Default
Door Remote - 14 Apr 2026
In het kort
Hermes Agent bewaart elke workflow die hij leert als een herbruikbare vaardigheid, waardoor zijn mogelijkheden in de loop van de tijd toenemen – geen enkele andere agent doet dit op architectonisch niveau.
Het draait volledig op open-sourcemodellen als je dat wilt, ondersteunt kant-en-klare 47 ingebouwde tools en kost niets om in rust op een serverloze infrastructuur te werken.
Als je het naast OpenClaw gebruikt (niet in plaats daarvan), levert dat resultaten op die geen van beide agenten alleen kan bereiken: de een orkestreert, de ander voert uit en beiden worden beter.
De AI-agentruimte heeft een nieuwe concurrent, en deze leert sneller dan iedereen had verwacht. Hermes Agent, gebouwd door Nous Research, gelanceerd als een open-source autonome agent die niet alleen taken uitvoert, maar zichzelf verbetert elke keer dat hij wordt uitgevoerd.
Sinds de release heeft Hermes meer dan 5.000 GitHub-sterren verzameld en een debat op gang gebracht dat de AI-knutselgemeenschap verdeelde: is het eigenlijk beter dan OpenClaw?
Het korte antwoord is: het is ingewikkeld. Het langere antwoord houdt in dat je begrijpt waarvoor elk hulpmiddel is ontworpen, en waarom het gebruik van beide het echte antwoord zou kunnen zijn.
Wat Hermes Agent eigenlijk isHermes Agent is een open-source autonome AI-agent gebouwd door Nous Research en ontworpen om in de loop van de tijd te leren in plaats van elke sessie helemaal opnieuw te beginnen. Nous bouwde de Hermes-3-modelfamilie, getraind op Llama 3.1 met hun Atropos RL-stack.
De agent wordt geleverd met 47 ingebouwde tools, een persistent geheugensysteem dat over sessies heen groeit, een inplugbare geheugen-backend-architectuur, MCP-serverintegratie, ondersteuning voor spraakmodus op alle platforms, en – dit is de hoofdfunctie – een vaardigheidssysteem waarmee de agent zijn eigen procedures kan maken, bijwerken en verwijderen.
Dus wanneer Hermes een niet-triviale workflow bedenkt, bewaart hij de aanpak als een herbruikbaar vaardigheidsdocument. Hoe meer je het gebruikt, hoe capabeler het wordt, en dit is de belangrijkste onderscheidende factor.
De nieuwste release voegde automatische meldingen voor achtergrondtaken toe, gratis MiMo v2 Pro op Nous Portal en live-modelwisseling op alle platforms. Het ondersteunt Claude-, ChatGPT-, Qwen- en lokale open-sourcemodellen. Dat betekent dat het voor mensen mogelijk is om het geheel lokaal op Qwen 3.5 te draaien, wat de open-modelgemeenschap heeft gedaan met naar verluidt sterke resultaten.
Hermes Agent versus OpenClaw: Wat zijn de verschillen? De vergelijking met OpenClaw is onvermijdelijk, maar wordt vaak verkeerd geformuleerd. OpenClaw en Hermes Agent lossen overlappende problemen op met fundamenteel verschillende filosofieën.
Architectuur en filosofie
OpenClaw staat voorop op het ecosysteem: het is gebouwd om met alles te integreren, en dankzij de enorme ontwikkelingsbronnen (ondersteund door OpenAI's overname van de maker Peter Steinberger en aanzienlijke ontwikkelingsondersteuning door Nvidia) kan het dagelijkse updates verzenden via native plug-inondersteuning voor Cursor, Claude Code en andere IDE's (dat zijn geïntegreerde ontwikkelomgevingen, voor degenen die niet bekend zijn met het jargon).
Hermes leert eerst: de hele architectuur draait om de agent die zichzelf verbetert door gebruik. De zelfverbeteringslus is geen vastgeschroefde functie; het is de reden dat het project bestaat.
Waar het op neerkomt is: OpenClaw gebruikt AI als alleskunner. Hermes streeft ernaar om na een paar iteraties ergens de absolute beste in te zijn.
Prestaties
In onze tests beweegt Hermes sneller dan OpenClaw, zelfs op hetzelfde model. De lichtgewicht architectuur van de agent, een eenvoudig terminalscherm, betekent een lagere latentie bij tooloproepen, snellere responstijden en minder overhead.
OpenClaw heeft al eerder prestatieproblemen gedocumenteerd, hoewel het team deze heeft aangepakt. Hermes is altijd pittig geweest.
Dat gezegd hebbende, OpenClaw is een veel groter project, dat door veel meer mensen wordt gebruikt en veel meer situaties documenteert.
Subagenten en workflows met meerdere agenten
OpenClaw heeft zwaar geïnvesteerd in de architectuur van subagenten, waarbij gespecialiseerde agenten voor specifieke taken zijn ontwikkeld. Hermes ondersteunt het Agent Communication Protocol, of ACP, waardoor het rechtstreeks met OpenClaw of andere agenten kan communiceren, maar orkestratie is niet de focus.
Het praktische resultaat: je kunt beide naast elkaar gebruiken, waarbij OpenClaw orkestreert en Hermes uitvoert, of ze tegelijkertijd aan verschillende delen van een project laten werken. Claude aan de voorkant, ChatGPT aan de achterkant, beide werken parallel.
Mijn cadeau voor iedereen die van OpenClaw houdt en deze gebruikt:
Dit is 'OpenClaw-deck'.
Elke kolom is een sessie, waardoor subagenten binnen de kolom kunnen spawnen en ertussen kunnen stuiteren met tab/shift+tab of cmd + #
Ondersteuning voor markdown, accentuering van codesyntaxis, afbeeldingen, enz. pic.twitter.com/Fp7TWgaOu2
— Austen Allred (@Austen) 18 februari 2026
OpenClaw is een goede orkestrator en deelt taken uit aan verschillende agenten, terwijl Hermes een geweldige solo-uitvoerder is.
Als u een gevorderde gebruiker bent, kunt u beide naast elkaar gebruiken. Als u gewoon iets praktisch wilt, hangt uw beslissing af van wat u met uw AI-assistent wilt doen.
Mogelijkheden
Dit is waar de filosofieën sterk uiteenlopen. OpenClaw begint als een middenlaag, waardoor je een "domme" agent krijgt die je naar jouw beeld en gelijkenis moet vormgeven en deze zo krachtig moet maken als je wilt, op basis van alle vaardigheden die je installeert.
Dit betekent vaak dat jij of het model naar een repository gaat met vooraf geconfigureerde 'vaardigheden' die door andere gebruikers zijn gemaakt en met de community zijn gedeeld.
Hermes wordt geleverd met ingebouwde leermiddelen, zodat het vanaf het begin bruikbaarder aanvoelt. Het ondersteunt ook het vaardighedenformaat, zodat u het model kunt vragen een specifieke vaardigheid te leren.
In tegenstelling tot OpenClaw heeft dit lichtgewicht programma echter de mogelijkheid om zijn eigen vaardigheden te creëren en aan te passen terwijl u ermee communiceert. Zo hebben wij het model gevraagd om toegang te krijgen tot ons account. Het heeft gedurende het hele proces met ons samengewerkt en toen het eenmaal was gelukt, ging het verder met het creëren van zijn eigen vaardigheden in plaats van te vertrouwen op een eerder geschreven vaardigheid van een derde partij.
Voor beginnende gebruikers betekent het model dat zijn eigen vaardigheden creëert, dat ze niet worden blootgesteld aan potentieel onveilige vaardigheden van derden die aanwijzingen kunnen geven of andere rare dingen kunnen doen. Voor meer gevorderde gebruikers betekent dit dat hun agent mogelijk een workflow, kennis en gedrag kan krijgen die beter is afgestemd op hun persoonlijkheid en vereisten.
Berichten en implementatie
Beide agenten ondersteunen Telegram, Slack, Discord, WhatsApp en opdrachtregelinterfaces naast andere berichtenplatforms. OpenClaw heeft meer volwassen native integraties met ontwikkeltools. Hermes heeft flexibelere implementatieopties: het draait op alles van een Raspberry Pi tot een cloudcluster, en het serverloze pad kost bijna niets als het niet actief is.
Prijzen
Beide zijn volledig open source en gratis te gebruiken. Uw enige kosten zijn de API-aanroepen naar welk model u ook gebruikt en de infrastructuur om het te hosten, of wat u ook uitgeeft aan elektriciteit als u ervoor kiest om in plaats daarvan een lokaal model te gebruiken.
Documentatie en gemeenschap.
De documenten van OpenClaw profiteren van een groter team en een langere ontwikkelingsgeschiedenis.
De documentatie van Hermes is gestructureerd en functioneel – inclusief installatie, snelstart, configuratie, tools, geheugen, vaardigheden, MCP-integratie en spraakmodus – maar het leest alsof het is geschreven door ingenieurs voor ingenieurs. Er is minder hand vasthouden.
Dat gezegd hebbende, beide zijn in de loop van de tijd verbeterd en het oplossen van bugs is geen probleem meer, vooral als je bedenkt hoe betrokken hun gemeenschappen zijn.
OpenClaw heeft de grotere gemeenschap en uitgebreidere documentatie, aangedreven door het grotere team en de langere startbaan. Gezien de culturele omvang ervan, bouwen veel bedrijven er bovendien op voort, waardoor de zaken veel gemakkelijker te runnen zijn.
Op dit moment heeft Xiaomi MiMo Claw, Minimax heeft MaxClaw, Ziphu AI heeft AutoClaw, enz. Zelfs Nvidia biedt een OpenClaw-oplossing voor zakelijke doeleinden. Dat zul je bij Hermes niet zien, althans nog niet.
Deze implementaties geven gebruikers de kans om een cloudinstantie uit te voeren, waarbij agenten met één druk op de knop kunnen worden ingezet. Interactie met een cloudagent die op een afzonderlijke machine draait, kan iets beperkter zijn dan het geven van toegang aan een agent tot uw lokale pc, maar is nog steeds een zeer krachtige optie voor gewone gebruikers.
Hermes groeit snel: de Discord is actief, de documenten zijn solide en verbeteren, en de gemeenschap neigt naar technische knutselaars die een bijdrage leveren. Maar uiteindelijk is het gewoon een mooie terminal.
OpenClaw voelt aan als een gepolijst product. Hermes voelt als een werkplaats.
Beveiliging
Beide agenten kunnen werken met zinvolle systeemtoegang, dus implementatiekeuzes zijn belangrijk. Hermes draait met de rechten van het account waarmee het wordt gestart, en zijn eigen beveiligingsdocumenten zeggen expliciet dat de gateway niet als root moet worden uitgevoerd. OpenClaw heeft op papier een meer ontwikkeld sandbox-model, maar zijn eigen repository laat ook voortdurend werk zien rond vaardigheidsrechten, beschrijfbare vaardighedenmappen en standaardinstellingen voor de sandbox.
In de praktijk mag geen van beide in de productie als ‘standaard veilig’ worden behandeld zonder zorgvuldige isolatie, configuratie met de minste privileges en beoordeling van eventuele integraties of vaardigheden van derden.
U moet uiterst voorzichtig zijn als u met agenten omgaat. Vaardigheden kunnen besmet zijn, modellen kunnen hallucineren en dingen kunnen zijwaarts gaan. Als u niet de juiste beveiligingen instelt, kunnen er dingen heel erg misgaan.
In een van onze 'ochtendbriefing'-routines hallucineerde het model bijvoorbeeld namen en bestellingen, en begon te werken aan het schrijven van e-mails naar AI-beïnvloeders en het opzetten van weddenschappen op Polymarkets. De routine bestond simpelweg uit nieuwsonderzoek en een Telegram-bericht met zijn keuzes.
Dit kan (en zal waarschijnlijk uiteindelijk) gebeuren met Hermes, OpenClaw of een andere AI-tool die je gebruikt.
Hermes installeren en uitvoeren Hermes installeren is heel eenvoudig. Toch is het niet hetzelfde als een app installeren zoals je normaal zou denken.
In plaats van een installatieprogramma uit te voeren, moet u uw terminal openen en deze opdracht kopiëren en plakken:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bashen
Dat ene commando regelt alles: Python, Node.js, ripgrep, ffmpeg, de repo-kloon, de virtuele omgeving en het globale hermes-commando. Tegen het einde ben je klaar om te chatten. Als je macOS of Linux gebruikt (inclusief WSL2 op Windows), is dit alles wat je nodig hebt. Nadat het is voltooid, laadt u uw shell opnieuw en voert u de opdracht uit:
bron ~/.bashrc
Vanaf daar is het instellen van uw agent eenvoudig. Typ de opdracht:
hermes opstelling
Zodra u dat doet, kunt u alles in één keer configureren.
Als je verschillende modellen wilt uitproberen, is het kiezen van je AI-provider net zo eenvoudig. Schrijf gewoon dit commando in de terminal:
Hermes-model
Deze opdracht begeleidt u bij het selecteren van het beste model. Nous Portal biedt OAuth-aanmelding zonder configuratie. OpenRouter geeft u toegang tot tientallen modellen met één enkele API-sleutel. Als u volledig op open modellen wilt draaien, kunt u Qwen, DeepSeek of een ander OpenAI-compatibel eindpunt aansluiten, inclusief het uitvoeren van een lokaal model op uw eigen hardware. Hermes heeft minimaal 64.000 tokens aan context nodig, die elk groot model in 2026 ondersteunt.
De hele installatie duurt minder dan vijf minuten. Geen Docker, geen YAML-bestanden, geen afhankelijkheidshel. Het installatieprogramma is duidelijk ontworpen door mensen die genoeg kapotte installatiescripts hebben doorstaan om te weten wat ze niet moeten doen.
Om te beginnen met de interactie met Hermes, hoeft u slechts één keer eenvoudig te typen en klaar! Alles gebeurt in de terminal. Dus typ eenvoudig dit:
Hermes chatten
Hoe Hermes met Telegram te verbinden
Dit is waar dingen interessant worden. Zodra je Hermes met Telegram verbindt, heb je in feite een persoonlijke AI-assistent op zak, toegankelijk vanaf elk apparaat, waar dan ook, met ondersteuning voor spraakmemo's en groepschatmogelijkheden.
Het instellen duurt ongeveer twee minuten. Open Telegram en zoek naar @BotFather: dat is de officiële bot van Telegram voor het maken van bots.
Stuur deze opdracht naar Botfather, zodat deze u door het proces van het maken van uw eigen bot leidt:
/newbot Zodra de bot antwoordt, is het installatieproces eenvoudig. Geef je een naam (zoiets als "MyHermesbot" of hoe je assistent ook mag heten) en BotFather geeft je een bottoken. Kopieer dat token. Houd er rekening mee dat alle telegrambots een naam moeten hebben die eindigt op 'bot'.
Wanneer u klaar bent en uw Telegram-bot hebt gemaakt, opent u uw terminal voor Hermes en voert u de opdracht uit:
hermes opstelling
Hiermee wordt u door de configuratie geleid. Plak uw bottoken wanneer daarom wordt gevraagd, en de gateway zorgt voor de rest. De gateway is een enkel proces dat al uw berichtenplatforms (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal) tegelijkertijd verbindt. Als u alleen Telegram wilt, hoeft u ze niet afzonderlijk in te stellen.
Zodra de gateway actief is, opent u uw nieuwe bot in Telegram en stuurt u deze een bericht. Dat is het. Je praat nu met Hermes vanaf je telefoon. Het kan u geplande taakresultaten sturen, spraakmemo's ontvangen die automatisch worden getranscribeerd, bestandsuploads afhandelen en zelfs in groepschats werken waar u het kunt @vermelden.
Alleen al de spraakmemofunctie is de installatie waard. U kunt een spraakbericht sturen met de tekst "vat de belangrijkste Hacker News-verhalen van vandaag samen en stuur mij de top drie" - en het zal de audio verwerken, de taak uitvoeren en reageren met tekst. Geen typen vereist.
Je kunt er zelfs "Hermes Claw Migreren" mee uitvoeren voor het geval je OpenClaw wilt verlaten en alles naar Hermes wilt verplaatsen. Andere opdrachten met meer specifieke functies zijn beschikbaar op de Github-pagina en documentatie van het project.
Is Hermes de juiste keuze voor jou? Als je een ontwikkelaar of tech-nerd bent die een agent wil die in de loop van de tijd verbetert, op een goedkope infrastructuur draait en open modellen ondersteunt, dan is Hermes de duidelijke keuze. Het is ook de betere optie als u een agent gebruikt om steeds weer precies hetzelfde te doen.
Dat gezegd hebbende, als je de meest gepolijste ervaring nodig hebt met de breedste IDE-integraties en de grootste community, blijft OpenClaw de veiligere keuze.
Als je de AI-productiviteit serieus neemt, is het echte antwoord het uitvoeren van beide. De multi-agent workflow is geen compromis. Het is een concurrentievoordeel. Als één agent orkestreert terwijl een andere de uitvoering uitvoert, verschillende modellen gebruikt voor verschillende taken en een back-up heeft als er één uitvalt, levert dit resultaten op die geen van beide agenten alleen kan bereiken. De zelfverbeteringslus van Hermes zorgt ervoor dat het elke dag dat je het gebruikt beter wordt. Dankzij het ecosysteem van OpenClaw kom je nooit tekort aan integraties.
Voor specifieke gebruiksscenario's: makers van inhoud en journalisten zullen het vaardighedensysteem van Hermes van onschatbare waarde vinden: het zet repetitief onderzoek en schrijfworkflows om in geautomatiseerde pijplijnen die dagelijks verbeteren.
Ontwikkelaars profiteren van de configuratie met meerdere agenten, waarbij de werklast wordt verdeeld over verschillende modellen voor taken die elk het beste en goedkoper kunnen worden uitgevoerd.
Datawetenschappers en ML-ingenieurs krijgen ingebouwde tools voor het verfijnen en versterken van leren die OpenClaw simpelweg niet biedt.
En iedereen die een beperkt budget heeft, zou Hermes met LMStudio op zijn aardappel-pc kunnen gebruiken om een agent te runnen die niets kost om te werken.
Dagelijkse debriefing NieuwsbriefBegin elke dag met de belangrijkste nieuwsverhalen van dit moment, plus originele artikelen, een podcast, video's en meer. Uw e-mail Download het! Download het!
Hermes Agent bewaart elke workflow die hij leert als een herbruikbare vaardigheid, waardoor zijn mogelijkheden in de loop van de tijd toenemen – geen enkele andere agent doet dit op architectonisch niveau.
Het draait volledig op open-sourcemodellen als je dat wilt, ondersteunt kant-en-klare 47 ingebouwde tools en kost niets om in rust op een serverloze infrastructuur te werken.
Als je het naast OpenClaw gebruikt (niet in plaats daarvan), levert dat resultaten op die geen van beide agenten alleen kan bereiken: de een orkestreert, de ander voert uit en beiden worden beter.
De AI-agentruimte heeft een nieuwe concurrent, en deze leert sneller dan iedereen had verwacht. Hermes Agent, gebouwd door Nous Research, gelanceerd als een open-source autonome agent die niet alleen taken uitvoert, maar zichzelf verbetert elke keer dat hij wordt uitgevoerd.
Sinds de release heeft Hermes meer dan 5.000 GitHub-sterren verzameld en een debat op gang gebracht dat de AI-knutselgemeenschap verdeelde: is het eigenlijk beter dan OpenClaw?
Het korte antwoord is: het is ingewikkeld. Het langere antwoord houdt in dat je begrijpt waarvoor elk hulpmiddel is ontworpen, en waarom het gebruik van beide het echte antwoord zou kunnen zijn.
Wat Hermes Agent eigenlijk isHermes Agent is een open-source autonome AI-agent gebouwd door Nous Research en ontworpen om in de loop van de tijd te leren in plaats van elke sessie helemaal opnieuw te beginnen. Nous bouwde de Hermes-3-modelfamilie, getraind op Llama 3.1 met hun Atropos RL-stack.
De agent wordt geleverd met 47 ingebouwde tools, een persistent geheugensysteem dat over sessies heen groeit, een inplugbare geheugen-backend-architectuur, MCP-serverintegratie, ondersteuning voor spraakmodus op alle platforms, en – dit is de hoofdfunctie – een vaardigheidssysteem waarmee de agent zijn eigen procedures kan maken, bijwerken en verwijderen.
Dus wanneer Hermes een niet-triviale workflow bedenkt, bewaart hij de aanpak als een herbruikbaar vaardigheidsdocument. Hoe meer je het gebruikt, hoe capabeler het wordt, en dit is de belangrijkste onderscheidende factor.
De nieuwste release voegde automatische meldingen voor achtergrondtaken toe, gratis MiMo v2 Pro op Nous Portal en live-modelwisseling op alle platforms. Het ondersteunt Claude-, ChatGPT-, Qwen- en lokale open-sourcemodellen. Dat betekent dat het voor mensen mogelijk is om het geheel lokaal op Qwen 3.5 te draaien, wat de open-modelgemeenschap heeft gedaan met naar verluidt sterke resultaten.
Hermes Agent versus OpenClaw: Wat zijn de verschillen? De vergelijking met OpenClaw is onvermijdelijk, maar wordt vaak verkeerd geformuleerd. OpenClaw en Hermes Agent lossen overlappende problemen op met fundamenteel verschillende filosofieën.
Architectuur en filosofie
OpenClaw staat voorop op het ecosysteem: het is gebouwd om met alles te integreren, en dankzij de enorme ontwikkelingsbronnen (ondersteund door OpenAI's overname van de maker Peter Steinberger en aanzienlijke ontwikkelingsondersteuning door Nvidia) kan het dagelijkse updates verzenden via native plug-inondersteuning voor Cursor, Claude Code en andere IDE's (dat zijn geïntegreerde ontwikkelomgevingen, voor degenen die niet bekend zijn met het jargon).
Hermes leert eerst: de hele architectuur draait om de agent die zichzelf verbetert door gebruik. De zelfverbeteringslus is geen vastgeschroefde functie; het is de reden dat het project bestaat.
Waar het op neerkomt is: OpenClaw gebruikt AI als alleskunner. Hermes streeft ernaar om na een paar iteraties ergens de absolute beste in te zijn.
Prestaties
In onze tests beweegt Hermes sneller dan OpenClaw, zelfs op hetzelfde model. De lichtgewicht architectuur van de agent, een eenvoudig terminalscherm, betekent een lagere latentie bij tooloproepen, snellere responstijden en minder overhead.
OpenClaw heeft al eerder prestatieproblemen gedocumenteerd, hoewel het team deze heeft aangepakt. Hermes is altijd pittig geweest.
Dat gezegd hebbende, OpenClaw is een veel groter project, dat door veel meer mensen wordt gebruikt en veel meer situaties documenteert.
Subagenten en workflows met meerdere agenten
OpenClaw heeft zwaar geïnvesteerd in de architectuur van subagenten, waarbij gespecialiseerde agenten voor specifieke taken zijn ontwikkeld. Hermes ondersteunt het Agent Communication Protocol, of ACP, waardoor het rechtstreeks met OpenClaw of andere agenten kan communiceren, maar orkestratie is niet de focus.
Het praktische resultaat: je kunt beide naast elkaar gebruiken, waarbij OpenClaw orkestreert en Hermes uitvoert, of ze tegelijkertijd aan verschillende delen van een project laten werken. Claude aan de voorkant, ChatGPT aan de achterkant, beide werken parallel.
Mijn cadeau voor iedereen die van OpenClaw houdt en deze gebruikt:
Dit is 'OpenClaw-deck'.
Elke kolom is een sessie, waardoor subagenten binnen de kolom kunnen spawnen en ertussen kunnen stuiteren met tab/shift+tab of cmd + #
Ondersteuning voor markdown, accentuering van codesyntaxis, afbeeldingen, enz. pic.twitter.com/Fp7TWgaOu2
— Austen Allred (@Austen) 18 februari 2026
OpenClaw is een goede orkestrator en deelt taken uit aan verschillende agenten, terwijl Hermes een geweldige solo-uitvoerder is.
Als u een gevorderde gebruiker bent, kunt u beide naast elkaar gebruiken. Als u gewoon iets praktisch wilt, hangt uw beslissing af van wat u met uw AI-assistent wilt doen.
Mogelijkheden
Dit is waar de filosofieën sterk uiteenlopen. OpenClaw begint als een middenlaag, waardoor je een "domme" agent krijgt die je naar jouw beeld en gelijkenis moet vormgeven en deze zo krachtig moet maken als je wilt, op basis van alle vaardigheden die je installeert.
Dit betekent vaak dat jij of het model naar een repository gaat met vooraf geconfigureerde 'vaardigheden' die door andere gebruikers zijn gemaakt en met de community zijn gedeeld.
Hermes wordt geleverd met ingebouwde leermiddelen, zodat het vanaf het begin bruikbaarder aanvoelt. Het ondersteunt ook het vaardighedenformaat, zodat u het model kunt vragen een specifieke vaardigheid te leren.
In tegenstelling tot OpenClaw heeft dit lichtgewicht programma echter de mogelijkheid om zijn eigen vaardigheden te creëren en aan te passen terwijl u ermee communiceert. Zo hebben wij het model gevraagd om toegang te krijgen tot ons account. Het heeft gedurende het hele proces met ons samengewerkt en toen het eenmaal was gelukt, ging het verder met het creëren van zijn eigen vaardigheden in plaats van te vertrouwen op een eerder geschreven vaardigheid van een derde partij.
Voor beginnende gebruikers betekent het model dat zijn eigen vaardigheden creëert, dat ze niet worden blootgesteld aan potentieel onveilige vaardigheden van derden die aanwijzingen kunnen geven of andere rare dingen kunnen doen. Voor meer gevorderde gebruikers betekent dit dat hun agent mogelijk een workflow, kennis en gedrag kan krijgen die beter is afgestemd op hun persoonlijkheid en vereisten.
Berichten en implementatie
Beide agenten ondersteunen Telegram, Slack, Discord, WhatsApp en opdrachtregelinterfaces naast andere berichtenplatforms. OpenClaw heeft meer volwassen native integraties met ontwikkeltools. Hermes heeft flexibelere implementatieopties: het draait op alles van een Raspberry Pi tot een cloudcluster, en het serverloze pad kost bijna niets als het niet actief is.
Prijzen
Beide zijn volledig open source en gratis te gebruiken. Uw enige kosten zijn de API-aanroepen naar welk model u ook gebruikt en de infrastructuur om het te hosten, of wat u ook uitgeeft aan elektriciteit als u ervoor kiest om in plaats daarvan een lokaal model te gebruiken.
Documentatie en gemeenschap.
De documenten van OpenClaw profiteren van een groter team en een langere ontwikkelingsgeschiedenis.
De documentatie van Hermes is gestructureerd en functioneel – inclusief installatie, snelstart, configuratie, tools, geheugen, vaardigheden, MCP-integratie en spraakmodus – maar het leest alsof het is geschreven door ingenieurs voor ingenieurs. Er is minder hand vasthouden.
Dat gezegd hebbende, beide zijn in de loop van de tijd verbeterd en het oplossen van bugs is geen probleem meer, vooral als je bedenkt hoe betrokken hun gemeenschappen zijn.
OpenClaw heeft de grotere gemeenschap en uitgebreidere documentatie, aangedreven door het grotere team en de langere startbaan. Gezien de culturele omvang ervan, bouwen veel bedrijven er bovendien op voort, waardoor de zaken veel gemakkelijker te runnen zijn.
Op dit moment heeft Xiaomi MiMo Claw, Minimax heeft MaxClaw, Ziphu AI heeft AutoClaw, enz. Zelfs Nvidia biedt een OpenClaw-oplossing voor zakelijke doeleinden. Dat zul je bij Hermes niet zien, althans nog niet.
Deze implementaties geven gebruikers de kans om een cloudinstantie uit te voeren, waarbij agenten met één druk op de knop kunnen worden ingezet. Interactie met een cloudagent die op een afzonderlijke machine draait, kan iets beperkter zijn dan het geven van toegang aan een agent tot uw lokale pc, maar is nog steeds een zeer krachtige optie voor gewone gebruikers.
Hermes groeit snel: de Discord is actief, de documenten zijn solide en verbeteren, en de gemeenschap neigt naar technische knutselaars die een bijdrage leveren. Maar uiteindelijk is het gewoon een mooie terminal.
OpenClaw voelt aan als een gepolijst product. Hermes voelt als een werkplaats.
Beveiliging
Beide agenten kunnen werken met zinvolle systeemtoegang, dus implementatiekeuzes zijn belangrijk. Hermes draait met de rechten van het account waarmee het wordt gestart, en zijn eigen beveiligingsdocumenten zeggen expliciet dat de gateway niet als root moet worden uitgevoerd. OpenClaw heeft op papier een meer ontwikkeld sandbox-model, maar zijn eigen repository laat ook voortdurend werk zien rond vaardigheidsrechten, beschrijfbare vaardighedenmappen en standaardinstellingen voor de sandbox.
In de praktijk mag geen van beide in de productie als ‘standaard veilig’ worden behandeld zonder zorgvuldige isolatie, configuratie met de minste privileges en beoordeling van eventuele integraties of vaardigheden van derden.
U moet uiterst voorzichtig zijn als u met agenten omgaat. Vaardigheden kunnen besmet zijn, modellen kunnen hallucineren en dingen kunnen zijwaarts gaan. Als u niet de juiste beveiligingen instelt, kunnen er dingen heel erg misgaan.
In een van onze 'ochtendbriefing'-routines hallucineerde het model bijvoorbeeld namen en bestellingen, en begon te werken aan het schrijven van e-mails naar AI-beïnvloeders en het opzetten van weddenschappen op Polymarkets. De routine bestond simpelweg uit nieuwsonderzoek en een Telegram-bericht met zijn keuzes.
Dit kan (en zal waarschijnlijk uiteindelijk) gebeuren met Hermes, OpenClaw of een andere AI-tool die je gebruikt.
Hermes installeren en uitvoeren Hermes installeren is heel eenvoudig. Toch is het niet hetzelfde als een app installeren zoals je normaal zou denken.
In plaats van een installatieprogramma uit te voeren, moet u uw terminal openen en deze opdracht kopiëren en plakken:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bashen
Dat ene commando regelt alles: Python, Node.js, ripgrep, ffmpeg, de repo-kloon, de virtuele omgeving en het globale hermes-commando. Tegen het einde ben je klaar om te chatten. Als je macOS of Linux gebruikt (inclusief WSL2 op Windows), is dit alles wat je nodig hebt. Nadat het is voltooid, laadt u uw shell opnieuw en voert u de opdracht uit:
bron ~/.bashrc
Vanaf daar is het instellen van uw agent eenvoudig. Typ de opdracht:
hermes opstelling
Zodra u dat doet, kunt u alles in één keer configureren.
Als je verschillende modellen wilt uitproberen, is het kiezen van je AI-provider net zo eenvoudig. Schrijf gewoon dit commando in de terminal:
Hermes-model
Deze opdracht begeleidt u bij het selecteren van het beste model. Nous Portal biedt OAuth-aanmelding zonder configuratie. OpenRouter geeft u toegang tot tientallen modellen met één enkele API-sleutel. Als u volledig op open modellen wilt draaien, kunt u Qwen, DeepSeek of een ander OpenAI-compatibel eindpunt aansluiten, inclusief het uitvoeren van een lokaal model op uw eigen hardware. Hermes heeft minimaal 64.000 tokens aan context nodig, die elk groot model in 2026 ondersteunt.
De hele installatie duurt minder dan vijf minuten. Geen Docker, geen YAML-bestanden, geen afhankelijkheidshel. Het installatieprogramma is duidelijk ontworpen door mensen die genoeg kapotte installatiescripts hebben doorstaan om te weten wat ze niet moeten doen.
Om te beginnen met de interactie met Hermes, hoeft u slechts één keer eenvoudig te typen en klaar! Alles gebeurt in de terminal. Dus typ eenvoudig dit:
Hermes chatten
Hoe Hermes met Telegram te verbinden
Dit is waar dingen interessant worden. Zodra je Hermes met Telegram verbindt, heb je in feite een persoonlijke AI-assistent op zak, toegankelijk vanaf elk apparaat, waar dan ook, met ondersteuning voor spraakmemo's en groepschatmogelijkheden.
Het instellen duurt ongeveer twee minuten. Open Telegram en zoek naar @BotFather: dat is de officiële bot van Telegram voor het maken van bots.
Stuur deze opdracht naar Botfather, zodat deze u door het proces van het maken van uw eigen bot leidt:
/newbot Zodra de bot antwoordt, is het installatieproces eenvoudig. Geef je een naam (zoiets als "MyHermesbot" of hoe je assistent ook mag heten) en BotFather geeft je een bottoken. Kopieer dat token. Houd er rekening mee dat alle telegrambots een naam moeten hebben die eindigt op 'bot'.
Wanneer u klaar bent en uw Telegram-bot hebt gemaakt, opent u uw terminal voor Hermes en voert u de opdracht uit:
hermes opstelling
Hiermee wordt u door de configuratie geleid. Plak uw bottoken wanneer daarom wordt gevraagd, en de gateway zorgt voor de rest. De gateway is een enkel proces dat al uw berichtenplatforms (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal) tegelijkertijd verbindt. Als u alleen Telegram wilt, hoeft u ze niet afzonderlijk in te stellen.
Zodra de gateway actief is, opent u uw nieuwe bot in Telegram en stuurt u deze een bericht. Dat is het. Je praat nu met Hermes vanaf je telefoon. Het kan u geplande taakresultaten sturen, spraakmemo's ontvangen die automatisch worden getranscribeerd, bestandsuploads afhandelen en zelfs in groepschats werken waar u het kunt @vermelden.
Alleen al de spraakmemofunctie is de installatie waard. U kunt een spraakbericht sturen met de tekst "vat de belangrijkste Hacker News-verhalen van vandaag samen en stuur mij de top drie" - en het zal de audio verwerken, de taak uitvoeren en reageren met tekst. Geen typen vereist.
Je kunt er zelfs "Hermes Claw Migreren" mee uitvoeren voor het geval je OpenClaw wilt verlaten en alles naar Hermes wilt verplaatsen. Andere opdrachten met meer specifieke functies zijn beschikbaar op de Github-pagina en documentatie van het project.
Is Hermes de juiste keuze voor jou? Als je een ontwikkelaar of tech-nerd bent die een agent wil die in de loop van de tijd verbetert, op een goedkope infrastructuur draait en open modellen ondersteunt, dan is Hermes de duidelijke keuze. Het is ook de betere optie als u een agent gebruikt om steeds weer precies hetzelfde te doen.
Dat gezegd hebbende, als je de meest gepolijste ervaring nodig hebt met de breedste IDE-integraties en de grootste community, blijft OpenClaw de veiligere keuze.
Als je de AI-productiviteit serieus neemt, is het echte antwoord het uitvoeren van beide. De multi-agent workflow is geen compromis. Het is een concurrentievoordeel. Als één agent orkestreert terwijl een andere de uitvoering uitvoert, verschillende modellen gebruikt voor verschillende taken en een back-up heeft als er één uitvalt, levert dit resultaten op die geen van beide agenten alleen kan bereiken. De zelfverbeteringslus van Hermes zorgt ervoor dat het elke dag dat je het gebruikt beter wordt. Dankzij het ecosysteem van OpenClaw kom je nooit tekort aan integraties.
Voor specifieke gebruiksscenario's: makers van inhoud en journalisten zullen het vaardighedensysteem van Hermes van onschatbare waarde vinden: het zet repetitief onderzoek en schrijfworkflows om in geautomatiseerde pijplijnen die dagelijks verbeteren.
Ontwikkelaars profiteren van de configuratie met meerdere agenten, waarbij de werklast wordt verdeeld over verschillende modellen voor taken die elk het beste en goedkoper kunnen worden uitgevoerd.
Datawetenschappers en ML-ingenieurs krijgen ingebouwde tools voor het verfijnen en versterken van leren die OpenClaw simpelweg niet biedt.
En iedereen die een beperkt budget heeft, zou Hermes met LMStudio op zijn aardappel-pc kunnen gebruiken om een agent te runnen die niets kost om te werken.
Dagelijkse debriefing NieuwsbriefBegin elke dag met de belangrijkste nieuwsverhalen van dit moment, plus originele artikelen, een podcast, video's en meer. Uw e-mail Download het! Download het!