OpenClaw et Hermes Agent offrent les mêmes fonctionnalités, mais pas les mêmes réglages par défaut

OpenClaw et Hermes Agent font le même travail : un agent open source qui vit sur votre propre machine, vous répond dans Telegram, Slack ou WhatsApp, lance des outils, se souvient de vous et écrit ses propres skills. En octobre 2026, leurs listes de fonctionnalités se recoupent presque entièrement. Leurs réglages par défaut, non. OpenClaw est pensé pour aller partout : des dizaines de canaux de discussion, des applis mobiles qui servent de capteurs, de nombreux agents derrière une seule gateway. Hermes est construit autour d’une boucle d’apprentissage et d’un large choix d’endroits où exécuter ses commandes. Les deux lancent les outils directement sur votre ordinateur tant que vous ne changez rien, et pour beaucoup de gens, un harnais (harness) plus petit, voire aucun, reste le meilleur choix.

Je fais tourner OpenClaw sur un Mac mini depuis mai, 17 agents au dernier décompte, et j’ai fait tourner Hermes à côté avec deux profils jusqu’en septembre. Cette note met les deux côte à côte, avec les cinq « claws » plus petits apparus autour d’eux. Les chiffres viennent de la documentation, du README et de la page GitHub de chaque projet, relevés le 16 octobre. Les figures s’animent ou répondent à un clic, et un sélecteur vous attend à la fin.

Deux gros projets et une foule de petits

OpenClaw est celui qui a lancé la vague. L’assistant personnel de Peter Steinberger est passé de Clawd à Moltbot, puis à OpenClaw, en janvier. Son auteur a rejoint OpenAI en février, et depuis juillet le projet appartient à l’OpenClaw Foundation, une organisation à but non lucratif où OpenAI est, selon la fondation elle-même, un donateur et non un propriétaire. C’est du TypeScript sous licence MIT, et les versions s’enchaînent : la 2026.10.4 est sortie le 16 octobre.

Hermes Agent vient de Nous Research, le labo derrière les modèles Hermes. C’est du Python sous MIT, sorti pour la première fois en mars, et il avance tout aussi vite. La v0.22, « The Threshold Release », est arrivée le 14 octobre et a fait passer le code source d’environ 1,06 million de lignes à 698 000.

Autour des deux, des harnais plus petits ont chacun choisi une chose à mieux faire. NanoClaw met chaque agent dans un conteneur. nanobot garde un petit cœur en Python. ZeroClaw et PicoClaw tiennent sur des cartes bon marché. IronClaw réécrit OpenClaw en Rust, autour de la sécurité.

Dans les deux cas, une gateway autour d’une boucle

Oubliez les marques, et les deux ont la même forme. Un processus gateway reste allumé et écoute vos comptes de messagerie. Un message arrive, la gateway trouve la bonne session, et une boucle d’agent tourne : le modèle demande un outil, l’outil s’exécute, le résultat revient, jusqu’à ce que le modèle tienne sa réponse. En chemin, l’agent écrit dans des fichiers Markdown que la session suivante lira, et la réponse repart vers la discussion d’où venait le message.

Les différences sont dans les boîtes. La gateway d’OpenClaw est un seul processus Node de longue durée, avec un WebSocket sur 127.0.0.1:18789, et chaque agent, chaque canal et chaque téléphone lui parle. Hermes fait tourner une gateway en Python, et chaque profil a son propre répertoire, avec sa mémoire, ses skills et ses tâches cron. OpenClaw réveille aussi ses agents de lui-même : par défaut, un heartbeat lance un tour d’agent complet toutes les 30 minutes. Hermes attend vos messages, ou les tâches cron que vous décrivez en langage courant, et ne donne un /heartbeat à une session que si vous le demandez.

Là où les réglages par défaut divergent

Fonctionnalité par fonctionnalité, la plupart des lignes d’un comparatif disent « les deux ». La question utile, c’est de quel côté penche chaque projet quand vous l’installez sans rien changer. Passez d’un onglet à l’autre.

Mémoire : OpenClaw injecte une pile de fichiers d’espace de travail dans chaque session, AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, MEMORY.md et les notes quotidiennes, jusqu’à 20 000 caractères par fichier et 60 000 au total, et une passe Dreaming planifiée les consolide. Hermes garde volontairement une mémoire minuscule : 2 200 caractères de notes et 1 375 sur vous, figés au démarrage de la session. Quand il lui en faut plus, il cherche dans ses anciennes conversations avec la recherche plein texte de SQLite.

Canaux : le catalogue d’OpenClaw liste environ 30 plateformes de discussion, et ses applis pour iOS, Android, macOS, Windows et Linux transforment un appareil en nœud, avec caméra, localisation et notifications. Hermes a plus de 25 adaptateurs et une appli desktop. Je n’ai pas trouvé d’appli mobile.

Sandbox : les deux exécutent les commandes sur l’hôte par défaut. La sandbox d’OpenClaw reste désactivée tant que vous ne l’activez pas, avec Docker, Podman ou SSH derrière. Hermes fait de l’endroit où tournent les commandes un réglage à part entière, local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona ou Vercel Sandbox, et demande par défaut à un second modèle de juger les commandes signalées avant leur exécution.

Modèles : les deux acceptent n’importe quel fournisseur. OpenClaw peut aussi confier toute la boucle à Claude Code ou Codex. Hermes a ajouté les modèles locaux en un clic via llama.cpp, et il sait exporter des trajectoires pour l’apprentissage par renforcement, ce qui en dit long sur ceux qui le construisent.

Agents : OpenClaw route chaque compte de messagerie vers un agent par des bindings, et je fais tourner 17 agents derrière une seule gateway. Un profil Hermes, c’est un agent avec son propre répertoire, et delegate_task confie des sous-tâches à des agents enfants.

Les deux apprennent seuls, au compteur

Le README d’Hermes le présente comme le seul agent doté d’une boucle d’apprentissage intégrée. Ce n’est plus vrai depuis avril, quand OpenClaw a livré Skill Workshop. Voici ce qui déclenche vraiment chacune des deux.

Hermes compte. À chaque dizaine de prompts que vous envoyez, un agent de revue forké relit la conversation et décide quoi enregistrer en mémoire. Toutes les 10 itérations d’outil dans un même tour, le même genre de revue décide s’il faut écrire ou corriger un skill. Un curateur marque un skill comme périmé après 14 jours sans usage et l’archive au bout de 30. Il n’en supprime jamais.

OpenClaw compte aussi. Au bout de 10 itérations du modèle dans une conversation, une revue en arrière-plan enregistre ce qui mérite d’être gardé sous forme de skill appris, et pendant un tour, l’agent corrige un skill appris qui l’a induit en erreur. Les skills que personne n’utilise pendant 30 jours sont archivés, chaque modification garde la version précédente, et /learn undo en annule une.

Les deux ont un déclencheur manuel, /refine sur Hermes et /learn sur OpenClaw. Le vrai écart, c’est la mémoire : Hermes la revoit selon son propre calendrier, alors qu’OpenClaw la laisse à l’agent et à la passe Dreaming, et n’automatise que les skills.

Les deux lancent les outils sur votre ordinateur par défaut

C’est la partie que j’aurais voulu qu’on me dise en premier. Sans configuration, OpenClaw exécute les outils de votre session principale sur l’hôte. Son README le dit, et sa page sur la sandbox commence par « Le sandboxing est désactivé par défaut. » Le backend de terminal par défaut d’Hermes est local, lui aussi. Un skill que vous installez, ou un prompt injecté via un e-mail que l’agent lit, peut donc atteindre tout ce que votre compte utilisateur peut atteindre.

Ce n’est pas théorique. En février, la CVE-2026-25253 permettait, d’un seul clic sur un lien piégé, de faire fuiter un token de gateway OpenClaw et d’exécuter du code ; elle a été corrigée dans la 2026.1.29. Un scan de ClawHub, le registre de skills d’OpenClaw, a trouvé 341 skills malveillants sur 2 857. SecurityScorecard a compté 40 214 instances OpenClaw exposées sur internet le 9 février. Hermes a eu quatre CVE de son côté.

Certains des petits harnais existent précisément pour ça. NanoClaw fait tourner chaque groupe d’agents dans son propre conteneur, et les requêtes sortantes passent par une gateway qui ajoute les identifiants : l’agent ne détient jamais de clé d’API en clair. IronClaw exécute les outils non fiables dans une sandbox WebAssembly avec une liste d’autorisation d’endpoints, et n’injecte les secrets qu’à la frontière de l’hôte. Choisissez une configuration dans la figure et voyez ce qu’un mauvais skill peut atteindre.

Chaque petit claw choisit son combat

Chaque petit claw est en partie une réaction à la taille d’OpenClaw. Le README de NanoClaw le dit sans détour : OpenClaw, c’est « près d’un demi-million de lignes de code, 53 fichiers de configuration et plus de 70 dépendances ». NanoClaw est « conçu pour être facile à comprendre et entièrement adapté à vos besoins », et l’adapter veut dire changer le code, pas la configuration.

NanoClaw repose sur le Claude Agent SDK d’Anthropic, avec un conteneur par groupe d’agents, et vous ajoutez un canal en lançant un skill comme /add-telegram. nanobot, du Data Intelligence Lab de l’université de Hong Kong, est le petit harnais Python, avec Telegram, Feishu, WeChat, Slack et Discord parmi ses canaux.

ZeroClaw et PicoClaw visent le matériel bon marché. ZeroClaw est un binaire Rust unique qui parle à une vingtaine de fournisseurs de modèles et peut piloter les broches GPIO d’un Raspberry Pi, d’un Arduino ou d’un ESP32. PicoClaw est écrit en Go, annonce un démarrage en moins d’une seconde sur un seul cœur à 0,6 GHz, et reconnaît honnêtement que les builds récents utilisent 10 à 20 Mo de RAM, pas les moins de 10 de son accroche.

IronClaw, de NEAR AI, se présente comme un OS d’agent axé sur la confidentialité, la sécurité et l’extensibilité : une réécriture en Rust inspirée d’OpenClaw, avec des outils en WebAssembly, des secrets chiffrés en AES-256-GCM, PostgreSQL pour l’état et aucune télémétrie. Ce sont les affirmations des projets eux-mêmes. Je n’ai mesuré aucun d’entre eux.

Ce que deux harnais m’ont appris

OpenClaw est celui que j’ai gardé : 17 agents, 16 bots Telegram, un par agent, et quatre serveurs MCP branchés sur mes propres applis. C’est aussi celui qui m’a coûté le plus de soirées.

Le 1er septembre, la mise à jour de la 2026.7.1 vers la 2026.8.1 a tourné à l’incident de plusieurs heures. Des schémas de configuration plus stricts rejetaient des réglages qui marchaient la veille, le moindre avertissement pendant la migration au démarrage arrêtait désormais la gateway, et la base d’état est passée à un schéma que l’ancienne version ne savait pas lire : impossible de revenir en arrière. Deux semaines plus tard, la 2026.9.4 exigeait Node 24.16 et ignorait sans bruit tout skill sans description dans son front matter. L’un de mes agents a perdu un skill comme ça.

Avec Hermes, l’histoire est inverse. Je l’ai fait tourner avec deux profils, je l’ai mis à jour le 14 août (un saut de 7 183 commits), puis j’ai arrêté de m’en servir. Au 14 septembre, ses deux gateways plantaient en boucle sur des tokens Telegram que j’avais révoqués, alors je l’ai supprimé. Le piège : ma gateway OpenClaw tournait en fait sur le binaire Node embarqué par Hermes. Supprimer un harnais a failli faire tomber l’autre.

Les limites partagées frappent aussi tout le monde à la fois. Mes agents partagent un seul compte Claude, et le 15 octobre, sa limite de cinq heures les a tous bloqués d’un coup. Rien n’a repris après la remise à zéro.

Rien de tout ça n’est une raison d’écarter l’un ou l’autre projet. C’est le prix d’un logiciel qui bouge aussi vite : lisez les notes de version avant de mettre à jour, et sauvegardez d’abord le dossier d’état.

Choisir selon la situation

Alors, lequel ? Voici comment je choisirais aujourd’hui.

Si vous voulez de nombreux agents sur de nombreuses messageries, avec votre téléphone comme capteur, prenez OpenClaw, et activez la sandbox pour tout sauf votre session principale.

Si vous voulez un agent qui progresse sur votre travail récurrent, et que vous préférez bidouiller du Python, prenez Hermes. Si vous êtes déjà sur OpenClaw, hermes claw migrate --dry-run montre ce qui serait repris : votre SOUL.md, vos mémoires, skills, listes d’autorisation et réglages de canaux.

Si vous voulez lire chaque ligne et garder chaque agent dans un conteneur, prenez NanoClaw. Pour un Raspberry Pi ou une carte bon marché, PicoClaw ou ZeroClaw. Si les secrets et les outils non fiables sont votre principale inquiétude, IronClaw. Pour un petit agent Python avec les messageries chinoises, nanobot.

Et si tout ce que vous voulez, c’est joindre une session de code depuis votre téléphone, vous n’avez peut-être besoin d’aucun harnais. Remote Control et Channels dans Claude Code, et le mode distant de Codex dans l’appli ChatGPT, font ça tant que votre machine reste allumée.

Votre situation

Beaucoup d’agents, beaucoup de messageriesUn agent qui apprend mes habitudesSur OpenClaw, envie de tester HermesJe veux lire chaque ligneUn Raspberry Pi ou une carte bon marchéLes secrets avant toutUn petit agent PythonJuste ma session de code, depuis mon téléphone

PrenezOpenClaw

PourquoiEnviron 30 canaux, des nœuds sur téléphone, et des bindings qui routent chaque discussion vers son agent. J’en fais tourner 17 derrière une seule gateway.

Le hicGros, et il bouge vite. Lisez les notes de version, sauvegardez d’abord, et mettez en sandbox tout sauf votre session principale.

PrenezHermes Agent

PourquoiLa boucle d’apprentissage est active par défaut, la mémoire reste petite et consultable, et les commandes peuvent tourner à sept endroits.

Le hicPas d’appli mobile, et les approbations intelligentes restent un modèle qui en juge un autre.

EssayezHermes, migré

Commenthermes claw migrate --dry-run liste ce qui est repris : SOUL.md, mémoires, skills, listes d’autorisation, réglages de canaux.

Le hicVous gardez les deux ? Vérifiez sur quel Node tourne chaque service avant d’en supprimer un.

PrenezNanoClaw

PourquoiUne petite base de code TypeScript sur le Claude Agent SDK, un conteneur par groupe d’agents, les clés gardées à l’extérieur.

Le hicL’adapter veut dire changer le code, et il est construit autour de Claude.

PrenezPicoClaw ou ZeroClaw

PourquoiDes binaires uniques en Go et en Rust. ZeroClaw pilote des broches GPIO.

Le hicLes empreintes sont leurs propres affirmations. PicoClaw admet 10 à 20 Mo sur les builds récents.

PrenezIronClaw

PourquoiDes outils WebAssembly avec des permissions par capacité, une liste d’autorisation d’endpoints, des secrets injectés à la frontière et surveillés contre les fuites.

Le hicIl lui faut PostgreSQL, et sa communauté est la plus petite des sept.

Preneznanobot

PourquoiUn cœur Python compact, et Feishu et WeChat à côté de Telegram et Slack.

Le hicSa sandbox est optionnelle et désactivée par défaut.

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PrenezAucun harnais

PourquoiRemote Control ou Channels dans Claude Code, ou le mode distant de Codex dans l’appli ChatGPT, rejoignent la session que vous faites déjà tourner.

Le hicSeulement tant que la session ou la machine tourne, sans mémoire ni planification propres.

Pour aller plus loin :

• Une flotte d’agents chez moi, mon talk sur l’installation OpenClaw à 17 agents
• Ne soyez pas le meat proxy de votre équipe, Peter Steinberger sur les collègues qui s’adressent à vos agents
• Les collègues IA dans Slack ont besoin de leur propre identité, ce qui change quand un agent poste en son nom

Si vous faites tourner l’un d’eux, dites-moi lequel et ce qui a cassé en premier. J’aimerais comparer nos notes.

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