На каналі Tech With Tim вийшов детальний розбір двох найпопулярніших open‑source AI‑агентів 2026 року — Open Claw та Hermes Agent. Автор розгортає обидва проєкти на реальних серверах, проганяє однакові завдання й показує, де саме один інструмент випереджає інший. У центрі порівняння — не стільки «хто крутіший», скільки практичне питання: який агент вигідніше й розумніше запускати сьогодні.
Розклад сил: цифри, зрілість та екосистема
Ще пів року тому відповідь на питання «який особистий AI‑агент поставити?» фактично зводилася до однієї опції: Open Claw. Навколо нього був значний хайп, і більшість користувачів стартували саме з нього. Ситуація змінилася цього літа.
У червні Hermes Agent обігнав конкурента за обсягом використання: понад 224 мільярди токенів на день проти 186 мільярдів у Open Claw. Це не просто красива цифра — це індикатор того, що спільнота масово переходить на іншу архітектуру агента.
Попри це, Open Claw залишається набагато зрілішим проєктом. Він вийшов ще в листопаді 2025 року і на момент запису має понад 137 релізів. За цей час навколо нього сформувалася потужна екосистема: великий каталог навичок, широкий перелік нативних інтеграцій з AI‑моделями, месенджерами та іншими сервісами.
Hermes Agent помітно молодший. Його реліз відбувся у лютому 2026 року, і наразі агент має лише 11 релізів. Він не пропонує такого ж «жирного» набору можливостей із коробки, але компенсує це зовсім іншим підходом до навичок і пам’яті, який стає ключовим у довготривалому використанні.
Навички проти самонавчання: дві філософії роботи агента
Базово обидва агенти — це LLM‑«мозок», обгорнутий у набір інструментів: MCP‑сервери, доступ до інтернету, пошта, хмари, пам’ять, навички й шлюзи для взаємодії через Telegram, Discord, email тощо. Обидва інструменти мають весь цей набір. Різниця — у тому, як вони з цим працюють.
У Open Claw все крутиться навколо каталогу навичок. Це величезний «маркетплейс» робочих процесів, оформлених як великі markdown‑файли: агент може багаторазово виконувати завдання за описаним сценарієм. Колись у каталозі було понад 13 000 навичок. Після серйозних проблем із безпекою цю цифру скоротили до 3 300, а зараз вона знову виросла до приблизно 5 400 навичок.
Модель використання проста: користувач заходить в Claw Hub, шукає потрібну навичку — наприклад, щось пов’язане з GitHub — читає опис і натискає «встановити». Є можливість створити власну навичку, але для цього потрібно явно попросити модель: сформувати файл, встановити його, налаштувати. Автоматизація тут мінімальна, усе тримається на ручному керуванні.
Hermes Agent обирає іншу стратегію — самонавчання через так званий self‑learning loop. Агент за замовчуванням запам’ятовує користувача та його задачі, а коли помічає, що певний робочий процес повторюється п’ять, шість, сім разів, він автоматично перетворює його на навичку.
Цим займається окремий компонент — Curator. Він проглядає пам’ять, журнали сесій та визначає, чи варто створити нову навичку. Якщо так, Hermes генерує відповідний файл у фоні, додає його до свого набору процедурної пам’яті, а потім ще й коригує та вдосконалює його надалі, залежно від того, як користувач працює з агентом.
Цей підхід дозволяє будувати набір навичок, максимально наближених до реального робочого процесу конкретної людини, а не до універсальних шаблонів з хабу.
Як пам’ять і навички впливають на вартість та ефективність
Ключова відмінність між агентами проявляється саме в тому, як вони поводяться з повторюваними завданнями та історією взаємодії.
Обидва інструменти зберігають інформацію в пам’ять. Але в Hermes Agent пам’ять оптимізована сильніше: швидше працює, краще визначає моменти, коли треба щось записати, і вміє ефективніше проходитися по великому контексту. У поєднанні з автоматичними навичками це створює стійкий ефект самополіпшення.
На практичному прикладі це виглядає так: користувач описує досить складний семикроковий робочий процес, пов’язаний, скажімо, з підготовкою дослідницького брифу для відео. Hermes один раз проходить усі кроки, а далі самостійно створює навичку, що відповідає цьому сценарію. Коли в новій сесії людина просить «знову зробити мій video research brief», агент першим кроком не намагається «вигадати все з нуля», а одразу шукає відповідну навичку, знаходить щойно створену й запускає її.
У Open Claw той самий запит після першого виконання обробляється інакше. Агент може знайти попередні відповіді у пам’яті, але робить це менш ефективно, довше та без опори на навичку, якщо її не створити вручну. Якщо контекст буде втрачено або пам’ять не підвантажиться, агенту доведеться знову «відкривати» увесь робочий процес з нуля.
Цей нюанс напряму б’є по вартості. При однакових завданнях Open Claw зазвичай виявляється дорожчим у використанні: він кожного разу витрачає більше токенів на повторне «мислення» та пошук по пам’яті. Hermes, навпаки, стає дешевшим у довгостроковій перспективі: одного разу відкривши складний процес, він конвертує його в навичку і далі просто перевикористовує, замість повторного повного ланцюжка міркувань.
Curator при цьому стежить, щоб кількість навичок не перетворилася на хаос. Він переводить їх між станами «активні», «застарілі» та «архівні» залежно від того, як часто вони використовуються, й не дає контексту безконтрольно розростатися.
Інтеграції, провайдери та безпека: кому що важливіше
На боці Open Claw — багатший «нативний» стек інтеграцій. Щодо AI‑моделей, месенджерів та інших сервісів у нього значно більший набір готових провайдерів, що природно для проєкту, який живе з 2025 року й пережив понад сотню релізів.
Hermes Agent може під’єднатися «майже до всього, що потрібно», але часто шляхом використання Open Router як основного шлюзу до моделей. Це накладає певну специфіку на конфігурацію, проте в підсумку не обмежує користувача в доступі до ключових інструментів.
Справжня слабка точка Open Claw — безпека. На початку 2026 року стався інцидент, коли в інтернет виявилися відкритими понад 40 000 інстансів агента. Вони були доступні для публічної конфігурації й зміни, що створювало очевидні ризики. Цю проблему згодом закрили новими релізами, але репутаційний слід залишився.
Додатковий фактор ризику — розмір екосистеми. Встановлення великої кількості навичок із Claw Hub збільшує площу атаки: у багатьох із них теоретично можуть бути вразливості. Рівень безпеки сильно залежить від того, як саме користувач усе налаштовує.
Hermes Agent наразі виглядає менш проблемним у цій площині. Інциденти були й тут, але загалом його вважають трохи більш безпечним: поверхня атаки менша, інфраструктура компактніша, користувач не тягне до себе масу стороннього коду автоматично. Це не означає, що Hermes «ідеально безпечний», але загальний вектор для початківців виглядає спокійніше.
Для кого який агент: щоденний помічник чи багатоканальний хаб
Важливий момент, на якому наголошується прямо: з технічної точки зору обидва інструменти можуть виконати одні й ті самі завдання. Будь‑який сценарій, який працює в Hermes Agent, можна реалізувати в Open Claw, і навпаки. Більше того, навички з Claw Hub можна встановити й у Hermes — хоч це й не настільки «рідний» для нього процес.
Різниця в тому, наскільки швидко й зручно користувач доходить до кінцевого результату у кожному випадку.
У 2026 році рекомендація виглядає так:
Hermes Agent — оптимальний вибір для більшості сценаріїв. Він особливо сильний як персональний асистент, із яким багато спілкуються, який виконує повторювані завдання й поступово «підлаштовується» під конкретну людину чи команду. Автоматичне створення навичок, оптимізована пам’ять і самополіпшення роблять його логічним «щоденним драйвером».
Open Claw зберігає нішеву, але важливу перевагу там, де потрібна складна багатоканальна взаємодія. Його систему gateway‑керування легше використовувати, коли до одного або кількох агентів потрібно під’єднати різні типи користувачів: Telegram, Discord, веб‑віджет, інші канали, з можливістю будувати розгалужену схему доступів і спільної пам’яті. Інтерфейс і конфігурація тут більш «інженерні», з величезною кількістю налаштувань.
Щодо UI й порога входу картина протилежна. Панель керування Open Claw дає максимум контролю, але виглядає складніше, більше орієнтована на розробників. Hermes пропонує більш дружній інтерфейс — з дошками завдань, Kanban‑поданням, простим керуванням пам’яттю, профілями та історією. З погляду старту «з коробки» Hermes відчутно комфортніший.
Висновок: чому 2026‑го року логічно обрати Hermes
Якщо відкинути деталі, картина виглядає так: Open Claw — старший, більший і багатший на інтеграції, але дорожчий і вимогливіший у тривалій експлуатації; Hermes Agent — молодший, менш насичений «фічами» на папері, зате краще навчається на реальній роботі, ефективніше поводиться з пам’яттю та зменшує витрати на повторювані завдання.
У підсумковому порівнянні підкреслюється: на однакових задачах Open Claw зазвичай коштує дорожче, тоді як Hermes оптимізується й стає кращим з часом. Обидва можна розгорнути в один клік, але Open Claw складніший у глибинних налаштуваннях, тоді як Hermes майже готовий до роботи відразу.
Для звичайного користувача, який хоче надійного «щоденного» AI‑помічника, а не будувати складний багатоканальний хаб, вибір у 2026 році очевидний: у більшості випадків раціональніше ставити Hermes Agent. Open Claw лишається актуальним інструментом для більш просунутих сценаріїв, де потрібен детальний контроль над gateway‑конфігурацією та величезний каталог готових навичок, але це вже нішевий, а не масовий вибір.
Джерело
YouTube: OpenClaw vs Hermes Agent: Which One Is Actually Better in 2026?