Experiência do Usuário: Mudando do OpenClaw para o Agente Hermes em LLM Local

Um desenvolvedor compartilhou sua experiência ao mudar do OpenClaw para o Hermes Agent no desenvolvimento de IA local. A configuração usou o modelo Qwen3.5-9B rodando em uma GPU RX 9070 XT com 16 GB de VRAM.

Experiência com o OpenClaw

O usuário descreveu o OpenClaw como "uma bagunça" e "decepcionante", mesmo após extensa depuração. Eles observaram que, embora tenham conseguido fazê-lo funcionar localmente, a experiência não foi ideal.

Configuração e Desempenho do Hermes Agent

A mudança para o Hermes Agent trouxe melhorias imediatas:

• A configuração foi mais simples em comparação com o OpenClaw
• Funciona bem mesmo quando isolado no WSL2
• A funcionalidade RAG (Geração Aumentada por Recuperação) funciona
• A chamada de ferramentas funciona de forma eficaz
• A memória persistente funciona razoavelmente bem

A diferença de desempenho mais significativa apareceu em tarefas complexas. Enquanto o OpenClaw exigia "mais de 50 etapas e chamadas de ferramentas" para uma tarefa razoavelmente complexa, o Hermes Agent completou a mesma tarefa com "5 chamadas de ferramentas corretas" e terminou "2:30 minutos a menos de computação".

Avaliação Prática

O usuário reconhece que o Hermes não é equivalente a modelos de ponta como o Opus 4.6, mas para quem precisa principalmente de um assistente de IA, ele é suficiente. Eles observam que, com ferramentas adicionais como Claude Code ou Codex, os desenvolvedores podem estender as capacidades do Hermes além de seu escopo pretendido.

O desenvolvedor concluiu que só voltaria ao OpenClaw se ele se tornasse "pelo menos equivalente" ao desempenho e confiabilidade atuais do Hermes Agent.