Hermes Agent vs OpenClaw : même licence, dépositaire différent

Si l’on compare Hermes Agent et OpenClaw côte à côte sur leurs capacités, le résultat est proche de l’égalité, et c’est la première chose qu’il vaut la peine de dire. Les deux sont sous licence MIT. Les deux permettent de les pointer vers le modèle de votre choix et de le remplacer ensuite. Les deux ont reçu leur dernier push le 23 octobre 2026, et les deux se présentent comme fonctionnant sur du matériel que vous contrôlez. Aucun des deux ne demande d’abonnement. La différence intéressante n’est pas une fonctionnalité que l’un aurait et l’autre pas. Elle se situe un niveau au-dessus : dans la personne à qui le projet doit rendre des comptes et dans ce que chacun fait du dossier qu’il accumule sur vous.

Les chiffres publics, sur GitHub, au 23 octobre 2026, sont les suivants : NousResearch/hermes-agent totalise 256 360 étoiles et 56 015 forks ; il a été créé le 22 juillet 2025. openclaw/openclaw totalise 392 829 étoiles et 82 566 forks ; il a été créé le 24 novembre 2025. Hermes est le plus ancien des deux projets, avec environ quatre mois d'avance, et détient environ deux tiers des étoiles. Ces décomptes mesurent l'attention, pas le travail accompli, et la section sur la mesure y revient. Tout ce qui se trouve entre ici et là examine les deux projets selon les mêmes six dimensions — où il s'exécute, comment on y accède, comment le modèle est choisi, ce dont il se souvient, qui le gouverne et ce qui est mesuré — et signale chaque question à laquelle aucun des deux projets ne répond.

Les deux phrases d’ouverture des deux READMEs expliquent l’essentiel de ce qui suit. Nous Research présente Hermes comme « l’agent IA auto-améliorant développé par Nous Research » et commence par une boucle : il crée des compétences à partir de l’expérience, les améliore pendant l’utilisation, se pousse à conserver les connaissances et explore ses propres conversations passées. OpenClaw commence par la localisation plutôt que par l’apprentissage — « un assistant IA open source qui s’exécute sur votre propre ordinateur et vous retrouve dans les canaux que vous utilisez déjà ». Le maître mot d’un projet, c’est la mémoire. Celui de l’autre, c’est l’adresse. Gardez ces deux phrases à l’esprit et les six dimensions cessent de ressembler à une liste de contrôle.

Où cela tourne

Hermes considère la machine comme une cible de déploiement que vous choisissez. Son README propose un VPS à 5 $, un cluster GPU ou une infrastructure serverless qui ne coûte presque rien lorsqu’elle est inactive, et il précise explicitement que l’agent n’a pas besoin de vivre sur votre ordinateur portable : vous pouvez lui parler depuis Telegram pendant qu’il travaille sur une VM cloud. Six backends de terminal sont fournis nativement — local, Docker, SSH, Modal, Daytona et Vercel Sandbox — avec, en plus, des backends sous forme de plugins tels que Singularity et Apptainer. Deux d’entre eux, Daytona et Modal, offrent une persistance serverless : l’environnement se met en hibernation lorsqu’il est inactif et se réveille à la demande.

OpenClaw dispose d’une seule unité de déploiement et la fait varier par configuration. « Un seul Gateway l’exécute comme assistant personnel sur un ordinateur portable ou comme déploiement d’équipe partagé ; la configuration est la seule différence », indique son README, et le Gateway est décrit comme le plan de contrôle local pour les sessions, les outils, les événements et les connexions de canaux. Le README est tout aussi clair sur ce qui n’existe pas : « aucun niveau payant, service hébergé ou token ». Quant à savoir si Nous Research exploite une version hébergée de Hermes : ce n’est pas publié dans les documents consultés pour cette comparaison. Le contraste oppose un projet qui répartit l’exécution sur des backends distants optionnels à un autre qui conserve un seul plan de contrôle et ne modifie que ses paramètres.

Comment vous y parvenez

Hermes dispose d'une console d'opérateur de premier ordre. Son README décrit une « interface terminal complète » avec édition multiligne, autocomplétion des commandes slash, historique des conversations, interruption et redirection, et affichage en flux de la sortie des outils ; le même processus de passerelle sert aussi Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal et la ligne de commande. Les canaux de messagerie sont une seconde porte d'entrée greffée sur un produit terminal, ce qui explique pourquoi le terminal reste perçu comme la surface native.

OpenClaw inverse cet accent. Les canaux sont le produit : Discord, iMessage, Slack, Teams, Telegram, WhatsApp et, selon les mots du README, « plus de 20 autres », aux côtés d’applications natives pour macOS, iOS, Android, Windows et Linux. Une Control UI, la CLI et une TUI se connectent à la même Gateway, mais elles arrivent en second dans la description. La différence pratique pour une équipe est mince et réelle : s’adresser à l’un dans le terminal et discuter depuis le téléphone ; s’adresser à l’autre depuis la fenêtre que vos collègues ont déjà ouverte. La latence aller-retour de l’un comme de l’autre, et le nombre de canaux que chacun prend réellement en charge : non publiés.

Comment le modèle est choisi

Les deux projets font la même promesse avec des mots différents. Hermes dit d’utiliser le modèle de votre choix et de changer avec la commande « hermes model », sans modification de code ni verrouillage ; dans son application de bureau, chaque sous-agent peut recevoir son propre fournisseur, modèle et limites. OpenClaw dit que les modèles et les harnais d’agent — il cite Claude et Codex, ainsi que des modèles locaux — sont des plugins que vous pouvez échanger sans rien changer d’autre, et son onboarding vérifie l’accès aux modèles avant de se terminer. Aucun des deux ne livre de modèle maison obligatoire, et aucun ne publie de modèle recommandé ni de modèle par défaut approuvé par le projet.

Le fait d’être agnostique au modèle est une affirmation sur l’architecture, pas sur la provenance des tokens. Il vous faut tout de même un point de terminaison, et pour l’un comme pour l’autre de ces agents, ce point de terminaison peut être n’importe quel fournisseur que vous configurez, y compris le nôtre : une seule clé compatible OpenAI donne accès à plus de 200 modèles avec basculement automatique et 0 % de marge, le prix catalogue du fournisseur étant répercuté tel quel. Claude Opus 5.5 y est proposé à 4,00 $ par million de tokens d’entrée et 20,00 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 M de tokens et des lectures de cache à 0,20 $ par million. Il convient de préciser exactement le périmètre : nous hébergeons des modèles, pas les applications d’Anthropic ni l’assistant de qui que ce soit, et quel que soit celui de ces deux agents que vous exécutez, c’est à vous de l’installer et de le configurer.

Ce dont il se souvient

Hermes est le plus explicite des deux, car c'est par la mémoire que tout commence. Le README énumère une mémoire constituée par l'agent avec des rappels périodiques, la création autonome de compétences après des tâches complexes, des compétences qui s'améliorent au fil de leur utilisation, une recherche de sessions FTS5 avec résumé par LLM pour le rappel inter-sessions, et une modélisation dialectique de l'utilisateur par Honcho, tout en ajoutant la compatibilité avec le standard ouvert agentskills.io. La formulation employée par Nous Research est qu'il « construit un modèle de plus en plus approfondi de qui vous êtes au fil des sessions ».

La déclaration publiée d’OpenClaw porte sur la garde des données plutôt que sur leur curation : « L’état, la mémoire et les identifiants résident sur votre matériel. » Que la Gateway résume les anciennes sessions, assure la curation de cet état ou écrive ses propres compétences : cela n’est pas publié dans le README consulté ici. Ce qui est publié, c’est la limite. Vos prompts sont envoyés au fournisseur de modèle et aux plateformes de chat que vous configurez, ainsi qu’à tout export de diagnostics que vous activez vous-même ; par défaut, le logiciel vérifie l’existence d’une nouvelle version une fois par jour, les statistiques anonymes sur les fonctionnalités nécessitent un consentement explicite, et « update.checkOnStart: false » désactive les deux. Valeurs par défaut de télémétrie d’Hermes : non publiées dans le code source consulté ici.

Cette asymétrie a une conséquence qui mérite réflexion avant d’installer l’un ou l’autre. Un système qui approfondit son modèle de vous devient plus utile à mesure qu’il fonctionne, et il conserve aussi un historique plus riche de la personne qui l’utilise. Un système qui garde l’état sur votre matériel fait une promesse plus étroite et plus vérifiable. Ce sont des paris différents, et ils ne portent pas du tout sur des fonctionnalités.

Qui le gouverne

Hermes est développé par Nous Research et l’indique dès la première ligne de son propre README — le projet d’une entreprise qui porte le nom de cette entreprise. Au-delà de cela, les informations publiées sont minces : licence MIT, aucune fondation et aucun document de gouvernance parmi les éléments consultés ici. Qu’il existe un niveau commercial, un service hébergé ou un engagement de feuille de route de la part de Nous Research : cela n’est pas publié dans ces éléments.

OpenClaw répond à la même question dès le premier écran de son README. Il est porté par la OpenClaw Foundation, que le README décrit comme « une organisation indépendante 501(c)(3) », et il y est précisé qu’il n’existe ni offre payante, ni service hébergé, ni jeton. Il s’agit d’une affirmation de gouvernance plutôt que de licence, et cela compte parce que la licence est identique des deux côtés. MIT vous donne les mêmes droits quel que soit le projet que vous clonez. Ce qui diffère, c’est qui peut changer de direction et quelle incitation se trouve derrière ce changement.

La limite honnête de cette distinction : une structure de fondation ne garantit rien, et aucun des deux projets ne publie, dans le texte lu pour cet article, de divulgation de financement, de plan de succession ni d’engagement de feuille de route. Ce que l’on peut dire, c’est que l’un des projets a consigné qui est responsable et ce qu’il ne vendra pas, tandis que l’autre ne l’a pas publié. Quand la question est « que devient ceci dans trois ans », l’un a un paragraphe que vous pouvez citer et l’autre a un silence.

Qu’est-ce qui est mesuré ?

Aucun des deux projets ne publie de benchmark, de taux de réussite des tâches, de chiffre de latence ni de comparaison directe auditée avec l’autre. Pour un article comparatif, c’est la phrase la plus importante, car elle signifie qu’il n’existe aucun chiffre permettant de classer ces deux projets, et que tout classement devrait être inventé. Les seules données quantitatives qui existent sont celles de GitHub : 256 360 étoiles et 56 015 forks contre 392 829 et 82 566, relevés le 23 octobre 2026. Les étoiles mesurent l’attention ; les forks recensent les personnes qui ont pensé qu’elles pourraient changer quelque chose. Ni les unes ni les autres ne comptabilisent le travail achevé.

Ce que les deux publient à la place, c’est leur périmètre. Hermes liste six backends de terminal, un ordonnanceur cron pour les automatisations planifiées, des sous-agents pour le travail en parallèle, la génération de trajectoires par lots pour entraîner la prochaine génération de modèles d’appel d’outils, et sa ligne de compatibilité avec le standard agentskills.io. OpenClaw liste des canaux, des applications natives sur cinq plateformes, une Gateway qui devient un déploiement d’équipe par simple configuration, et un guide de sécurité qui s’ouvre sur « traitez les messages entrants comme des entrées non fiables ». Ce sont des affirmations sur l’étendue des fonctionnalités, ce qu’un README décrit le plus facilement et ce qu’un lecteur a le plus de mal à comparer. La dépense en tokens par tâche accomplie, le temps jusqu’à la première action utile et la fréquence à laquelle l’un ou l’autre agent a besoin qu’un humain le débloque : rien de tout cela n’est publié pour l’un comme pour l’autre.

Comment choisir sans tableau des scores

Comme aucune mesure publiée ne permet de les départager, la décision doit découler de la forme de votre travail plutôt que d'un score.

• De longue durée et pensé pour le cloud. Un audit nocturne, un lot de recherche, quelque chose que vous voulez vérifier depuis votre téléphone pendant qu'il s'exécute sur une VM — Hermes est conçu autour de cette logique, avec des backends serverless qui se mettent en veille et un planificateur qui se déclenche en langage naturel.

• Conversationnel et multipartite. Une passerelle partagée qui répond dans l’application de messagerie que votre équipe utilise déjà, sur un ordinateur portable ou au sein d’un groupe — OpenClaw est conçu autour de ce modèle, et il apparie par défaut les expéditeurs inconnus plutôt que de leur faire confiance.

• La responsabilité avant tout. Si le facteur décisif est de savoir qui est redevable lorsque le projet change d’orientation, la comparaison oppose une organisation 501(c)(3) sans niveau payant au produit d’une entreprise, et elle doit être lue exactement comme telle, et non comme un écart de fonctionnalités.

• La mémoire avant tout. Demandez ce qu'il advient de l'historique après un an d'utilisation. Hermes publie une réponse sur la curation ; OpenClaw publie un emplacement. Lequel de ces deux choix vous voulez relève d'une décision de politique, pas d'une décision technique.

Les deux projets sont sous licence MIT, tous deux sont indépendants du modèle et tous deux sont activement développés, donc la licence ne tranchera pas pour vous. Ce qui les distingue, c’est la garde au sens courant — qui détient le code, qui détient le registre et qui a consigné par écrit ce qu’il fera des deux. Choisissez le dépositaire dont la réponse vous convient, puis laissez les six dimensions le confirmer.