AI Systems

Hermes Agent traite les compétences comme la méthode par défaut pour enseigner des workflows répétables. La documentation officielle les décrit comme des documents de connaissances à la demande alignés sur le format ouvert agentskills.io, chargés via une divulgation progressive afin que le modèle voie d’abord un petit index et ne charge les instructions complètes que lorsqu’une tâche en a réellement besoin.

L’agent Hermes de Nous Research est un assistant agnostique des modèles, capable d’utiliser des outils, que vous exécutez localement ou sur un VPS.

La plupart des stacks d’agents IA considèrent encore la sécurité comme une correction à appliquer après la démonstration. NemoClaw part du principe inverse et fait de l’isolation, des politiques et du routage des valeurs par défaut dès le premier jour.

Mise à jour en septembre 2026 : ajout de Mnemosyne et Memori, extension de la configuration Honcho et Hindsight, et ajout d’une comparaison des politiques de capture à côté du tableau d’infrastructure original.

Cette section rassemble des guides sur les systèmes de connaissance persistante et de mémoire pour les systèmes d’IA — la manière dont les assistants conservent les faits, les préférences et le contexte distillé au fil des sessions, sans entasser chaque jeton dans une seule invite. Ici, la mémoire désigne une rétention intentionnelle (faits liés à l’utilisateur, résumés, magasins de données gérés par des plugins), et non la mémoire vive (RAM) du GPU ou les poids du modèle.

Vous connaissez le scénario. Vous ouvrez un chat avec un agent IA, vous expliquez votre projet, vous partagez vos préférences, vous accomplissez quelques tâches, puis vous fermez l’onglet. Revenez la semaine suivante et c’est comme parler à un inconnu — tout le contexte a disparu, toutes les préférences ont été oubliées, le projet doit être réexpliqué de zéro.

OpenClaw n’a pas échoué en tant que produit. Il a perdu son carburant.

L’assistant IA Hermes, officiellement documenté sous le nom de Hermes Agent, n’est pas positionné comme un simple wrapper de chat.

OpenClaw possède deux types d’extensions, et il est facile de les confondre.

Les plugins étendent le temps d’exécution (runtime). Les compétences (skills) étendent le comportement de l’agent.

Cet article porte sur les plugins OpenClaw — des paquets de passerelle natifs qui ajoutent des canaux, des fournisseurs de modèles, des outils, de la parole, de la mémoire, des médias, une recherche web et d’autres surfaces d’exécution.

OpenClaw semble simple dans les démos. En production, il devient un système.

La faille discrète qui a alimenté une vague d’expérimentation d’agents est désormais close.

L’agent Hermes est un assistant IA auto-hébergé, agnostique quant au modèle, qui fonctionne sur une machine locale ou un VPS à bas coût, interagit via des interfaces en ligne de commande et de messagerie, et s’améliore avec le temps en transformant les tâches répétitives en compétences réutilisables.

La plupart des configurations locales d’IA commencent par un modèle et un temps d’exécution.

OpenClaw est un assistant IA auto-hébergé conçu pour fonctionner avec des runtime de LLM locaux comme Ollama ou avec des modèles cloud tels que Claude Sonnet.

La plupart des configurations locales d’IA commencent de la même manière : un modèle, un runtime et une interface de chat.