Rose、Ada 與 Vi 各自擅長什麼
realvco 在 Rose 的容器（OC-1）預先裝好 OpenClaw、在 Ada（HM-2）跟 Vi（HM-3）的容器預先裝好 Hermes-Agent；三個容器外面再包一層 realvco 特製的管理系統與介面（admin-panel），安裝、設定、升級這些底層的事你都不用碰。
這兩套 AI agent 軟體各自擅長的事不同：
- OpenClaw（Rose）— 深度推理、跨工具串連、品牌語氣
- Hermes-Agent（Ada / Vi）— 反應快、成本低、通訊平台廣、技能庫自動維護
下面說明 Rose、Ada 與 Vi 分別適合處理什麼。
一句話差別
OpenClaw 像資深顧問，想得深、答得準，但每次開口比較貴、比較慢。
Hermes 像高效率的客服，反應快、便宜，適合接大量重複性高的問題。
完整對照表
| 維度 | OpenClaw（Rose） | Hermes-Agent（Ada / Vi） |
|---|---|---|
| 預裝軟體 | OpenClaw（基於 Claude Agent SDK） | 開源 Hermes-Agent |
| 推理深度 | 深度推理強 | 一般推理夠用 |
| 回應速度 | 中 | 快 |
| Token 成本 | 中-高 | 低 |
| 跨工具串連 | 強（多工具一次完成） | 中 |
| 通訊平台廣度 | 多 | 最廣（22 個平台） |
| 技能庫維護 | 手動 | 自動策展（Curator） |
| 中文能力 | 強 | 中-強 |
| 英文能力 | 強 | 強 |
| 適合任務 | 深度推理、長對話、跨工具、品牌語氣 | 高量場景、平台廣度、成本效率、英文場景 |
| 預設模型 | 4 款 + 別名（gm / ds / hk / gf） — 詳見 | 依夥伴實際模型為準，詳見模型清單 |
Rose 預裝 OpenClaw、Ada / Vi 預裝 Hermes-Agent，都由 realvco 管理層統一控管。OpenClaw 深度推理與跨工具強，Hermes-Agent 平台廣且成本低；下面分別說明各自適合處理的工作。
Hermes 近期帶來的新賣點（更新到 v0.14.0）
Ada / Vi 預裝的 Hermes-Agent 持續更新，讓 Hermes-Agent 在「成本低、速度快」之外多了幾項客戶看得到的實用整合（realvco 已自動幫你升級到位；下面以 Vi 為主要範例，Ada 同樣享有這些能力）：
1. 越用越聰明：自動策展（Curator）
Hermes 會自己照顧自己的「技能庫」 — 預設每 7 天背景跑一次：
- 評分自己學過的技能哪些好用、哪些沒人用
- 把功能重複的合併
- 把長期沒用到的清掉
客戶感知：你不用手動整理 Vi 的設定，它會自己越用越精煉。
2. 22 個通訊平台（含 Microsoft Teams、Google Chat、LINE）
Vi 可接的通訊平台一路擴增到 22 個，v0.12 之後陸續新增：
- Microsoft Teams — 企業客戶內部協作首選
- 騰訊元寶（Yuanbao） — 服務中華區（中國大陸 / 港澳）客戶的協作平台
- Google Chat — Google Workspace 企業客戶內部協作（v0.13 新增）
- LINE — 台灣 / 日韓最普及的通訊軟體，做這些市場的客戶特別有感（v0.14 新增）
- SimpleX Chat — 強隱私、去中心化通訊（v0.14 新增）
接法看 通訊平台 — Microsoft Teams 和 騰訊元寶；其餘平台都在 平台連線設定 連得到。
3. Spotify 原生整合
Vi 可以直接幫你控制 Spotify — 7 個內建工具：
- 播放／暫停／下一首
- 搜尋歌曲、藝人、專輯
- 加入播放佇列
- 切換播放裝置（手機 / 電腦 / 喇叭）
- 管理播放清單
第一次設定時會跑互動精靈，登入 Spotify 帳號後就能用。
4. Google Meet 整合
Vi 可以加入 Google Meet 會議，做四件事：
- 加入會議（不用你拉它進來）
- 即時轉錄（會議文字稿）
- 自動發言（你授權後它能代替你說話）
- 會後 follow-up（整理重點 + 待辦清單）
適合用在內部會議助理、業務會議跟進、培訓記錄等場景。
5. 冷啟動快 57%
開 Vi 進入互動模式比舊版快一倍多。從 admin panel 內建的網頁終端機（web terminal）進 Vi 時感受最明顯。
6. 終端機（TUI）大升級
從 admin panel → hm-3 容器 → 終端機按鈕進去，可以體驗：
- 數學公式漂亮顯示（LaTeX 渲染，例如積分符號、分數）
/resume切歷史對話（方向鍵選 + 按d刪除）/reload重讀環境變數（改了 .env 不用退出）- 滑鼠滾輪滾動（直接捲 TUI 內容）
- 自動接上次對話（開 TUI 自動接上次聊到哪）
完整教學：從網頁終端機進 Vi 的 TUI。
Breaking-ish：v0.12 開始 secret redaction 預設關（過去預設開）。這代表你的 log 可能會出現原本被遮蔽的 secret-like 字串（API key、token 樣式的字）— 提醒：不要把 log 直接分享給外人。
Rose 適合處理什麼
下面這些需求，交給 Rose（OpenClaw）會比較順：
- 複雜推理：客戶來問退貨政策，但訂單狀態、會員等級、促銷活動互相影響，得綜合判斷
- 跨工具：一句話裡同時要查資料庫、發 LINE、寫進 Notion
- 長對話：客戶來來回回問了 8 次，前面講過的事都要記得
- 品牌語氣：客服回應要符合公司 tone & manner，每句話都要打磨
- 深度文案：寫廣告稿、產品介紹、社群貼文，需要真的「想清楚再寫」
- 系統管理：要寫腳本、跑系統指令、處理主機檔案（Rose 預設有 Host Root）
如果你做的是電商客服需要深度判斷、知識服務、顧問業務、教育訓練的深度部分，讓 Rose 接手就對了。
Ada 與 Vi 適合處理什麼
Ada 跟 Vi 都預裝 Hermes-Agent，下面這些需求交給她們會比較合適：
- 量大、問題重複：每天幾千條 FAQ、訂單查詢、地址確認這類「答案幾乎一樣」的問題
- 追求低成本：每月 token 帳單想壓在某個數字以下，Hermes-Agent 的單次成本明顯比 OpenClaw 低
- 要求快速回應：使用者期待 1-2 秒內看到回覆（例如即時聊天、語音對話的後端）
- 英文用戶為主：你的客戶絕大多數講英文，Hermes 的英文能力足夠
- 要接很多通訊平台：Hermes 支援 22 個平台（含 Microsoft Teams、騰訊元寶、Google Chat、LINE、SimpleX Chat），這是 Vi 的招牌強項
- 想要技能庫自動維護：Hermes 的 Curator 會自動整理技能庫，少一件要手動管的事
Ada vs Vi 怎麼分：兩位都預裝 Hermes-Agent、能力相近。常見分法是「Ada 接日常客服與量大對話、Vi 主攻多平台接入與技能庫自動策展」— 但你也可以把同類任務拆給兩位平行跑（互不干擾）。
簡單說：「量大、要快、成本敏感、英文」這幾個關鍵字，越多項命中，越適合交給 Ada / Vi；「要接很多通訊平台」第一首選 Vi。
三個夥伴分別裝了什麼
realvco 預先配好，你不用自己裝、也不用挑（以下為 2026-05-26 起新裝機 / reinstall 的預設）：
- Rose（
oc-1）容器 — 預裝 OpenClaw - Ada（
hm-2）容器 — 預裝 Hermes-Agent - Vi（
hm-3）容器 — 預裝 Hermes-Agent
三個容器外面都包了 realvco 特製的管理系統與介面（admin-panel）。三個夥伴會同時上工、各做各擅長的事。
想換模型（例如 Rose 從 Claude Sonnet 換到 Opus）是另一回事，那個可以調，見 Token 計費與模型選擇。預裝軟體和模型是兩個不同的層級。
三個夥伴混搭使用
最常見的混搭是「Ada / Vi 站第一線、Rose 當後援處理深度任務」，把成本壓到最低同時保持品質。
情境一：英文 FAQ 自動分流
英文客戶來訊
↓
Vi（Hermes）先接 — 處理 80% 的 FAQ（運費、退貨、付款方式）
↓
答不出來 / 客戶情緒激動 / 涉及退款金額
↓
轉給 Rose（OpenClaw）— 用更深的推理處理為什麼這樣切：FAQ 的答案來來去去那幾條，Vi 已經夠用，每筆都用 Rose 太貴。但真的需要判斷的案子（情緒、金額、政策例外），還是讓 OpenClaw 上。
情境二：日常量大走 Ada / Vi、深度任務升級 Rose
日常客服訊息 → Ada（Hermes）— 量大、反應快、成本省
多平台訊息 → Vi（Hermes）— 同步接 Telegram / Teams / LINE 等
需要深度推理 / 跨工具 / 系統管理 → Rose（OpenClaw）為什麼這樣切：Ada 跟 Vi 都預裝 Hermes-Agent、適合接量大；Rose 預裝 OpenClaw、留給真正需要深度判斷的場景。
情境三：Vi 預處理、Rose 收尾
簡單的詢價、查訂單先讓 Vi（或 Ada）回，只有需要決策的部分（要不要送贈品、要不要破例退費）才升級到 Rose。
怎麼配置這些分流？
分流邏輯本身不在 admin-panel 上設定，而是在每個 AI 夥伴的對話規則裡寫進去。你可以在每位夥伴的 設定 子分頁告訴他「如果遇到 X 就轉給 Y」。
詳細設定方式見 AI 夥伴設定 和 三個 AI 夥伴介紹。
怎麼判斷任務分對夥伴了？
幾個觀察點：
| 訊號 | 可能代表 |
|---|---|
| Token 帳單比預期高很多 | 太多簡單問題用 Rose（OpenClaw）處理，應該分一部分給 Ada / Vi |
| 回答品質不穩、常常答非所問 | 太複雜的問題派給 Ada / Vi 了，應該交給 Rose |
| 客戶抱怨回應太慢 | 即時性需求高，可考慮把第一線換成 Ada / Vi |
| 多輪對話常常「忘記前面講過什麼」 | 用 Ada / Vi 處理長對話了，應該換 Rose |
每隔一陣子翻一下 用量 子分頁的成本曲線，配合客戶回饋，慢慢調整哪些任務丟給誰。