HermesとOpenClaw：自宅にインストールするならどちらか ?

#HermesとOpenClaw：短い答え

どちらのツールも同じ系統に属します。MITライセンスのセルフホスト型エージェントで、永続メモリ、skills、メッセージング、スケジュールタスク、MCPプロトコルに対応しています。違いは、各プロジェクトが何を中心に据えるかです。Nous Researchが公開するHermes Agentは、使用するほどスキルが作成・改善される、コマンドラインの自律エージェントとして位置付けられています。Peter Steinbergerが開始したOpenClawはゲートウェイを特徴とし、メッセージングをモデルに接続し、そのモデルが要求する処理を実行するプロセスです。

Hermes Agent 寄り

まずターミナルで作業し、タスクを重ねるごとに手順を蓄積するエージェントを求め、YAML設定ファイルとPythonエコシステムに慣れている方。

OpenClaw 寄り

WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessageで利用でき、ガイド付きのインストールアシスタントと制御用のWebインターフェースを備えたアシスタントを、Node.jsエコシステム内で求めている方。

同等な点

ライセンス、Markdownファイルによるメモリの仕組み、SKILL.md形式のスキル、Ollamaへの接続、そしてコマンドを実行するあらゆるエージェントに固有のセキュリティリスクです。

このガイドで扱わないこと

数値による順位付け、インストール所要時間、速度の測定はありません。両者を同一条件で比較したわけではなく、それぞれのドキュメントに記載された内容を突き合わせています。

#二つの設計：学習するエージェントとメッセージングゲートウェイ

Hermes Agentは、まずターミナルエージェントです。ドキュメントでは、対話型のテキストインターフェース、40を超えるツール（ターミナル、ファイル、ブラウザー、メモリ、スケジュール済みタスク）、タスクを委任するサブエージェントの仕組み、そしてコマンドを実行する複数の方法が説明されています。マシン上で直接実行する方法、DockerまたはSingularityコンテナ内で実行する方法、SSH経由でリモートマシン上で実行する方法、Modalのようなクラウドプラットフォーム上で実行する方法です。メッセージングゲートウェイも存在しますが、あくまで補助的なものです。1つのプロセスが、同じメモリと履歴を使ってターミナルとメッセージングの両方を提供します。

OpenClawは順序を逆にしています。その中核はGatewayです。これはバックグラウンドで動作するNode.jsプロセスで、メッセージングサービスとの接続を維持し、各メッセージを受信してエージェントに渡し、正しい会話に応答を返します。デフォルトではマシン自身の127.0.0.1アドレスのポート18789でのみリッスンし、制御用のWebインターフェースも提供します。エージェント、Markdownファイルによるワークスペース、skillsは、このゲートウェイを中心に構成されます。OpenClawは、スケジュール済みタスクや定期的なウェイクアップによって自発的に行動できます。たとえば、毎朝の状況確認などです。

機能は最終的に収束しています。どちらもタスクを計画し、MCPサーバーに接続し、skillsを読み込みます。ただし、それぞれが最も得意なことを尋ねると、Hermesは「実行して記憶する」、OpenClawは「常時接続して行動する」と答えます。

名前に関する二つの混同を避けましょう。Hermes AgentはHermes 4ではありません。前者はオーケストレーションソフトウェア、後者はNous Researchのモデルファミリーで、Hermes Agentの背後で動かすことも、動かさないこともできます。OpenClawは2026年初頭までClawdbot、続いてMoltbotと呼ばれていました。以前のチュートリアルでは、同じソフトウェアを古いコマンド名で説明しています。当社の「OpenClaw：これは何？」ページで、この経緯をたどれます：https://quelllm.fr/guide/openclaw-c-est-quoi

#メモリ：双方ともMarkdownファイルだが、使い方は異なる

両プロジェクトは同じ選択をしています。メモリは、手動で開いて修正できるテキストファイルに保存されます。ただし、内容の埋め方は異なります。

Hermes Agentでは、永続的な記憶を担うファイルが二つあります。エージェントが有用と判断した事実や手順を記録するMEMORY.mdと、あなたについて記憶していることを記録するUSER.mdです。これらは~/.hermes/memories/フォルダーにあります。何を記録する価値があるかは、専用ツールを通じてモデル自身が判断します。書き込みに対する人間による承認オプションもありますが、ドキュメントでは弱点も認めています。およそ300億未満のパラメーターを持つローカルモデルは、ツールを呼び出していないのに「記録しました」と返すことがあります。公式の推奨は、明示的に記憶を依頼してから、ファイルを確認することです。

OpenClawでは、メモリはエージェントのワークスペースの一部です。ワークスペースはMarkdownファイルのフォルダーで、エージェントの指示や人格も含み、デフォルトでは~/.openclaw/workspaceに置かれます。ドキュメントでは、その中に永続メモリ用のファイルと日付付きのメモがあり、エージェントがセッション開始時に読み直して検索できると説明しています。ここでも、これらのファイルをエディターで開き、残しておくべきでない内容を削除できます。

本質的な違いは別のところにあります。Hermesは、後述する自動作成skillsに重点を置き、事実だけでなく手順も保持します。OpenClawは事実とメモを保持し、手順にはインストールしたskillsを利用します。共通の弱点は、メモリの信頼性がモデルに依存することです。小さなローカルモデルでは、書き込むのを忘れたり、見当違いの内容を書いたり、読んだ文書の設定とあなたの好みを混同したりします。

#Skills：エージェントが学習するもの、またはレジストリからインストールするもの

スキルとは、エージェントに特定の手順を教えるSKILL.mdファイルを含むフォルダーで、スクリプトを伴う場合もあります。形式は両者で同じですが、スキルの出所が、二つのプロジェクト間で最も明確な違いを示します。

Hermes Agent

ドキュメントでは、利用するにつれて作成・改善されるskillsを強調しています。タスクが成功した後、エージェントは自ら手順を書き起こし、後で再利用できます。これが「学習するエージェント」という表現の意味です。独自のskillsを作成または追加することもできます。

OpenClaw

スキルは手作業で記述することも、プロジェクトの公開レジストリであるClawHubからインストールすることもできます。選択肢が広いことは強みであると同時にリスクでもあります。2026年初頭、セキュリティ研究者は、このレジストリで数百件の悪意あるスキルを報告しました。

共通するリスク

skillには命令が含まれ、ときにはユーザーの権限で実行されるスクリプトも含まれます。第三者製のskillは、ダウンロードしたスクリプトとまったく同じように、有効化する前に全文を読みます。エージェントが生成したskillも再確認してください。誤った習慣を学習している可能性があります。

#メッセージング：OpenClawは幅広く対応し、Hermesは主要なものをカバー

これはOpenClawの本来の領域です。そのドキュメントには、WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessageなどが列挙され、インストールアシスタントから最初の段階で接続できます。Hermes Agentのドキュメントには、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signalへのゲートウェイが記載されています。リストは変化するため、特定のメッセージングサービスを選ぶ前にチャンネルのページを確認してください。

仕組みは同じです。エージェントがサービスへの外向き接続を開くため、受信ポートは必要ありません。また、OpenClawのゲートウェイやHermesのAPIをインターネットに公開する理由もありません。どちらのドキュメントも、個人アカウントとは別に、アシスタント専用のアカウントを使用するよう推奨しています。

エージェントに話しかけられる相手の制御

OpenClaw：知らない相手が書き込むと、ペアリングコードが送られます。あなたがそのコードを承認するまで、エージェントは相手のメッセージを無視します。Hermes：セキュリティドキュメントで説明されているユーザー認証レイヤーにより、エージェントに指示を出せるアカウントを制限します。

マシン上のインターフェース

OpenClawはhttp://127.0.0.1:18789/上でトークンにより保護された制御用Webインターフェースを提供します。Hermesはまず、ターミナル内のテキストインターフェースで操作します。

#モデル：オンラインでもローカルでも、同じ要件

どちらもモデルを提供していません。各自のキーを使ってオンラインプロバイダーを呼び出すか、Ollama が提供するローカルモデルを呼び出します。後者はデフォルトで http://localhost:11434 をリッスンします。難しい点は共通しています。エージェントは最初のメッセージを受け取る前に、何千もの指示トークンやツール定義を送信し、厳格な形式でのツール呼び出しを待ち受けます。

Hermes Agentは~/.hermes/config.yamlファイルで設定します。Ollama、vLLM、llama.cppなどのOpenAI互換サーバーは、ベースアドレスと空のキーを指定して登録します。便利な点として、役割ごとに異なるプロバイダーを指定できます。たとえば、メインの会話にはローカルモデルを使い、コンテキストの圧縮やセッションタイトルの生成には別のモデルを使えます。専用ガイドでは、この接続方法を詳しく説明しています：https://quelllm.fr/guide/hermes-agent-ollama-guide

OpenClawでは、プロバイダーを~/.openclaw/openclaw.jsonで宣言します。ドキュメントでは、/v1で終わるOpenAI互換インターフェースではなく、OllamaのネイティブAPIを使用するよう求めています。そうしないとツール呼び出しが失われます。OllamaがOpenClawについてまとめたページでは、ローカルモデルの場合、少なくとも64,000トークンのコンテキストを推奨しています。手順は次のとおりです：https://quelllm.fr/guide/openclaw-ollama-modeles-locaux

ツール呼び出し機能

どちらの場合も、仕様書の Ollama にtoolsの機能が表示されているモデルを選んでください。一般的なチャットモデルは、アクションを実行するのではなく、その内容を説明します。

モデルサイズ

Hermesの文書では、約300億パラメータ未満でメモリの信頼性が低いとされています。OpenClawには広いコンテキストが必要です。重みだけを対象にしたQ4_K_Mでの目安は、14B ≈ 9 GB、32B ≈ 19 GBで、これにコンテキストが加わります。

ハードウェア

RTX 3060 12GBまたはRTX 4070 12GBがあれば、14Bモデルを期待値を抑えて試せます。RTX 4090 24GBまたはユニファイドメモリ48GBのMac M4 Proなら、広いコンテキストを使う32Bモデルに必要な余裕があります。

オンラインで始める

どちらのドキュメントも、利用できる中で最も高性能なモデルを推奨しています。高性能なモデルのほうが、細工された指示にうまく耐えられるためです。予算上限を設定したAPIキーから始めて、後からローカル環境に移行するのが、多くの場合最もよい出発点です。

#インストールとメンテナンス：ドキュメントが求めていること

測定していないため、インストールにかかる時間は示していません。以下では、各プロジェクトがドキュメント上要求するものを説明します。下記のコマンドは、必要な作業量を測定するためのものであり、チュートリアルではありません。

Hermes Agent：システム

Linux、macOS、Windows（WSL2経由）。プロジェクトはPythonで書かれており、インストールスクリプトが必要な環境を構築します。

Hermes Agent：方式

公式スクリプトでhermesコマンドをインストールします。その後、~/.hermes/config.yamlまたはツールの設定コマンドで設定し、メッセージングゲートウェイは別プロセスとして起動します。

OpenClaw：システム

macOSとLinuxでは直接、WindowsではWSL2経由で動作します。Node.jsが必要で、私たちが確認した限りでは最低でもバージョン22が必要です。ただし、この要件はすでに変更されているため、インストールページで確認してください。

OpenClaw：方式

npmパッケージまたは公式スクリプトで openclaw コマンドをインストールすると、インストールアシスタントがモデル、メッセージングサービス、セキュリティについて質問し、ゲートウェイをサービスとして登録します。Docker Composeによるインストールも文書化されています。https://quelllm.fr/guide/installer-openclaw-docker

# Hermes Agent (Linux, macOS, WSL2)
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes

# OpenClaw (Node.js requis)
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon

メンテナンスについては、どちらのプロジェクトも頻繁にリリースしています。Hermes Agentは2026年9月24日にバージョンv0.21.5をタグ付けし、OpenClawには更新コマンドopenclaw updateと診断コマンドopenclaw doctorがあります。何か月も放置されたインストールは、一部のバージョンが脆弱性を修正するため、リスクになります。サーバーではバージョン番号を固定し、更新前にリリースノートを読んでください。

#セキュリティ：同じリスク、2つの対応

危険性は同じです。エージェントは外部から取得したコンテンツを読み、非公開データにアクセスし、コマンドを実行できるからです。悪意のあるテキストには、エージェントがあなたの指示だと思い込む命令が含まれている可能性があります。また、小規模なローカルモデルは一般に、大規模なモデルより簡単に誘導されます。プロンプトインジェクションに関する当社のガイドでは、その仕組みを詳しく説明しています：https://quelllm.fr/guide/injection-de-prompt-llm-local

Hermes Agentは、八層のセキュリティモデルを文書化しています。ユーザー認証、危険なコマンドに対する人間の承認、ファイル書き込みに対するガードレール、コンテナ（Docker、Singularity、Modal）による分離、MCPサーバーに送信する認証情報のフィルタリング、コンテキストファイル内のプロンプトインジェクション検出、セッション間の分離、作業パスの検証です。コマンドの承認はapprovals.modeで設定し、デフォルトのインテリジェントモードでは低リスクの操作を許可し、それ以外は検証のためにブロックします。

OpenClawは、知らない相手をコードでペアリングする方法、ゲートウェイのトークン認証、分離されたDockerコンテナ内でグループ会話を実行する方法、そして2つの組み込みコマンドを説明しています。診断用の openclaw doctor と、危険な設定を検出する openclaw security audit --deep です。最近の経緯は、これらのツールが重要な理由を示しています。2026年1月末に修正された脆弱性CVE-2026-25253では、細工されたリンクを介してゲートウェイのトークンを盗むことが可能でした。また、研究者は2026年初頭、インターネットからアクセス可能なゲートウェイを数千件確認しました。

デフォルトで分離

どちらでもありません。コンテナ化されたバックエンドを選択しない限り、Hermesはマシン上でコマンドを実行します。OpenClawはホスト上で動作し、完全にDockerでインストールした場合を除き、グループセッションにのみDockerコンテナを使用します。

アクションの承認

Hermes：製品の中核で文書化され、三つのモードがあります。OpenClaw：ツールの設定と組み込み監査に依存します。読むべきページはゲートウェイのセキュリティドキュメントです。

攻撃対象領域

OpenClawはローカルWebインターフェースと、非常に多く利用されているスキルレジストリを提供します。一方、Hermesはより多くのツールとバックエンドを提供します。どちらの場合も、有効にするチャンネル、ツール、スキルを減らすほど、防御すべき対象も少なくなります。

#Hermes と OpenClaw：五つの質問で選ぶ

絶対的に優れているものは、どちらにもありません。以下の五つの質問に順番に答えると、通常は明確な候補が決まります。判断が分かれる場合は、機密データを使わず、同じタスクをそれぞれ一週間、テスト用のTelegramボットを備えた仮想マシンで試してください。隔離していれば、どちらも痕跡を残さずアンインストールできます。

1. 01
   普段はどこから話しかけますか？

   技術的な作業をターミナルから行うなら：Hermes Agent はそのために設計されており、メッセージングは追加機能です。すでに一日に十回開くメッセージングアプリをスマートフォンから使うなら：OpenClaw はこの用途を中心に構築され、対応チャンネルもより多くあります。
2. 02
   何を記憶させたいですか？

   エージェントが自動で再利用する手順：エージェントによるskillsの作成がHermesの賭けです。自分で選んだskillsを使って事実、メモ、リマインダーを管理するなら、OpenClawとそのMarkdownワークスペースで十分です。
3. 03
   どのエコシステムならトラブルシューティングできますか？

   何かが壊れた日には、ログや、ときにはコードを読むことになります。Hermes は Python、OpenClaw は Node.js で動作します。
4. 04
   どのモデルを接続しますか？

   上限のあるオンラインプロバイダーなら、どちらも適しています。12 GBのカード上で動かすローカルモデルなら、どちらでも制約を見込んでください。Hermes ではメモリ、OpenClaw ではコンテキストが制約になります。24 GB上の32Bモデル、または十分な性能のMacなら、どちらの場合も状況が変わります。
5. 05
   どの程度のメンテナンスなら受け入れられますか？

   どちらも定期的な更新とメモリの再確認が必要です。OpenClawでは、インストールしたskillsとゲートウェイの公開状態にも注意が必要です。Hermesでは、実行バックエンドと、エージェントが自動で学習する内容に注意します。

Hermes Agent 寄り

開発者または管理者で、日常的にターミナルを使い、定期的なタスクを自動化したい方。改善を続けるエージェントと、実行を細かく制御する機能（承認、分離されたバックエンド）を求める方。

OpenClaw 寄り

どこからでも連絡できるパーソナルアシスタント、iMessageやWhatsAppを含む複数のメッセージング、ガイド付きインストール、Webインターフェース、すぐ使えるskillsの豊富な選択肢。

どちらでもありません

必要がローカルモデルとの対話に限られるなら、Ollama と Open WebUI または LM Studio を使えば、攻撃対象領域を大幅に減らせます。設計上コンテナ内に隔離されたエージェントを求めるなら、Agent Zeroを検討してください。各ステップをあらかじめ決めた自動化には、Ollama と組み合わせたn8nのほうが、エージェントより予測しやすいでしょう。

#参照すべき公式情報

両プロジェクトの公式ドキュメントに基づき、2026年9月末から2026年10月中旬に確認した情報をもとに、2026年10月13日に作成した比較です。自宅でのテスト、測定、スコア付けは行っていません。バージョン、メッセージングサービスの一覧、コマンド名はすぐに変わるため、インストール前にこれらのページを再確認してください。

https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/

https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/security

https://github.com/NousResearch/hermes-agent

https://docs.openclaw.ai/

https://docs.openclaw.ai/gateway/security

https://github.com/openclaw/openclaw

#さらに詳しく

Ollamaを搭載したHermes Agent

ローカルプロバイダーの正確な設定、ツール呼び出し用モデル、把握しておくべきメモリと制限。https://quelllm.fr/guide/hermes-agent-ollama-guide

DockerでOllamaと連携するAgent Zero

組み込みのLinuxデスクトップを備えたコンテナで提供されるエージェント。分離は設計の一部です。 https://quelllm.fr/guide/agent-zero-ollama-docker

Goose、ターミナルで動くローカルエージェント

Ollamaに接続したBlockのエージェントと、その権限モード：「ターミナルエージェント」というニーズに対するもう一つの答えです。https://quelllm.fr/guide/goose-agent-local

ローカルAIエージェントを作成する：アーキテクチャ

モデル、ツール、メモリ、ループ：Hermes、OpenClaw、その他のツールに共通する構成要素を理解し、何をインストールするのかを把握するために。 https://quelllm.fr/guide/agent-ia-local-architecture