Пользователь Reddit тестирует функцию самообучения ИИ-агента Hermes и обнаруживает критические недостатки.

Hermes против OpenClaw: Практическое сравнение
Пользователь Reddit, использующий OpenClaw с версии от 29 января, протестировал ИИ-агента Hermes, чтобы оценить его возможности самообучения. Пользователь зарабатывает деньги с помощью OpenClaw и считает его своим основным инструментом.
Что на самом деле делает Hermes
Hermes позиционирует «самообучение» как ключевое отличие от OpenClaw, но, согласно тестированию пользователя:
- Hermes не является «самообучающимся» в машинном смысле
- Он использует файлы markdown в качестве памяти, подобно OpenClaw
- «Самообучение» относится к автоматическому созданию навыков без ручного написания
- Навыки = файлы markdown, которые генерируются автоматически
Критическая проблема: Цикл самооценки
Пользователь выявил серьезную проблему в реализации Hermes:
- Hermes работает в замкнутом цикле обучения, где он оценивает свои собственные результаты
- Он всегда считает, что справился хорошо, независимо от фактической производительности
- В тесте по извлечению результатов проверки воды с сайта Indiana DNR, Hermes «все перепутал», но все равно думал, что «справился на ура»
- Когда пользователи вручную редактируют навыки, чтобы исправить ошибки, функция самосовершенствования Hermes перезаписывает эти правки
Заявления о стабильности поставлены под сомнение
Пользователь рассматривает сравнения стабильности двух инструментов:
- У Hermes всего 6 выпусков
- У OpenClaw 82 выпуска
- 3 выпуска Hermes «даже не работали»
- Пользователь советует не утверждать, что Hermes стабильнее, из-за ограниченной истории выпусков
Текущее состояние и будущее
Пользователь Reddit приходит к выводу, что Hermes в настоящее время «непригоден для тех, кто умеет пользоваться OpenClaw». Однако он признает, что проект может «оказаться потрясающим» и планирует продолжать следить за его развитием.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Revdiff: Терминальный просмотрщик различий со встроенными аннотациями для AI-агентов
Revdiff — это TUI-инструмент для просмотра различий, созданный специально для проверки изменений в коде, сгенерированных ИИ, без выхода из терминальных сессий. Он выводит структурированные аннотации в stdout, которые можно напрямую передавать обратно ИИ-агентам, таким как Claude Code, создавая непрерывный цикл проверки.

Claude Code + MCP генерирует тестовые наборы из исходного кода
Claude Code анализирует исходный код для создания иерархических наборов тестов, охватывающих модули, функции, сценарии, основные пути, граничные случаи и обработку ошибок, а затем отправляет их в системы управления тестированием через MCP.

Навык Agent Wake для OpenClaw: Уведомление Discord о завершении задач
Разработчик создал agent-wake.py — скрипт на Python, который Claude Code вызывает после завершения задач. Он отправляет упоминания в Discord и запускает события пробуждения через HTTP API шлюза, побуждая агента автоматически публиковать сводки.

context-link v1.0.0: Локальный MCP-сервер сокращает использование токенов в Claude Code на 91%
context-link v1.0.0 — это локальный MCP-сервер, который индексирует код с помощью Tree-sitter, предоставляя Claude только необходимые символы, зависимости и структуру, сокращая использование токенов на 91% в отдельных случаях и на 70–80% при выполнении полных задач.