Hermes Agent vs OpenClaw
Ein faktenbasierter, umfassender Vergleich zweier führender Open-Source-KI-Agenten-Frameworks.
GitHub-Sterne
373k
OpenClaw
175k
Hermes
Nachrichtenkanäle
50+
OpenClaw
19
Hermes
Ausführungs-Backends
6
Hermes
1
OpenClaw
Benutzeroberfläche
4
OpenClaw
4
Hermes
Web + CLI + TUI + Desktop (both)
Data as of July 2026. Numbers approximate and subject to change.
Übersicht
Hermes Agent
Nous Research · v0.18.x · Python
Hermes Agent ist ein quelloffener, autonomer KI-Agent von Nous Research. Veröffentlicht Mitte 2025, verfügt er über einen geschlossenen Lernkreislauf, der autonom Skills und Erinnerungen erstellt und aktualisiert.
OpenClaw
OpenAI Foundation · TypeScript
OpenClaw ist ein persönliches KI-Assistenten-Framework von Peter Steinberger, gestartet im November 2025 und später von OpenAI übernommen. Ein TypeScript/Node.js Local-First-Ausführungsgateway, das LLMs mit über 50 Kanälen verbindet.
Funktionsvergleich
| Merkmal | Hermes Agent | OpenClaw |
|---|---|---|
| Entwickler | Nous Research (Teknium) | Peter Steinberger / OpenAI |
| Erstveröffentlichung | Earlier Juli 2025 | November 2025 |
| Sprache | Python | TypeScript / Node.js |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub-Sterne | ~175k | Leader ~373k |
| Nachrichtenkanäle | 19 (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, WeChat, iMessage, Matrix, etc.) | Leader 50+ (WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Google Chat, Signal, iMessage, etc.) |
| Speichersystem | Leader FTS5 sitzungsübergreifend + LLM-Zusammenfassung + Honcho Benutzermodellierung (autonom) | Sitzungsbasierter Kontext + Skill-Speicher (explizit verwaltet) |
| Skill-System | Leader Autonome Erstellung und Selbstverbesserung; agentskills.io offener Standard; wöchentlicher Kurator | Community-beigetragene Skills; keine autonome Erstellung; große Bibliothek ohne integrierte Kuratierung |
| Ausführungs-Backends | Leader 6 (Lokal, Docker, SSH, Daytona, Singularity, Modal) | Hauptsächlich lokal/self-hosted; Docker über Community |
| Integrierte Werkzeuge | 40+ (Websuche, Browser, Vision, TTS, Bildgenerierung, Codeausführung, etc.) | Variiert je nach installierten Skills; keine feste Anzahl; erweiterbar über Plugins |
| Benutzeroberfläche | CLI/TUI + Web Dashboard + Native Desktop-App (macOS/Windows/Linux) + Sprachmodus (Streaming-TTS, Barge-in, Wake Words) | Web-Dashboard + macOS/iOS/Android Apps + Live Canvas + Sprachunterstützung |
| Desktop- und Mobile-Apps | Native Desktop-App (macOS/Windows/Linux); keine eigenständige Mobile-App (über Messenger-Apps erreichbar) | Leader Native iOS/Android Apps mit Sprachfunktion |
| RL-Trainingsintegration | Atropos RL — Batch-Trajektoriengenerierung für Modell-Fine-Tuning | Keine |
| MCP-Unterstützung | Native Nativer MCP-Client (stdio + HTTP) | Über Community-Erweiterungen |
| Community-Größe | Wachsend; ~175k Stars; agentskills.io Hub im Aufbau; kleinere Beitragsbasis | Massiv; ~373k Stars; 3.6k+ offene Issues; 65k+ Commits; etabliertes Ökosystem |
Key Takeaways
- Autonomous self-improvement & learning loop
- Memory system (FTS5 + Honcho + LLM summarization)
- Deployment flexibility (6 backends, consumer GPU)
- RL research integration (Atropos)
- Native MCP client + 40+ built-in tools
- Ecosystem size (373k stars, largest OSS project)
- Channel coverage (50+ messaging platforms)
- Mobile apps (native iOS + Android with voice)
- Community maturity (65k+ commits, battle-tested)
- TypeScript/Node.js ecosystem
Detaillierte Analyse
Architektur und Designphilosophie
Hermes basiert auf einer synchronen Agent-Schleife mit ThreadPoolExecutor für gleichzeitige Werkzeugaufrufe. Der "Review Fork" bewertet Interaktionen und schreibt Skills/Speicher autonom.
OpenClaw verwendet eine Microservice-Architektur mit einem zentralen Gateway als Steuerungsebene. Planer/Agent-Schleife: Anfrage → Analyse → Plan → Werkzeugauswahl → geschützte Ausführung.
Speicher und Lernen
Zweischichtig: FTS5-indizierter Verlauf mit hybrider Abfrage + agentenkuratierte Fakten, prozedurale Skills und dialektisches Honcho-Benutzermodell.
Sitzungsbasierter Kontext und skill-basiertes Wissen. Speicher ist explizit — was in Skills und Konfiguration gespeichert ist.
Deployment und Infrastruktur
6 Backends vom $5 VPS bis zum GPU-Cluster und Serverless. Consumer-GPU praktikabel (RTX 3060, 50 tok/s). Ein-Kommando-curl-Installer.
Local-First, self-hosted. Daemon-Prozess mit YAML/JSON-Konfiguration. Ideal für persönliche Server und Home Labs.
Sicherheit und Risikoprofil
Noch nicht in großem Maßstab angegriffen. Skills werden autonom generiert — leistungsstark, aber potenziell riskant. Container-Hardening verfügbar.
Hat reale Vorfälle überstanden: ClawHavoc-Angriff (341 bösartige Skills), Cisco fand 26% Verwundbarkeitsrate in 31.000 Community-Skills.
Vor- und Nachteile
Vorteile von Hermes Agent
- Echte Selbstverbesserung
- Überlegenes Speichersystem
- Forschungsreife RL-Integration
- Maximale Deployment-Flexibilität
- Python-Ökosystem
Nachteile von Hermes Agent
- Kleineres Ökosystem
- Keine eigenständige Mobile-App
- Jüngeres Projekt; schnelle Releases
- Nur Python
Vorteile von OpenClaw
- Massives Ökosystem
- Ausgefeilte UX
- Produktreife
- TypeScript/Node.js
- 50+ Kanalintegrationen
Nachteile von OpenClaw
- Kein autonomes Lernen
- Sicherheitsvorfälle
- Keine RL-Integration
- Weniger Deployment-Flexibilität
Welchen sollten Sie wählen?
Beide sind ausgezeichnete Open-Source-AI-Agent-Frameworks mit unterschiedlichen Schwerpunkten.
Wählen Sie Hermes Agent für einen Agenten, der sich mit der Zeit verbessert, forschungsreife Werkzeuge, maximale Deployment-Flexibilität und das Python-Ökosystem.
Wählen Sie OpenClaw für einen ausgereiften, kampferprobten Assistenten mit der breitesten Kanalabdeckung, nativen Mobile-Apps und dem JavaScript/TypeScript-Ökosystem.