Перейти до вмісту
ATAI Today Brief
ГоловнаНовиниКонцептиГайдиІнструменти
Про насПідписатисяEN
Підписатися

AI Today Brief

Щоденний бриф з AI-інженерії. Built in public. EN · UA.

XTelegramLinkedInYouTubeRSS

Слідкуйте за AI Today Brief у LinkedIn — щоденні оновлення з AI-інженерії та тижневий PDF «5 shifts that changed how developers work».

Огляд

НовиниДайджестиКонцептиГайди

Компанія

ПідписатисяРекламаПро нас

Правове

Редакційна політикаAI-розкриттяПриватністьУмови

© 2026 AI Today Brief. Усі права захищені.

  1. Головна/
  2. Новини/
  3. Агенти й MCP/
  4. Порівняння AI-агентів: Hermes Agent випереджає OpenClaw за обсягом токенів
Агенти й MCP

Порівняння AI-агентів: Hermes Agent випереджає OpenClaw за обсягом токенів

31 липня 2026 р.· 4 хв читання
OKКуратор Oleksandr Kuzmenko, AI Product Engineer·Оновлено 31 липня 2026 р.·Джерела вказані в кожному матеріалі
За участі AI · перевірено редактором·Як ми використовуємо AI
Порівняння AI-агентів: Hermes Agent випереджає OpenClaw за обсягом токенів

Аналітика OpenRouter свідчить, що Hermes Agent від Nous Research обігнав OpenClaw за щоденним обсягом токенів, досягнувши 458 мільярдів проти 173 мільярдів у OpenClaw. Це підкреслює переваги архітектури з трирівневою пам'яттю над сесійним перезавантаженням контексту.

Вплив: Високий

Чому це важливо

Розробники можуть суттєво зменшити витрати токенів LLM, обравши агенти з трирівневою пам'яттю замість сесійного перезавантаження контексту.

TL;DR

  • 01Hermes Agent лідирує за щоденним обсягом токенів (458 млрд) завдяки кешуванню процедурних навичок.
  • 02Сесійні архітектури змушують сплачувати за повний контекст при кожному запуску агента.
  • 03Понад 135,000 шлюзів AI-агентів залишаються незахищеними через повільне оновлення користувачами.

Ключові факти

Токенів Hermes на день458 Мільярдів
Токенів OpenClaw на день173 Мільярди
Зірок OpenClaw на GitHub373,616
Зірок Hermes на GitHub160,175
Незахищених шлюзів OpenClaw135,000+
Токенів Hermes на день
458 Мільярдів
Токенів OpenClaw на день
173 Мільярди
Зірок OpenClaw на GitHub
373,616
Зірок Hermes на GitHub
160,175
Незахищених шлюзів OpenClaw
135,000+

Обсяг використання проти зірок GitHub

Популярність на GitHub не дорівнює використанню в продакшені. Хоча OpenClaw має 373,616 зірок та понад 72,000 форків, Hermes Agent обробляє 458 мільярдів токенів на день на OpenRouter проти 173 мільярдів у OpenClaw. Hermes подвоїв щоденний обсяг за 11 днів після релізу v0.13.0.

Архітектура пам'яті та витрати контексту

Різниця у споживанні токенів зумовлена архітектурою:

  • Сесійне скидання (OpenClaw): Повторно оцінює шаблони промптів і контекст під час кожного виклику, збільшуючи витрати.
  • Трирівнева пам'ять (Hermes Agent): Поєднує знімок ідентичності, повнотекстовий пошук SQLite FTS5 та файл автозгенерованих навичок для дешевого повторного виконання задач.

Безпека та експлуатаційна стабільність

Швидкі релізи несуть ризики. OpenClaw випустив 62 релізи за 30 днів із показником закриття тикетів 89.9%, проте дослідники Shadowserver виявили понад 135,000 незахищених інстансів Gateway. Hermes Agent випустив вісім превентивних патчів безпеки P0 у релізі v0.13.0 разом із Kanban-дошкою та моніторингом heartbeat.

✓ Коли використовувати

  • Обирайте агенти з довготривалою пам'яттю для побудови високонавантажених пайплайнів автоматизації.
  • Обирайте шлюзові фреймворки, якщо головною вимогою є інтеграція з багатьма месенджерами (Telegram, Slack, Discord).

✕ Коли НЕ варто

  • Не використовуйте сесійні агенти для регулярних складних задач, де контекст можна зберегти у вигляді навичок.
  • Уникайте запуску неоновлених шлюзів агентів на публічно доступних статичних IP-адресах.

Що зробити сьогодні

  • →Провести аудит розгорнутих агентів на наявність незахищених публічних портів шлюзу.
  • →Оцінити фреймворки з процедурною пам'яттю для зменшення повторних витрат на токени.
#OpenClaw#Hermes Agent#OpenRouter#Nanobot#AstrBot#ZeroClaw#NanoClaw#PicoClaw#AionUi

Джерела

  • OpenClaw vs Hermes Agent: Stars, Downloads & Usage 2026
ПоділитисяПоділитися в XПоділитися в LinkedIn
← Попередня новинаЗвіт Anthropic підкреслює ризики помилок мережевої конфігурації під час тестування AI-агентів

Схожі матеріали

  • Агенти й MCPGoogle Science One усуває галюцинації дослідницьких агентів за допомогою Chain-of-Evidence
  • Агенти й MCPЗвіт Anthropic підкреслює ризики помилок мережевої конфігурації під час тестування AI-агентів
  • Агенти й MCPТест Vending-Bench виявив картельні змови та обман у поведінці автономних агентів
  • Агенти й MCPСтруктурування інструкцій субагентів Claude для мінімізації накладних витрат

Email-дайджест

Отримуйте ранковий AI-бриф

Один лист на день — історії, що важливі для інженерів, фаундерів і техлідів. Редагує людина, з посиланнями на першоджерела.

  • ✓120+ джерел щодня
  • ✓Редагує людина
  • ✓1 лист на день
  • ✓EN + UA

Підписуючись, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності.