작성자: @kloss_xyz

작성: 페기, 블록비츠

편집자 주: 2025년이 "대형 모델 역량 경쟁"의 해였다면, 2026년 초에는 경쟁의 초점이 더욱 구체적이고 현실적인 방향, 즉 개인 맞춤형 AI 에이전트를 실제로 구현하는 방법에 맞춰지고 있습니다.

이 글에서는 현재 시장에서 가장 주목받는 AI 에이전트 프로젝트 두 가지, OpenClaw와 Hermes Agent를 체계적으로 비교 분석합니다. OpenClaw는 단기간에 놀라운 규모의 커뮤니티와 개발자 생태계를 구축하며 GitHub에서 센세이션을 일으키는 AI 프로젝트로 자리매김했습니다. 반면 Hermes Agent는 "낮은 비용, 낮은 진입 장벽, 강력한 자체 학습 능력"이라는 전략을 통해 빠르게 시장에 진입하여 검색량과 사용자 유입 측면에서 OpenClaw를 추월하기 시작했습니다.

사실 두 방식의 차이는 기능이 아니라 설계 철학에 있습니다. 한쪽은 사용자가 직접 모델과 기술을 구축, 예약, 조정하는 제어 및 유연성을 강조하는 방식이고, 다른 한쪽은 시스템이 스스로 학습하고 비용을 절감하며 진입 장벽을 낮추는 자동화 및 효율성을 강조하는 방식입니다.

이러한 차별화는 PC 시대의 윈도우와 맥 경쟁, 그리고 그 이전 시대의 소프트웨어 도구 계층화와 매우 유사한 구조를 가지고 있습니다. 즉, 어느 한쪽이 다른 쪽을 대체하는 것이 아니라, 서로 다른 사용자 그룹이 "효율성, 제어 및 비용"에 대해 서로 다른 절충안을 선택하는 것입니다.

이러한 관점에서 OpenClaw와 Hermes 간의 경쟁은 본질적으로 장기적인 질문에 대한 답을 찾는 과정이라고 할 수 있습니다. 즉, AI 에이전트는 "프로그래밍 가능한 개인 운영 체제"가 될 것인가, 아니면 "자기 진화하는 작업 에이전트"가 될 것인가 하는 질문입니다.

모델 기능이 점차 수렴됨에 따라, 진정한 승부는 "누가 더 똑똑한가"에서 "누가 더 사용하기 쉽고, 더 저렴하며, 실제 업무 흐름에 더 가까운가"로 옮겨가고 있습니다. 이 글의 가치는 감정적 편견을 배제하고 본질적인 구조로 돌아가, 아직 완전히 설명되지 않은 이 중요한 경쟁을 분석하려는 시도에 있습니다.

다음은 원문입니다.

2026년 초, OpenClaw는 그 어떤 소프트웨어 프로젝트도 달성하지 못했던 기록을 세웠습니다. GitHub에서 34만 6천 개의 별을 획득하며, 불과 5개월 만에 React가 10년 동안 쌓아온 총 별 수를 넘어섰습니다. 이로써 OpenClaw는 GitHub 역사상 가장 많은 별을 받은 AI 프로젝트가 되었습니다. 현재 OpenClaw는 전 세계적으로 월간 방문자 3천 8백만 명, 실행 중인 인스턴스 50만 개를 자랑합니다.

몇 달 동안 AI 에이전트 분야에 종사했다면 OpenClaw가 유일한 화젯거리였고, Anthropic은 확고한 1위 자리를 지켰습니다.

그러자 바람의 방향이 바뀌었다.

3월, Nous Research가 개발한 Hermes Agent가 GitHub Trending에 진입했습니다. 검색 트렌드가 바뀌기 시작했고, 4월에는 에이전트 카테고리에서 Hermes가 Google 검색 순위에서 OpenClaw를 제치고 올라섰습니다. 몇 달 동안 이 분야를 장악해왔던 OpenClaw는 새로운 경쟁자가 검색 트래픽을 잠식하는 것을 속수무책으로 지켜볼 수밖에 없었습니다.

누구나 자기 의견을 가지고 있습니다. 대부분은 열렬한 OpenClaw 지지자이거나 Hermes 애호가이지만, 둘 사이의 본질적인 차이점을 제대로 설명하는 사람은 거의 없습니다.

그러므로 저는 모든 사람이 소음 뒤에 숨겨진 실제 상황을 명확하게 볼 수 있도록 솔직한 분석과 비교를 진행하겠습니다.

먼저, 그것들은 각각 무엇인가요?

오픈클로

OpenClaw는 사용자의 로컬 컴퓨터에서 실행되는 개인 AI 에이전트입니다. 메시지 채널에 연결하고, 세션 간 컨텍스트를 관리하며, 스킬을 사용하여 작업을 수행합니다. Anthropic의 Claude(Opus, Sonnet), OpenAI의 GPT-5.5, Kimi K2.6, Grok 등 다양한 모델을 OpenClaw를 통해 호출할 수 있습니다.

이 시스템은 Claude Code와 통합되어 복잡한 프로그래밍 작업을 처리합니다. 마치 하드웨어에 상주하는 두뇌처럼, 사용자의 모든 설정을 파악하고 24시간 내내 백그라운드에서 실행되며 사용자가 사용하는 모든 도구 및 채널에 연결되어 있다고 생각하면 됩니다.

헤르메스 에이전트

Hermes Agent는 Nous Research에서 개발했습니다. 이 또한 로컬에서 실행되는 개인 AI 에이전트이지만, 완전히 다른 철학을 가지고 있습니다. 스킬을 직접 작성하거나 모든 설정을 구성할 필요가 없습니다. Hermes는 스스로 학습합니다.

이 도구는 완료하는 모든 작업을 재사용 가능한 지식으로 정제합니다. 시간이 지남에 따라 사용자가 명시적으로 지시하지 않아도 특정 워크플로를 처리하는 데 점점 더 능숙해집니다. 40개 이상의 내장 도구를 갖추고 있으며, 동일한 작업을 수행하는 데 드는 운영 비용은 OpenClaw보다 훨씬 낮습니다.

둘 다 동일한 문제를 해결하려고 합니다. 즉, 다른 사람의 서버가 아닌 사용자의 하드웨어에서 실행되는 AI 에이전트를 제공하는 것입니다. 하지만 이 목표를 향한 그들의 철학은 완전히 다릅니다.

바로 그 점이 이 논쟁을 흥미롭게 만드는 부분입니다. 어느 쪽이 더 나은지가 아니라, 어떤 철학이 자신에게 더 잘 맞는가가 관건이죠.

윈도우와 애플 논쟁과 비슷하죠. 둘 다 비슷한 기능을 제공하고 하드웨어에서 작동하지만, 사용자층은 완전히 다릅니다. 윈도우는 제어와 맞춤 설정을 원하는 개발자와 게이머에게 어필하고, 애플은 바로 사용할 수 있는 기능을 원하는 디자이너와 기업가에게 어필합니다. 어느 쪽이 옳고 그른지는 없습니다. 각기 다른 사용자층과 우선순위를 가지고 있기 때문입니다.

비유: 페라리 vs. 혼다

둘의 차이점을 가장 정확하게 요약한 내용은 @garrytan 님의 글에서 찾아볼 수 있습니다.

@garrytan OpenClaw를 사용하는 건 마치 직접 정비해야 하는 페라리를 운전하는 것과 같아요. 항상 고장이 나지만 그 경험은 정말 놀랍죠. Hermes Agent는 믿음직한 혼다 같고, Claude/ChatGPT는 버스를 타는 것과 같아요.

그게 전부입니다. 진짜 차이점은 바로 그거죠. OpenClaw는 더 나은 성능과 더 많은 맞춤 설정 옵션을 제공하지만, 사용자가 직접 설정을 조정해야 합니다. Hermes는 기본적으로 더 안정적이고, 운영 비용이 저렴하며, 배우기도 더 쉽습니다. 어느 쪽이 옳고 그른지는 없습니다. 각기 다른 운전자를 위해 설계된 것뿐입니다.

오픈클로의 장점

스킬 생태계

OpenClaw는 업계에서 가장 성숙한 스킬 마켓플레이스를 자랑합니다. 공식 ClawHub 카탈로그에는 44,000개 이상의 스킬이 등록되어 있으며, 모든 스킬은 업로드 전에 보안 검토를 거쳐 악성코드나 사기로부터 안전합니다. 또한, LarryBrain과 같은 유료 큐레이션 옵션도 제공하는데, 100개 이상의 고품질 자동화 스킬을 단 몇 초 만에 설치할 수 있습니다. OpenClaw 커뮤니티는 훨씬 오랜 기간 동안 활발하게 활동해 왔으며, 축적된 전문성은 확연히 드러납니다. Hermes가 빠르게 따라잡고 있지만, 아직 OpenClaw 수준에는 미치지 못하고 있습니다.

모델 유연성

이는 OpenClaw의 가장 큰 장점 중 하나이지만, 종종 간과되는 부분이기도 합니다. 바로 특정 제공업체에 종속되지 않는다는 점입니다. Anthropic, OpenAI, Kimi, Grok, 그리고 Ollam을 통해 실행되는 로컬 모델 등 각 작업에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. 정책에는 Opus 모델을, 실행에는 Sonnet 워커를, 작업별 처리에는 GPT-5.5를 모두 동일한 구성 내에서 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 진정한 경쟁 우위 요소입니다.

채널 통합

OpenClaw는 Telegram, Discord, WhatsApp, iMessage, Slack 등 더 많은 플랫폼과의 통합을 지원합니다. 에이전트는 여러 메시징 채널에서 활동하며 다양한 플랫폼의 작업을 처리할 수 있습니다. 반면 Hermes는 지원하는 채널이 매우 제한적입니다. 바로 이 점에서 OpenClaw가 확실한 우위를 점합니다.

다중 에이전트 아키텍처

OpenClaw는 여러 개의 전용 에이전트를 동시에 실행할 수 있도록 기본적으로 지원하며, 각 에이전트는 서로 다른 역할, 모델 및 특정 작업을 위한 하위 에이전트를 가질 수 있습니다. 하위 에이전트 시스템은 내장되어 있으며 안정적인 기능을 제공합니다.

커뮤니티, 문서 및 승인

OpenClaw는 더 일찍 시작되었으며, 월간 방문자 3,800만 명, 실행 중인 인스턴스 50만 개를 보유한 훨씬 더 큰 커뮤니티를 자랑합니다. 문서화 또한 훨씬 더 완벽합니다. 특히, 최초 개발자인 steipete가 OpenAI에 합류하면서 프로젝트에 더 많은 기여자와 자원이 유입되었습니다. 문제가 발생할 경우(그리고 문제는 필연적으로 발생합니다), 이미 많은 사람들이 동일한 문제점을 경험하고 해결해 놓았기 때문에 큰 도움이 됩니다.

@Paul_Beauchemin 저는 둘 다 사용합니다. Hermes는 3주 동안 아무런 성과도 내지 못했지만, OpenClaw는 매일 작업을 수행하고 있습니다.

헤르메스의 장점

자기계발 주기

이것이 바로 Hermes를 진정으로 흥미롭게 만드는 요소이자, 다른 모든 제품과 차별화되는 핵심 철학입니다. Hermes는 각 작업이 완료될 때마다 효과적인 방법을 추출하여 재사용 가능한 스킬로 저장합니다. 사용자는 아무런 조치도 취하지 않아도 에이전트가 특정 워크플로에 점점 더 능숙해집니다. OpenClaw에도 메모리와 스킬 기능이 있지만, 사용자가 직접 구축해야 합니다. 반면 Hermes는 이러한 기능을 자동으로 구축합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 차이는 누적되어 의미 있는 결과로 이어집니다.

토큰 비용

이 데이터는 무시하기 어렵습니다. 한 창업자는 동일한 작업을 위해 OpenClaw에서는 5일 동안 130달러를 지출했지만, Hermes에서는 단 10달러로 더 나은 결과를 얻었다고 보고했습니다. 비용 차이는 각 플랫폼에서 사용하는 모델에 따라 달라지지만, Hermes는 비용 효율성을 핵심 원칙으로 설계되었습니다. API 사용료 때문에 골머리를 앓고 있다면, 바로 그 점 때문에 많은 사람들이 Hermes로 전환하는 것입니다.

상자에서 꺼내자마자 바로 사용 가능합니다.

Hermes는 메모, iMessage, 웹 브라우저, 이미지 생성, 예약 작업, Obsidian 통합 등 40개 이상의 유용한 도구가 사전 설치되어 있어 바로 사용할 수 있습니다. OpenClaw는 백지 상태의 캔버스를 제공합니다. 이 백지 캔버스는 강력하지만, 진정으로 인상적인 결과물을 만들어내려면 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 대부분의 사람들에게 있어 이것이 OpenClaw를 제대로 활용하지 못하는 진짜 이유입니다. Hermes는 이러한 장벽을 완전히 없애줍니다.

격리 모델

Hermes는 격리된 환경에서 작업을 실행합니다. 각 작업은 다른 작업에 영향을 미치지 않고 독립적이며 자체적으로 완결됩니다. 이는 고객 데이터, 재무 관련 작업 등 별도의 영역에서 관리해야 하는 민감한 워크플로우를 실행하는 사용자에게 상당한 보안 이점을 제공합니다.

@TeancumsRaiders 저는 OpenClaw를 한 달 동안 개발하고, 그 후 일주일 동안 Hermes와 동시에 사용해 봤습니다. 그동안 쌓아온 모든 진전을 포기해야 할지 고민했지만, 결국 매몰 비용의 오류에 빠졌다는 것을 깨닫고 완전히 갈아탔습니다. 후회한 적도 없고, 다시 OpenClaw로 돌아간 적도 없습니다.

솔직한 비교

오픈클로

• 구성 복잡성이 매우 높음 – 사용자가 직접 구축하고 제어해야 합니다.

• 언박싱 토큰은 (사용하는 모델에 따라) 상대적으로 비쌉니다.

• 방대한 스킬 마켓플레이스 – ClawHub는 44,000개 이상의 무료 스킬을 제공하며, 유료 옵션도 이용 가능합니다.

자기계발은 수동적인 과정입니다. 스스로 기술을 배우거나 습득해야 합니다.

다양한 채널 통합 (텔레그램, 디스코드, 왓츠앱, 아이메시지, 슬랙)

• Anthropic, OpenAI, Kimi, Grok 등 모든 모델을 실행할 수 있으며, Ollama를 통해 로컬 모델도 실행할 수 있습니다.

네이티브 멀티에이전트 아키텍처

가장 큰 커뮤니티, 가장 완벽한 문서

헤르메스

• 낮은 설정 복잡성 – 설치 후 즉시 사용 가능

실제 사용 시 토큰 비용은 약 90% 더 저렴합니다.

• 출시 초기부터 40개 이상의 도구가 내장되어 있습니다.

• 자기 개선 주기 – 사용자의 작업 흐름을 자동으로 학습합니다

채널 통합 기능은 OpenClaw에 비해 제한적입니다.

다중 에이전트 기능 개발 중

빠른 성장, 진정한 추진력

어떤 것을 사용해야 할까요?

다음과 같은 경우 OpenClaw를 선택하세요:

• 최대한의 맞춤 설정을 원하고 직접 작업하는 데 거리낌이 없으신가요?

• 메시징 플랫폼 전반에 걸친 심층적인 채널 통합이 필요합니다.

• 여러 전용 에이전트를 동시에 실행하고 싶으신가요?

• 완벽한 모델 ​​유연성을 위해, 다양한 작업에 걸쳐 서비스 제공업체를 전환할 수 있습니다.

• 이미 기술 생태계에 투자했습니다

만들고 실험하는 과정을 즐기세요.

다음과 같은 경우라면 에르메스를 선택하세요:

• 별도의 설정 없이 바로 사용 가능합니다.

• 토큰 비용이 걱정되실 수 있습니다.

• 저희는 상담원이 시간이 지남에 따라 고객님의 업무 방식을 진정으로 이해할 수 있기를 바랍니다.

저는 초보자라서 몇 주씩 설정에 시간을 쏟고 싶지 않아요...

보안과 작업 격리는 당신에게 중요합니다.

제 개인적인 판단입니다.

사실 그들은 경쟁하고 있는 건 아닙니다. 적어도 아직은요.

OpenClaw는 더욱 강력하고, 맞춤 설정이 가능하며, 심층적으로 통합된 옵션입니다. 다양한 채널에서 실행 가능하고, 임의의 모델을 구동하며, 복잡한 스킬 구성을 처리할 수 있는 에이전트를 원한다면 OpenClaw가 여전히 해답입니다.

Hermes는 대부분의 사람들에게 더 스마트하고 기본 선택지입니다. 가격도 저렴하고, 시작하기도 쉽고, 자체적으로 개선되는 기능도 있습니다. 이렇게 빠르게 성장하는 이유를 충분히 이해할 수 있습니다. 에이전트 구축이 너무 복잡하게 느껴져서 지금까지 실행해 보지 못했다면, Hermes가 그 어려움을 대부분 해소해 줄 것입니다. 먼저 Hermes를 사용해 보고, 나중에 OpenClaw로 마이그레이션할지 결정하세요.

페라리와 혼다. 둘 다 시승해 봐야겠네요.

@SteveGaudio OpenClaw는 이미 설정해 놓았고 완벽하게 작동하고 있어서 문제없습니다. OpenClaw에 문제가 생길 때 Hermes를 사용합니다. @VonDanLe 제 생각에는 OpenClaw와 Hermes 둘 중 하나를 선택하기보다는 둘 다 사용하는 것이 좋습니다.