Коллеги, добрый вечер!
Скорее всего многие из вас уже используют ИИ-ботов на базе Openclaw или Hermes, возможно, что кто-то уже поработал с Grok Bot.
Эту заметку я бы хотел посвятить сравнению 2х разных по "духу" (а точнее по архитектуре и продуктовому подходу) ботов: Hermes Agent и Grok Bot.
В рамках небольшого отступления сразу обозначу мой текущий облачный сетап:
- Hermes боты в docker-контейнерах на одном VPS для всех членов семьи с шарингом Codex подписки, и в случае сбоя - переключением на отечественных LLM-провайдеров (в моем случае cloud.ru)
- Claude Code бот (на том же VPS) для администрирования всей конструкции (чтобы можно было перепоручить эту задачу детям)
- Сlaude Code (с интерфейсом в тг через официальный плагин) на выделенном VPS как "кузница" харнесса для любого agent runtime (см. мой проект https://www.npmjs.com/package/@dzhechkov/harness-cli и все пакеты что с ним связаны - именно он занимает с момента окончания 9 потока курса по Claude Code мое основное нерабочее время)
- я также регулярно пользуюсь manus тг ботом для решения простых задач - просто потому что у меня все еще есть подписка на manus.
- эпизодически использую ourobors и openclaw боты в отечественных облаках (в основном cloud.ru)
Но вернемся непосредственно к теме: "Daily Dose of DS" недавно выпустили подряд два отличных мастер-класса — по Grok Bot и по Hermes Agent.
Я их сначала переводил по отдельности, потом решил собрать в один разбор на русском (13 глав, сравнение по 20 критериям, интерактивный транскрипт) - и посвятить ему эту заметку, чтоб потом можно было вернуться и перечитать.
👉 https://djd1m.github.io/grokbot-vs-hermes/
Если коротко: оба продукта решают одну задачу — довести дело до конца, пока вы не за ноутбуком — и расходятся почти во всём остальном. Grok Bot идёт от продукта, Hermes Agent — от файловой системы.
▪️ ЧТО ВАЖНО ПО GROK BOT
🔹 все ваши боты работают на одном облачном компьютере — общие cookies, файлы и креды.
🔹 в мастер-классе это прямо названо «не границей безопасности»; формулировку стоит перечитать дважды, прежде чем выдавать боту доступ к рабочей почте
🔹 долговечен только
/workspace, остальное живёт до конца сессии🔹 три пути к действию — коннекторы, браузер, локальное исполнение; переход на локальное стоит части изоляции
🔹 takeover: сессию можно перехватить руками и вернуть боту обратно
🔹
Auto Review переключается между Require Approval и Always Allow — второй режим экономит время ровно до первого неудачного дня▪️ ЧТО ВАЖНО ПО HERMES AGENT
🔹 открытый код, один класс AIAgent и цикл ReAct, шесть бэкендов
🔹 состояние агента — обычные файлы:
SOUL.md, MEMORY.md, USER.md в ~/.hermes/🔹 память трёхуровневая, консолидация запускается при заполнении
🔹 навыки описаны в SKILL.md с прогрессивным раскрытием L0/L1/L2 — детали подгружаются только когда нужны
🔹 Curator чистит память по окнам 7д+2ч / 30д / 90д, старое уезжает
🔹 GEPA-оптимизация промптов: 678 роллаутов против 24 000 у альтернативного подхода
⭐️ ПРО ЗВЁЗДЫ
У репозитория Hermes более 230 тыс. звёзд. Цифра эффектная и в спорах всплывает регулярно, но о том, подойдёт ли он вам, не говорит ничего.
📌 ЕСЛИ ПРИЗЕМЛИТЬ
➊ Grok Bot — про «включил и работает». Навыки, Teach a task, рутины и групповые чаты закрывают большинство бытовых сценариев без единой строчки кода.
➋ Hermes Agent — про контроль. Всё состояние лежит текстовыми файлами: можно отредактировать и положить в git. Цена — окружение целиком на вас.
➌ По памяти и навыкам продукты расходятся сильнее всего: у Grok — продуктовая архитектура, у Hermes — файловая.
➍ Изоляция у Grok Bot удобна ровно потому, что её мало: бесплатный хендофф между ботами — и есть та самая единственная граница безопасности.
➎ Вывод скучнее любого из продуктов по отдельности — в большинстве сценариев побеждает гибридная схема. В разборе для этого есть таблица на 12 сценариев.
💭 МОЙ ВЫВОД
Интереснее самих продуктов здесь то, что оба сходятся к одной мысли: агенту нужна не столько модель получше, сколько хорошая память и понятные границы. Grok Bot решает это продуктовыми средствами, Hermes — файлами и конвенциями. И решает всё в итоге не бенчмарк, а первый инцидент с доступами.
Я предпочитаю контролировать и среду выполнения, и весь жизненный цикл харнесса (отчуждаемых навыков и их оркестрации), с тем чтобы в перспективе перейти к работе полностью на локальных моделях с редким переключением на супер-умные LLM в облаках (иноземных или отечественных). Но, очевидно, что это требует приложить чуть бОльшие усилия на начальном этапе.
А какими ИИ-ботами пользуетесь вы?
Напишите, пожалуйста, в комментариях.
🔗 ПЕРВОИСТОЧНИКИ
· Grok Bot Masterclass
https://www.dailydoseofds.com/p/grok-bot-masterclass/
· Hermes Agent Masterclass
https://www.dailydoseofds.com/p/hermes-agent-masterclass/
· Разбор на русском
https://djd1m.github.io/grokbot-vs-hermes/
@llm_notes @MAX
#grokbot #hermesagent #aiagents #llm #opensource #harness
