Benutzererfahrung: Wechsel von OpenClaw zu Hermes Agent auf lokalem LLM
Ein Entwickler teilte seine Erfahrungen mit dem Wechsel von OpenClaw zu Hermes Agent für die lokale KI-Entwicklung. Das Setup verwendete das Qwen3.5-9B-Modell, das auf einer RX 9070 XT GPU mit 16 GB VRAM lief.
OpenClaw-Erfahrung
Der Nutzer beschrieb OpenClaw als "ein Chaos" und "enttäuschend", selbst nach umfangreicher Fehlerbehebung. Er merkte an, dass er es zwar lokal zum Laufen gebracht habe, die Erfahrung jedoch suboptimal war.
Hermes Agent Setup und Leistung
Der Wechsel zu Hermes Agent brachte sofortige Verbesserungen:
- Das Setup war im Vergleich zu OpenClaw unkompliziert
- Funktioniert gut, selbst wenn es in WSL2 sandboxed ist
- RAG-Funktionalität (Retrieval-Augmented Generation) funktioniert
- Tool-Aufrufe funktionieren effektiv
- Persistenter Speicher funktioniert ordentlich
Der größte Leistungsunterschied zeigte sich bei komplexen Aufgaben. Während OpenClaw für eine recht komplexe Aufgabe "über 50 Schritte und Tool-Aufrufe" benötigte, erledigte Hermes Agent dieselbe Aufgabe mit "5 korrekten Tool-Aufrufen" und war "2:30 Minuten weniger Rechenzeit" unterwegs.
Praktische Bewertung
Der Nutzer räumt ein, dass Hermes nicht mit High-End-Modellen wie Opus 4.6 gleichzusetzen ist, aber für diejenigen, die hauptsächlich einen KI-Assistenten benötigen, reicht es aus. Er merkt an, dass Entwickler mit zusätzlichen Tools wie Claude Code oder Codex die Fähigkeiten von Hermes über den vorgesehenen Umfang hinaus erweitern können.
Der Entwickler kam zu dem Schluss, dass er nur zu OpenClaw zurückkehren würde, wenn es "zumindest auf Augenhöhe" mit der aktuellen Leistung und Zuverlässigkeit von Hermes Agent wäre.
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