原文タイトル：OpenClaw vs Hermes - AIの最大レース、そして誰もそれを適切に説明していない - だから私がした。
原著者：@kloss_xyz
翻訳：Peggy，BlockBeats

Editor's Note: If 2025 was the "Year of Large Model Capabilities Competition," then in early 2026, the focus of the competition has shifted significantly to another more specific and more practical track - how to truly land personal AI agents.

The article systematically compares the two most prominent projects in the current AI Agent field - OpenClaw and Hermes Agent. The former has rapidly accumulated an amazing community size and developer ecosystem in a short period of time, becoming a phenomenal AI project on GitHub. The latter has taken a path of "lower cost, lower barrier to entry, and stronger self-learning capability," quickly gaining momentum in terms of search popularity and user migration.

In fact, the difference between the two lies not in the functional aspect but in the design philosophy. One path emphasizes control and adaptability, with users building, scheduling models, and orchestrating skills themselves; while the other path emphasizes automation and efficiency, with the system learning on its own, compressing costs, and reducing usability thresholds.

This differentiation, similar in structure to the Windows vs. Mac debate in the PC era and even earlier software tool hierarchies, is not about one replacing the other but about different user groups making different trade-offs between "efficiency, control, and cost."

In this sense, the competition between OpenClaw and Hermes is fundamentally answering a longer-term question: Will AI agents become a "programmable personal operating system" or a "self-evolving work agent"?

As model capabilities gradually converge, the real watershed is shifting from "who is smarter" to "who is more user-friendly, who is cheaper, and who is closer to real workflow." The value of this article lies in attempting to cut through emotional alignment and return to the structure itself, unraveling this key competition that has not yet been fully explained.

The following is the original text:

In early 2026, OpenClaw achieved what no software project had done before. It garnered 346,000 stars on GitHub - surpassing React's total accumulation over ten years in less than five months. It became the AI project with the most stars in GitHub history. With 38 million monthly visitors and 500,000 global running instances.

数ヶ月間、AI エージェント領域に身を置いている場合、OpenClaw は唯一のトピックであり、Anthropic が圧倒的な存在感を示していました。

そして、風向きが変わりました。

3 月、Nous Research によって開発された Hermes エージェントが GitHub トレンディングに登場しました。検索の興味が移動し始めました。4 月には、Hermes は OpenClaw を超えるまでになりました。これまで数か月間この分野を席巻してきたプロジェクトは、新たな挑戦者がその検索トラフィックを浸食するのを目の当たりにしました。

今や、誰もが意見を持っています。ほとんどの意見は、強固な OpenClaw 派か、Hermes の熱烈な支持者かのどちらかですが、両者の本質的な違いを説明している人はほとんどいません。

そこで、私が率直な比較と解説を行い、騒音の背後に何が起こっているのかを明らかにします。

まず、それぞれが何かを見てみましょう。

OpenClaw

OpenClaw は、ローカルマシン上で実行される個人用 AI エージェントです。メッセージチャネルに接続し、会話をまたいだコンテキストを管理し、スキルを使用してタスクを実行します。任意のモデルを呼び出すことができます——Anthropic の Claude（Opus、Sonnet）、OpenAI の GPT-5.5、Kimi K2.6、Grok など。

それは Claude Code と統合されており、負荷のかかるプログラミングタスクを処理するために使用されます。それはあなたのハードウェア上に駐在する持続的に実行される脳のようなものと考えることができ、あなたの完全な設定を把握し、24時間365日バックグラウンドで稼働し、使用しているすべてのツールとチャネルに接続しています。

Hermes Agent

Hermes エージェントは Nous Research によって開発されました。これもローカルで実行される個人用 AI エージェントですが、背後にある考え方はまったく異なります。自分でスキルを書く必要はなく、すべての設定を行う必要もありません。Hermes は自己学習を行います。

完了したすべてのタスクは再利用可能な知識にまとめられます。経時的に、特定の作業フローを処理するのがいつの間にか得意になり、特定の仕事を行っていないときでも、徐々に習熟していきます。40 を超えるツールが組み込まれており、同等のタスクに対する実行コストも OpenClaw よりはるかに低いです。

両方とも同じ問題に取り組んでいます：他人のサーバーではなく、独自のハードウェア上で実行されるAIエージェントを提供すること。ただし、この目標に向かう哲学はまったく異なります。

これがこの議論の面白いところです。何がより優れているかではなく、どの哲学があなたに適しているかが問題です。

まるでWindowsとAppleのような対立です。両者は機能が似ており、どちらもあなたのハードウェア上で実行されますが、魅了するユーザーはまったく異なります。Windowsは、コントロールとカスタマイズの領域を求める開発者やゲーマーを惹き付けます。一方、Appleは、即座に使用できることを望むデザイナーや起業家を惹き付けます。正解があるわけではなく、それぞれ異なる人々を対象としており、優先順位が異なります。

アナロジー：フェラーリ vs Honda

これら2つの間の違いを最も正確に要約した言葉は、@garrytanからです。

@garrytanは、OpenClawはまるで自分の専属整備士を雇っているフェラーリを運転しているようなものです。車はいつも故障しますが、その体験はあなたを興奮させます。一方、Hermes Agentは信頼性の高いホンダのようです。Claude/ChatGPTはまるで公共交通機関に乗っているようです。

そうです。これが真の違いです。OpenClawはより優れたパフォーマンスとカスタマイズ空間を提供しますが、自分で整備士にならなければなりません。Hermesは即座に使用でき、より安定しており、ランニングコストが低く、使いやすいです。正解があるわけではなく、それらは異なるドライバー向けに作られています。

OpenClawの利点

スキルエコシステム

OpenClawには、この領域で最も成熟したスキルマーケットがあります。公式のClawHubディレクトリには、44,000以上のスキルが収録されています。すべてのスキルはセキュリティ審査を受け、悪意のあるソフトウェアや詐欺がないことを保証しています。さらに、LarryBrainなどの選りすぐりの有料オプションもあり、100以上の高品質自動化スキルを数秒でインストールできます。コミュニティがOpenClawで長年にわたり積み重ねてきた知識は目覚ましいものがあります。Hermesは急速に追いついていますが、まだそのレベルには達していません。

モデルの柔軟性

これはOpenClawの最大の利点の1つですが、しばしば見落とされています。あなたは1つのサービスプロバイダーに固定されることはありません。Anthropic、OpenAI、Kimi、Grok、Ollamaを介して実行されるローカルモデル、すべてのタスクに最適なモデルを選択できます。Opusモデルは戦略を担当し、Sonnetワーカーは実行を担当し、GPT-5.5は特定のタスクを処理します。すべて同じ構成内で行われます。この柔軟性は真の競争力です。

チャネル 統合

OpenClaw は Telegram、Discord、WhatsApp、iMessage、Slack などのさらに多くのプラットフォームへの接続をサポートしています。あなたのエージェントはメッセージング チャネルを越えて存在し、複数のプラットフォームでタスクを処理します。ヘルメスはチャネル サポートに関して非常に限定されており、これは OpenClaw が明らかにリードしている分野です。

マルチ エージェント アーキテクチャ

専任の複数のエージェントを同時に実行し、異なる役割、異なるモデル、特定のタスク向けのサブ エージェントに対応することを原生的にサポートしています。子エージェント システムは組み込まれており、非常に成熟しています。

コミュニティ、ドキュメント、エンドースメント

OpenClaw はより早くスタートを切りました。コミュニティの規模ははるかに大きく、月間 3800 万人の訪問者、50 万の実行インスタンスがあります。そしてドキュメントもより充実しています。特筆すべきは、元の作者 steipete が OpenAI に引き抜かれ、プロジェクトにさらなる貢献者とリソースをもたらしたことです。問題が発生した場合 — そして確実に発生するでしょう — もう既に同じ落とし穴に引っかかって修正された人がたくさんいます。

@Paul_Beauchemin 両方使っています。Hermes は 3 週間何も進展していないのに対し、OpenClaw は毎日タスクを実行しています。

Hermes の利点

自己改善サイクル

これが Hermes の本当に興奮すべき点であり、哲学的に他のすべての製品と区別される中核です。タスクを完了するたびに、有効な手法を取り出し、それを再利用可能なスキルとして保存します。あなたのエージェントは、あなたが何もしなくても、ますますあなたの特定のワークフローに精通していきます。OpenClaw にもメモリとスキルがありますが、それらを手動で構築する必要があります。Hermes は自己構築します。時間の経過とともに、この違いは複利的に蓄積され、意味のあるものになります。

トークン コスト

この点のデータは無視できません。ある創業者は、同じタスクに対し OpenClaw で 5 日かかり、130 ドルかかったのに対し、Hermes ではわずか 10 ドルで済んだ — そして効果もより良かったと述べています。説明すべきは、コストの違いは各プラットフォームが使用するモデルに依存するということです — しかし、Hermes は設計上、コスト効率を中核原則としています。API の請求書で頭を悩ませているなら、人々が Hermes に移行する主な理由です。

即座に使用可能

Hermes は 40 を超えるすでに実行可能なツールを組み込んでいます — メモ、iMessage、ブラウザ、画像生成、タイマータスク、Obsidian 統合。インストール後すぐに使用できます。OpenClaw はあなたに空白のキャンバスを提供します。その空白のキャンバスは非常にパワフルですが、印象的なものを作るには数週間かかるかもしれません。ほとんどの人にとって、これが実際に使いこなせない理由です。Hermes はこの閾値を完全に取り除いています。

隔離モデル

Hermes は隔離された環境でタスクを実行します。各タスクは独立しており、干渉しません。機密ワークフローを実行する場合——顧客データ、財務タスク、管理対象としたい任意のコンテンツ——これは実質的なセキュリティ上の利点です。

@TeancumsRaiders オープンクローで1か月格闘し、その後1週間ヘルメスと同時使用した。以前の手間と努力を捨てるべきか悩んだが、最終的に自分が沈没コストの誤謬に陥っていることに気づき、完全に切り替えた。一度も振り返ることはなかったし、後悔もなかった。

正直な比較

オープンクロー

·複雑な構成——あなたが構築し、管理する

·ボックス内トークンのコストは高い（使用するモデルによる）

·広範なスキルマーケット——ClawHub には44,000以上の無料スキルがあり、有料オプションもあり

·自己向上は手動——自分でスキルを作成またはダウンロードする必要がある

·幅広いチャネルの統合（Telegram、Discord、WhatsApp、iMessage、Slack）

·任意のモデルを実行可能——Anthropic、OpenAI、Kimi、Grok、Ollama を介してローカルモデルを実行

·ネイティブのマルチエージェントアーキテクチャ

·最大のコミュニティ、最も包括的なドキュメント

Hermes

·構成の複雑度が低い——インストールしてすぐに使用可能

·実際の使用中のトークンコストは約90%低い

·初日から40以上のツールが組み込まれています

·自己改善サイクル——ワークフローを自動学習

·OpenClaw に比べてチャネルの統合が限られています

·マルチエージェント機能は開発中

·急速な成長、本物の勢い

どちらを選択すべきか？

オープンクローを選択する場合、以下が該当します:

· 最大限のカスタマイズが必要であり、自分で手を動かすことを厭わない

· メッセージプラットフォームを横断した深いチャネルの統合が必要

· 複数の専任エージェントを同時に実行したい

· モデルの柔軟性が必要——サービスプロバイダーを切り替えて異なるタスクを遂行

· 技能エコシステムに既に投資している

· 構築と試行錯誤を楽しむ

Hermes を選択する場合、以下が該当します:

·すぐに使用可能で、最小限の構成

·トークンのコストが懸念事項

·エージェントが徐々にあなたのワークフローを学習することを望む

·初心者であり、数週間かけての設定を避けたい

·セキュリティとタスクの隔離が重要である

私の個人的見解

実際、それらは競合しているわけではありません。少なくとも今のところは。

OpenClaw はより強力で、よりカスタマイズ可能で、より深く統合された選択肢です。クロスチャネルの存在、任意のモデルの実行、複雑なスキル構成の取り扱いが必要な場合、OpenClaw はまだ答えです。

Hermes はほとんどの人にとってより賢明なデフォルトの選択肢です。より安価で、よりすばやく始められ、自己改善できます。なぜそれほど速く成長しているのか理解できます。Agent を実行するのが複雑すぎて実際に実行していない場合、Hermes はほとんどすべての障壁を取り除いてくれます。まずは試してみて、その後 OpenClaw に移行するかどうかを決定してください。

フェラーリとホンダ。両方を試してみてください。

@SteveGaudio OpenClaw、私はすでに構築しており、非常にうまく稼働しています。Hermes は、OpenClaw がスタックしたときに修正するための私の代理人です。@VonDanLe 私の見解：OpenClaw と Hermes を同時に使用し、1 つを選択するのではなく両方を使います。

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