OpenClaw vs Hermes Agent: stelle, download e utilizzo nel 2026

Stelle, token, download: chi vince davvero?

Indice

I framework open-source per agenti AI sono in piena esplosione di popolarità su GitHub. Due progetti al cuore dell’ecosistema dei sistemi AI self-hosted — OpenClaw e Hermes Agent — hanno preso un tale vantaggio che il resto del settore combatte per un lontano terzo posto.

Ecco il quadro completo al maggio 2026.

I framework di agenti AI classificati per stelle GitHub

La classifica

I conteggi delle stelle sono dati in tempo reale recuperati dall’API GitHub il 21 maggio 2026. I repository sono ordinati in base alle stelle attuali, in ordine decrescente.

Pos Progetto Repository GitHub Linguaggio Stelle Rilasci ultimi 30 giorni
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 stelle e continua a crescere

OpenClaw è un framework per assistenti AI personali scritto in TypeScript. Funziona interamente sul dispositivo dell’utente e si collega a oltre 50 piattaforme di messaggistica — WhatsApp, Telegram, Slack, Discord e altre — attraverso un’interfaccia unica e unificata.

Il progetto è stato lanciato a novembre 2025, ma ha preso realmente piede il 30 gennaio 2026, raggiungendo 100.000 stelle entro 48 ore dal suo relancio. Entro aprile 2026 aveva superato React diventando il repository software con più stelle nella storia di GitHub. Al momento della stesura di questo articolo, si attesta a 373.616 stelle, oltre 72.000 fork e 360 contributori.

Il ritmo dei rilasci è straordinario: 62 release taggate negli ultimi 30 giorni lo pone in una categoria a sé per quanto riguarda la velocità di iterazione. L’intero arco della crescita di OpenClaw, da prototipo di fine settimana al repository con più stelle di GitHub — inclusa l’economia dietro l’impennata virale e la scadenza degli abbonamenti di aprile 2026 che ha ridisegnato la crescita settimanale — è dettagliata nella linea temporale dell’ascesa e della caduta di OpenClaw.

Hermes Agent: La sfidante

Hermes Agent di Nous Research si presenta come “l’agente che cresce con te”. È un agente AI auto-migliorante scritto in Python con un ciclo di apprendimento integrato: crea nuove abilità dall’esperienza, cerca nelle conversazioni passate un contesto rilevante e può funzionare su una gamma di opzioni infrastrutturali, dall’hardware locale al cloud.

Creato a luglio 2025 e ora a 160.175 stelle, Hermes Agent ha recentemente superato OpenClaw come agente AI open-source più usato al mondo in base all’elaborazione giornaliera dei token su OpenRouter — sebbene OpenClaw continui a guidare in termini di utilizzo cumulativo storico. Il divario tra i due in termini di stelle GitHub pure rimane ampio (oltre 200k), ma la traiettoria di Hermes Agent è notevolmente più ripida.

Per capire come OpenClaw e Hermes differiscano architecturalmente — gateway-first rispetto ad agent-loop-first, semantica della memoria, instradamento e osservabilità — consulta Architettura degli Assistenti AI.

Fascia media: La banda dei 20k–45k

Le posizioni dalla terza all’ottava sono tutte concentrate tra 26k e 43k stelle, il che rende frequenti i cambiamenti di classifica qui:

  • Nanobot (HKUDS, 42.873 ⭐) — Python, orchestrazione leggera di task basata su grafi dal laboratorio di Data Science di HKU.
  • AstrBot (AstrBotDevs, 32.709 ⭐) — Python, framework di chatbot multi-piattaforma con una storia di rilasci attiva (11 release negli ultimi 30 giorni).
  • ZeroClaw (zeroclaw-labs, 31.500 ⭐) — Rust, runtime di agenti a livello di sistema progettato per deployment a bassa latenza.
  • NanoClaw (nanocoai, 29.143 ⭐) — TypeScript, recentemente migrato da qwibitai/nanoclaw a nanocoai/nanoclaw; il cambio di nome ha causato un breve divario nel conteggio delle stelle nei tracker.
  • PicoClaw (Sipeed, 29.121 ⭐) — Go, framework di agenti adatto all’embedded. Solo 22 stelle lo separano da NanoClaw.
  • AionUi (iOfficeAI, 26.025 ⭐) — TypeScript, si concentra sulla generazione di UI agentica con un editor di workflow visuale.

Ripartizione per linguaggio

Linguaggio Repo in top 20 Stelle totali
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 guida in termini di peso totale delle stelle — in gran parte a causa di OpenClaw stesso — mentre Python detiene il maggior numero di progetti individuali. Rust sta creando una nicchia nel tier sensibile alle prestazioni (ZeroClaw, OpenFang, IronClaw).

Velocità di rilascio vs. Numero di stelle

Alti conteggi di stelle non significano sempre un’alta velocità di rilascio. Diversi repository con molte stelle (NemoClaw, memU, ClawWork, Clawra, MimicLaw) mostrano zero rilasci negli ultimi 30 giorni: potrebbero essere in modalità manutenzione o sta vivendo cicli di sviluppo più lenti.

AstrBot spicca nella fascia media con 11 release in 30 giorni, suggerendo uno sviluppo attivo delle funzionalità. OpenFang (≥5) e Moltis (≥3) stanno anche procedendo rapidamente rispetto ai loro conteggi di stelle, il che potrebbe segnalare slancio emergente.

Movimenti degni di nota dal precedente snapshot

  • NanoClaw ha rinominato l’organizzazione da qwibitai a nanocoai; collegamento aggiornato nella tabella sopra.
  • Il linguaggio di NemoClaw è stato corretto a TypeScript (precedentemente elencato come JavaScript nei dati più vecchi).
  • AionUi ha guadagnato ~800 stelle, passando dall'8° a una posizione 8° più solida.
  • MemOS ha superato le 9.000 stelle.

Classifiche di utilizzo OpenRouter

Le stelle di GitHub misurano la notorietà; il volume di token di OpenRouter misura l’uso reale in runtime. I due grafici raccontano storie diverse.

La tabella seguente mostra la classifica giornaliera globale su OpenRouter al 21 maggio 2026, filtrata per app e agenti che hanno optato per l’attribuzione dell’utilizzo. I conteggi sono i token giornalieri elaborati tramite la piattaforma.

Pos App / Agente Categoria Token giornalieri
1 Hermes Agent Agenti Personali / CLI 458 B
2 OpenClaw Agenti Personali / CLI 173 B
3 Kilo Code Agenti CLI / IDE 163 B
4 Descript Generazione Video 68.1 B
5 Claude Code Agenti CLI 64.1 B
6 pi Agenti CLI 58 B
8 Janitor AI Roleplay 28.4 B
9 ISEKAI ZERO Gioco 26.8 B
10 CSS AI Pro — 25.4 B
11 Cline Agenti IDE / CLI 23.5 B
12 Roo Code Agenti IDE / Cloud 20.1 B
13 Lemonade App di Programmazione 20 B
14 Mira Agenti Personali 15.2 B
15 VidMuse Generazione Video 13.3 B
16 AA-LCR Benchmark Ricerca 9.42 B
18 SillyTavern Roleplay 7.84 B
19 OpenHands Agenti CLI 7.21 B
20 Nous Research API Chat Generale 6.63 B

I salti nei numeri di posizione (es. mancano il 7 o il 17) riflettono app senza attribuzione pubblica al momento del recupero; OpenRouter elenca 60 app in totale.

Token cumulativi storici

Il leader giornaliero e il leader storico si sono scambiati di posto da inizio anno. Ad oggi, Hermes Agent ha anche superato OpenClaw nella tabella storica: un traguardo superato poco dopo l’inversione del 10 maggio.

App / Agente Token storici
Hermes Agent 8.14 T
OpenClaw 7.18 T
Kilo Code 5.21 T
Claude Code 2.6 T

Cosa significano i numeri

Il divario tra Hermes Agent (458 B giornalieri) e OpenClaw (173 B) è ora più ampio rispetto al 10 maggio, quando l’inversione si è verificata per la prima volta a 224 B contro 186 B. Hermes ha più che raddoppiato il suo volume giornaliero in 11 giorni; il volume giornaliero di OpenClaw è diminuito.

La differenza architetturale spiega gran parte di questo. OpenClaw è nativo di sessione: si resetta tra una run e l’altra, il che significa che ogni sessione ripaga l’intero costo del riempimento del contesto. Hermes è un runtime persistente con un sistema di memoria a tre livelli (snapshot di identità, database di sessioni SQLite FTS5, file di abilità procedurali scritti dall’agente). Una volta scritta un’abilità, i task ripetuti costano una frazione dei token.

Per la sottocategoria degli agenti di coding, in particolare, le prime cinque sono Hermes Agent, OpenClaw, Kilo Code, Claude Code e pi. Cline (#11) e Roo Code (#12) completano il tier degli agenti di coding open-source, entrambi superando i 20 B di token giornalieri.

Il motore dell’accelerazione di maggio di Hermes è stato il rilascio v0.13.0 “Tenacity” (7 maggio 2026): 864 commit, 588 PR merge, 295 contributori. Quel rilascio ha introdotto una task board multi-agente durevole in stile Kanban con monitoraggio heartbeat e recupero dall’allucinazione, più otto fix di sicurezza P0 e Google Chat come 20° integrazione di messaggistica.

Salute della comunità

Le metriche dei repository GitHub rivelano un netto contrasto nella maturità dei progetti e nello stile di manutenzione tra i due leader.

Metrica OpenClaw Hermes Agent
Tasso di chiusura issue 89.9 % 37.2 %
Contributori 360 400
Fork 72.696 26.000
Rilasci spediti (totale) 82+ 14+
CVE disclosed (2026 YTD) 9 in 4 giorni (marzo 2026) 0
Gravità peggior CVE CVSS 9.9 —
Istanze pubbliche esposte 135.000+ in 82 paesi Non tracciato separatamente
Risposta sicurezza (v0.13.0) — 8 fix P0, redaction di default on

Il tasso di chiusura delle issue dell'89,9 % di OpenClaw riflette un team di maintainer ben fornito e reattivo: il più alto di qualsiasi progetto in questo spazio. Il suo ritmo di rilascio (62 solo negli ultimi 30 giorni) è eccezionale, ma quella velocità ha un costo: si stima che circa un quarto degli aggiornamenti rompa la consegna delle risposte su almeno un canale, e il cluster di CVE di marzo 2026 (nove issue in quattro giorni, la peggiore con CVSS 9.9) ha costretto a patch di emergenza su larga scala. Shadowserver ha confermato oltre 135.000 istanze Gateway esposte in 82 paesi nello stesso periodo. Il team di OpenClaw pubblica fix velocemente; il problema è che una comunità di queste dimensioni patch lentamente.

Il tasso di chiusura delle issue del 37,2 % di Hermes Agent è il profilo atteso per un progetto vecchio tre mesi con un backlog che si accumula più velocemente di quanto possa essere triaged. Il record di sicurezza finora è pulito: zero CVE specifici degli agenti disclosed al maggio 2026 — sebbene questo rifletta in parte anche meno occhi sul codicebase. Il rilascio v0.13.0 “Tenacity” ha spedito otto fix P0 proattivamente, prima di qualsiasi disclosure pubblica, il che è un buon segnale di cultura della sicurezza.

Dimensioni dell’ecosistema

Download dei pacchetti

Pacchetto Registro Download settimanali
openclaw (principale) 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 (principale) PyPI 53.134

I numeri grezzi non sono direttamente confrontabili: npm conta gli install su ogni npm install (inclusi i run CI), mentre PyPI conta gli install pip. OpenClaw ha anche un ecosistema più ampio di pacchetti adattatori di terze parti che ciascuno scarica il core. Nonostante ciò, la differenza di ordine di grandezza riflette la penetrazione più profonda di OpenClaw nelle pipeline automatizzate e nelle toolchain dei sviluppatori.

Hermes Agent con 53.000 download PyPI a settimana non è un numero piccolo per uno strumento Python vecchio tre mesi. Il suo tasso di installazione è cresciuto approssimativamente linearmente con il conteggio delle stelle GitHub.

Abilità e integrazioni

Dimensione OpenClaw Hermes Agent
Marketplace di abilità di terze parti ClawHub — 44.000+ abilità Ancora nessuna (solo auto-generate)
Integrazioni di messaggistica (ufficiali) 50+ canali 20 canali
Repository della comunità (GitHub) Ampio (non tracciato dai maintainer) 80+ filtrati per qualità
Librerie di abilità (comunità) Incorporate in ClawHub 17 curate
Framework di orchestrazione multi-agente ACP swarm integrato 9 di terze parti
Provider di memoria esterni Tramite abilità 8 nativi

ClawHub è il fossato difensivo più duraturo di OpenClaw: 44.000 abilità mantenute dalla comunità che coprono integrazioni, automazioni e workflow che richiederebbero mesi per essere replicati. La risposta di Hermes è generare abilità dai propri completamenti dei task piuttosto che prelevarle da un marketplace: una filosofia fondamentale diversa che si ripaga nei task profondi e ripetuti, ma lascia lacune nelle integrazioni di coda lunga (long-tail). Gli otto backend di memoria esterni che Hermes spedisce nativamente — Honcho, OpenViking, Mem0, Hindsight e quattro altri — sono confrontati in dettaglio in Confronto dei Provider di Memoria per Agenti.

Una nota sulla sicurezza di ClawHub: nel Q1 2026 Koi Security ha identificato 341 voci malevole nel registro, spingendo OpenClaw ad aggiungere un livello di verifica alla pipeline di submission delle abilità. Una guida dettagliata per valutare le abilità, capire quali sono sicure da installare e navigare i tier di qualità di ClawHub si trova in Ecosistema di Abilità di OpenClaw e Scelte Pratiche per la Produzione.

Sentiment della comunità

Una sintesi dei thread Reddit su r/homeautomation, r/selfhosted e r/MachineLearning (compilata da kilo.ai) scompone le preferenze degli operatori come segue:

Posizione Quota
Restare su OpenClaw 35 %
Passati completamente a Hermes 30 %
Eseguono entrambi affiancati 20 %
In attesa di giudizio su Hermes 15 %

Il 15 % che esita su Hermes è principalmente preoccupato per ciò che alcuni utenti caratterizzano come attività di promozione coordinata da account appena creati nei thread relativi a Hermes: un pattern comune ai progetti in rapida crescita, ma abbastanza notevole da essere segnalato dai membri veterani della comunità.

Tra il 30 % che è passato completamente, l’attrito riportato raramente è la decisione stessa: è il passaggio. Persona, memoria, abilità, provider e server MCP si mappano abbastanza bene tra loro, mentre i job cron, i plugin, gli hook e l’instradamento multi-agente devono essere ricostruiti da una directory di archivio. Se ti trovi in quella colonna, Come migrare da OpenClaw a Hermes Agent in sicurezza spiega la migrazione a stadi e il percorso di rollback.

Principal reclami su OpenClaw (per volume di upvote)

  1. Rottura dei rilasci — il reclamo con più upvote ne ha 305: “Ogni singolo aggiornamento introduce più bug e problemi di prima.” Si stima che il 25 % dei rilasci rompa la consegna delle risposte su almeno un canale.
  2. Deriva della memoria — gli agenti dimenticano istruzioni precedenti tra le sessioni, richiedendo agli utenti di ristabilire il contesto manualmente.
  3. Frizione del self-hosting — tempo sproporzionato speso nella configurazione Docker, setup SSH e tuning YAML rispetto al lavoro effettivo dell’agente.

Principal reclami su Hermes Agent (per frequenza)

  1. Auto-valutazione inaffidabile — l’agente riporta occasionalmente il successo del task quando l’esito è stato un fallimento parziale.
  2. Sovrascrittura dei file di abilità — il miglioramento automatico riscrive i file di abilità tarati manualmente, scartando la personalizzazione intenzionale.
  3. Lacune nelle integrazioni — ClawHub ha un’abilità per quasi tutto; Hermes no, e l’auto-generazione richiede tempo per stare al passo.

Il pattern “esegui entrambi” (20 % degli operatori) è il più interessante dal punto di vista architetturale: OpenClaw come livello di canali e instradamento all’inizio, con Hermes come backend specializzato profondo. I messaggi arrivano via Telegram o Slack, OpenClaw li instrada e i task dove il compounding conta vengono inviati a un’istanza Hermes che si sta migliorando esattamente su quei workflow da settimane.

Andamento dell’interesse di ricerca

Il tracciamento della classifica della crescita dei progetti (nuove stelle GitHub settimanali, un segnale più pulito del numero grezzo di stelle) mostra una chiara inversione di slancio al maggio 2026.

Progetto Crescita stelle settimanale Posizione nella classifica
Claw-code +7.000 #1
Hermes Agent +3.800 #3
OpenClaw +1.700 #11

OpenClaw ha avuto un picco di +40.000/settimana a inizio febbraio 2026 durante l’esplosione post-relancio. A +1.700/settimana a maggio, sta ancora crescendo in termini assoluti — 373k stelle non succedono senza aggiunte settimanali — ma si è assestato in un ritmo di progetto maturo, non in uno sprint di crescita.

Hermes Agent a +3.800/settimana è il runtime di agente in crescita più veloce nella classifica proprio ora, nonostante abbia meno della metà delle stelle cumulative di OpenClaw. La sua curva di crescita è più ripida di quella di OpenClaw alla stessa età (settimana 12 post-lancio).

Il più ampio andamento dell’interesse di ricerca corrobora il pattern di crescita delle stelle. Le query per “Hermes Agent” e “hermes-agent install” sono in aumento costante dal lancio di febbraio; il volume di ricerca per “OpenClaw” ha raggiunto il picco a fine gennaio ed è stato piatto o in calo da allora. Il punto di intersezione — dove il volume di ricerca di Hermes eguaglia quello di OpenClaw — non è ancora stato raggiunto, ma le traiettorie suggeriscono che si incrocerà a un certo punto nel Q3 2026 se i tassi attuali reggono.

La comunità HN ha anche cambiato direzione: i thread su OpenClaw ora si concentrano sull’indurimento della sicurezza, sulla fiducia nel trasporto (la mancanza di crittografia end-to-end di default di Telegram) e sul peso della manutenzione. I thread su Hermes Agent sono ancora per lo più “come lo configuro per X” — un’energia di fase precedente che riflette un progetto ancora nella sua fase di adozione.

Parte di quella migrazione verso Hermes e altre alternative self-hosted è un effetto a valle delle stesse forze coperte in Data Gravity: Il Vera Costo dell’AI API-First — gli operatori che avevano costruito interi workflow attorno al prezzo dell’abbonamento di un provider hanno scoperto quanto fosse costosa quella dipendenza nel momento in cui è cambiata, e si sono mossi verso framework che potevano eseguire e possedere dall’inizio alla fine.

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