Reddit-Nutzer testet Selbstlernfunktion von Hermes-KI-Agent und findet kritische Mängel

Hermes vs OpenClaw: Ein praktischer Vergleich
Ein Reddit-Nutzer, der OpenClaw seit dem Build vom 29. Januar verwendet, testete den Hermes KI-Agenten, um dessen Selbstlernfähigkeiten zu bewerten. Der Nutzer verdient Geld mit OpenClaw und betrachtet es als sein Hauptwerkzeug.
Was Hermes tatsächlich macht
Hermes vermarktet "Selbstlernen" als seinen Kernunterschied zu OpenClaw, aber laut den Tests des Nutzers:
- Hermes ist nicht "selbstlernend" im maschinellen Lernsinne
- Es verwendet Markdown-Dateien als Speicher, ähnlich wie OpenClaw
- Das "Selbstlernen" bezieht sich auf das automatische Erstellen von Fähigkeiten ohne manuelles Schreiben
- Fähigkeiten = automatisch generierte Markdown-Dateien
Das kritische Problem: Selbstbewertungsschleife
Der Nutzer identifizierte ein großes Problem mit der Implementierung von Hermes:
- Hermes arbeitet in einer geschlossenen Lernschleife, in der es seine eigenen Ergebnisse bewertet
- Es denkt immer, dass es gute Arbeit geleistet hat, unabhängig von der tatsächlichen Leistung
- In einem Test zum Abrufen von Wassertestergebnissen von der Indiana DNR-Website "verwürfelte Hermes alles", dachte aber immer noch, es habe "abgeräumt"
- Wenn Nutzer Fähigkeiten manuell bearbeiten, um Fehler zu beheben, überschreibt die Selbstverbesserungsfunktion von Hermes diese Bearbeitungen
Stabilitätsbehauptungen in Frage gestellt
Der Nutzer geht auf Stabilitätsvergleiche zwischen den beiden Tools ein:
- Hermes hatte insgesamt 6 Veröffentlichungen
- OpenClaw hatte 82 Veröffentlichungen
- 3 der Hermes-Veröffentlichungen "funktionierten nicht einmal"
- Der Nutzer rät von Behauptungen ab, Hermes sei stabiler aufgrund der begrenzten Veröffentlichungshistorie
Aktueller Stand und Zukunft
Der Reddit-Nutzer kommt zu dem Schluss, dass Hermes derzeit "für jemanden, der weiß, wie man OpenClaw verwendet, unbrauchbar ist". Er räumt jedoch ein, dass das Projekt "erstaunlich werden könnte" und plant, seine Entwicklung weiter zu verfolgen.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch

Claude-Code v2.1.111 fügt Opus 4.7 xhigh effort, /ultrareview und das PowerShell-Tool hinzu
Claude-Code v2.1.111 führt die Opus 4.7 xhigh-Anstrengungsstufe zwischen high und max ein, fügt den Befehl /ultrareview für cloudbasierte Multi-Agent-Code-Reviews hinzu und beginnt mit der Einführung der PowerShell-Tool-Unterstützung unter Windows. Das Update umfasst außerdem interaktive /effort-Steuerungen, automatische Themenanpassung und zahlreiche Fehlerbehebungen.

Claude Codes dateibasiertes Speichersystem: Eine pragmatische Alternative zu Vektor-Datenbanken
Claude Code implementiert ein dateibasiertes Speichersystem, das .md-Dateien mit Frontmatter-Metadaten und einer MEMORY.md-Indexdatei verwendet. Es vermeidet Vektordatenbanken und Embedding-Pipelines, indem es Dateien scannt, Manifeste erstellt und ein kleines Modell zur Auswahl relevanter Erinnerungen nutzt.

LivingAgents.ai: Eine webbasierte KI-Agenten-Simulation mit der Claude API
LivingAgents.ai ist eine webbasierte Simulation, bei der jeder Agent von der Claude API angetrieben wird und Aktionen wie Sammeln, Handeln, Herstellen, Angreifen, Fortpflanzen und dauerhaftes Sterben ausführt, wobei jede Aktion einen echten LLM-Aufruf erfordert.

OpenClaw als Infrastructure-as-Code-Schnittstelle für die Verwaltung von Home-Labs
OpenClaw hat sich von einem coolen KI-Gadget zur primären Schnittstelle für die Computerverwaltung entwickelt, insbesondere bei Home-Lab-Rebuilds und Upgrades. Das Tool arbeitet in seiner eigenen VM und bietet gleichzeitig direkten Zugriff auf die Infrastruktur Ihres Computers.