Von OpenClaw zu Hermes Agent: Warum ich die KI-Schicht meiner Infrastruktur ausgetauscht habe

TL;DR

Clank ist mein autonomes Infrastruktur-System: Event Bus, CI Executor, über 90 Cron-Jobs, Monitoring. Seit Februar 2026 im Betrieb, 1.052 Commits. Am 12. April habe ich die KI-Schicht von OpenClaw auf Hermes Agent (Nous Research) gewechselt. Der Hauptgrund: Hermes hat eine eingebaute Lernschleife und erstellt Skills aus Erfahrung. Alles andere blieb gleich.

Was ist Clank?

Clank ist mein stiller Teamkollege. Ein autonomes System, das im Hintergrund auf einem Hetzner VPS in Deutschland läuft und den Großteil meiner Infrastruktur-Aufgaben übernimmt.

Die Kernkomponenten:

• Event Bus mit 56 Webhook-Handlern. GitLab Push-Events, Vercel Deployments, Resend Webhooks, BetterStack Alerts. Alles, was irgendwo passiert, landet hier.
• CI Executor, der Builds anstößt, Tests laufen lässt und Ergebnisse zurückmeldet.
• Über 90 Cron-Jobs für wiederkehrende Aufgaben. Von Health-Checks über Backup-Routinen bis zu täglichen Reports.
• Prometheus + Grafana für Monitoring. Ich sehe auf einen Blick, ob alle Dienste laufen, wie die Response-Zeiten aussehen und wo Probleme entstehen.

Seit dem 12. Februar 2026 läuft Clank. 1.052 Commits bis zum Migrationstag. Das System ist über die Wochen organisch gewachsen, Stück für Stück, Job für Job, Handler für Handler.

Warum erzähle ich das so ausführlich? Weil es wichtig ist zu verstehen: Clank selbst ist nicht das, was sich geändert hat. Clank ist die Basis. Was sich geändert hat, ist das Gehirn obendrauf.

OpenClaw als KI-Schicht

OpenClaw war die KI-Schicht meiner autonomen Infrastruktur seit Anfang Februar 2026. Bereits BigG, der Vorgänger von Clank, lief mit OpenClaw. Als ich Clank am 12. Februar aufgesetzt habe, war OpenClaw von Tag 1 dabei.

OpenClaw funktioniert als Gateway. Es verbindet Messaging-Kanäle mit KI-Modellen und stellt eine Plugin-Architektur bereit. Bei mir war Discord angebunden: Ich konnte über verschiedene Channels mit meiner Infrastruktur kommunizieren, Status abfragen, Jobs auslösen, Logs lesen.

Den OpenClaw Hackathon in Wien Ende März 2026 habe ich als Teilnehmer mitgemacht. Zu dem Zeitpunkt war OpenClaw bei mir schon zwei Monate produktiv im Einsatz. Wer den Hackathon-Bericht lesen will: Mein erster Hackathon.

OpenClaw hat zwei Monate lang funktioniert. Zuverlässig, stabil, ohne große Probleme.

Warum der Wechsel?

Wenn etwas funktioniert, warum tauscht man es dann aus? Die ehrliche Antwort hat mehrere Teile.

Die Lernschleife

Der wichtigste Grund: Hermes Agent (Nous Research) hat ein eingebautes Skill-System mit Lernschleife. Das bedeutet konkret: Wenn Hermes eine Aufgabe löst, kann es daraus einen Skill erstellen. Beim nächsten Mal, wenn eine ähnliche Aufgabe auftaucht, greift es auf diesen Skill zurück. Und verbessert ihn dabei.

Das ist ein fundamentaler Unterschied. Ein Gateway routet Nachrichten an Modelle und gibt Antworten zurück. Hermes lernt aus der Interaktion und wird über die Zeit besser in den spezifischen Aufgaben, die es regelmäßig ausführt.

Für ein System wie Clank, das jeden Tag die gleichen Arten von Aufgaben bearbeitet, ist das ein potenzieller Hebel. Ob er sich in der Praxis genauso einlöst wie in der Theorie, werde ich in den nächsten Wochen sehen.

Akkumulierte Komplexität

Zwei Monate OpenClaw-Konfiguration hatten ihre Spuren hinterlassen. Nicht weil OpenClaw schlecht ist, sondern weil ich in der Zeit viel experimentiert habe. Plugins installiert, wieder entfernt. Konfigurationen angepasst, zurückgerollt. Das kennt jeder Entwickler: Nach genug Iterationen ist ein frischer Start attraktiver als weiteres Aufräumen.

Ein neues System aufzusetzen gab mir die Gelegenheit, die Architektur von Grund auf sauber zu strukturieren. Nur das einbauen, was tatsächlich gebraucht wird.

200+ Modelle, kein Vendor Lock-in

Hermes Agent arbeitet mit OpenRouter im Backend. Das heißt: Zugriff auf über 200 Modelle von verschiedenen Anbietern. Claude, GPT-4, Llama, Mistral, Gemini. Für verschiedene Aufgaben kann ich verschiedene Modelle einsetzen. Komplexe Analyse mit Claude. Schnelle Klassifizierung mit einem kleineren Open-Source-Modell. Kein Vendor Lock-in, volle Flexibilität bei der Modellwahl.

Native Messaging-Plattformen

Hermes hat native Adapter für viele Messaging-Plattformen direkt an Bord: Telegram, Slack, Discord, WhatsApp, Signal, Matrix und weitere. Die Integration ist erstklassiger Bestandteil des Systems, nicht etwas, das ich selbst zusammenstecken muss.

MCP-Integration

Hermes unterstützt das Model Context Protocol (MCP) für erweiterte Fähigkeiten. Das bedeutet: Ich kann externe Tools und Datenquellen direkt einbinden, ohne eigene Wrapper schreiben zu müssen. Dateisysteme, Datenbanken, APIs. Alles, was ein MCP-Server bereitstellt, kann Hermes nutzen.

Open Source und Community

Hermes Agent kommt von Nous Research. Open Source, aktive Community, regelmäßige Updates. Das ist mir wichtig. Ich will verstehen können, was unter der Haube passiert. Und ich will nicht von einem einzelnen Anbieter abhängig sein, der morgen seine API-Preise verdreifacht oder den Service einstellt.

Die Migration

Die Migration selbst war überraschend unspektakulär. Ein Tag. Ein Docker-Container raus, ein neuer rein.

Clank besteht aus mehreren Docker-Containern auf dem Hetzner VPS. Jeder Dienst hat seinen eigenen Container: Event Bus, Cron-Scheduler, Monitoring. Die KI-Schicht ist nur einer davon.

Der Ablauf:

1. OpenClaw-Container gestoppt. Kein Datenverlust, weil Clank selbst weiter läuft. Die KI-Schicht ist optional. Wenn sie ausfällt, funktioniert alles andere trotzdem.
2. Hermes Agent Container gestartet. Docker Compose, Environment Variables angepasst, OpenRouter-API-Key konfiguriert.
3. Messaging-Kanäle verbunden. Discord-Bot migriert.
4. Erste Tests. Nachricht geschickt, Antwort bekommen. Status-Abfrage, Cron-Job ausgelöst. Alles funktioniert.

Kein großes Drama. Kein tagelanger Umbau. Die saubere Trennung zwischen Infrastruktur (Clank) und KI-Schicht (vorher OpenClaw, jetzt Hermes) hat sich genau hier bezahlt gemacht.

Was bleibt gleich

Und das ist der entscheidende Punkt: Der Großteil des Systems hat sich nicht verändert. Clank ist Clank.

• Die 56 Webhook-Handler laufen wie vorher.
• Die über 90 Cron-Jobs laufen wie vorher.
• Prometheus sammelt Metriken wie vorher.
• Grafana zeigt Dashboards wie vorher.
• Der CI Executor baut und testet wie vorher.

Ich habe das Gehirn ausgetauscht, nicht den Körper. Das war nur möglich, weil die Architektur von Anfang an so gebaut war: lose Kopplung zwischen den Schichten. Die KI-Schicht kommuniziert über definierte Interfaces mit dem Rest. Solange das neue System diese Interfaces bedient, funktioniert alles.

Das ist kein Zufall. In Harness Design für KI-Coding-Agenten beschreibe ich, warum Systeme, die mit KI arbeiten, genau so aufgebaut sein müssen. Die KI-Komponente ist die am schnellsten wechselnde Schicht im Stack. Wenn sie fest verdrahtet ist, steckt man fest.

Was ich in den nächsten Wochen beobachten will

Ich bin am Tag 1 nach der Migration. Versprechen wie "Lernschleife" oder "Skill-Erstellung" muss man im Alltag verifizieren. Daher hier ehrlich, was ich konkret beobachten werde:

• Skill-Erstellung: Erstellt Hermes nach wiederholten ähnlichen Aufgaben tatsächlich brauchbare Skills, oder bleibt es bei generischen Antworten?
• Memory über Sessions hinweg: Wie gut hält Hermes Kontext über Tage und Wochen, ohne dass ich jedes Mal neu erkläre?
• Modell-Routing in der Praxis: Welche Aufgaben profitieren wirklich von größeren Modellen, welche kann ich auf günstige kleinere routen, ohne Qualitätsverlust?
• Stabilität: Läuft die neue KI-Schicht so zuverlässig wie OpenClaw, oder gibt es Edge Cases, die erst nach Wochen auftauchen?

In ein paar Wochen schreibe ich einen Folge-Bericht mit den tatsächlichen Erfahrungen. Versprochen, nicht vermutet.

Für wen ist das relevant?

Wenn du eigene Infrastruktur betreibst und über KI-Agenten nachdenkst, nimm drei Dinge mit:

1. Trenne KI-Schicht und Infrastruktur. Baue sie als separate Dienste. Wenn der KI-Agent morgen durch etwas Besseres ersetzt wird (und das wird er), willst du nicht dein ganzes System umbauen.

2. Suche nach Systemen mit Lernschleife. Ein Agent, der nur Prompts an Modelle weiterreicht, ist ein Chatbot mit Extra-Schritten. Der Mehrwert kommt erst, wenn das System aus der Interaktion lernt. Ob Hermes das in der Praxis hält, werde ich sehen, aber das Konzept ist der richtige Weg.

3. Open Source bevorzugen. Nicht aus Idealismus, sondern aus praktischen Gründen. Du willst verstehen, was dein Agent tut. Du willst nicht von einer Preisänderung überrascht werden. Und du willst eine Community, die Bugs findet und Features baut.

Die Migration von OpenClaw zu Hermes Agent war nicht der letzte Wechsel, den ich machen werde. In einem Jahr gibt es vielleicht etwas, das noch besser passt. Genau deshalb ist die lose Kopplung so wichtig. Der nächste Wechsel soll genauso unkompliziert sein wie dieser.

Wer sehen will, wie ich KI-Agenten-Systeme für Unternehmen aufbaue: Mein Beratungsprozess beschreibt den Weg vom Problem zur produktionsreifen Lösung.