Пользовательский опыт: Переход с OpenClaw на Hermes Agent для локальной LLM

Разработчик поделился своим опытом перехода с OpenClaw на Hermes Agent для локальной разработки ИИ. В настройке использовалась модель Qwen3.5-9B, работающая на видеокарте RX 9070 XT с 16 ГБ видеопамяти.

Опыт работы с OpenClaw

Пользователь описал OpenClaw как «беспорядок» и «невыразительный», даже после обширной отладки. Он отметил, что хотя ему удалось заставить его работать локально, опыт был далёк от оптимального.

Настройка и производительность Hermes Agent

Переход на Hermes Agent сразу же принёс улучшения:

• Настройка была проще по сравнению с OpenClaw
• Хорошо работает даже в изолированной среде WSL2
• Функциональность RAG (Retrieval-Augmented Generation) работает
• Вызов инструментов работает эффективно
• Постоянная память работает достаточно хорошо

Наиболее значительная разница в производительности проявилась в сложных задачах. В то время как OpenClaw требовал «50+ шагов и вызовов инструментов» для достаточно сложной задачи, Hermes Agent выполнил ту же задачу с «5 правильными вызовами инструментов» и завершил её «на 2:30 минуты быстрее по времени вычислений».

Практическая оценка

Пользователь признаёт, что Hermes не эквивалентен высококлассным моделям, таким как Opus 4.6, но для тех, кому в основном нужен ИИ-ассистент, его достаточно. Он отмечает, что с дополнительными инструментами, такими как Claude Code или Codex, разработчики могут расширить возможности Hermes за рамки его первоначального предназначения.

Разработчик заключил, что вернётся к OpenClaw только в том случае, если он станет «по крайней мере наравне» с текущей производительностью и надёжностью Hermes Agent.