AI Fundamentals

Hermes Agent vs OpenClaw: twee AI-agents die op je eigen machine draaien

Beide draaien lokaal en werken vanuit je chat-apps. Wat Hermes Agent en OpenClaw werkelijk zijn, welke licenties gelden en waar je op moet letten.

aiworktalent Redactie · 17 juli 2026 · 5 min leestijd

Hermes Agent en OpenClaw worden vaak in één adem genoemd met agent-frameworks als LangChain of CrewAI. Dat is een verkeerde categorie. Beide zijn geen bouwgereedschap voor ontwikkelaars maar draaiende assistenten die op je eigen machine staan en die je vanuit je chat-apps bedient. Dat verschil bepaalt of ze bij je passen.

Wat Hermes Agent is

Hermes Agent is een product van Nous Research, uitgebracht rond 25 februari 2026 en te vinden op github.com/NousResearch/hermes-agent onder de MIT-licentie. Het bestaat uit drie delen: een commandoregeltool, een messaging-gateway voor Telegram, Discord, Slack, WhatsApp en Signal, en een runtime die op zes backends kan draaien — lokaal, Docker, SSH, Singularity, Modal en Daytona.

Dat laatste is het interessantste. Je bepaalt zelf waar de agent zijn werk uitvoert: op je laptop, in een container, op een server elders. Voor wie iets bouwt waar gevoelige data doorheen gaat, is die keuze het halve verhaal.

Twee dingen die Hermes heten

Hier gaat vrijwel elke vergelijking de mist in, en de vorige versie van dit artikel ook. Nous Research gebruikt de naam Hermes voor twee verschillende dingen:

• De Hermes-modelreeks — Hermes 2, 3, 4 en DeepHermes, taalmodellen die je zelf kunt draaien.
• Hermes Agent — het agent-product uit februari 2026, dat modelonafhankelijk is en volgens de documentatie meer dan 300 modellen ondersteunt via aanbieders als Nous Portal, OpenRouter en OpenAI.

Je hoeft dus geen Hermes-model te gebruiken om Hermes Agent te draaien. Wie schrijft dat Hermes Agent "gebouwd is op de Hermes-modellen" heeft de architectuur niet gelezen. In juni 2026 kwam daar Hermes Desktop bij, een native front-end voor macOS, Windows en Linux.

De licentie is niet één licentie

Een claim die je overal tegenkomt, is dat de Hermes-modellen onder Apache 2.0 vallen. Dat klopt voor één variant en niet voor de andere twee:

De twee Llama-varianten vallen onder de Meta Llama-voorwaarden, die beperkingen kennen die Apache 2.0 niet heeft. Gebruik je zo'n model commercieel, controleer dan de licentietekst van de variant die je daadwerkelijk draait. Het agent-product zelf staat wél gewoon onder MIT.

Wat OpenClaw is

OpenClaw omschrijft zichzelf als "an open agent platform that runs on your machine and works from the chat apps you already use". Geen SDK, geen framework: een assistent die je zelf host op een laptop, homelab of VPS, en die je bedient via WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Teams of een webinterface. Het motto vat de positionering samen: jouw assistent, jouw machine, jouw regels.

Het project staat onder MIT op github.com/openclaw/openclaw, is gemaakt door de Oostenrijkse programmeur Peter Steinberger, en wordt sinds februari 2026 beheerd door de OpenClaw Foundation. De naam is meermaals gewijzigd: van Warelay naar CLAWDIS, Clawdbot en Moltbot, voordat het eind januari 2026 OpenClaw werd.

Functioneel werkt OpenClaw met een skills-systeem: mappen met instructiebestanden die de agent vertellen hoe hij een bepaalde taak uitvoert. Je kunt skills globaal installeren of per werkomgeving, waarbij de lokale versie voorrang krijgt.

Waar je bij beide op moet letten

Het aantrekkelijke aan zelf-gehoste agents is precies wat ze riskant maakt: ze draaien op jouw machine, met jouw rechten, en ze voeren zelfstandig acties uit. Twee aandachtspunten die zwaarder wegen dan welk functieverschil dan ook.

Uitbreidingen van derden zijn een toeleveringsrisico. Een agent die skills of plug-ins van anderen installeert, voert code van onbekenden uit met de toegang die jij hem hebt gegeven. Rond OpenClaw is die vraag ook publiek aan de orde gesteld door securityonderzoekers. Behandel een skill-repository niet anders dan een pakketmanager: kijk wat je installeert, en geef een agent niet meer rechten dan de taak vereist.

Prompt-injectie is bij agents geen theorie. Zodra een agent e-mail leest, websites bezoekt of documenten verwerkt, kan de inhoud daarvan instructies bevatten. Een agent die zonder tussenkomst mag handelen op wat hij leest, is te sturen door wie hem iets toestuurt. Bouw een bevestigingsstap in voor alles wat onomkeerbaar is.

Werk je met persoonsgegevens, dan komt daar de AVG-kant bij: waar draait het model, wat wordt er gelogd en hoe lang blijft dat staan. Zie wat de AVG van je vraagt.

Welke past bij jou

De vergelijking als zodanig is verdedigbaar: beide staan onder MIT, draaien lokaal en worden vanuit chat-apps bediend. Het verschil zit in het accent.

Hermes Agent legt de nadruk op de runtime: welk model, welke backend, waar het draait. Dat past bij teams die de uitvoering willen sturen en de agent in een bestaande omgeving willen inpassen.

OpenClaw legt de nadruk op de assistentrol en het skills-systeem. Dat past bij wie een persoonlijke assistent wil die met de dag meer taken overneemt, zonder er een project van te maken.

Voor bedrijven is het onderscheid dat er werkelijk toe doet niet de functionaliteit maar het beheer. Bij beide draai je zelf de infrastructuur, bepaal je zelf wat de agent mag, en ben je zelf verantwoordelijk als het misgaat. Dat is geen bezwaar, maar het is wel werk. Meer over hoe agents in de praktijk functioneren lees je in wat is een AI agent.

Beide projecten bewegen snel: namen, versies en licenties zijn in een jaar tijd meermaals gewijzigd. Controleer de repository voordat je een keuze maakt, en begin met een taak waar weinig van afhangt. Wil je een agent in je bedrijfsprocessen inpassen, dan plaats je op aiworktalent je opdracht en ontvang je voorstellen van specialisten.