Починаючи з світу криптовалют, що робить Hermes Agent найбільшим конкурентом OpenClaw?

25 лютого 2026 року Nous Research випустила Hermes Agent v0.1.0. Всього через 42 дні, 8 квітня, проект досяг версії v0.8.0, з 8 основними версіями та сотнями об'єднаних PR, за участю 242 учасників. Протягом того ж періоду найпопулярніший проект з відкритим вихідним кодом AI Agent на GitHub, OpenClaw, мав 346 000 зірок, але також накопичив 138 уразливостей системи безпеки за 63 дні.

Дві криві зростання зростали одночасно, але те, що зростало, було абсолютно різним.

Від офіційного запуску 29 січня до перевищення React як програмного проекту з найбільшою кількістю зірок в історії GitHub 3 березня, OpenClaw знадобилося лише 33 дні. Згідно зі статистикою OpenClaw, у період свого піку він отримав 34 168 зірок лише за 48 годин, у середньому 710 зірок на годину. Для порівняння, Kubernetes знадобилося близько трьох років, щоб досягти 100 000 зірок.

Однак, згідно з блогом Blink Security, протягом того ж періоду дослідники з безпеки розкривали вразливості CVE зі середньою швидкістю 2,2 на день. Загалом за 63 дні було виявлено 138 уразливостей, зокрема 7 критичних (CVSS вище 9,0) і 49 уразливостей високого рівня, що становить 41% від загальної кількості.

Найруйнівнішою виявилася уразливість CVE-2026-25253, що дозволяє віддалено виконувати код без кліків, з показником CVSS 8,8. Атакувальник може просто змусити користувача відвідати шкідливу веб-сторінку, щоб викрасти маркери автентифікації через шлюз WebSocket і отримати повний контроль над агентом користувача. Згідно з даними сканування Shodan, у лютому в публічному інтернеті було виявлено понад 42 000 інсталяцій OpenClaw, причому 63% з них не мали активовану автентифікацію шлюзу.

14 лютого засновник OpenClaw Пітер Штайнбергер оголосив про приєднання до OpenAI, і проект був переданий фонду з відкритим вихідним кодом. Після цього частота розкриття інформації про вразливості ще більше прискорилася.

Це передумови, на тлі яких з'явився Hermes Agent. Це не тихий трек, а ринок, де довіра руйнується. Однак, розуміння Hermes лише як "альтернативи OpenClaw" втрачає більш важливу інформацію. Два проекти мають фундаментальні відмінності на архітектурному рівні.

Навички OpenClaw — це статичні файли Markdown, написані вручну користувачами та поширювані через маркетплейс ClawHub. Згідно з аудитом команди безпеки Snyk у лютому, з 5700 навичок на ClawHub 1467 були визначені як шкідливі, включаючи крадіжку облікових даних, майнінг криптовалют, постійні бекдоори та ін'єкцію підказок. Серед них 91% поєднували ін'єкцію підказок з традиційними методами шкідливого програмного забезпечення. Найбільша кількість інсталяцій для однієї шкідливої навички перевищила 340 000.

Агент Hermes обрав зовсім інший шлях. Його навички не записуються користувачами, а генеруються самим Агентом. Після виконання складного завдання (зазвичай із залученням більше 5 викликів інструментів) Hermes перетворює досвід виконання на документи з повторно використовуваними навичками, які зберігаються у структурованому форматі Markdown, що відповідає відкритому стандарту agentskills.io. При зустрічі з подібними завданнями пізніше Агент автоматично викликає та оптимізує ці навички. Кожні 15 завдань автоматично запускається цикл рефлексії, щоб оцінити, які навички є ефективними, а які потребують покращення.

Система пам'яті також принципово відрізняється за конструкцією. OpenClaw використовує три текстові файли (SOUL.md для управління персонажем, MEMORY.md для нотаток, USER.md для профілів користувачів) і перехресну пам'ять сеансів потрібно налаштовувати вручну. Hermes має вбудовану ієрархічну постійну архітектуру: постійний шар нотаток, повнотекстовий пошук FTS5, моделювання користувачів Honcho та гарячі/холодне зберігання розділення, підтримка шести підключаються бекендів. Користувачам не потрібно вручну керувати чимось; Агент вирішує, що запам'ятовувати, а що забути.

Відмінності в моделях безпеки ще більш очевидні. Типову конфігурацію безпеки OpenClaw дослідники з безпеки описали як "слабку", з вимкненою за замовчуванням автентифікацією шлюзу та виконанням навичок без ізоляції в пісочниці. З першого дня Hermes має вбудовану перевірку на уразливості через введення запитів, фільтрацію об'єктів автентифікації, сканування контексту та зміцнення контейнерів (тільки для читання кореневої файлової системи + відмова від можливостей). Станом на 9 квітня, Hermes Agent не мав жодних публічно зафіксованих вразливостей CVE.

Простими словами, OpenClaw - це "набір інструментів", де ви вказуєте, що потрібно зробити. Hermes - це "розумний помічник", який вчиться робити щось краще, роблячи це.

Швидкість ітерацій також говорить сама за себе. Протягом 42 днів з v0.1.0 до v0.8.0 лише версія v0.2.0 агента Hermes об'єднала 216 заяв на поглинання, вирішила 119 проблем, інтегрувала 7 платформ обміну повідомленнями та написала 3289 тестів. Згідно з даними GitHub, 27 000 зірок відповідають 242 учасникам, що дає співвідношення учасників до зірки 1:111, що означає, що 1 з кожних 111 підписників пише код, що свідчить про набагато вищу щільність участі спільноти, ніж у OpenClaw.

Ще більш примітною є команда за Hermes. Nous Research — це не стартап, який раптово з'явився. Вони почали в спільноті Discord у 2022 році та провели три роки, ставши одними з найвпливовіших гравців у просторі моделей штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом. Згідно з даними HuggingFace, моделі серії Hermes були завантажені понад 33 мільйони разів. Від Hermes 1 у 2023 році (точна настройка LLaMA 13B, що посіла перше місце в декількох тестах) до Hermes 4 у 2025 році (70 мільярдів параметрів), а потім до Hermes Agent, ця лінійка є послідовною: спочатку створюється модель, потім Agent, причому можливості моделі слугують основою для можливостей Agent.

Їхні корені в web3. Генеральний директор Джеффрі Квеснелл раніше був головним інженером ethereum-eth-143">Ефіріум Проект інфраструктури MEV Eden Network. Стадія залучення стартового капіталу в січні 2024 року була очолена компаніями Distributed Global і OSS Capital, а також особистими інвестиціями від solana-4603">Солана співзасновник Радж Гокал. У квітні 2025 року один з найбільших венчурних фондів у сфері криптовалют, Paradigm, очолив раунд серії A на суму 50 мільйонів доларів, з оцінкою токена в 1 мільярд доларів. Зауважте, що це оцінка токена, а не традиційна оцінка капіталу.

Це означає, що Nous Research є рідним для web3 як у структурі управління, так і в технічній архітектурі. Їхня мережа Psyche побудована на Solana блокчейн і слугує децентралізованою інфраструктурою для навчання штучного інтелекту. Hermes 4.3, випущений у грудні 2025 року, є першою моделлю, повністю навченою на мережі Psyche, створеною за допомогою графічних процесорів класу consumer, розподілених по всьому світу, а не за рахунок централізованих обчислювальних центрів.

Вплив команд web3 на AI circle не є поодиноким випадком. 31 березня інженер Чаофан Шу виявив витік вихідного коду Anthropic Claude Code. Відсутність файлу .npmignore призвела до того, що 512 000 рядків коду TypeScript були опубліковані на npm. За даними VentureBeat, витік дзеркального репозиторію отримав 100 000 зірок протягом 24 годин. Чаофан Шу також є інженером у Solayer Labs і співзасновником компанії з питань безпеки блокчейну Fuzzland, дослідником безпеки web3, який кинув UC Berkeley і створив один з найбільших інцидентів витоку коду в AI у 2026 році.

Те, що робить Nous Research, по суті, є аналогічним: трансплантація методологій, відпрацьованих спільнотою web3 (спочатку відкритий вихідний код, децентралізоване управління, ітерації, керовані спільнотою) на рівень інфраструктури AI Agent. Швидкий темп ітерацій Hermes Agent, з 8 основними версіями за 42 дні, певною мірою є продуктом цієї методології.

Безпечна криза OpenClaw є каталізатором, але не причиною. Справжня змінна величина полягає в тому, як слід будувати AI Agents. Чи повинні вони надавати користувачам набір інструментів для самостійного складання, чи створювати систему, яка може вчитися та еволюціонувати самостійно? Nous Research витратили три роки та 33 мільйони завантажень моделей, щоб відповісти на останнє запитання, а потім перетворили цю відповідь на продукт за 42 дні.