--- title: OpenClaw et Hermes Agent offrent les mêmes fonctionnalités, mais pas les mêmes réglages par défaut description: OpenClaw et Hermes Agent sont les deux grands agents open source qui vivent sur votre machine et vous répondent dans vos messageries. En octobre 2026, leurs fonctionnalités se rejoignent, pas leurs réglages par défaut. Un comparatif interactif avec les petits claws (NanoClaw, nanobot, ZeroClaw, PicoClaw, IronClaw), ce que m’a appris l’usage des deux, et lequel choisir selon la situation. date: 2026-10-16 tags: agents IA, OpenClaw, Hermes Agent, auto-hébergement, harnais d’agent --- 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.

Étoiles GitHub, 16 octobre 2026

  1. OpenClawTypeScript · MIT

    392 k

  2. Hermes AgentPython · MIT

    254 k

  3. nanobotPython · MIT

    49 k

  4. ZeroClawRust · Apache 2.0 / MIT

    33 k

  5. NanoClawTypeScript · MIT

    31 k

  6. PicoClawGo · MIT

    30 k

  7. IronClawRust · Apache 2.0

    13 k

Cette semaineOpenClaw 2026.10.4 le 16 octobre, Hermes v0.22.2 le 15 octobre.

Les étoiles mesurent l’attention, pas la qualité. Barres à l’échelle ; les logos sont ceux de chaque projet.
## 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.

OpenClawHermes

  1. 1Un message arrive

    Environ 30 canaux de discussion, plus des applis mobiles et desktop

    25+ adaptateurs de plateforme et une appli desktop

  2. 2La gateway l’aiguille

    Un seul processus Node, un WebSocket sur 127.0.0.1:18789, tous les agents derrière

    Une gateway Python ; chaque profil a son propre répertoire

  3. 3La boucle lance les outils

    N’importe quel modèle, et Claude Code ou Codex peuvent mener la boucle

    N’importe quel modèle, et llama.cpp en local en un clic depuis la v0.22

  4. 4Il prend des notes

    MEMORY.md et notes quotidiennes, fusionnés par une passe Dreaming

    Un petit MEMORY.md et un USER.md, plus la recherche dans les anciennes sessions

  5. 5Il répond, ou se réveille

    Un tour de heartbeat toutes les 30 minutes, actif par défaut

    Cron en langage courant ; /heartbeat sur demande

Les cinq mêmes étapes, des pièces différentes. La surbrillance fait passer un message dans les deux.
## 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.

OpenClaw

Hermes

60 000

caractères de fichiers d’espace de travail, au maximum, dans chaque session

  • AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, MEMORY.md, notes quotidiennes
  • 20 000 par fichier, 4 000 pour USER.md
  • Une passe Dreaming planifiée les consolide

3 575

caractères de mémoire, figés au démarrage de la session

  • MEMORY.md 2 200, USER.md 1 375
  • Anciennes sessions : recherche plein texte SQLite

PenchantOpenClaw charge beaucoup à chaque tour. Hermes garde un petit noyau et cherche le reste.

~30

canaux de discussion au catalogue, plus les applis pour appareils

  • Telegram est le premier conseillé
  • Les applis iOS, Android, macOS, Windows et Linux deviennent des nœuds
  • Un nœud prête sa caméra, sa localisation et ses notifications

25+

adaptateurs de plateforme, plus une appli desktop

  • Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, SMS, e-mail
  • Home Assistant, Matrix, iMessage via un pont
  • Pas d’appli mobile, à ma connaissance

PenchantOpenClaw va plus loin, et fait de votre téléphone un capteur.

Aucune

sandbox par défaut : la session principale lance les outils sur l’hôte

  • Modes : off, non-main, all
  • Backends : Docker, Podman, SSH et deux autres

Local

backend de terminal par défaut : les commandes tournent sur l’hôte

  • Ou Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona, Vercel Sandbox
  • Approbations intelligentes : un second modèle juge les commandes signalées
  • Manuel, ou désactivé, plus des motifs d’interdiction

PenchantLes deux démarrent sur votre machine. Hermes met les alternatives à un réglage près.

Tous

les fournisseurs, et le harnais est lui aussi un plugin

  • Claude Code ou Codex peuvent mener la boucle d’agent
  • Un modèle par agent

Tous

les fournisseurs, et les modèles locaux en un clic

  • llama.cpp intégré depuis la v0.22
  • Export de trajectoires pour l’apprentissage par renforcement

PenchantMatch nul sur le choix. Hermes penche côté recherche, OpenClaw s’appuie sur les agents de code que vous utilisez déjà.

17

agents derrière mon unique gateway

  • Les bindings routent chaque compte de messagerie vers un agent
  • sessions_spawn lance des sous-agents
  • Un bot Telegram par agent, chez moi

1

agent par profil, choisi avec hermes -p

  • Chaque profil : sa config, son SOUL.md, sa mémoire, ses skills et ses crons
  • delegate_task confie des sous-tâches à des agents enfants

PenchantOpenClaw est fait pour une flotte. Hermes, pour un agent à la fois.

Réglages par défaut tirés de la documentation de chaque projet au 16 octobre. Chacun peut se configurer pour se rapprocher de l’autre.
## 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.

Hermes

Vos prompts

Revue : l’enregistrer dans MEMORY.md ?

Itérations d’outil dans un tour

Revue : écrire ou corriger un skill

Inutilisé 14 jours : périmé. 30 jours : archivé. Jamais supprimé.

et

OpenClaw

Itérations du modèle dans une conversation

Revue : enregistrer un skill appris

Pendant un tour

Corriger le skill appris qui l’a induit en erreur

Inutilisé 30 jours : archivé. Chaque modification versionnée, /learn undo.

À la main/refine sur Hermes, /learn sur OpenClaw.

Les deux compteurs atteignent dix, puis une revue décide quoi garder. Seul Hermes en fait une pour la mémoire.
## 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.

6 sur 6

Par défaut pour la session principale d’OpenClaw et le backend local d’Hermes

1, peut-être 3

Optionnel sur les deux : le conteneur voit ce que vous montez et lui passez

1, peut-être 2

Par défaut : un conteneur par groupe d’agents, les identifiants ajoutés à l’extérieur

0 sauf autorisation

Par défaut pour les outils non fiables : WebAssembly avec des permissions par capacité

1 clicCVE-2026-25253 : d’une fuite de token à l’exécution de code, corrigée dans la 2026.1.29

341skills malveillants sur 2 857 dans ClawHub, en février

40 214instances OpenClaw exposées sur internet, le 9 février

Schéma : ce que chaque configuration laisse toucher à un outil par défaut, d’après la documentation de chaque projet. Les chiffres sont ceux d’OpenClaw, parce que c’est lui qui offre le plus d’installations à attaquer.
## 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.

Les petits claws se présentent

Citations tirées de chaque README au 16 octobre. Les empreintes sont les chiffres des projets, pas mes mesures.
## 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.

  1. Mai 2026

    OpenClaw sur un Mac miniGrandit jusqu’à 17 agents, 16 bots Telegram et quatre serveurs MCP.

  2. 14 août

    Hermes de la 0.18.2 à la 0.20.1Deux profils, une mise à jour, 7 183 commits.

  3. 1er sept.

    OpenClaw 2026.8.1Config stricte, avertissements de migration bloquants, une base d’état sans retour. Des heures.

  4. 14 sept.

    Hermes sort, la 2026.9.4 entreGateways en boucle sur des tokens révoqués ; OpenClaw tournait sur le Node d’Hermes. Puis Node 24.16, et un skill ignoré sans bruit.

  5. 15 oct.

    Une limite, tous les agentsUne limite de cinq heures bloque la flotte. Rien ne reprend après la remise à zéro.

Ma propre installation, d’après mes notes. Le rouge marque une casse.
## 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

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.

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.

Mes choix au 16 octobre 2026. Les deux gros projets publient souvent : vérifiez les notes de version avant de vous fier à une ligne.
Pour aller plus loin : - [Une flotte d’agents chez moi](/talks/openclaw/fr/), mon talk sur l’installation OpenClaw à 17 agents - [Ne soyez pas le meat proxy de votre équipe](/fr/notes/dont-be-your-teams-meat-proxy.html), Peter Steinberger sur les collègues qui s’adressent à vos agents - [Les collègues IA dans Slack ont besoin de leur propre identité](/fr/notes/ai-coworkers-slack-agent-identity.html), 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.