ユーザーエクスペリエンス：ローカルLLMでのOpenClawからHermes Agentへの切り替え

ある開発者が、ローカルAI開発のためにOpenClawからHermes Agentに切り替えた経験を共有しました。このセットアップでは、RX 9070 XT GPU（16GB VRAM）上で実行されるQwen3.5-9Bモデルが使用されました。

OpenClawの経験

ユーザーは、OpenClawを「混乱している」と「期待外れ」と表現し、広範なデバッグ後でも同様の評価でした。ローカルで動作させることはできたものの、その体験は最適ではなかったと述べています。

Hermes Agentのセットアップとパフォーマンス

Hermes Agentへの切り替えにより、即座に改善が見られました：

• セットアップはOpenClawと比較して簡単でした
• WSL2にサンドボックス化された状態でも良好に動作します
• RAG（検索拡張生成）機能が動作します
• ツール呼び出しが効果的に機能します
• 永続メモリが十分に機能します

最も顕著なパフォーマンスの違いは、複雑なタスクで現れました。OpenClawが「50以上のステップとツール呼び出し」を必要としたかなり複雑なタスクに対して、Hermes Agentは「5回の正しいツール呼び出し」で同じタスクを完了し、「計算時間が2分30秒短縮」されました。

実用的な評価

ユーザーは、HermesがOpus 4.6のようなハイエンドモデルと同等ではないことを認めつつも、主にAIアシスタントを必要とする人にとっては十分であると指摘しています。Claude CodeやCodexなどの追加ツールを使用することで、開発者はHermesの能力を意図された範囲を超えて拡張できると述べています。

開発者は、OpenClawがHermes Agentの現在のパフォーマンスと信頼性に「少なくとも同等」になる場合にのみ、OpenClawに戻ると結論付けました。