Снаружи они похожи: оба живут в Telegram, оба умеют дёргать инструменты, оба держатся на скиллах, памяти, cron-задачах и рабочих чатах. Если смотреть только на интерфейс, легко решить, что это два варианта одной идеи.

Но внутри это разные животные.

OpenClaw у нас вырос как операционная среда вокруг человека. Он ощущается как кабинет, где на стенах уже висят правила, заметки, карты чатов и рабочие привычки. SOUL.md задаёт характер. USER.md держит контекст пользователя. AGENTS.md описывает поведение агентов. CHATS.md помогает не путать, где что происходит.

В OpenClaw много силы именно в этой плотности. Он хорошо держит твой личный контекст, привычки, команды, внутренние маршруты, рабочие ритуалы. Ты не просто запускаешь ассистента. Ты заходишь в уже обжитое место, садишься в кресло, где всё под рукой, целый центр управления полётами.

Цена тоже есть. Когда система долго растёт вокруг живого человека с бешеной активностью разработчика, в ней появляется много исторических слоёв, которые конкурируют за ресурсы и в итоге тянут всю констукцию на дно, где бот молчит и перестаёт дышать.

Где-то логика лежит в файле. Где-то в навыке. Где-то в чате. Где-то в привычке, которую вы с ботом уже понимаtnt со временем, но новый человек увидит только после третьего падения, если нервов хватит.

Hermes появился позже и уже стоял на плечах гигантов. Без пафоса, в инженерном смысле: можно было посмотреть на то, что в OpenClaw реально работает, где он устаёт, где путается, где хрупкость маскируется привычкой, и заложить архитектуру спокойнее.

Поэтому Hermes с самого начала выглядит более модульным. У него есть config.yaml, нормальная модель провайдеров, реестр инструментов, toolsets, gateway для платформ, state.db, скиллы в ~/.hermes/skills, cron-задачи, профили, сессии, MCP.

Это набор деталей, из которых собирается стройная и надёжная система. Её можно переносить, чинить, объяснять и расширять без ощущения, что ты трогаешь несущую стену.

Для пользователя разница проявляется в количестве сожжённых нервов.

В OpenClaw ты можешь быстрее получить ощущение «у меня есть свой живой агент», если уже попал внутрь готовой среды. Но если начинать с нуля, там легко утонуть в контексте: что где лежит, какая команда что подразумевает, почему один route работает, другой отваливается, почему память ведёт себя страннее, чем написано в документации. И почему он, тварь, перестаёт тебе отвечать в телеграм.

Hermes дружелюбнее для старта. Он меньше требует веры в местную мифологию. Ты видишь конфиг, инструменты, каналы, скиллы, включаешь и выключаешь куски системы более спокойно.

И это, кажется, главное. Спокойствие.

OpenClaw был важной лабораторией. В нём проверялись рабочие идеи: агент как участник чатов, скиллы как процедурная память, cron как автономный ритм, файлы как способ держать характер и правила, Telegram как нормальная операционная поверхность.

Hermes взял эти уроки и сделал следующий инженерный шаг.

Меньше магии в углах. Больше явных границ. Больше переносимости. Больше шансов, что человек поставит систему, начнёт пользоваться и не проведёт первый вечер в разборе того, почему агент завис, ушёл не туда или потерял половину контекста.

Если вы только подходите к теме личных ИИ-агентов, я бы начинал с Hermes.

OpenClaw плохим от этого не становится. Без OpenClaw у Hermes не было бы половины правильных решений. Просто OpenClaw — это не для каждого, слишком часто опускаются руки, потому что он тупо перестаёт отвечаь. А Hermes ближе к нормальному конструктору, который можно собрать у себя и постепенно усложнять.

Начать лучше там, где архитектура помогает вам с первого вечера. А если вы уже на OpenClaw, переход будет почти бесшовным, просто потихоньку переносите свои наработки, скилы, функционал на новые рельсы — и поедете гораздо быстрее! При этом ничего не потеряв.

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

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики: на канале @human20app

Среда внедрения ИИ: human20.app

Привязки к Anthropic тут нет. Подходит любая tool-capable модель: GPT, Gemini, Claude, OpenRouter или локальная vision-модель. Текстовые модели тоже могут работать через дерево доступности.

Под капотом cua-driver: MCP-драйвер для macOS. Он шлёт события прямо в нужный процесс и держит Chromium/Electron доступными даже под перекрытыми окнами.

Пока Mac-only. Нужны Accessibility и Screen Recording. Старт: hermes computer-use install → hermes -t computer_use chat.

Источник: анонс · доки

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики: на канале @human20app

Среда внедрения ИИ: human20.app

В треде обещают 40+ встроенных инструментов, три слоя памяти, оркестрацию LLM/image/video-моделей и навыки для Seedance, GPT Image 2, Nano Banana. На лендинге добавлены коннекторы Slack, Drive, Notion, Gmail, Figma и ещё 30+.

В ролике это выглядит как: brief → research-final.md → анализ конкурентов → генерация креативов → Working Memory Hub. Акцент смещён с «напиши промпт» на «забери задачу и доведи до ассета».

И самая вкусная строчка для нас: powered by enhanced Hermes Agent.

А теперь открывайте рот, ваша ложка дёгтя — подписки Codex, похоже, туда не привинтишь. То есть с моим уровнем потребления это около 3-5 тысяч долларов на API.

Ну его.

За это я не люблю корпоративные решения. Опенсорс фор лайф 🙏

Источник: X / Higgsfield · лендинг

💬💬💬💬💬

Больше практики: на канале @human20app

Среда внедрения ИИ: human20.app

Подготовили такую инфографику по сравнению агентов OpenClaw и Hermes.

У меня уже половина задач перенесена на Hermes, подкупает своей стабильностью.

А теперь ещё и режим /goal, когда агент добивается поставленной цели, сам ища к ней путь без остановки на перекур, из которых так любит не возвращаться OpenClaw.

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики: на канале @human20

Среда внедрения ИИ: human20.app

Обычная схема таких сервисов держится на доверии к вендору. Бот заходит во встречу, пишет звук, гонит расшифровку и краткое содержание через облако, а потом вы надеетесь, что хранение, удаление и доступ устроены честно.

Для обычного созвона это может быть терпимо. Для юристов, медицины, финансов, оборонки и внутренних разборов — уже лотерея.

У Meetily другая цепочка. Приложение ставится локально, захватывает микрофон и системный звук, расшифровывает встречу на машине через Whisper или Parakeet. Резюме можно делать через Ollama. В такой конфигурации запись, модели, стенограмма и заметки остаются у вас.

Главная ставка репозитория: разговор не уезжает к третьей стороне по умолчанию.

Технически это настольное приложение на Tauri: ядро на Rust, интерфейс на Next.js. Заявлены macOS и Windows, Linux собирается из исходников. Есть ускорение на железе: Apple Silicon через Metal/CoreML, NVIDIA через CUDA, AMD/Intel через Vulkan.

То есть это не просто демка вокруг API. Проект пытается быть локальной рабочей лошадкой.

Но приватность здесь не магическая галочка.

В описании Meetily поддерживает не только Ollama, но и Claude, Groq, OpenRouter и OpenAI-совместимые точки доступа для резюме. Включили облачного провайдера, и стенограмма и резюме снова могут уйти наружу. Для чувствительных встреч нормальная схема только одна: локальная расшифровка плюс локальная модель для резюме.

Еще нюанс: бесплатная версия с открытым кодом остается отдельно, а часть «взрослых» функций вынесена в Meetily PRO: шаблоны резюме, экспорт в PDF/DOCX, автообнаружение встреч, GDPR-блоки, командное развертывание. Причем PRO описан как отдельная профессиональная кодовая база.

Для личного использования это окей. Для компании это повод заранее понять, что именно вы аудируете и где заканчивается открытая часть.

С диаризацией тоже аккуратно: в заголовке репозитория она заявлена, но в блоке PRO распознавание участников отмечено как функция, которая еще готовится. Я бы не продавал это внутри команды как надежное разделение спикеров без теста на своих созвонах.

Meetily не решает за вас согласие на запись и не заменяет политику доступа к файлам на ноутбуке. Но он меняет базовую архитектуру риска.

Вместо «отдайте встречу сервису» получается более взрослая схема: держите встречу у себя.

https://github.com/Zackriya-Solutions/meetily

💬💬💬💬💬💬💬

Подпишись на канал: @human20app

OpenClaw раскрыл ящик Пандоры. Оказалось, что личного агента весело разбирать на узлы и собирать заново под свои задачи и условия.

Личный агент — это контур из памяти, каналов связи, расписаний, границ доступа и кода, который можно держать у себя. После этого просто отвечаем на вопрос: где агент живёт, что ему можно трогать, сколько он стоит в простое, насколько опасно хранить у него личный контекст, а дальше следует вывод, на каком языке программирования будем писать.

Так появляются разные реализации. Кто-то сжимает агента до маленького бинаря. Кто-то уводит его на телефон. Кто-то переписывает ядро под безопасность, локальность или слабое железо.

А потом с персональными агентами всё упирается в установку и настройку. Универсальный умный помощник хорошо смотрится на странице лендинга; в работе выигрывает тот, кто лучше встраивается в конкретную среду: права, песочница, память, каналы, расписания, цена постоянной работы. А самое главное, сложность поддержания работоспособности.

Для оператора критерий другой. Демка с умным чатом ничего не доказывает. Важнее, переживёт ли агент вашу рабочую грязь: протухшие токены, закрытый контур, старое железо, несколько каналов связи и привычку работать без ручного тыка.

Сколько из этих 47 вы уже пробовали?

Ссылки на основные гитхабы: OpenClaw, PicoClaw, ZeroClaw, nanobot, TinyClaw, NanoClaw, Moltis, TrinityClaw, IronClaw, NullClaw, MimiClaw, HermitClaw, AstrBot, ZeptoClaw, BabyClaw, safeclaw, droidclaw, Flowly AI, shrew, zclaw, Clawlet, subzeroclaw, Autobot, moxxy, Microclaw, troublemaker, LettaBot, picobot, AngelClaw, SupaClaw, pickle-bot, OpenCrabs, OpenFang, ClawDroid, Hermes Agent, Atombot.

Каталог: awesome-claws, CONTRIBUTING

💬💬💬💬💬💬💬

Подпишись на канал: @human20app

Не как полную замену OpenClaw-сетапу. Но в этом и сила опенсорс решения, что ты можешь быстро заменить его целиком или частично новым модулем.

Hermes пока не такой умный и не такой широкий по возможностям, но на длинных задачах у него другое преимущество: он стабильнее.

Название у Hermes Agent v0.13.0 точное: “Tenacity Release”. Переводится как настойчивость, целеустремленность.

⠀

Когда агенту дают задачу на несколько часов, сила модели — это только часть вопроса. Дальше начинается рантайм: что будет после рестарта Gateway, обрыва потока, смены профиля или передачи задачи другому агенту. Если всё это разваливает цепочку, ты всё равно сидишь рядом и держишь контекст в голове.

⠀

В v0.13.0 собрали рантайм для такой работы:

⠀

• Durable multi-agent Kanban даёт постоянную доску для нескольких агентов и профилей;

• /goal тянет цель между ходами;

• Checkpoints v2 лучше хранит снимки файлов и изменений;

• Gateway auto-resume возвращает работу после обрыва.

⠀

В реальной работе это огромная разница. Та просто запустил задачу и пошёл спать или тебе надо каждые полчаса проверять, живо ли оно.

⠀

Отдельно мне понравился no_agent cron watchdog.

Cron-задача может крутиться как обычный скрипт без модели, молчать, пока всё нормально, и присылать финальный статус. Я такой сейчас поставил для обновлений. Не каждую проверку надо гонять через модель.

⠀

Про безопасность тоже не забыли. 8 P0-фиксов вокруг SSRF, allowlist/approval edge cases и credential write TOCTOU. Чем больше агенту дают прав на сеть, файлы и автоматические запуски, тем важнее явно держать границы.

После записи файлов Post-write delta lint смотрит на новые ошибки, а не на весь накопленный шум репозитория. Мелочь, но практичная: проверка перестаёт превращаться в археологию.

В следующих коммитах тоже есть на что посмотреть. Стала лучше диагностика повторов и обрывов потока, vision_analyze отдаёт пиксели моделям с поддержкой зрения, хранилище результатов инструментов помогает не упираться в 128 KB лимит аргументов exec на больших ответах.

⠀

ProviderProfile делает провайдеров модульнее, MCP SSE transport упрощает серверные MCP-интеграции. У нас локально уже около +300 коммитов после v2026.5.7, хотя версия всё ещё показывает v0.13.0.⠀

Я как раз сейчас разгружаю основной OpenClaw-сетап, и Hermes забирает часть задач на себя. Поэтому новые версии буду разбирать на канале отдельной рубрикой. Полезно понимать, где этот агент уже можно ставить рабочей лошадкой, а для каких задач он ещё слабоват.

⠀

V13 - хороший релиз. Агент, которому дали настоящую работу, должен спокойно дойти до конца.

Возник хороший повод для поста: хабровский текст про сеньоров как исчезающий вид. Если ИИ забирает джунские задачи, откуда потом возьмутся сильные инженеры? Вопрос вроде бы логичный. Но похожий страх уже был в индустрии производства тканей в начале 1800-х в Англии, когда ручную работу начал забирать станок.

Луддиты боялись, что механические станки убьют ремесло. Новичок перестанет руками прокидывать челнок, поднимать ремизки, прибивать уток, ловить натяжение основы, и всё: ткачества больше нет.

Подмастерье перестал кидать челнок руками, и внезапно Британия не осталась без штанов.

Переход реально выбивал людей из профессии; не надо превращать это в милую сказку. Но история не закончилась рулонами брака. Массовая ткань стала ровнее благодаря повторяемости, стандартам, настройке станков, контролю процесса и людям, которые видят, где полезла ошибка.

С ИИ часть ручной школы правда отвалится. Меньше людей будет годами набивать CRUD, перекладывать JSON туда-сюда и учиться через механическое повторение. Риск реальный: можно вырастить человека, который быстро получает ответ, но не понимает, где этот ответ ломается.⠀

Значит, джунов придётся учить другому: постановке задачи, проверке результата, тестам, стандартам, ответственности, умению поймать брак до продакшена.

ИИ здесь похож на станок: быстро ткёт, всегда ровнее новичка, но местами уверенно гонит брак. Человек нужен там, где надо настроить процесс и вовремя остановить партию.

С джунами может выйти так же: меньше ручного челнока, больше инженерной ответственности.

— Источники: Habr, история механизации ткачества, процесс ткачества

🐾💬✨🔵🤍🧠🚀

Подпишись на канал: @human20app

Релиз очень полезный.

Его стоит поставить сейчас, т.к. он закрывает несколько мест, из-за которых мы часто долго ищем причину поломки.

• Самое важное изменение касается health-check Telegram-бота. Раньше зелёный статус мог появиться после успешного исходящего запроса к Bot API. OpenClaw отправлял запрос, получал нормальный ответ, и по этому признаку бот считался живым. При этом входящий poller уже мог зависнуть и перестать забирать новые сообщения через getUpdates.
• В новой версии проверка здоровья смотрит на входящие апдейты. Если бот перестал получать сообщения, это становится видно заранее. Не нужно ждать, пока кто-то напишет “бот молчит” и начнётся ручная диагностика.
• Доступ тоже стал строже. Sender allowlists теперь аккуратнее проверяются в личных чатах, группах, native-командах и callback-авторизации. Если команда разрешена только конкретному отправителю или чату, лишнему пользователю сложнее попасть в обходной сценарий.
• Отдельно доработали cron. Команды cron list/show --json теперь возвращают вычисленный статус задачи. По нему видно, выключена она, выполняется сейчас, завершилась успешно, упала, была пропущена или ждёт следующего запуска. Эти данные удобно отдавать в панель, алертинг или собственные диагностические команды.
• Ещё одно полезное исправление касается долгих сессий. /new и sessions.reset теперь чистят cached skills snapshots. Раньше после установки нового скилла сессия могла продолжать держать старый снимок и не видеть обновление. Это выглядело как странная ошибка и часто лечилось перезапусками. Теперь сброс сессии обновляет и этот слой.

Обновление получилось про рабочую надёжность. Оно помогает раньше заметить зависший poller, жёстче держит доступ, понятнее показывает состояние расписаний и убирает старый кэш скиллов после сброса.

Ставить обязательно стоит ради спокойной эксплуатации. Такие релизы редко выглядят эффектно, но именно они экономят часы, когда агент внезапно перестаёт отвечать, cron ведёт себя непонятно или новый скилл не появляется после установки.

🧠🚀✅🐾💬✨🔵🤍

Подпишись на канал: @human20app

Сервис для генерации картинок и видео Higgsfield выкатил CLI/MCP-подключение для создания медиа из агентских чатов.

Поддержаны Claude, OpenClaw, Hermes, NemoClaw и другие MCP-клиенты. Логин идёт через браузер, API-ключ руками настраивать не надо⠀

После подключения агент видит Higgsfield как набор инструментов: генерация изображений, видео, история генераций, референсы и обучение персонажей через Soul.

Внутри обещают 30+ моделей: Soul, Cinema Studio, Flux, Seedream, Kling, Minimax Hailuo, Veo и другие.

Теперь медиа можно делать там же, где рождается задача: в чате с агентом. Промпт, референсы, правки и результат остаются в одном контексте.

Генерация идёт асинхронно: агент ставит задачу, ждёт результат через polling и возвращает готовый файл в чат.

В OpenClaw это можно связать с ресёрчем, текстом и генерацией обложек без ручного перехода между сервисами.

Подключиться: higgsfield.ai/cli

✅🐾💬✨🔵🤍🧠🚀