OpenClaw frente a Hermes Agent: estrellas, descargas y uso en 2026

¿Estrellas, tokens, descargas… quién gana realmente?

Índice

Los marcos de agentes de IA de código abierto están experimentando una explosión de popularidad en GitHub. Dos proyectos en el centro del ecosistema de sistemas de IA autoalojados — OpenClaw y Hermes Agent — se han adelantado tanto que el resto del campo compite por un distante tercer lugar.

Esta es la imagen completa a partir de mayo de 2026.

Marcos de agentes de IA clasificados por estrellas de GitHub

El ranking

Las cantidades de estrellas son datos en vivo obtenidos de la API de GitHub el 21 de mayo de 2026. Los repositorios están ordenados por estrellas actuales, de mayor a menor.

Rango Proyecto Repositorio GitHub Lenguaje Estrellas Lanzamientos en los últimos 30 días
1 OpenClaw openclaw/openclaw TypeScript 373.616 62
2 Hermes Agent NousResearch/hermes-agent Python 160.175 5
3 Nanobot HKUDS/nanobot Python 42.873 2
4 AstrBot AstrBotDevs/AstrBot Python 32.709 11
5 ZeroClaw zeroclaw-labs/zeroclaw Rust 31.500 ≥1
6 NanoClaw nanocoai/nanoclaw TypeScript 29.143 ≥1
7 PicoClaw sipeed/picoclaw Go 29.121 3
8 AionUi iOfficeAI/AionUi TypeScript 26.025 ≥3
9 NemoClaw NVIDIA/NemoClaw TypeScript 20.571 0
10 OpenFang RightNow-AI/openfang Rust 17.599 ≥5
11 LangBot langbot-app/LangBot Python 16.084 1
12 memU NevaMind-AI/memU Python 13.672 0
13 IronClaw nearai/ironclaw Rust 12.305 4
14 Moltworker cloudflare/moltworker TypeScript 9.899 0
15 MemOS MemTensor/MemOS Python 9.246 ≥2
16 ClawWork HKUDS/ClawWork Python 8.111 0
17 NullClaw nullclaw/nullclaw Zig 7.603 2
18 MimicLaw memovai/mimiclaw C 5.422 0
19 Moltis moltis-org/moltis Rust 2.697 ≥3
20 Clawra SumeLabs/clawra TypeScript 2.298 0

OpenClaw: 373k estrellas y sigue creciendo

OpenClaw es un marco de asistentes de IA personal construido en TypeScript. Se ejecuta por completo en el propio dispositivo del usuario y se conecta a más de 50 plataformas de mensajería — WhatsApp, Telegram, Slack, Discord y muchas más — a través de una interfaz unificada.

El proyecto se lanzó en noviembre de 2025, pero realmente despegó el 30 de enero de 2026, alcanzando las 100.000 estrellas en menos de 48 horas desde su relanzamiento. Para abril de 2026, había superado a React para convertirse en el repositorio de software con más estrellas en la historia de GitHub. A la fecha de esta escritura, cuenta con 373.616 estrellas, más de 72.000 bifurcaciones y 360 colaboradores.

La cadencia de lanzamientos es extraordinaria: 62 lanzamientos etiquetados en los últimos 30 días lo sitúa en una categoría propia en términos de velocidad de iteración. El arco completo de cómo OpenClaw creció desde un prototipo de fin de semana hasta el repositorio con más estrellas de GitHub — incluida la economía detrás del pico viral y el corte de suscripciones de abril de 2026 que remodeló el crecimiento semanal — se detalla en la línea de tiempo del ascenso y caída de OpenClaw.

Hermes Agent: El retador

El Hermes Agent de Nous Research se autodescribe como “el agente que crece contigo”. Es un agente de IA de autoaperfeccionamiento construido en Python con un bucle de aprendizaje integrado: crea nuevas habilidades a partir de la experiencia, busca contextos relevantes en conversaciones pasadas y puede ejecutarse en una variedad de opciones de infraestructura, desde hardware local hasta la nube.

Creado en julio de 2025 y ahora con 160.175 estrellas, Hermes Agent superó recientemente a OpenClaw como el agente de IA de código abierto más utilizado del mundo por procesamiento diario de tokens en OpenRouter, aunque OpenClaw sigue liderando en el uso acumulado histórico. La diferencia entre ambos en estrellas brutas de GitHub sigue siendo grande (más de 200k), pero la trayectoria de Hermes Agent es notablemente más pronunciada.

Para saber cómo difieren arquitectualmente OpenClaw y Hermes — enfoque centrado en la pasarela frente a enfoque centrado en el bucle del agente, semántica de memoria, enrutamiento y observabilidad —, consulte Arquitectura de asistentes de IA.

Zona intermedia: La banda de 20k–45k

Las posiciones del tercero al octavo están agrupadas entre 26k y 43k estrellas, lo que hace que los cambios de ranking aquí sean frecuentes:

  • Nanobot (HKUDS, 42.873 ⭐) — Python, orquestación ligera de tareas basada en grafos del laboratorio de Ciencia de Datos de la HKU.
  • AstrBot (AstrBotDevs, 32.709 ⭐) — Python, marco de chatbots multipataforma con un historial de lanzamientos activo (11 lanzamientos en los últimos 30 días).
  • ZeroClaw (zeroclaw-labs, 31.500 ⭐) — Rust, tiempo de ejecución de agentes a nivel de sistema orientado a despliegues de baja latencia.
  • NanoClaw (nanocoai, 29.143 ⭐) — TypeScript, recientemente migrado de qwibitai/nanoclaw a nanocoai/nanoclaw; el cambio de nombre causó una breve brecha en las contadoras de estrellas.
  • PicoClaw (Sipeed, 29.121 ⭐) — Go, marco de agentes apto para sistemas embebidos. Solo 22 estrellas lo separan de NanoClaw.
  • AionUi (iOfficeAI, 26.025 ⭐) — TypeScript, se centra en la generación de interfaz de usuario agéntica con un editor de flujo de trabajo visual.

Desglose por lenguaje

Lenguaje Repos en top 20 Total de estrellas
Python 8 294.897
TypeScript 7 470.155
Rust 3 51.502
Go 1 29.121
Zig 1 7.603
C 1 5.422

TypeScript lidera en peso total de estrellas — en gran parte debido a OpenClaw mismo —, mientras que Python cuenta con la mayor cantidad de proyectos individuales. Rust está abriéndose un nicho en el nivel sensible al rendimiento (ZeroClaw, OpenFang, IronClaw).

Velocidad de lanzamiento frente a cantidad de estrellas

Las altas cantidades de estrellas no siempre implican una alta velocidad de lanzamientos. Varios repositorios con más estrellas (NemoClaw, memU, ClawWork, Clawra, MimicLaw) muestran cero lanzamientos en los últimos 30 días; podrían estar en modo de mantenimiento o experimentando ciclos de desarrollo más lentos.

AstrBot destaca en la zona intermedia con 11 lanzamientos en 30 días, lo que sugiere un desarrollo activo de funciones. OpenFang (≥5) y Moltis (≥3) también se mueven rápidamente en relación con sus cantidades de estrellas, lo que podría señalar un impulso emergente.

Movimientos notables desde la última captura

  • NanoClaw cambió el nombre de su organización de qwibitai a nanocoai; el enlace actualizado en la tabla anterior.
  • El lenguaje de NemoClaw fue corregido a TypeScript (anteriormente listado como JavaScript en datos más antiguos).
  • AionUi ganó alrededor de 800 estrellas, pasando de la octava posición a una octava posición más sólida.
  • MemOS superó las 9.000 estrellas.

Rankings de uso en OpenRouter

Las estrellas de GitHub miden la popularidad intelectual; el volumen de tokens de OpenRouter mide el uso real en tiempo de ejecución. Los dos gráficos cuentan historias diferentes.

La tabla siguiente muestra el ranking diario global en OpenRouter a partir del 21 de mayo de 2026, filtrado a aplicaciones y agentes que han optado por la atribución de uso. Las cuentas son tokens diarios procesados a través de la plataforma.

Rango Aplicación / Agente Categoría Tokens diarios
1 Hermes Agent Agentes Personal / CLI 458 B
2 OpenClaw Agentes Personal / CLI 173 B
3 Kilo Code Agentes CLI / IDE 163 B
4 Descript Generación de Video 68.1 B
5 Claude Code Agentes CLI 64.1 B
6 pi Agentes CLI 58 B
8 Janitor AI Roleplay 28.4 B
9 ISEKAI ZERO Juego 26.8 B
10 CSS AI Pro — 25.4 B
11 Cline Agentes IDE / CLI 23.5 B
12 Roo Code Agentes IDE / Nube 20.1 B
13 Lemonade App de Programación 20 B
14 Mira Agentes Personales 15.2 B
15 VidMuse Generación de Video 13.3 B
16 AA-LCR Benchmark Investigación 9.42 B
18 SillyTavern Roleplay 7.84 B
19 OpenHands Agentes CLI 7.21 B
20 Nous Research API Chat General 6.63 B

Las brechas en los números de rango (por ejemplo, sin 7 o 17) reflejan aplicaciones sin atribución pública en el momento de la recuperación; OpenRouter lista 60 aplicaciones en total.

Tokens acumulados históricos

El líder diario y el líder histórico han intercambiado sus posiciones desde principios del año. A partir de hoy, Hermes Agent también ha superado a OpenClaw en el gráfico histórico — un hito que se cruzó algún tiempo después del cambio diario del 10 de mayo.

Aplicación / Agente Tokens históricos
Hermes Agent 8.14 T
OpenClaw 7.18 T
Kilo Code 5.21 T
Claude Code 2.6 T

Lo que significan los números

La brecha entre Hermes Agent (458 B diarios) y OpenClaw (173 B) ahora es más amplia de lo que era el 10 de mayo, cuando ocurrió el cambio por primera vez con 224 B contra 186 B. Hermes ha más que duplicado su volumen diario en 11 días; el volumen diario de OpenClaw ha disminuido.

La diferencia arquitectónica explica gran parte de esto. OpenClaw es nativo de sesión: se reinicia entre ejecuciones, lo que significa que cada sesión vuelve a pagar el costo completo de llenado de contexto. Hermes es un tiempo de ejecución persistente con un sistema de memoria de tres capas (instantánea de identidad, base de datos de sesiones SQLite FTS5, archivos de habilidades procedimentales escritos por sí mismo). Una vez que una habilidad está escrita, las tareas repetidas cuestan una fracción de los tokens.

Para la subcategoría de agentes de codificación específicamente, los cinco primeros son Hermes Agent, OpenClaw, Kilo Code, Claude Code y pi. Cline (#11) y Roo Code (#12) completan el nivel de agentes de codificación de código abierto, ambos superando los 20 B de tokens diarios.

El impulsor de la aceleración de Hermes en mayo fue el lanzamiento v0.13.0 “Tenacity” (7 de mayo de 2026): 864 commits, 588 PRs fusionados, 295 colaboradores. Ese lanzamiento introdujo un tablero de tareas duradero de múltiples agentes estilo Kanban con monitoreo de latido y recuperación de alucinaciones, además de ocho correcciones de seguridad P0 y Google Chat como la 20ª integración de mensajería.

Salud de la comunidad

Las métricas de los repositorios de GitHub revelan un fuerte contraste en la madurez del proyecto y el estilo de mantenimiento entre los dos líderes.

Métrica OpenClaw Hermes Agent
Tasa de cierre de problemas 89,9 % 37,2 %
Colaboradores 360 400
Bifurcaciones 72.696 26.000
Lanzamientos entregados (total) 82+ 14+
CVEs divulgados (2026 YTD) 9 en 4 días (marzo de 2026) 0
Gravedad del peor CVE CVSS 9.9 —
Instancias públicas expuestas 135.000+ en 82 países No se realiza un seguimiento separado
Respuesta de seguridad (v0.13.0) — 8 correcciones P0, redacción predeterminada

La tasa de cierre de problemas del 89,9 % de OpenClaw refleja un equipo de mantenedores bien dotado y receptivo: la más alta de cualquier proyecto en este espacio. Su cadencia de lanzamientos (62 solo en los últimos 30 días) es excepcional, pero esa velocidad tiene un costo: aproximadamente una cuarta parte de las actualizaciones reportedly rompen la entrega de respuestas en al menos un canal, y el cluster de CVEs de marzo de 2026 (nueve problemas en cuatro días, el peor con CVSS 9.9) obligó a parches de emergencia a gran escala. Shadowserver confirmó más de 135.000 instancias de Gateway expuestas en 82 países en el mismo período. El equipo de OpenClaw publica correcciones rápidamente; el problema es que una comunidad de este tamaño se parchea lentamente.

La tasa de cierre de problemas del 37,2 % de Hermes Agent es el perfil esperado para un proyecto de tres meses de edad con una lista de pendientes que se acumula más rápido de lo que puede ser clasificada. El historial de seguridad hasta ahora es limpio: cero CVEs específicos de agentes divulgados a partir de mayo de 2026, aunque eso refleja en parte que hay menos ojos sobre la base de código. El lanzamiento v0.13.0 “Tenacity” entregó ocho correcciones P0 proactivamente, antes de cualquier divulgación pública, lo cual es una buena señal de cultura de seguridad.

Tamaño del ecosistema

Descargas de paquetes

Paquete Registro Descargas semanales
openclaw (principal) npm 5.344.931
@tencent-weixin/openclaw-weixin npm 230.903
@ollama/openclaw-web-search npm 160.221
@paperclipai/adapter-openclaw-gateway npm 159.310
@larksuite/openclaw-lark npm 115.964
hermes-agent (principal) PyPI 53.134

Los números brutos no son directamente comparables: npm cuenta instalaciones en cada npm install (incluyendo ejecuciones de CI), mientras que PyPI cuenta instalaciones de pip. OpenClaw también tiene un ecosistema más grande de paquetes de adaptadores de terceros que cada uno trae el núcleo. Aun así, la diferencia en el orden de magnitud refleja la penetración más profunda de OpenClaw en las tuberías automatizadas y las cadenas de herramientas de desarrollo.

Hermes Agent con 53.000 descargas de PyPI por semana no es un número pequeño para una herramienta de Python de tres meses de edad. Su tasa de instalación ha crecido aproximadamente de forma lineal con la cantidad de estrellas de GitHub.

Habilidades e integraciones

Dimensión OpenClaw Hermes Agent
Mercado de habilidades de terceros ClawHub — 44.000+ habilidades Ninguna aún (solo autogeneradas)
Integraciones de mensajería (oficiales) 50+ canales 20 canales
Repositorios comunitarios (GitHub) Grande (no rastreado por mantenedores) 80+ filtrados por calidad
Librerías de habilidades (comunidad) Integradas en ClawHub 17 curadas
Marcos de orquestación de múltiples agentes Swarm ACP integrado 9 de terceros
Provedores de memoria externa A través de habilidades 8 nativos

ClawHub es la fosa económica más duradera de OpenClaw: 44.000 habilidades mantenidas por la comunidad que cubren integraciones, automatizaciones y flujos de trabajo que llevarían meses de replicar. La respuesta de Hermes es generar habilidades a partir de sus propias completitudes de tareas en lugar de obtenerlas de un mercado: una filosofía fundamentalmente diferente que paga en tareas profundas y repetidas, pero deja brechas en integraciones de cola larga. Los ocho backends de memoria externa que Hermes empaqueta nativamente — Honcho, OpenViking, Mem0, Hindsight y cuatro más — se comparan en detalle en Provedores de memoria de agentes comparados.

Una nota de seguridad sobre ClawHub: en el primer trimestre de 2026, Koi Security identificó 341 entradas maliciosas en el registro, lo que llevó a OpenClaw a agregar una capa de verificación a la tubería de envío de habilidades. Una guía detallada sobre la evaluación de habilidades, la comprensión de cuáles son seguras para instalar y la navegación por los niveles de calidad de ClawHub está en Ecosistema de habilidades de OpenClaw y selecciones prácticas de producción.

Sentimiento de la comunidad

Una síntesis de hilos de Reddit en r/homeautomation, r/selfhosted y r/MachineLearning (compilada por kilo.ai) desglosa las preferencias de los operadores de la siguiente manera:

Postura Porcentaje
Permanecer en OpenClaw 35 %
Cambiado completamente a Hermes 30 %
Ejecutar ambos lado a lado 20 %
Retener juicio sobre Hermes 15 %

El 15 % que espera sobre Hermes está principalmente preocupado por lo que algunos usuarios caracterizan como actividad de promoción coordinada desde cuentas recién creadas en hilos relacionados con Hermes: un patrón común en proyectos de rápido crecimiento, pero suficientemente notable para que los miembros veteranos de la comunidad lo señalen.

Entre el 30 % que cambió completamente, la fricción reportada rara vez es la decisión en sí misma, sino la transición. La persona, la memoria, las habilidades, los proveedores y los servidores MCP se mapean razonablemente bien entre sí, mientras que las tareas cron, los complementos, los hooks y el enrutamiento de múltiples agentes deben ser reconstruidos desde un directorio de archivo. Si cae en esa columna, Cómo migrar de OpenClaw a Hermes Agent de manera segura detalla la migración por etapas y la ruta de retroceso.

Quejas principales de OpenClaw (por volumen de votos positivos)

  1. Rotura de lanzamientos — la queja con más votos tiene 305 votos: “Cada única actualización presenta más errores y problemas que antes.” Se estima que el 25 % de los lanzamientos rompen la entrega de respuestas en al menos un canal.
  2. Deriva de memoria — los agentes olvidan instrucciones anteriores entre sesiones, requiriendo que los usuarios establezcan manualmente el contexto.
  3. Fricción de autoalojamiento — tiempo desproporcionado gastado en configuración de Docker, configuración SSH y ajuste de YAML en relación con el trabajo real del agente.

Quejas principales de Hermes Agent (por frecuencia)

  1. Autoevaluación poco confiable — el agente ocasionalmente informa éxito de tarea cuando el resultado fue un fallo parcial.
  2. Sobrescritura de archivos de habilidades — la auto-mejora reescribe archivos de habilidades ajustados manualmente, descartando personalización intencional.
  3. Brechas de integración — ClawHub tiene una habilidad para casi todo; Hermes no, y la autogeneración tarda en ponerse al día.

El patrón “ejecutar ambos” (20 % de los operadores) es el arquitectónicamente más interesante: OpenClaw como capa de canal y enrutamiento al frente, con Hermes como backend de especialista profundo. Los mensajes llegan vía Telegram o Slack, OpenClaw los enruta, y las tareas donde el compounding importa se despachan a una instancia de Hermes que ha estado mejorando en esos flujos de trabajo exactos durante semanas.

Tendencia de interés en búsqueda

El seguimiento del tablero de crecimiento de proyectos (nuevas estrellas de GitHub semanales, una señal más limpia que la cantidad bruta de estrellas) muestra una clara reversión de impulso a partir de mayo de 2026.

Proyecto Crecimiento semanal de estrellas Posición en el tablero
Claw-code +7.000 #1
Hermes Agent +3.800 #3
OpenClaw +1.700 #11

OpenClaw tuvo un pico de +40.000/semana a principios de febrero de 2026 durante la explosión posterior al relanzamiento. Con +1.700/semana en mayo, sigue creciendo en términos absolutos — 373k estrellas no ocurren sin adiciones semanales —, pero se ha asentado en una cadencia de proyecto maduro, no en un sprint de crecimiento.

Hermes Agent con +3.800/semana es el tiempo de ejecución de agentes de mayor crecimiento en el tablero en este momento, a pesar de tener menos de la mitad de las estrellas acumuladas de OpenClaw. Su curva de crecimiento es más pronunciada que la de OpenClaw en la misma edad (semana 12 posterior al lanzamiento).

La más amplia tendencia de interés en búsqueda corrobora el patrón de crecimiento de estrellas. Las consultas por “Hermes Agent” y “hermes-agent install” han estado aumentando de manera consistente desde el lanzamiento en febrero; el volumen de búsqueda de “OpenClaw” alcanzó su punto máximo a finales de enero y ha estado plano o en declive desde entonces. El punto de intersección — donde el volumen de búsqueda de Hermes iguala el de OpenClaw — aún no se ha alcanzado, pero las trayectorias sugieren que cruzará en algún momento del tercer trimestre de 2026 si las tasas actuales se mantienen.

La comunidad de HN también se ha desplazado: los hilos sobre OpenClaw ahora se centran en el endurecimiento de la seguridad, la confianza en la transmisión (la falta de cifrado de extremo a extremo predeterminado de Telegram) y la sobrecarga de mantenimiento. Los hilos sobre Hermes Agent son en su mayoría “cómo configuro esto para X” — una energía de etapa anterior que refleja un proyecto aún en su fase de adopción.

Parte de esa migración hacia Hermes y otras alternativas autoalojadas es un efecto secundario de las mismas fuerzas cubiertas en Gravedad de datos: El costo real de la IA centrada en API — los operadores que habían construido flujos de trabajo enteros en torno al precio de suscripción de un proveedor descubrieron cuán costosa era esa dependencia en el momento en que cambió, y se movieron hacia marcos que podrían ejecutar y poseer de principio a fin.

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