7월에 Hermes Agent vs OpenClaw 비교를 썼다. 그때의 결론을 한 줄로 줄이면 이랬다.

OpenClaw 는 “어디서나 붙는 게이트웨이”, Hermes 는 “스스로 배우는 에이전트”.

두 달 반이 지난 지금 공식 문서를 다시 읽어 보면, 이 구분이 흐려지고 있다. 두 프로젝트는 서로의 강점을 가져오면서 닮아 가고 있다. 이 글은 2026-09-25 기준 두 프로젝트의 공식 저장소와 문서만 근거로 다시 비교한다.

한눈에 비교

항목 OpenClaw Hermes Agent
한 줄 소개 “Your assistant, on your devices, in your chats” “The agent that grows with you”
만든 곳 Peter Steinberger 가 시작, 현재는 OpenClaw Foundation(501(c)(3))이 관리 Nous Research
라이선스 MIT MIT
런타임 Node.js(24.16+ 또는 26.1+, 26 권장), TypeScript Python 3.11, uv
설치 curl …/install.sh \| bash, npm, Docker, Nix curl …/install.sh \| bash, Docker 이미지, Nix flake
중심 구조 로컬 Gateway 가 세션·도구·채널을 관리하는 제어 평면 Gateway 백그라운드 프로세스(systemd, launchd 등) + 7종 터미널 백엔드
최신 릴리스 v2026.9.6 (2026-09-23) v0.21.5 (태그 v2026.9.24, 2026-09-24)
GitHub 스타 약 39만 약 24.9만

출처: openclaw/openclaw, NousResearch/hermes-agent. 스타 수와 릴리스는 2026-09-25 기준이다.

OpenClaw 의 이름 변천사도 공식 문서(Lore)에 정리돼 있다. Warelay → Clawd/Clawdbot 순서로 이름이 바뀌었고, 2026년 1월 Anthropic 의 상표 관련 요청을 받은 뒤 1월 27일 Moltbot, 1월 30일 OpenClaw 가 됐다. README 는 재단에 대해 “OpenAI is a donor, not an owner” 라고 밝힌다.

1. 어디에 붙나 — 채널과 모델

채널: 둘 다 텔레그램, 디스코드, 슬랙, 왓츠앱, 시그널, iMessage, 팀즈, 매트릭스, LINE, 위챗 계열까지 폭넓게 지원한다.

  • OpenClaw(Channels)는 Nostr, Twitch, Synology Chat 처럼 범위가 더 넓다. 음성 통화 플러그인도 있다. 문서는 봇 토큰만 있으면 되는 텔레그램으로 시작하길 권한다.
  • Hermes(Messaging)는 이메일, Home Assistant, ntfy, SimpleX 처럼 자동화·프라이버시 쪽 채널이 눈에 띈다.

채널 수로는 더 이상 우열을 가리기 어렵다. 쓰는 메신저가 양쪽 목록에 다 있을 가능성이 높다.

모델: 둘 다 주요 상용 API(OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI, Moonshot 등)와 로컬 모델(Ollama, LM Studio 등)을 지원한다.

  • Hermes(Providers)는 자사 Nous Portal OAuth 를 “권장” 경로로 두고, 중국계 모델(DeepSeek, DashScope, Xiaomi MiMo, Tencent, StepFun)까지 목록이 길다.
  • OpenClaw(Model providers)는 모델과 에이전트 하네스를 “교체 가능한 플러그인” 으로 다룬다.

2. 기억 — 둘 다 Markdown 파일, 규모는 다르다

두 프로젝트 모두 기억을 사람이 읽을 수 있는 Markdown 파일로 둔다. MEMORY.md(장기 기억)와 USER.md(사용자 모델)라는 파일명까지 같다.

  OpenClaw (Memory) Hermes (Memory)
위치 ~/.openclaw/workspace ~/.hermes/memories/
파일 USER.md, MEMORY.md, 일별 노트 memory/YYYY-MM-DD.md, DREAMS.md MEMORY.md(2,200자 ≈ 800토큰), USER.md(1,375자 ≈ 500토큰)
검색 SQLite 기반 키워드·벡터·하이브리드 검색 과거 세션 전체를 SQLite FTS5 로 검색(session_search)
정리 방식 “Dreaming”: cron 으로 도는 백그라운드 정리가 기본으로 켜져 있음 턴 뒤에 도는 “self-improvement review”
외부 연동 Honcho, LanceDB 플러그인 Honcho, Mem0, Supermemory 등 7종 번들

설계 철학이 드러나는 부분이다.

  • OpenClaw 는 “there is no hidden state” 를 내세우며 많이 적고 검색한다.
  • Hermes 는 핵심 기억을 작게 유지해서 매 세션 프롬프트에 통째로 넣는다. 나머지는 세션 검색으로 꺼낸다.

3. 스킬 — 가장 크게 수렴한 지점

7월 글에서 Hermes 의 결정적 차별점은 학습 루프였다. 복잡한 작업을 끝내면 에이전트가 스스로 스킬을 만들고 고친다는 것이다. 지금도 README 는 “the only agent with a built-in learning loop” 라고 말한다.

그런데 지금 OpenClaw 에도 비슷한 기능이 있다. Skills 문서의 Skill Workshop 은 재사용할 만한 작업을 발견하면 “drafts a proposal instead of writing directly to SKILL.md” 한다. 즉 바로 쓰지 않고 제안서를 만들고, 운영자가 openclaw skills workshop 으로 검토한 뒤 적용한다.

반대 방향의 수렴도 있다. Hermes 는 자동 학습이 기본이지만 skills.write_approval, memory.write_approval 로 쓰기 전 승인을 걸 수 있다(Skills).

  OpenClaw Hermes
스킬 형식 SKILL.md 폴더, AgentSkills 규격 SKILL.md, agentskills.io 규격 호환
자동 생성 제안 → 사람 검토 → 적용 (기본이 보수적) 에이전트가 직접 생성·수정 (승인 게이트는 선택)
공개 저장소 ClawHub(clawhub.ai), VirusTotal·ClawScan 검사 결과 확인 Skills Hub (ClawHub 도 소스 중 하나), 설치 시 보안 스캔
MCP 서버(openclaw mcp serve)와 클라이언트 둘 다 클라이언트(MCP 서버 연결, /reload-mcp)

두 프로젝트가 같은 스킬 규격을 쓰고, Hermes 가 ClawHub 스킬을 가져올 수 있다는 점이 중요하다. 스킬 생태계가 하나로 합쳐지고 있다.

4. 서로를 가져가는 마이그레이션

두 프로젝트가 서로를 얼마나 의식하는지는 마이그레이션 기능에서 가장 잘 보인다.

  • Hermes ← OpenClaw: hermes claw migrate 가 SOUL.md, MEMORY.md, USER.md, 스킬, 명령 허용목록, 메신저 설정, API 키, AGENTS.md 까지 가져온다. hermes setup 은 ~/.openclaw 를 자동으로 감지해서 이전을 제안한다(README).
  • OpenClaw ← Hermes: 설정의 Import Memory 로 Hermes 의 MEMORY.md·USER.md 를 가져온다. 설정·자격증명·스킬은 가져오지 않고 기억만 가져온다(Memory).

비대칭이 눈에 띈다. Hermes 는 OpenClaw 사용자를 통째로 데려오려 하고, OpenClaw 는 기억만 받아 준다.

5. 보안 — 기본값의 차이

둘 다 “모르는 사람의 DM 은 페어링 코드로 승인” 이 기본이다. 차이는 에이전트가 명령을 실행할 때의 기본값에 있다.

OpenClaw (README, Security)

  • “Tools run on the host for the main session unless you configure sandboxing.” 샌드박스는 설정해야 켜진다.
  • 신뢰 모델은 “One trust boundary per gateway” 이고, “not a hostile multi-tenant security boundary” 라고 명시한다. 여러 사람이 같이 쓰는 격리 환경이 아니라는 뜻이다.
  • 호스트 설치는 루프백에만 바인딩하지만, 컨테이너 이미지는 기본이 외부 노출 바인딩이다.
  • openclaw security audit 로 설정을 점검할 수 있고, 프롬프트 인젝션, SSRF, MITRE ATLAS 위협 모델 문서가 따로 있다.

Hermes (Security)

  • 8계층 모델을 문서화했다. 사용자 인가, 위험 명령 승인, 파일 쓰기 보호, 컨테이너 격리, MCP 자격증명 필터링, 컨텍스트 파일 인젝션 스캔 등이다.
  • 명령 승인 기본값은 smart 다. 보조 LLM 이 위험도를 판단한다. --yolo 로 승인을 꺼도 rm -rf / 같은 하드라인 차단 목록은 남는다.
  • cron 작업의 위험 명령은 기본 거부(cron_mode: deny)다.
  • 문서는 한계도 솔직하게 적는다. 쓰기 차단 목록은 “does not sandbox a hostile or compromised agent”. Docker 같은 백엔드에서는 위험 명령 검사를 건너뛰는데, 컨테이너 자체를 경계로 보기 때문이다.

정리하면 이렇다. OpenClaw 는 “기본은 열어 두고, 감사 도구와 문서로 잠그게 한다” 쪽이다. 그래서 컨테이너로 띄우면 외부 노출이 기본이라는 점을 꼭 기억해야 한다. Hermes 는 “기본으로 승인 게이트를 건다” 쪽이다. 다만 그 게이트가 LLM 판단(smart)이라는 점은 알고 써야 한다.

두 문서 모두 서드파티 스킬은 신뢰할 수 없는 코드로 취급하라고 강조한다. 스킬 생태계가 합쳐질수록 이 경고는 더 중요해진다.

6. 자동화

  • OpenClaw(Automations): 스케줄러가 openclaw automations 로 이름을 바꿨다(cron 은 별칭). 1회·반복 작업, 이벤트 트리거, 인바운드 웹훅, Gmail PubSub 트리거까지 이벤트 기반 자동화가 강하다.
  • Hermes: 게이트웨이가 60초마다 도는 cron 스케줄러를 가지고 있고, 자연어로 작업을 걸고 결과를 아무 채널로나 보낸다. 실행 위치도 로컬, Docker, SSH, Modal, Daytona 등 7종 백엔드 중에서 고를 수 있다. README 는 “a $5 VPS, a GPU cluster, or serverless infrastructure” 를 예로 든다.

그래서 무엇을 쓰나 (2026년 9월 기준)

상황 추천 이유
메신저·기기 연결 범위가 가장 중요 OpenClaw 채널·컴패니언 앱(iOS·Android·데스크톱)이 가장 넓고, 이벤트 트리거가 풍부
에이전트가 알아서 배우고 쌓아 가길 원함 Hermes 자동 스킬 생성이 기본값, 작고 항상 주입되는 기억
보수적인 기본값이 필요 Hermes, 또는 OpenClaw + 샌드박스 설정 Hermes 는 승인 게이트가 기본, OpenClaw 는 샌드박스를 직접 켜야 함
서버리스·원격 실행 Hermes Modal·Daytona 등 원격 백엔드가 내장
Node/TS 생태계에서 확장 OpenClaw TypeScript 기반, 플러그인 구조
Python·ML 쪽에서 확장 Hermes Python 기반, Nous 의 모델·연구 생태계

7월과 달라진 점은 이것이다. “둘 중 하나” 가 아니라 “옮겨 다닐 수 있다” 가 됐다. 같은 스킬 규격, 같은 기억 파일명, 양방향 마이그레이션이 있으니 한쪽을 골라도 락인이 약하다. 선택 기준도 기능 목록보다 기본값의 철학이다. 열어 두고 잠그게 하느냐, 잠가 두고 열게 하느냐, 그리고 사람이 검토하느냐, 에이전트가 스스로 배우느냐.

References

2026-09-25 에 확인한 페이지들이다.