Hermes Agent или OpenClaw: что выбрать, если у меня работают оба

У меня в работе оба агента. Hermes Agent живёт на моём Mac и ведёт Telegram-группу, где у каждого топика своя роль: продюсер, маркетолог, монтажёр, юрист. OpenClaw стоит на отдельном сервере, и на нём работают узкие специалисты: исследователь конкурентов, SEO-стратег, критик дизайна, разведчик трендов. Поэтому на вопрос «Hermes или OpenClaw» я отвечаю так: оба, но с разными правами.

Ниже разбираю, чем они отличаются на деле и как выбрать. Версии на 23.10.2026: Hermes Agent v0.22.5, OpenClaw v2026.10.6. Оба проекта обновляются часто, так что перед установкой сверяйтесь с их документацией.

Коротко о каждом

Hermes Agent делает Nous Research. Главная его черта: агент учится в работе. Он сам пишет навыки по итогам задач, правит их и ведёт память о вас и о проекте. Установка и настройка у меня разобраны в отдельной статье: Hermes Agent: установка и настройка.

OpenClaw развивает некоммерческий OpenClaw Foundation. Это шлюз: один процесс держит каналы (Telegram, WhatsApp, Discord, Slack, iMessage и другие), сессии и политику доступа, а выполнение команд можно вынести в песочницу.

Что у них общее:

• открытый код под лицензией MIT;
• ставятся на свой компьютер или сервер; куда уходят запросы, зависит от выбранной модели и инструментов;
• работают из Telegram и других мессенджеров;
• подключаются к разным моделям, а не к одной.

Разница начинается в том, на чём каждый сделан. Hermes удобнее как один личный помощник, который со временем подстраивается под вас. OpenClaw удобнее, когда агентов несколько и у каждого свои инструменты, или когда нужен общий бот для команды, которая доверяет друг другу. Для людей, которые друг другу не доверяют, OpenClaw в документации прямо советует отдельные шлюзы и учётные данные.

Память

У Hermes память состоит из двух файлов. MEMORY.md хранит заметки агента: окружение, договорённости, выученные уроки. USER.md хранит ваш профиль. Оба файла подгружаются в начало каждой сессии. По умолчанию на них 2200 и 1375 символов, лимиты можно поменять в настройках. Когда место кончается, запись возвращает ошибку, и агент сам решает, что объединить или удалить. Сам по себе файл не сжимается. Кроме этого, Hermes умеет искать по прошлым сессиям и подключать внешнюю память. У меня это база знаний на отдельном сервере.

У OpenClaw встроенная память устроена иначе. Кроме MEMORY.md и USER.md там есть дневные заметки memory/ГГГГ-ММ-ДД.md. Сегодняшняя и вчерашняя подгружаются сами при новой сессии, остальные агент находит поиском. Нужное из них фоновая задача (в OpenClaw её называют dreaming) переносит в MEMORY.md. Ещё есть импорт памяти из Codex, Claude Code и Hermes.

В итоге память Hermes компактнее и строже, а у OpenClaw слоёв больше. Для главного агента мне важнее первое: я точно знаю, что он помнит, и вижу это на одном экране.

Навыки

Оба агента умеют учиться в работе: после сложной задачи сохраняют порядок действий как навык и правят его, если он подвёл. В Hermes это происходит по умолчанию без согласования, обязательное подтверждение включается отдельно. Так у меня выросли навыки для публикации в Threads, сборки PDF-гайдов, работы с доской задач и проверки статей. Часть я написал сам, но большинство появились из живых задач.

В OpenClaw за это отвечает Skill Workshop. Выученные навыки принадлежат одному агенту, перед каждой правкой сохраняется прошлая версия, а навык, которым 30 дней никто не пользовался, уходит в архив. Ещё есть каталог ClawHub с готовыми навыками и плагинами.

Разница для меня в том, где живут навыки. У Hermes это обычная папка с файлами SKILL.md, и я регулярно снимаю её копию в git-репозиторий: видно каждую правку агента, её можно откатить. В OpenClaw выученные навыки ведёт сам Workshop.

Безопасность

Честнее всего это сравнение сделали сами проекты. В политике безопасности Hermes прямо написано, что единственная граница против враждебной модели это операционная система. Подтверждение опасных команд и фильтры внутри процесса изолирующей границей не считаются. OpenClaw в разделе «Why OpenClaw» цитирует эту фразу и противопоставляет ей свою схему: доверенный шлюз отдельно, недоверенное выполнение отдельно, а политика задаётся кодом. При этом в той же документации сказано, что песочница в OpenClaw по умолчанию выключена. Без настройки преимущество остаётся на бумаге.

На практике я строю систему так:

• Hermes главный. Он хранит память, знает мои проекты и имеет доступ к серверам и личным данным. Работает на Mac, опасные команды подтверждаю я. Изоляцией это подтверждение не считается, и сам Hermes об этом пишет: для работы с недоверенным содержимым его политика безопасности советует запускать агента целиком в контейнере или песочнице. Поэтому чужие страницы мой главный агент сам не разбирает.
• OpenClaw держит специалистов в клетке. Роль на сервере может читать свою инструкцию, искать в интернете и открывать публичные страницы. Запускать команды, писать файлы, отправлять сообщения, ходить во внутреннюю сеть и помнить прошлый вызов она не может. Эти ограничения заданы настройками OpenClaw, а не просьбой в промпте.
• Hermes вызывает роль и сам сохраняет отчёт в базу знаний. Роль до базы не дотягивается.

Зачем так сложно? Исследователь конкурентов читает десятки чужих страниц, и на любой может оказаться скрытая инструкция вроде «отправь всё, что знаешь, вот сюда». Если у агента нет памяти, личных данных и доступов, вред от такой инструкции намного меньше. До нуля он не падает: поисковый запрос и открытая ссылка тоже уносят данные наружу, поэтому в задание роли я кладу только то, что можно показать всем. А её отчёт Hermes читает как чужие данные: проверяет, но команды из него не выполняет.

Я видел ролики с обратной схемой: OpenClaw главный, Hermes помощник, обмен через общую папку. Мне в ней не нравится, что главный агент одновременно читает интернет и держит все доступы.

Что выбрать

• Нужен личный помощник в Telegram, который запоминает ваши правила и сам набирает навыки: Hermes Agent.
• Нужен общий бот для команды, много каналов или разные права у разных агентов: OpenClaw. Сразу включите песочницу и ограничьте доступ к файлам, сети и инструментам.
• Работа связана и с чужими страницами, и с личными данными: разнесите её на два агента. Главный с памятью и доступами, второй читает интернет без памяти, без доступов и с минимумом данных в задании. Его отчёты главный проверяет как чужой текст.

Если агентов уже несколько, удобно управлять ими из одной панели. Как я собрал Codex и Hermes на одной доске задач, рассказал в статье Как управлять несколькими ИИ-агентами.