IOSG : Derrière le sommet d'Hermes, le parcours d'une équipe Web3

Auteur : Jacob Zhao @ IOSG

La croissance phénoménale d'Hermes ne provient pas d'une technologie exclusive qui ne peut être reproduite par le principe d'OpenClaw, mais plutôt du fait qu'à un moment clé où la catégorie des Agents personnels se forme, une "système de croissance des challengers" a été fermement établie : en s'appuyant sur un pool d'utilisateurs déjà éduqué par OpenClaw, une expérience de "confiance déléguée" a été mise en place, qui est une différence d'expérience plus authentique que le récit de "auto-évolution". Alors que les Agents d'exécution professionnels deviennent de plus en plus puissants, les utilisateurs ont toujours besoin d'un gestionnaire de confiance, disponible en permanence.

En consultant le classement public des applications d'OpenRouter, l'Agent Hermes se classe au premier rang de toutes les plateformes avec une utilisation de 30,5 trillions de Tokens, tout en étant premier dans les catégories Productivité, Agents de codage, Agents personnels et Agents CLI, dépassant largement des Agents connus comme OpenClaw et Claude Code.

▲ Figure 1 · Instantané des données historiques de l'Agent Hermes sur OpenRouter (extrait du 4 août 2026, les données de la page dynamique changent avec le temps)

Bien que les statistiques d'OpenRouter ne couvrent pas la consommation totale de Tokens de l'industrie, y compris les API officielles directement connectées (comme les abonnements natifs de Claude ou Codex), son classement a une signification très forte en tant qu'indicateur de tendance. Bien que, dans le cadre de tâches professionnelles haut de gamme, le flux de travail central de nombreux utilisateurs — génération de code complexe, conception d'architecture, analyse de données de haute valeur — continue de se diriger vers Claude Code et ChatGPT, Hermes maintient un avantage dans des scénarios d'utilisation tels que l'automatisation en arrière-plan, la réponse aux messages, l'écoute en ligne à long terme et la planification de tâches légères. En tant que produit d'Agent développé par une équipe Web3, Hermes a réussi à dépasser les attentes en termes de diffusion, de communauté et d'intensité d'utilisation, ce qui nous amène à nous interroger :

• Pourquoi Hermes a-t-il pu dépasser OpenRouter en termes d'appels d'inférence ?

• Quelle est la véritable distinction entre lui et OpenClaw ?

• Dans sa relation avec Claude Code et Codex, comment Hermes maintient-il une "coexistence différenciée" plutôt qu'une "concurrence directe" ?

Du cadre de développement au système d'IA personnel ------ Le chemin d'OpenClaw

Pourquoi les premiers cadres d'Agents n'ont-ils pas produit de produits de consommation ?

Avant l'apparition d'OpenClaw, bien que le domaine des Agents ait déjà une infrastructure mature, il présente une limitation fondamentale : son unité d'adoption est le "flux de travail des projets de développement", et non "l'utilisateur individuel". Les caractéristiques communes des premiers cadres étaient orientées vers les développeurs, produisant du code ou des configurations ------ ils ont construit l'infrastructure des Agents, mais n'ont pas livré l'Agent lui-même. Un seuil d'ingénierie trop élevé a conduit à rester bloqué au stade des "outils pour développeurs", manquant d'un cycle de produit qui transforme la technologie en "actif personnel", laissant presque vide le "niveau de produit d'Agent personnel" directement destiné aux utilisateurs finaux.

▲ Figure 1 · Structure à six niveaux de la pile technologique des Agents (niveau modèle → niveau protocole → niveau cadre de développement SDK → niveau d'orchestration → niveau d'infrastructure d'exécution → niveau de gouvernance de déploiement)

▲ Figure 1 · Instantané des données historiques de l'Agent Hermes sur OpenRouter (extrait du 4 août 2026, les données de la page dynamique changent avec le temps)

Qu'est-ce qu'OpenClaw a réellement changé ?

OpenClaw n'a pas réinventé la boucle d'Agent ou la technologie de planification au niveau fondamental, sa contribution principale réside dans l'emballage systémique au niveau produit. LangChain résout la question "comment construire un Agent", tandis qu'OpenClaw répond à "comment posséder un Agent". Il a sauté le niveau intermédiaire de la pile technologique, intégrant les capacités éparpillées en un produit complet que les individus peuvent configurer directement et utiliser à long terme, réalisant un transfert fondamental de l'unité d'adoption de "projet de développement" à "individu", se manifestant dans six dimensions d'innovation produit :

• Personnalisation de l'identité : donner à l'Agent un nom et une identité continus, brisant la sensation d'outil des appels API sans état.

• Normalisation de l'entrée : utiliser des logiciels de communication à haute fréquence comme Telegram/WhatsApp comme interface d'interaction, remplaçant les lignes de commande ou IDE complexes.

• Résidence d'état : fonctionner en tant que processus en arrière-plan en ligne en permanence, réalisant un saut de "veille" passive à "présence" active.

• Matérialisation des permissions : intégrer profondément le système de fichiers de l'utilisateur, le navigateur, le terminal et les capacités d'action réelles dans les limites d'opération de l'Agent.

• Capacité extensible : à travers des compétences, de la mémoire et des plugins communautaires, transformer les processus en capacités réutilisables, étendant les limites d'action.

• Propriété mentale : le changement le plus fondamental ------ l'utilisateur passe de "utiliser un outil d'IA" à "posséder un partenaire numérique exclusif".

Pourquoi la tendance des homards n'a-t-elle pas formé une seconde mentalité ?

La popularité d'OpenClaw a engendré de nombreux produits imitatifs. Ces produits ont résolu de réels problèmes pour les utilisateurs : la complexité du processus d'installation, les difficultés de configuration de l'environnement, l'absence de canaux comme WeChat et Feishu, la compatibilité des modèles nationaux, le déploiement rapide sur des serveurs cloud, la gestion des permissions d'entreprise, les mises à jour automatiques et l'isolement de la sécurité, etc. Chacun d'eux a ses propres groupes d'utilisateurs et une logique commerciale raisonnable. Mais presque aucun n'a formé une mentalité de marque indépendante ------ la raison en est qu'ils répondent à la question "comment utiliser OpenClaw plus facilement", et non "comment un Agent personnel devrait évoluer après OpenClaw". La position de narrateur challenger est extrêmement rare sur l'ensemble du marché des Agents personnels.

Pourquoi finalement Hermes a-t-il pris le dessus ?

Le modèle de Nous, la communauté et le contexte Crypto-native

Nous Research est né en 2022 dans la communauté de recherche AI open source sur Discord et a officiellement terminé son opération en tant qu'entreprise en 2023. L'équipe fondatrice centrale comprend Jeffrey Quesnelle, Karan Malhotra, Teknium et Shivani Mitra, et ses activités couvrent :

• Série de modèles Hermes : la marque de modèle open source la plus représentative de Nous, se concentrant à long terme sur l'entraînement post-modèle, le réglage des instructions et les capacités d'Agent, établissant une vaste base d'adoption de développeurs sur Hugging Face.

• DisTrO (Entraînement Distribué sur Internet) : en réduisant considérablement les coûts de communication inter-nœuds de l'entraînement distribué, il réduit significativement les besoins de communication inter-nœuds dans l'entraînement distribué, rendant la participation à l'entraînement collaboratif à travers des régions et du matériel hétérogène sous des conditions de bande passante Internet une voie d'ingénierie plus réalisable.

• Réseau d'entraînement décentralisé Psyche : en réseau DisTrO, coordonnant des nœuds de calcul distribués à l'échelle mondiale via Solana, permettant à différents réseaux et environnements matériels de GPU de participer ensemble à l'entraînement de grands modèles.

• Agent Hermes : produit d'Agent personnel lancé par Nous pour les utilisateurs finaux, intégrant le modèle Hermes, les appels d'outils, la mémoire, les compétences, les canaux de messages et la capacité de fonctionnement à long terme en un Agent permanent.

En avril 2025, Nous Research a levé 50 millions de dollars lors d'un tour de financement de série A dirigé par Paradigm, avec une valorisation des tokens post-financement atteignant 1 milliard de dollars. Avant ce tour de financement, l'entreprise avait déjà levé environ 20 millions de dollars en financement précoce, avec des investisseurs tels que Distributed Global, North Island Ventures et Delphi Digital.

Nous a construit un cycle technique de "Hermes (capacité du modèle), DisTrO (entraînement distribué), Psyche (réseau de puissance décentralisé) et Agent Hermes (produit terminal personnel)". Le lancement de l'Agent Hermes n'est pas un Fork temporaire en quête de chaleur, mais plutôt une extension stratégique de Nous vers le côté de la demande (utilisateurs réels, tâches, flux de travail) après un long ancrage du côté de l'offre (données, modèles, entraînement, poids ouverts) ------ cela lui a fourni un point de départ plus profond pour établir une différenciation par rapport aux imitations ordinaires.

Les points de douleur opérationnels d'OpenClaw se transforment en moteur de croissance d'Hermes

Les différences entre Hermes et OpenClaw au niveau fondamental d'emballage (modèle + outils + mémoire + planification) ne sont pas significatives. Son explosion phénoménale ne dépend pas d'un écart technologique, mais plutôt d'une chaîne causale de croissance systématique : en migrant sans couture des outils pour reprendre directement les utilisateurs d'OpenClaw qui ont été éduqués et qui souffrent de points de douleur opérationnels, formant ainsi le moteur de croissance le plus central à ses débuts.

Saut de puissance produit : établir la "confiance déléguée"

L'hypothèse produit centrale d'Hermes est de résoudre "le transfert de responsabilité opérationnelle", promettant "en cas d'erreur, le système absorbe et répare" :

• Confiance en la fiabilité : garantir la poursuite des tâches et la récupération après échec (Kanban persistant, mode /goal, auto-réparation des outils).

• Confiance en la sécurité : prévenir les abus, les suppressions accidentelles ou les fuites de données (flux d'approbation, bac à sable, limites de permissions strictes).

• Confiance vérifiable : prouver que les tâches sont réellement accomplies (Contrat de Complétion et Citations Fondées).

Distinction conceptuelle : "auto-évolution" (avantage narratif) vs "auto-récupération" (différence d'expérience)

Dans le récit produit d'Hermes, il existe une différence significative de valeur produit entre "auto-évolution" et "auto-récupération" :

• Auto-évolution (Self-improvement) : est essentiellement une adaptation des processus basée sur la mémoire et les compétences. Étant donné que les produits concurrents possèdent des infrastructures similaires, leur différenciation réside davantage dans l'intégration précoce en tant que système par défaut avec gestion du cycle de vie, occupant un avantage narratif de "croissance" plutôt qu'une barrière technologique prouvée et infranchissable.

• Récupération autonome (Autonomous Recovery) : C'est la différence d'expérience la plus vérifiable actuellement. Grâce à un retour d'erreur structuré et à un fallback automatique du fournisseur, Hermes peut gérer les pannes en interne. Cette stabilité au niveau système, qui "n'interrompt pas fréquemment l'utilisateur", constitue une différence de performance produit plus directe et perceptible.

Bénéfice d'architecture : Capacité de délégation et de supervision des agents professionnels

La valeur fondamentale d'Hermes ne réside pas dans l'exécution personnelle de toutes les tâches professionnelles, mais dans son rôle de couche de contrôle (Orchestrator) pour compléter les demandes, décomposer les tâches, surveiller le routage et effectuer l'acceptation finale. En déléguant des compétences intégrées à des CLI externes comme Claude Code/Codex pour exécuter des travaux spécifiques, la communauté a développé un paradigme pratique de "contrôle central Hermes + CLI externes comme travailleurs" (comme le mécanisme /goal et l'outil collaboratif oh-my-hermes), illustrant son avantage architectural en augmentant le plafond de complexité des tâches par la coordination d'agents professionnels.

De Crypto-native à Crypto-invisible : Le système d'exploitation Web3 d'Hermes

Réduire le succès d'Hermes à un simple "contexte Web3" est une simplification excessive. Web3 offre à Nous un "système d'exploitation organisationnel" que d'autres équipes de startups AI ont du mal à obtenir simultanément, permettant une expérience fluide d'un produit AI standard sur le marché grand public :

• Patience du capital-risque : Le capital Crypto-Native soutient des investissements à long terme, à haute incertitude et à multiples voies parallèles, permettant à Nous de se concentrer simultanément sur les modèles, la formation, le runtime et le cloud, sans avoir à se concentrer trop tôt sur une seule validation de revenus.

• Marché utilisateur prêt à l'emploi : Il fournit un groupe d'utilisateurs de Crypto AI familiers avec Telegram, les serveurs, les API et l'auto-hébergement, réduisant considérablement les coûts d'éducation au démarrage et favorisant une utilisation intensive, la diffusion de tutoriels et la contribution de compétences.

• Valeurs de souveraineté des utilisateurs : En adhérant à l'auto-hébergement, à l'ouverture, à la portabilité et à l'anti-verrouillage de plateforme, cela se traduit directement par une architecture sous-jacente avec une licence MIT, un soutien multi-fournisseur, BYOK et la portabilité de la mémoire/compétences.

• R&D communautaire et verticalisation : S'appuyant sur la collaboration à distance mondiale et la culture open source, les utilisateurs deviennent spontanément contributeurs, auteurs de compétences et concepteurs de produits pour des scénarios verticaux.

Hermes expose presque aucune crypto au premier plan pour les utilisateurs. En utilisant ses agents, sa mémoire, ses compétences et ses capacités d'automatisation, il n'est pas nécessaire de connecter un portefeuille, d'acheter des tokens ou de comprendre Solana. Pendant ce temps, le capital Paradigm, Psyche, l'entraînement distribué et la communauté Crypto AI existent toujours en arrière-plan du produit. Cela forme une forme de produit qui peut être résumée par "Crypto-native dans l'organisation, crypto-invisible dans le produit" - conservant les parties les plus précieuses de la crypto au niveau organisationnel (capital, communauté mondiale, souveraineté des utilisateurs et capacité de coordination), tout en éliminant les éléments qui pourraient freiner l'adoption grand public (portefeuilles, tokens, récits spéculatifs et frictions d'opérations en chaîne).

Pourquoi OpenClaw rejette la crypto, pourquoi Hermes cache la crypto

L'opposition apparente entre OpenClaw et Hermes sur la question de la crypto n'est pas une lutte idéologique de "rejet" contre "acceptation" ; en termes de résultats produits, les deux reflètent une orientation vers l'open source, le contrôle des utilisateurs et la réduction du verrouillage de plateforme. La différence réside dans le fait que Nous utilise davantage les mécanismes économiques cryptographiques pour la coordination de l'entraînement distribué, tandis qu'OpenClaw réalise principalement la souveraineté des utilisateurs par une architecture locale :

• OpenClaw (Souveraineté locale) : Résiste à la spéculation financière, défend la souveraineté "locale d'abord". Ayant été confronté à des escroqueries de fausses monnaies dans ses débuts, il adopte une approche de "tolérance zéro" envers la crypto. En réalisant une défense de la souveraineté des utilisateurs sans blockchain par le biais d'une pure open source et d'une exécution locale, il refuse catégoriquement la financiarisation au niveau produit.

• Hermes/Nous (Souveraineté cryptoeconomique) : Orienté ingénierie, la crypto n'est qu'un outil de coordination sous-jacent. L'introduction de la blockchain est un choix pragmatique pour relever des défis d'ingénierie (comme le réseau Psyche utilisant Solana pour coordonner des puissances de calcul hétérogènes), et non pour construire un récit financier destiné aux utilisateurs finaux.

Le modèle avancé d'Hermes - De l'agent personnel au gestionnaire de tâches

Cette section vise à répondre à une question plus fondamentale : quelle est la raison d'être d'Hermes en tant que produit indépendant lorsque Claude Code et Codex peuvent déjà accomplir la plupart des tâches d'exécution professionnelle de manière qualitative ?

• Modèle A : Collaboration directe (bénéfice limité) : Les utilisateurs ont l'habitude de générer manuellement des prompts dans LLM et de les transmettre pour exécution, transportant manuellement les résultats et les examinant. Bien que la qualité de la sortie unique soit élevée, ils doivent assumer l'ensemble de la gestion de projet et le travail de coordination entre plusieurs agents. Pour ces utilisateurs impliqués, l'automatisation d'Hermes est perçue comme "une couche intermédiaire augmentant l'opacité", n'allégeant pas efficacement la charge.

• Modèle B : Gestion par délégation (bénéfice évident) : Les utilisateurs considèrent Hermes comme le contrôle central permanent, ne donnant que l'objectif final. Hermes est responsable de la décomposition des tâches, de la délégation des sous-tâches, du suivi de l'état GitHub/CI et du déclenchement automatique des retours. Les pratiques communautaires (comme oh-my-hermes) montrent que la valeur fondamentale d'Hermes réside précisément dans le remplacement du travail de coordination complexe entre agents et de gestion de projet.

Dans ce cadre, Hermes et Claude Code/Codex ne sont pas en relation de substitution, mais de relation hiérarchique : ce dernier fournit une qualité d'exécution de troisième niveau, tandis que le premier offre une continuité de deuxième niveau, un état intersession et une coordination inter-agents. La valeur d'Hermes n'est pas uniformément répartie parmi tous les utilisateurs, mais pourrait être fortement concentrée sur des utilisateurs avancés impliqués dans des tâches asynchrones complexes entre agents et systèmes. Ce jugement est plus précis que le simple "la seconde intelligence de l'agent personnel est déjà formée" et est mieux adapté pour guider la commercialisation et les priorités produit.

▲ Figure 2 · Vue d'ensemble de l'architecture technique d'Hermes Agent (point d'entrée utilisateur → passerelle → noyau de contrôle → couche fournisseur → couche d'exécution → couche d'orchestration → couche d'état → couche de gouvernance)

Basé sur la recherche communautaire des documents officiels, le cadre de l'architecture technique d'Hermes Agent couvre l'ensemble du parcours, de l'interaction utilisateur à la gouvernance d'apprentissage :

• Support au niveau système pour la récupération autonome : Le "noyau de contrôle" comprend clairement la compression de contexte, le fallback du fournisseur et la sauvegarde de l'état d'interruption, fournissant une base technique pour la récupération des pannes et la capacité d'auto-guérison du système en cas d'échec de tâche.

• Logique d'exécution "déléguer plutôt que remplacer" : La "couche d'outils et d'exécution professionnelle" met Claude Code, Codex et d'autres CLI externes sur un pied d'égalité avec les outils natifs d'Hermes (Terminal, Browser, etc.), confirmant son positionnement en tant que centre de planification.

• Propriété de gouvernance "auto-évolutive" : La "couche d'apprentissage, de maintenance et de gouvernance" comprend des nœuds comme Curator, Skill/Command Approval, indiquant que son expérience accumulée est un processus de gouvernance avec un mécanisme d'intervention humaine, et non une boîte noire entièrement automatisée.

Modèle commercial - Qui paie pour "Hermes" ?

Si l'on compare uniquement le coût de son token avec un abonnement direct à Claude Code/Codex, on arriverait à une conclusion trompeuse. Car cette approche algorithmique ignore la valeur fondamentale d'Hermes : remplacer la gestion de projet, le transport de contexte et le travail de coordination entre agents que l'utilisateur doit effectuer personnellement.

Formule de valeur utilisateur : Valeur utilisateur d'Hermes = Temps de coordination humaine économisé + Valeur asynchrone et sans surveillance + Bénéfices de l'automatisation inter-systèmes − Coûts des tokens et des outils − Coûts d'intervention humaine − Risques d'échec et de sécurité

Ainsi, l'économie d'Hermes n'est pas absolue, mais dépend fortement de la "profondeur de délégation" de l'utilisateur :

• Haute profondeur de délégation (économie valable) : Si Hermes peut transformer des tâches qui nécessitaient auparavant des heures de surveillance humaine en exécution réellement sans surveillance, même si le coût des tokens est légèrement élevé, son coût global en temps et ses gains d'efficacité restent positifs.

• Faible profondeur de délégation (économie s'effondre) : Si l'utilisateur doit encore intervenir fréquemment pour corriger des erreurs et éteindre des incendies, Hermes devient alors un pur consommateur de tokens et un amplificateur de pannes.

Ce mécanisme explique précisément pourquoi les évaluations de l'économie d'Hermes varient considérablement entre différents groupes d'utilisateurs, et nous rappelle que la clé pour valider sa logique commerciale réside dans la quantification du "taux d'achèvement sans surveillance" et du "nombre d'interventions humaines par tâche", plutôt que dans une simple comparaison des prix des API de modèles.

Base de commercialisation : Nous Portal et Hermes Cloud

Hermes Agent est open source sous la licence MIT, positionné comme un moteur de croissance écosystémique. Le véritable cycle de commercialisation se concentre sur Nous Portal, dont la proposition de valeur principale est "un abonnement, intégrant plusieurs clés API", couvrant trois grands modules :

• Routage de modèles : Agrégation de 252 modèles (fournis par OpenRouter et des fournisseurs connectés pour l'inférence).

• Passerelle d'outils (Tool Gateway) : Intégration de Firecrawl (recherche web), FAL (génération d'images), Browser Use (navigateur cloud), Modal (exécution en bac à sable) et OpenAI Audio (TTS) et autres outils à haute fréquence.

• Services d'hébergement : Instances Hermes Cloud prêtes à l'emploi (facturées quotidiennement, sans frais d'inférence ni de frais d'appel d'outils).

Les revenus réels de Nous dépendent fortement des parcours d'utilisation des utilisateurs, qui présentent actuellement une différenciation structurelle marquée :

Open source et commercialisation, Hermes deviendra-t-il "le Linux du monde des agents" ?

La stratégie open source MIT d'Hermes, tout en stimulant une croissance explosive, constitue également une contrainte structurelle pour sa commercialisation. Le modèle de gratuité auto-hébergé exige que sa version payante offre une valeur ajoutée irremplaçable, mais à ce jour, aucun chemin de monétisation différencié clair n'a été établi. Un risque plus profond réside dans la "rétention de valeur" : si Hermes continue d'être intégré de manière extensive par les fournisseurs de cloud en tant que Runtime optionnel, il pourrait revivre le dilemme classique de Linux ou de K8s, où la valeur commerciale centrale est capturée par les fournisseurs de cloud qui offrent des capacités de calcul et d'hébergement. Le contrat MIT, tout en favorisant la prospérité de l'écosystème, signifie également renoncer à un contrôle absolu sur les canaux de distribution. Tant que les utilisateurs peuvent librement choisir entre "auto-hébergement + API propre" ou "déploiement cloud tiers", un volume d'utilisation massif ne peut pas être contraint à se transformer en revenus directs, plaçant Nous face à un défi sévère de "hausse de l'écosystème" et de "non-correspondance entre le retour commercial réel et l'élévation de l'écosystème".

Écosystème Agent ------ Un gestionnaire personnel, des outils professionnels et le paysage tripartite de Claw des grandes entreprises

OpenClaw, Hermes et Claude Code, Codex ainsi que les produits d'hébergement des grandes entreprises présentent des différences significatives en termes d'utilisateurs cibles et de propositions centrales, appartenant à des segments de marché distincts. Pour clarifier la configuration actuelle du marché, la matrice de concurrence centrale des Agents IA est la suivante :

Hermes ne vise pas le marché de masse, mais cible précisément quatre types d'utilisateurs Power à haute densité, constituant la pierre angulaire de sa propagation phénoménale :

• Auto-hébergeurs et joueurs d'infrastructure : familiers avec VPS/Docker/SSH, considérant Hermes comme la couche de contrôle naturelle de l'infrastructure existante.

• Arbitragistes multi-modèles : refusant le verrouillage par un seul fournisseur, habitués à allouer dynamiquement des modèles de pointe ou locaux en fonction des tâches.

• Coordinateurs multi-Agent : ayant un besoin urgent d'automatiser l'orchestration de flux de travail complexes à travers des plateformes et des outils.

• Communauté open source et Crypto AI : fortement en accord avec les idées de souveraineté des utilisateurs et de décentralisation, résonnant profondément avec la culture organisationnelle de Nous.

Bien que cette base d'utilisateurs soit petite, elle présente une consommation de Token, une contribution de code et une capacité de plaidoyer technique extrêmement élevées, étant le moteur central de la propagation du bouche-à-oreille précoce.

Claude Code/Codex : à la fois fournisseur et menace

Symbiose à court terme : élever le plafond d'exécution

Dans les flux de travail réels, Hermes agit comme une couche de contrôle, appelant Codex (implémentation de code) et Claude Code (architecture et révision) via un mécanisme de délégation. Plus les Agents professionnels sous-jacents sont puissants, plus la complexité des tâches que Hermes peut livrer est élevée, formant une relation symbiotique où "Hermes est responsable du routage et de l'acceptation, tandis que les Agents professionnels sont responsables de l'exécution".

Une valeur indépendante à long terme qui pourrait engloutir Hermes

Les fournisseurs de modèles accélèrent leur infiltration dans la couche de contrôle, la menace étant plus proche que prévu. Les Agents Gérés de Claude d'Anthropic prennent déjà en charge l'orchestration parallèle de plusieurs Agents ; OpenAI a même positionné Codex App comme "centre de commande pour les agents", soutenant l'orchestration parallèle de plusieurs Agents, l'automatisation et le fonctionnement en arrière-plan sur de longues périodes. Cela signifie que la capacité de Codex à contrôler plusieurs Agents dans le cadre de l'ingénierie logicielle est déjà relativement mature, dépassant même Hermes dans certaines zones, ne se limitant plus à être un simple "exécutant de base".

Hermes possède temporairement un avantage de plan de contrôle personnel à travers les canaux, les modèles et les projets ; mais Codex a déjà une forte capacité de propriété des tâches et de gestion de plusieurs Agents dans le cadre de l'ingénierie logicielle, cet avantage concurrentiel dans ce cadre pourrait être plus fort que celui d'Hermes. La question centrale de la concurrence est : Hermes peut-il, avant les fournisseurs de modèles, consolider l'état des projets des utilisateurs, les règles d'approbation, les compétences, la mémoire et les flux de travail inter-Agents à son niveau, formant ainsi des actifs que les utilisateurs ne souhaitent pas migrer ? Ou finira-t-il par être absorbé par les produits natifs de modèles en tant que fonctionnalité standard ?

Choix de la stratégie des grandes entreprises en matière d'Agents

Pour discuter des stratégies des grandes entreprises face à la vague des Agents personnels, il est d'abord nécessaire de clarifier leurs frontières de produits : l'hébergement d'Agents résidents destiné aux particuliers (comme Tencent QClaw, ByteDance ArkClaw) et les Agents de travail généraux destinés aux bureaux/entreprises (comme WorkBuddy, Trae) ont des positionnements radicalement différents :

• Stratégie Claw des grandes entreprises : réduire les barrières d'entrée grâce à un déploiement en un clic, des modèles prédéfinis et une intégration avec l'écosystème local. Mais le fossé profond réside dans l'incertitude des incitations de la plateforme : peu importe combien de modèles externes sont pris en charge, les utilisateurs pensent naturellement que leur objectif final est de diriger le trafic vers leur propre cloud et leur propre système de modèles.

• Intégration de Hermes Runtime : ByteDance ArkClaw et Tencent Cloud ont tous deux officiellement intégré Hermes Agent en tant que plugin optionnel ou modèle exclusif dans leur console cloud, établissant une stratégie claire de multi-Runtime : les grandes entreprises conservent leur propre base d'hébergement cloud, de facturation, de sécurité et de contrôle d'entreprise, tout en considérant Hermes comme un composant avancé et interchangeable, réalisant une coexistence complémentaire entre l'écosystème open source et la plateforme cloud commerciale.

• Transformation des Agents de bureau généraux : actuellement, les grandes entreprises déplacent leurs ressources centrales de Claw vers des plateformes d'Agents de bureau généraux avec des besoins clairs, faciles à accepter et pouvant être directement monétisés (comme WorkBuddy). Ces tâches peuvent être profondément intégrées et converties en revenus avec leurs propres écosystèmes tels que WeChat, DingTalk, Feishu, etc.

Les enseignements d'Hermes pour Crypto AI

Web3 n'a pas directement transformé Hermes en un Agent plus intelligent, mais a permis à Nous de disposer d'une structure de capital, d'une organisation, d'une base d'utilisateurs initiaux et d'une source de valeurs différentes de celles des entreprises d'IA traditionnelles. Hermes propose au moins un chemin plus mature pour Crypto AI : faire de Crypto un système d'organisation et d'infrastructure, plutôt qu'une interface produit à laquelle les utilisateurs doivent faire face.

Hermes a déjà achevé la transition d'une marque de recherche Crypto AI à un produit Agent open source mondial, établissant des activités de raisonnement attribuables à grande échelle et une seconde mentalité claire ------ mais cette mentalité est actuellement encore concentrée dans l'écosystème OpenRouter et le cercle des développeurs mondiaux, n'ayant pas encore été convertie en GitHub Stars ou en un dépassement complet de la communauté par rapport à OpenClaw. Il n'a pas de technologie exclusive que OpenClaw ne peut pas reproduire, mais a réalisé une itération de produit challenger qui mérite d'être étudiée en s'attaquant précisément à des utilisateurs à forte intensité, en établissant des capacités "délégables" et "auto-évolutives".

• Enseignement 1 : Crypto peut servir de "système d'exploitation organisationnel", plutôt que de fonctionnalité produit : la véritable valeur de Web3 peut se manifester sous la forme d'une structure de capital, d'un pool d'utilisateurs initiaux à forte intensité et d'une base de valeurs, sans avoir besoin d'être exposée de manière contraignante sous forme d'interactions de portefeuille ou de Token. Réaliser "Crypto-native au niveau organisationnel, Crypto-invisible au niveau produit" est une stratégie efficace qui équilibre la dynamique d'innovation et l'expérience utilisateur.

• Enseignement 2 : L'infrastructure décentralisée doit ancrer l'entrée du côté de la demande pour former un cercle fermé : un réseau d'entraînement distribué purement du côté de l'offre (comme DisTrO, Psyche) sans entrée d'utilisateur réelle et sans données d'exécution pour le soutenir, a du mal à prouver sa valeur commerciale. L'Agent Hermes est la validation clé de la transition de Nous d'une infrastructure de calcul de base vers le côté de la demande réelle.

• Enseignement 3 : La barrière peut être établie sur "la confiance déléguée" plutôt que sur "la capacité du modèle" : la différenciation des Agents personnels ne provient pas nécessairement d'une capacité d'exécution unique plus forte, mais de "la mesure dans laquelle les utilisateurs osent confier des responsabilités à long terme". Cet actif de confiance intangible est une dimension souvent négligée mais hautement barricadée dans les projets Crypto AI.

• Enseignement 4 : La relation avec les grandes entreprises de cloud n'est pas un jeu à somme nulle, mais une complémentarité écologique : les grandes entreprises intégrant Hermes en tant que Runtime optionnel prouvent que les Runtime open source et les couches de contrôle des grandes entreprises peuvent coexister. Pour les entrepreneurs, "être intégré" est une voie commerciale viable, mais il faut être vigilant face au risque que la valeur centrale soit capturée par les couches d'hébergement des fournisseurs de cloud.

• Enseignement 5 : La compétition finale passera de "la capacité d'exécution unique" à "la propriété des tâches et l'accumulation de confiance" : les modèles les plus précieux à l'avenir ne seront pas nécessairement les plus puissants au niveau d'exécution, mais ceux capables de recevoir des objectifs finaux, de maintenir un contexte à long terme, de planifier intelligemment des exécutants professionnels et de permettre aux utilisateurs de confier leurs responsabilités en toute confiance à un "système de contrôle supérieur".

OpenClaw a rendu "posséder un Agent personnel" une catégorie de produit claire ; Hermes, quant à lui, a fait avancer "l'Agent délégué à long terme" en une direction produit plus systématique grâce à un état durable, une récupération de tâches, une acceptation de preuves, une fourniture multi-modèles et une délégation d'Agents professionnels. Le véritable test sera : lorsque les capacités de contrôle de Claude Code et Codex dans le cadre de l'ingénierie logicielle continuent de s'améliorer et que les plateformes cloud des grandes entreprises rendent l'intégration multi-Runtime plus fluide, les utilisateurs seront-ils toujours prêts à confier leurs objectifs finaux et leur confiance à long terme à ce Runtime ouvert issu d'un contexte Web3 ------ et à continuer à payer pour cela ?

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