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.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Fable 5 в Claude Code: Анализ затрат первого дня — эквивалент $210 через API, $0 оплачено
Разработчик переключился на claude-fable-5 в Claude Code и измерил использование токенов в 742 ответах. Эквивалентная стоимость API: $210.15. Фактически уплачено: $0 в период до 22 июня.
Локальные модели Qwen достигают автоматизации браузера с пошаговым планированием и компактным DOM.
Разработчик обнаружил, что небольшие локальные языковые модели, такие как Qwen 8B и 4B, успешно справляются с автоматизацией браузера, используя пошаговое планирование вместо предварительных многошаговых планов, в сочетании с компактным семантическим представлением DOM, которое сокращает использование токенов с 50–100K+ до ~15K для полных процессов.
Управление узлами: многопользовательская игра .io в реальном времени, полностью созданная с помощью Claude 4.6 и 4.7
Разработчик создал живую многопользовательскую конкурентную .io игру Node Control с помощью Claude 4.6 и 4.7. Особенности: серверный сетевой код с авторитетом на 60 Гц, развертывание в 4 регионах на fly.io и эстетика нейронной сети.
Omnara: Запускайте Claude Code и Codex из любого места
Omnara — это веб- и мобильная IDE, позволяющая разработчикам запускать и взаимодействовать с сессиями Claude Code и Codex из любой точки, с такими функциями, как облачная синхронизация и голосовой агент.