
    │   │                                              │
    │   └─ 短期嘗鮮、快速落地 ──→ OpenClaw            │
    │       (生態(tài)成熟、插件豐富)                        │
    │                                                      │
    └─ 團隊使用 ──────────────────────────────────────│
        │                                                │
        ├─ 多IM平臺接入 ────→ OpenClaw                 │
        │   (50+平臺支持、企業(yè)級)                        │
        │                                                │
        └─ 多智能體協(xié)作 ────→ OpenClaw                  │
            (多Agent路由、團隊協(xié)作)                      │

短期使用 vs 長期使用

快速落地 vs 持續(xù)進化

數(shù)據(jù)安全要求

九、總結(jié)與展望

兩者的核心優(yōu)勢與適用場景

2026年 AI Agent 發(fā)展趨勢

從"工具"到"伙伴"的轉(zhuǎn)變

• Hermes 代表了 AI Agent 的進化方向
• 自我學習和持續(xù)優(yōu)化將成為標配

記憶系統(tǒng)的成熟

• 多層記憶架構(gòu)將成標準
• SQLite + FTS5 方案值得關(guān)注

生態(tài)整合加速

• 技能跨平臺共享（agentskills.io）
• MCP 協(xié)議統(tǒng)一工具生態(tài)

安全與隱私并重

• 本地部署仍是主流
• 沙箱和隔離技術(shù)持續(xù)改進

對用戶的建議

選擇 OpenClaw，如果：

• ? 需要連接大量聊天 App 和外部服務(wù)
• ? 喜歡豐富的現(xiàn)成 Skills，想快速實現(xiàn)各種自動化
• ? 接受社區(qū)驅(qū)動的"熱鬧"風格
• ? 想搭建多 Agent 協(xié)作系統(tǒng)
• ? 追求企業(yè)級穩(wěn)定性和多平臺覆蓋

選擇 Hermes Agent，如果：

• ? 希望 Agent “越用越懂你”，專注長期個人成長
• ? 主要做編碼、研究、復雜重復工作流
• ? 追求更穩(wěn)定、更自主的體驗
• ? 喜歡"自我迭代"的科幻感
• ? 技術(shù)團隊具備 AI 開發(fā)能力

兩者結(jié)合使用（最佳實踐）：

OpenClaw  = 廣度 + 日?，嵤?+ 多平臺入口
Hermes    = 深度 + 核心價值 + 自我進化
──────────────────────────
= 完美的 AI Agent 體驗

到此這篇關(guān)于OpenClaw vs Hermes Agent:2026年AI智能體雙雄深度對比的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenClaw與Hermes Agent對比內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持腳本之家！

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