多人共享 Agent，需要可搜索工具和用户级权限边界
5 月 9 日这组新变化说明，OpenClaw 和 Hermes 都在走出“单用户 demo”的形态。OpenClaw PR #79823 加入 Tool Search Code Mode：不再把所有 OpenClaw、MCP 和 client tools 的 schema 一次性塞进 prompt，而是让模型通过一个紧凑 bridge 搜索、查看并调用工具，同时保留既有 policy、approvals、logging 和 loop detection。Hermes PR #22509 则把 shared-agent 问题放进 Discord：Daimon 让 admins 使用 host-level Hermes，普通 users 使用 Docker sandboxed agent，并加 iteration caps、per-tool limits、tier-aware routing 和 admin controls。Hermes RFC #21574 给出了背后的真实故事：多用户 gateway 很快就需要 per-user memory、identity 和 permissions，否则一个人的 prompt injection 或记忆污染会影响另一个人的 Agent。配套的 toolset 回归 #22601 / PR #22608 也给出运维提醒：启用可选集成时，不能意外丢掉 terminal、file、web、browser、vision、skills、delegation、cron、memory 等核心工具。
Agent 系统下一阶段的瓶颈不只是模型能力，而是共享 Agent 能否在不撑爆 prompt 的情况下找到正确工具、通过正确权限边界调用工具、为每个用户分开记忆，并避免把 host-level 权力交给临时用户。这批变化把 team / shared-agent 过渡从概念变成了具体工程问题。
- OpenClaw PR #79823 引入 bundled tool-search-code-mode plugin、紧凑的 `tool_search_code` bridge、structured fallback tools，并支持按 session 汇总 OpenClaw plugin tools、MCP tools 和 client / app tools
- 该 OpenClaw PR 明确说明工具调用仍走既有 tool implementation、hooks、policy、approvals、loop detection 和 session logging，而不是绕过治理路径
- Hermes PR #22509 将 Daimon 描述为已在 Nous Research server live tested 的 multi-user Discord bot，包含 admin / user tiers、Docker-backed terminal execution、per-tool limits、session caps、daily per-user limits、redaction、thread ownership 和 admin commands
- Hermes RFC #21574 记录了多个人通过同一个 Telegram gateway 使用 Hermes 时发生的 prompt-injection / memory contamination 故事，因此提出 per-user agents、分离 memory、identity 和 permissions
- Hermes issue #22601 与 PR #22608 记录并修复了一个回归：当 `hermes-cli` 这类 composite toolset 与 Spotify 等可选集成混合时，session 可能丢掉 terminal、file、web、browser、vision、skills、delegation、cron、memory 等 native tools
- 聚合时 OpenClaw Tool Search Code Mode 和 Hermes Daimon 都仍处于 PR 阶段，不是 tagged release
- 用于工具调用的 code bridge 需要按 provider / model 谨慎启用；不希望模型拿到 executable snippets 的团队应使用 structured fallback tools
- Docker sandbox 与 per-tool limits 能降低爆炸半径，但不能替代 identity、memory、workspace 和 approval isolation
- Toolset 配置回归在 staging 中容易被误判为模型“不会用工具了”，实际可能是 config expansion bug