OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw : le duel des agents open source 2026 (et pourquoi OpenCode 2.0 est la mise à jour de l’année)

Trois agents IA open source dominent les discussions fin 2026 — OpenCode v2, Hermes et OpenClaw — et ensemble, ils ont accumulé plus de 850 000 étoiles GitHub.

OpenClaw, l’assistant au thème homard, né comme un pont WhatsApp bricolé par passion et aujourd’hui géré par sa propre fondation, tourne autour de 392 000. Hermes Agent, l’agent personnel auto-améliorant de Nous Research, a dépassé les 250 000 — doublant OpenCode quelque part au cours de l’été. Et OpenCode, l’agent de codage open source de l’équipe qui a créé SST, est à environ 212 000 et vient de terminer la refonte la plus ambitieuse tentée par l’un des trois.

La question que tout le monde se pose à leur sujet, c’est lequel dois-je utiliser ? La réponse honnête, c’est que la question est un peu mal posée. Ces trois outils se chevauchent, se piquent des idées et s’intègrent même les uns aux autres — mais ils ont été conçus pour des tâches différentes. OpenCode est un atelier pour le code. Hermes est un agent qui vit avec toi et qui apprend. OpenClaw est le standard téléphonique qui place un assistant dans chacune de tes applis de messagerie, pour une personne ou toute une équipe.

Cet article fait donc trois choses. Il explique les différences correctement, sans le théâtre du tableau de fonctionnalités. Et il défend — haut et fort, parce que je trouve que ça le mérite — la raison pour laquelle OpenCode 2.0, qui est officiellement devenu la ligne principale d’OpenCode le 12 octobre, est la mise à jour d’agent open source la plus importante de l’automne. Et il fait correspondre l’énorme vague de nouveaux modèles débarqués ces quatre-vingt-dix derniers jours, tirée directement de la models.dev base de données, à chaque agent, pour que tu saches ce qu’il faut vraiment faire tourner.

Tout ce qui suit a été vérifié dans la documentation officielle, les notes de version, les journaux de modifications et les dépôts de code des trois projets, d’après leur état au 17 octobre 2026. Les trois publient des mises à jour presque quotidiennement, alors j’ai signalé les chiffres instables au fur et à mesure.

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TL;DR — La version en 60 secondes

• Ce ne sont pas trois versions de la même chose. OpenCode v2 est un agent de codage devenu un environnement d’exécution d’agents programmable. Hermes Agent est un agent personnel construit autour de la mémoire et d’une boucle d’apprentissage. OpenClaw est une plateforme d’assistance auto-hébergée construite autour d’une Gateway qui relie les modèles, les outils et plus de 20 applis de messagerie pour une personne ou une équipe.
• OpenCode 2.0 est la mise à jour de l’année. L’étiquette 2.0.0 est arrivée le 11 septembre ; le billet de lancement d’Anomaly le 12 octobre a fait de la 2.x la ligne principale ; la 2.0.32 est sortie le 16 octobre — 33 versions en cinq semaines. Un service d’arrière-plan partagé derrière chaque interface, une API reconstruite, Code Mode activé pour chaque serveur MCP, des sous-agents en arrière-plan et des commandes shell (appuie sur Ctrl+B), plus de 80 plugins internes avec rechargement à chaud, un paquet client et un SDK intégrable, des outils git worktree intégrés, l’appairage à distance par QR code, des paquets natifs Windows ARM64 et WinGet.
• Ce que la v2 te coûte : les plugins v1 ne se chargent pas, l’API du serveur a changé, la v2 ne fait tourner aucun serveur de langage (donc pas de diagnostics LSP), et le partage de session a été retiré. La v1 reste corrigée — la 1.19.3 est sortie le 16 octobre — et opencode upgrade --major te fait passer de l’autre côté quand tu es prêt.
• Hermes Agent v0.22.0, “The Threshold Release”, est arrivé le 13 octobre et c’est sa plus grosse mise à jour : un premier lancement guidé sur un modèle d’essai gratuit, des connecteurs vers des outils comme Linear et Notion, des modèles locaux en un clic via llama.cpp, un Plugin Catalog de 600 plugins vérifiés, des connexions par gestionnaire de mots de passe pour son navigateur, un “Bot Screen” que tu peux reprendre en main et le pilotage en direct des sous-agents. Depuis la v0.21.0, environ 6 080 pull requests fusionnées, venant d’environ 2 520 contributeurs, y sont entrées.
• OpenClaw est le plus gros des trois, et le plus “infrastructure”. Il est désormais géré par une fondation indépendante 501(c)(3) dont les mainteneurs viennent de Microsoft, NVIDIA, OpenAI et Tencent, il n’a pas d’offre payante, et ses versions d’octobre (2026.10.1 à 2026.10.4) portent sur la fiabilité. C’est le choix le plus solide pour des assistants multicanal et multi-utilisateurs — et celui qui a l’historique de sécurité le plus lourd. Le bac à sable reste désactivé par défaut.
• La vague de modèles est bien réelle. Depuis le début septembre, models.dev s’est enrichi de Gemini 4 Argon, du Muse Wonder de Meta et, en poids ouverts, Muse Spark Open (816B au total, 42B actifs), Claude Haiku 5.5 à 0,10 $/0,50 $ par million de jetons, Mistral Large 4, et l’offre ouverte de Reflection : Beam 1.0, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 et Opus 5.5, MiMo-V2.6 ouvert de Xiaomi, Grok 4.7 et DeepSeek V4.1 Flash. Une fenêtre de contexte d’un million de jetons est désormais la norme, et les prix de sortie vont de 0,28 $ à 50 $ par million de jetons.
• Ma recommandation : écris du code avec OpenCode v2. Lance Hermes (si tu veux un agent qui apprend toi) ou OpenClaw (si tu veux une infrastructure partagée et multicanal) comme “réception” toujours allumée. Ensuite, relie la réception à OpenCode — Hermes embarque une skill OpenCode prête à l’emploi, et OpenClaw peut piloter OpenCode comme un harnais externe via l’Agent Client Protocol.
• Combien ça coûte : les trois sont sous licence MIT et gratuits. La facture, c’est le temps de modèle. Router un petit modèle rapide plutôt qu’un modèle de gamme moyenne vers un agent de discussion toujours actif, c’est la différence entre environ 3 $ et environ 47 $ par mois pour la même charge de travail — et les modèles de pointe coûtent bien plus cher (la partie 10 montre le calcul).

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OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw en un coup d’œil

	OpenCode v2	Hermes Agent	OpenClaw
Ce que c’est	Agent de codage IA open source, reconstruit comme un environnement d’exécution d’agents programmable	Agent personnel qui s’améliore seul, avec mémoire et boucle d’apprentissage	Plateforme d’assistance auto-hébergée construite autour d’une Gateway
Créé par	Anomaly (l’équipe derrière SST)	Nous Research	OpenClaw Foundation (fondation indépendante 501(c)(3)) ; créée par Peter Steinberger
Licence	MIT	MIT	MIT
Comment il gagne de l’argent	Services de modèles en option : Zen (paiement à l’usage), Go (10 $/mois), Go Plus (40 $/mois), entreprise	Abonnement Nous Portal en option et Hermes Cloud hébergé	Il n’en gagne pas — pas d’offre payante, de service hébergé ni de jeton ; financé par des dons
Dernière version (17 oct.)	2.0.32 (16 oct.) ; v1 toujours corrigée (1.19.3)	v0.22.2 (15 oct.) ; v0.22.0 “Threshold” le 13 oct.	2026.10.4 (15 oct.) ; 2026.10.10-beta.1 en test
Étoiles GitHub	~212K	~254K	~392K
Moteur d’exécution	TypeScript sur Node	Python	TypeScript sur Node (24.16+ ou 26.1+)
Interfaces principales	Interface terminal, opencode mini, bureau Electron, appli web installable, extensions IDE, API HTTP, SDK	CLI et TUI, Hermes Desktop, passerelle de messagerie, tableau de bord web, API compatible OpenAI, ACP pour les éditeurs	Interface de contrôle navigateur, CLI, TUI, appli barre de menus macOS, Windows Hub, nœuds iOS et Android
Applis de messagerie	Pas son rôle — tu appaires un navigateur ou un téléphone au service	20+ (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, e-mail, Teams, iMessage via BlueBubbles…)	20+ (WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, Slack, Teams, Signal, Google Chat…)
Mémoire	Sessions, AGENTS.md et skills — aucun modèle de toi à long terme	Sélectionnés MEMORY.md et USER.md, recherche dans les sessions, fournisseurs de mémoire enfichables, skills écrites par l’agent	Un emplacement de plugin mémoire, recherche dans les sessions, mémoires à provenance enregistrée, Skill Workshop
Où le code s’exécute	Ta machine, derrière des règles de permission ordonnées ; Code Mode exécute du JavaScript dans un interpréteur verrouillé	Sept backends de terminal : local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona, Vercel Sandbox	L’hôte par défaut ; bacs à sable, nœuds d’appareils et workers cloud en option
Modèle de sécurité par défaut	Règles autoriser/demander/refuser (la dernière correspondance l’emporte), politiques de refus strict, instantanés avant et après chaque étape	Validation des commandes et appairage des messages privés ; le projet dit que le système d’exploitation est la seule vraie frontière	Appairage des messages privés par défaut ; politique appliquée dans le code de la Gateway ; bac à sable optionnel
Le meilleur pour	Écrire, remanier et relire du code	Un agent de longue durée qui apprend à te connaître et vit dans tes messageries	Une infrastructure d’assistance partagée et toujours active pour un foyer, une équipe ou une entreprise

Les versions, le nombre d’étoiles et les prix sont un instantané au 17 octobre 2026. Les trois projets publient plusieurs fois par semaine — vérifie la page des versions de chaque projet avant de t’appuyer sur une build précise.

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Partie 1 — Trois agents, trois métiers

Avant tout tableau de fonctionnalités, il est utile de se représenter où chaque outil vit.

OpenCode est un atelier. Tu l’ouvres dans un projet, tu décris ce que tu veux, et il fait la boucle d’un développeur : il lit le code, fait un plan, modifie des fichiers, lance des commandes, lit la sortie, corrige ce qui a cassé et continue jusqu’à ce que le travail soit fini ou qu’il ait besoin de toi. Ses sessions portent sur une base de code, pas sur toi. Il essaie de comprendre ton dépôt — via AGENTS.md des fichiers, des skills et le code lui-même — et il est délibérément bon sur les parties ingrates du travail de code : permissions, annulation, diffs, branches parallèles.

Hermes Agent est un compagnon qui apprend. Nous Research l’a construit autour de ce qu’il appelle une boucle d’apprentissage fermée. Tu lui parles depuis un terminal, une appli de bureau ou une messagerie sur ton téléphone ; il garde une mémoire courte et sélectionnée de toi et de ton environnement dans MEMORY.md et USER.md, fouille dans ses propres conversations passées, s’écrit de nouvelles skills après une tâche difficile et les affine la fois suivante. Il planifie des tâches, délègue à des sous-agents et tourne aussi bien sur un portable que sur un VPS à petit prix ou dans un bac à sable serverless qui dort quand il est inactif. Il sait parfaitement écrire du code — il fait même tourner de vrais serveurs de langage — mais son centre de gravité, c’est toi.

OpenClaw est un standard téléphonique. Au cœur se trouve la Gateway, un plan de contrôle local qui détient les sessions, les outils, les identifiants et les connexions aux plateformes de messagerie. Les canaux amènent l’assistant dans WhatsApp, Telegram, iMessage, Slack, Teams, Discord et plus d’une douzaine d’autres ; des applis compagnes et des “nœuds” téléphone ajoutent la voix, la caméra, l’écran et les actions sur l’appareil. La même Gateway fait tourner un assistant privé sur un seul portable ou un déploiement partagé pour une équipe — le projet dit que seule la configuration change. Son argument d’architecture : une passerelle de confiance, une exécution non fiable et une politique appliquée dans le code plutôt que demandée dans un prompt.

Afficher l'image Trois points de départ différents. Chaque projet tend vers les autres, mais les réglages par défaut disent encore pour quoi chacun a été conçu.

Ce qu’ils ont en commun

Le recouvrement est réel, et il grandit :

• Les trois sont sous licence MIT et libres à auto-héberger.
• Les trois sont indépendants du modèle. Les modèles de pointe hébergés, les modèles à poids ouverts via des fournisseurs cloud et les modèles locaux via Ollama, LM Studio, vLLM ou llama.cpp fonctionnent tous.
• Les trois parlent MCP, le Model Context Protocol, donc les mêmes serveurs d’outils se branchent sur chacun.
• Les trois utilisent le même format de skills. OpenCode charge ses skills depuis ses propres dossiers et de .claude/skills et .agents/skills; Hermes est compatible avec le standard agentskills.io ; OpenClaw suit la spec AgentSkills. Une skill bien écrite passe de l’un à l’autre.
• Les trois lisent les instructions AGENTS.mdde ce style. OpenClaw et Hermes partagent aussi l’idée d’un SOUL.md fichier de persona et d’un USER.md profil — Hermes peut même importer une configuration OpenClaw avec une seule commande.
• Les trois ont désormais une forme de “code mode” — ce qui laisse le modèle écrire un petit script qui appelle plusieurs outils d’un coup au lieu d’un appel d’outil par aller-retour.

Là où ils diffèrent vraiment

Les différences portent sur les valeurs par défaut et le centre de gravité :

Question	OpenCode v2	Hermes Agent	OpenClaw
Sur quoi porte une “session” ?	Un projet et une tâche	Une conversation avec toi (et tes bots)	Une conversation sur un canal, pour une ou plusieurs personnes
Que retient-il à long terme ?	L’ensemble des instructions et des skills de ton dépôt	Toi : préférences, environnement, conversations passées	Ce que son plugin de mémoire stocke, avec la provenance enregistrée
Pour qui est-ce fait ?	Un développeur (ou une équipe de développeurs)	Une personne, éventuellement avec une série de bots	Une personne, un foyer ou toute une organisation
Où tourne-t-il d’habitude ?	Sur ta machine de développement (ou un serveur de dev auquel tu te connectes)	N’importe où — portable, VPS à 5 $, Docker, bacs à sable serverless	Une machine que tu contrôles, souvent toujours allumée
Son réflexe en cas de doute	Demander avant d’agir (règles de permission)	Demander pour les commandes risquées ; apprendre du résultat	Suivre la politique configurée par l’opérateur

Garde ce tableau en tête. La plupart des débats “OpenClaw vs Hermes vs OpenCode” en ligne portent en réalité sur la ligne du tableau qui compte pour celui qui débat.

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Partie 2 — OpenCode 2.0 : la mise à jour de l’année

Je construis avec OpenCode, et chaque semaine de versions v2 a renforcé la démonstration. Voici pourquoi il mérite le titre.

La plupart des projets open source qui réussissent n’osent jamais se réécrire. OpenCode l’a fait — et plutôt que de passer un an à s’excuser, l’équipe a livré 33 versions en cinq semaines, a fait de la 2.x la ligne principale et a continué à corriger l’ancienne pour ceux qui ne sont pas prêts à changer.

La chronologie

Quand (2026)	Ce qui s’est passé
Juillet	OpenCode 2.0 ouvre en bêta publique (un binaire séparé opencode2 au départ)
11 septembre	L’étiquette 2.0.0 est créée
12–30 septembre	les 2.0.1 à 2.0.21 sortent — souvent deux versions par jour
11 octobre	la v1.19.0 ajoute opencode upgrade --major et une /update commande qui peut te faire passer à OpenCode 2 — et arrête l’installation automatique des mises à jour
12 octobre	Anomaly publie son billet de lancement d’OpenCode 2.0; le journal des modifications officiel passe à la ligne 2.x ; The New Stack et Product Hunt en parlent. La 2.0.27 ajoute des outils worktree intégrés, une appli web installable et un appairage à distance plus sûr
13 octobre	2.0.28 : acceptation automatique par projet, Windows ARM64 natif, paquets WinGet
14 octobre	2.0.29 : appairage d’appareils à distance par QR code, gestion des comptes de fournisseurs, reprise automatique des réponses
15 octobre	2.0.30 : diffs ancrés dans l’interface terminal, fichiers modifiés par tour, instructions globs et URL se chargent désormais, l’ancien backend de partage de session est retiré
16 octobre	2.0.32: copie la dernière réponse avec /copy, la connexion headless via auth login, une API expérimentale de session vocale dans le SDK. V1 reçoit 1.19.3 le même jour

Les numéros de build et les dates viennent des tags et du changelog du projet. Traite-les comme un instantané.

Afficher l'image Trente-trois versions v2 en cinq semaines — pendant que v1 continuait de recevoir des builds de maintenance. Rapide, mais pas imprudent.

Les sept grandes idées d’OpenCode 2.0

1. Un seul service derrière chaque écran

En 2.0, le serveur d’OpenCode démarre automatiquement comme un processus d’arrière-plan sur ta machine, et tout le reste en est un client : l’interface terminal plein écran, la plus légère opencode mini, l’application desktop Electron, l’application web, les extensions IDE et tes propres scripts. Lance une session dans le terminal, poursuis-la dans l’application desktop, approuve une demande d’autorisation depuis un onglet du navigateur — c’est la même session partout.

Le découpage client/serveur existait déjà en v1, mais le propre billet d’Anomaly reconnaît que seuls les utilisateurs avancés y touchaient. En 2.0, c’est simplement ainsi qu’OpenCode fonctionne, et tu peux le voir :

bash

opencode service status   # le service partagé tourne-t-il, et où ?
opencode service restart  # le débloquer

2. Une API réécrite de zéro

Anomaly a été franchement direct au sujet de l’ancienne API serveur. Son verdict, en trois mots : “C’était mauvais.” La nouvelle a été repensée autour de la façon dont des millions d’utilisateurs quotidiens pilotent réellement des agents, et — point crucial — OpenCode peut l’appeler sur lui-même. Les exemples du billet d’annonce incluent l’agent qui crée un worktree git pour une nouvelle tâche, renomme une session et la déplace dans ce worktree, liste les sessions et interrompt une session bloquée.

C’est là le vrai changement de la v2. OpenCode n’est plus seulement un outil que tu utilises ; c’est un runtime que d’autres logiciels peuvent piloter. Orca, le cockpit open source pour faire courir plusieurs agents en parallèle dans des worktrees git, est exactement le genre d’outil qui en profite. Comme les SDK non officiels qui apparaissent déjà pour d’autres langages.

3. Code Mode, activé par défaut pour MCP

C’est la fonction que je montrerais en premier à un sceptique.

Chaque serveur MCP que tu ajoutes déverse normalement ses définitions d’outils dans le contexte du modèle, et chaque appel d’outil est un aller-retour séparé. Ajoute dix serveurs et tu paies — en tokens et en latence — avant d’avoir tapé un mot.

La réponse d’OpenCode 2.0, c’est Code Mode. Un interpréteur JavaScript minimal dans le nouveau @opencode/codemode paquet transforme les serveurs MCP et les endpoints OpenAPI en fonctions appelables. Au lieu d’appeler les outils un par un, le modèle écrit un court script qui enchaîne plusieurs appels en un seul aller-retour — l’exemple du billet d’annonce verse les bugs GitHub directement dans Linear. Chaque serveur MCP passe en Code Mode par défaut. L’affirmation d’Anomaly, c’est que tu peux brancher un millier d’outils avec très peu de gonflement du contexte et laisser l’agent les découvrir et les composer.

C’est étroitement cloisonné : le bac à sable n’a aucun accès direct au système de fichiers, aucun import, aucun timer et aucun fetch — il ne peut appeler que les outils de son catalogue, et chacun de ces appels passe toujours par tes règles d’autorisation. L’outil execute qui l’exécute a sa propre autorisation, donc tu peux le désactiver complètement.

Moins d’allers-retours, c’est moins d’attente et moins de tokens. Je le qualifierais quand même de prometteur plutôt que prouvé — personne n’a encore publié de benchmark indépendant — mais la conception est juste.

4. Sous-agents en arrière-plan et shell en arrière-plan

Le plus gros goulot d’étranglement du codage agentique n’est pas le modèle. C’est l’attente.

En 2.0, l’agent principal peut confier une tâche à un sous-agent qui tourne en arrière-plan — automatiquement ou parce que tu l’as demandé — et continuer à travailler. Ce sous-agent peut utiliser un modèle différent: l’exemple du billet d’annonce est un sous-agent de relecture sur un modèle à part qui lit le travail de l’agent principal. Les longues commandes shell peuvent aussi tourner en asynchrone, l’agent étant prévenu quand elles se terminent. Et si quelque chose tourne déjà au premier plan, Ctrl+B la bascule en arrière-plan.

Une mise en garde que la doc a raison de souligner : la concurrence n’est pas l’isolation. Deux agents qui modifient les mêmes fichiers se télescoperont quand même. C’est pourquoi la fonction suivante compte.

5. Les worktrees git, intégrés

Depuis 2.0.27, OpenCode intègre nativement les outils worktree_create, worktree_list et worktree_remove en question. Demande-lui de lancer un changement risqué dans son propre worktree, et il crée un checkout isolé sur sa propre branche et y déplace la session. Supprimer un worktree exige l’approbation d’édition habituelle, et une suppression forcée peut jeter du travail non commité — donc lis l’invite avant de cliquer.

Combine sous-agents d’arrière-plan et worktrees, et tu obtiens des flux de travail parallèles et isolés dans une seule fenêtre OpenCode, sans aller chercher un autre outil.

6. Des plugins jusqu’en bas

Presque chaque fonction de la 2.0 est elle-même construite comme un plugin interne — plus de 80. Le raisonnement d’Anomaly est simple : si l’équipe doit vivre sur l’API de plugins, cette API reste bien maintenue. Les plugins d’interface terminal sont passés d’expérimentaux à stables, sur la bibliothèque OpenTUI. Et tout se recharge à chaud, ce qui donne l’astuce la plus réjouissante de la version : demande à OpenCode d’écrire un plugin pour lui-même en pleine session, et il peut l’utiliser aussitôt.

7. Un client et un SDK embarquable

@opencode/client se connecte au service en cours d’exécution — il découvre automatiquement le service local, ce qui facilite les scripts planifiés — et se décline en JavaScript simple et en saveur Effect. @opencode/sdk va plus loin : c’est le même code que celui qui fait tourner la CLI, empaqueté pour que tu puisses embarquer le runtime OpenCode dans ton propre serveur ou dans un environnement comme Cloudflare Durable Objects, n’importe quel client OpenCode pouvant s’y connecter. Anomaly précise que le SDK est encore en développement ; considère-le comme précoce.

Les trois semaines depuis 2.0.15

Fin septembre, la v2 en était à 2.0.15. Voici ce qui est arrivé depuis — une longue liste pour trois semaines :

• Appairage d’appareil à distance (2.0.29). En Paramètres → Appairage, choisis Appairer un appareil pour activer l’accès distant via OpenTunnel et obtenir un QR code ou un lien. Piloter une session depuis ton téléphone n’est plus qu’à un scan.
• Gestion des comptes de fournisseurs (2.0.29). Change, renomme, supprime ou ajoute des comptes par fournisseur depuis la boîte de dialogue de connexion ou Paramètres → Fournisseurs.
• Poursuite automatique des réponses (2.0.29). Les réponses qui atteignent la limite de tokens de sortie continuent maintenant au lieu de s’arrêter en pleine phrase.
• Acceptation automatique par projet (2.0.28). Fais plus confiance à un projet qu’à un autre depuis Paramètres → Projets, ou bascule-le dans une session avec mod+shift+a.
• Paquets natifs Windows ARM64 et WinGet (2.0.28). Fini l’émulation x64 sur les portables ARM.
• Nouveautés de version dans le terminal (2.0.28). Après une mise à jour, l’écran d’accueil montre les nouveautés une fois ; /highlights les ramène.
• Application web installable et appairage distant plus sûr (2.0.27). Installe l’interface web depuis Chrome ou Edge ; le premier opencode pair --remote t’avertit maintenant qu’il expose ton serveur et demande confirmation.
• Identifiants Google Cloud pour Vertex et instantanés plus rapides (2.0.26). Les Application Default Credentials fonctionnent sans configuration, et les instantanés de session coûtent moins cher, survivent aux interruptions et prennent moins de disque.
• Diffs ancrés et “fichiers modifiés par tour” (2.0.30). /diff ouvre le visualiseur de diff à côté de ta session (appuie sur f pour passer en plein écran), et la chronologie peut montrer quels fichiers chaque tour a modifiés, avec le nombre de lignes.
• Des instructions qui se chargent vraiment (2.0.30). Les globs locaux et les URL distantes dans le instructions réglage sont maintenant résolus et rafraîchis — ce qui comble l’une des lacunes du lancement de la v2.
• Corrections de confort (2.0.32). /copy copie la dernière réponse plutôt que toute la transcription, Connexion à OpenCode via l'authentification ne plante plus sur les serveurs headless, et le SDK a gagné une API expérimentale de session vocale pour les modèles temps réel d’OpenAI et Grok Voice de xAI.

Ce qui a été repris de 2.0.0 — et impressionne toujours

Les fonctions de l’époque du lancement sont toutes encore là, et c’est pour ça que je confie du vrai travail à la v2 :

• Des autorisations qui fonctionnent comme un pare-feu. Une seule liste ordonnée de allow, demander et deny règles — la dernière correspondance l’emporte — donc “demander avant toute commande shell, autoriser git status, refuser git push” tient en trois lignes. Les valeurs par défaut sensées demandent avant de toucher à quoi que ce soit hors du projet et avant de lire les .env fichiers.
• Politiques qui ne demandent jamais, seulement interdisent — par exemple, faire disparaître du sélecteur tous les fournisseurs de modèles sauf ceux qui sont approuvés.
• Des instantanés avant et après chaque étape du modèle, avec /undo, /redo et le retour à un message.
• Des modèles locaux qui apparaissent tout seuls. Ollama, LM Studio et vLLM sont découverts automatiquement sur leurs ports par défaut.
• Les variantes de modèles partout avec provider/model#variant, pour qu’un agent de planification et un agent de construction fassent tourner le même modèle avec un effort de raisonnement différent.
• Des skills qui voyagent. OpenCode lit directement les skills de Claude Code et les .agents dossiers de skills inter-outils, sans détour.
• Préchauffage du cache de prompt (désactivé par défaut) et la compaction par points de contrôle pour les longues sessions.

Comment mettre à jour

Si tu es sur v1, mets à jour vers la dernière 1.x et lance :

bash

opencode upgrade --major      # ou tape /update dans l’interface terminal
opencode --version            # doit afficher 2.0.x
opencode service status       # confirme que le service partagé tourne

Les nouvelles installations peuvent utiliser directement l’installeur v2 (curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash) ou un gestionnaire de paquets — la partie 12 donne la liste complète. Sauvegarde ~/.config/opencode d’abord ; v1 et v2 partagent les mêmes dossiers de configuration.

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Partie 3 — Là où OpenCode v2 accroche encore

Je veux que les gens utilisent OpenCode v2. C’est exactement pour ça que cette section existe. Vendre trop un outil est le moyen le plus rapide de faire fuir quelqu’un.

Les plugins v1 ne fonctionnent pas. L’API de plugins a été réécrite, et le guide de migration est explicite : renommer la clé de configuration ou déplacer le fichier ne suffit pas — le code des plugins v1 doit être porté. Les plugins populaires rattrapent leur retard, mais vérifie les tiens avant de basculer.

L’API serveur est complètement différente. Tout ce qui a été construit sur les endpoints HTTP de la v1 doit être porté, et les nouveaux SDK tiers visent de plus en plus uniquement la 2.x.

Il n’y a pas de LSP dans la v2 — pour l’instant. C’est le point que je soulignerais pour quiconque travaille dans une base de code typée. La v2 accepte ta lsp configuration mais, d’après le guide de migration, ne démarre pas les serveurs de langage, n’expose pas les outils LSP et ne produit pas de diagnostics LSP. Le contournement recommandé est de laisser l’agent lancer ton linter, ton vérificateur de types ou ton compilateur à la place — ajoute une allow règle pour npm run typecheck * (ou ton équivalent) pour qu’il puisse vérifier son propre travail sans demander. Il vaut la peine de savoir que Hermes Agent, lui, fait tourner de vrais serveurs de langage — pyright, gopls, rust-analyzer, typescript-language-server et une vingtaine d’autres — et renvoie leurs diagnostics après chaque édition. Sur ce point précis, Hermes a de l’avance.

Le partage de session a disparu. La v1 pouvait publier une session sous forme de lien public. En 2.0.30, l’équipe a supprimé le backend de partage retiré et la commande /share indisponible. Si tu utilisais des liens de partage pour montrer à tes clients ce que l’agent a fait, exporte plutôt la transcription.

La vitesse des versions coupe dans les deux sens. Trente-trois versions en cinq semaines, cela veut dire des corrections rapides et, forcément, quelques régressions. Même l’empaquetage n’est pas encore stabilisé : les paquets WinGet ont été annoncés en 2.0.28, alors que les derniers commits du projet suspendent ses soumissions WinGet automatiques jusqu’à ce que les paquets soient acceptés. Si tu es sous Windows, vérifie avant de compter sur cette voie.

Personne n’a encore mesuré les gains de vitesse. Code Mode et le travail en arrière-plan devraient réduire les tokens et l’attente. Comme l’a souligné une analyse indépendante et prudente, aucun benchmark publié ne montre que la v2 est plus rapide ou moins chère que la v1 sur la même tâche. Mesure-le sur ton propre dépôt.

Le service partagé mérite du respect. En janvier, une faille dans le serveur v1 d’OpenCode (CVE-2026-22812, notée CVSS 8.8) permettait une exécution de code à distance non authentifiée sur les versions antérieures à 1.0.216. La conception de la v2 est plus prudente — le service écoute sur localhost, opencode pair délivre des identifiants, et l’exposition distante demande maintenant confirmation — mais un service d’arrière-plan capable de lancer des commandes shell reste un service d’arrière-plan capable de lancer des commandes shell. Garde-le sur localhost, accède-y par SSH ou un réseau privé comme Tailscale, et n’expose jamais le port à Internet.

Mon avis : rien de tout cela ne devrait arrêter un nouvel utilisateur, et la plupart ne devrait arrêter personne. Si tu dépends des plugins v1, des diagnostics LSP ou des liens de partage, reste encore un peu sur 1.19.x. Tous les autres devraient y passer maintenant.

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Partie 4 — Hermes Agent : l’agent qui apprend à te connaître

Si OpenCode est le spécialiste, Hermes Agent est le généraliste ambitieux — et sur GitHub, au moins, c’est le généraliste qui gagne. Hermes est passé d’environ 165 000 étoiles fin mai à 216 000 mi-juillet (d’après les rapports Hermes Atlas tenus par la communauté) et se situe aujourd’hui autour de 254 000.

Qui le construit

Hermes Agent vient de Nous Research, le laboratoire d’IA open source surtout connu pour sa famille de modèles Hermes. L’agent est sous licence MIT, et l’activité commerciale tourne autour : Nous Portal, un abonnement qui regroupe l’accès à plus de 300 modèles, plus une “Tool Gateway” pour la recherche web, la génération d’images, la synthèse vocale, un navigateur dans le cloud et des bacs à sable cloud en option ; et Hermes Cloud, une option hébergée. En juillet, TechCrunch rapportait que Nous discutait d’une nouvelle levée à une valorisation d’environ 1,5 milliard de dollars ; RuntimeWire rapportait un tour d’au moins 75 millions de dollars, mené par Robot Ventures. À prendre comme des informations rapportées, non confirmées.

La boucle d’apprentissage

Nous décrit Hermes comme auto-améliorant, et la mécanique derrière est concrète :

• Mémoire organisée. Deux petits fichiers, MEMORY.md pour ton environnement et tes projets et USER.md pour toi, sont volontairement bornés et chargés à chaque session. L’agent se pousse lui-même à enregistrer ce qui compte.
• Recherche dans les sessions. Les conversations passées sont indexées (recherche plein texte SQLite) et résumées à la demande, donc “qu’est-ce qu’on avait décidé pour le script de sauvegarde le mois dernier ?” fonctionne vraiment.
• Des skills écrits par lui-même. Après une tâche complexe, Hermes peut écrire un skill décrivant comment il s’y est pris, puis l’améliorer la fois suivante où il l’utilise.
• Des fournisseurs de mémoire enfichables. La modélisation utilisateur “dialectique” de Honcho, Mem0, Supermemory, Hindsight et d’autres se branchent depuis le catalogue de plugins quand les fichiers intégrés ne suffisent pas.

L’effet, en pratique, est un agent qui devient moins générique à mesure que tu l’utilises. C’est tout le discours de Hermes, et aucun autre outil de cette comparaison ne mise autant dessus.

Où il vit

• CLI et interface terminal — hermes lance une conversation ; les commandes slash fonctionnent pareil dans le terminal et dans les applis de chat.
• Hermes Desktop — une appli native pour macOS, Windows et Linux, désormais avec le Bot Mode activé par défaut : une liste de bots nommés, chacun un profil séparé avec son propre modèle, sa mémoire, ses skills et son avatar, qui peuvent exécuter des routines et même se parler entre eux dans des chats de groupe.
• La passerelle de messagerie — un processus d’arrière-plan relie Hermes à Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, SMS, e-mail, Home Assistant, Matrix, Mattermost, Microsoft Teams, LINE, iMessage via BlueBubbles et plus d’une douzaine d’autres.
• Un serveur API compatible OpenAI, pour que des front-ends comme Open WebUI ou LibreChat puissent lui parler, et le support d’ACP pour qu’il tourne dans les éditeurs VS Code, Zed et JetBrains.
• Voix, y compris un mot d’activation mains libres “Hey Hermes” sur le desktop et des conversations vocales en direct dans les salons vocaux Discord.

Il tourne partout — et c’est tout l’intérêt

Hermes est conçu pour ne pas être attaché à ton portable. Il prend en charge sept backends de terminal: local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona et Vercel Sandbox. Avec Daytona ou Modal, l’environnement de l’agent hiberne quand il est inactif et se réveille à la demande, donc un agent toujours disponible peut coûter très peu entre deux conversations. La suggestion du projet lui-même, c’est un VPS à 5 $, et il le pense vraiment.

Automatisation et délégation

• Du cron en langage courant — “chaque jour de semaine à 7 h, résume ma boîte de réception et poste-le sur Telegram” — avec livraison vers n’importe quelle plateforme connectée.
• Des sous-agents via l’outil delegate_task : contexte isolé, jeux d’outils restreints, leurs propres terminaux, et jusqu’à dix en même temps par défaut.
• execute_code permet à l’agent d’écrire un script Python qui appelle les propres outils de Hermes par RPC, réduisant une tâche en plusieurs étapes à un seul tour — l’équivalent Hermes de Code Mode.
• Tableaux Kanban, objectifs et mélange d’agents pour un travail plus long et en plusieurs étapes.
• Génération de trajectoires par lots, un clin d’œil à ses racines de recherche : tu peux faire tourner l’agent sur des milliers de prompts pour produire des données d’entraînement.

Il sait coder — vraiment

Ne confonds pas “agent personnel” et “sait pas coder”. Hermes fait tourner de vrais serveurs de langage et renvoie leurs diagnostics après chaque édition, prend un instantané de ton répertoire de travail avant les changements (avec /rollback), prend en charge les worktrees git, et charge le contexte du projet depuis AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules et son propre .hermes.md. Il livre aussi des skills intégrés pour déléguer le travail de code à OpenCode, Claude Code ou Codex — on en reparle dans la partie 8.

v0.22.0, “The Threshold Release”

La plus grosse version de Hermes à ce jour est arrivée le 13 octobre (GitHub l’indique comme publiée le 14). Les changements principaux :

• Un premier lancement qui se configure tout seul — une installation desktop neuve ouvre un chat de configuration guidé qui tourne sur un modèle d’essai gratuit, donc tu n’as pas besoin de clé API pour commencer.
• Des connecteurs qui permettent à Hermes d’agir dans des applis hébergées comme Linear et Notion, avec plusieurs comptes nommés par appli.
• Des modèles locaux en un clic via llama.cpp, avec des recommandations basées sur ton matériel.
• Des canaux de version stables — les versions SemVer testées sont désormais la valeur par défaut pour les installations depuis les sources, avec une bascule optionnelle vers la branche main.
• Des paquets desktop signés, une fiche Microsoft Store, et un hermes pm gestionnaire de paquets pour les outils épinglés et les environnements Python.
• Un catalogue de 600 plugins vérifiés, chacun épinglé à un commit vérifié.
• Les tout derniers modèles — Claude 5.5, GPT-6 et Gemini 4 Argon — avec le raisonnement antérieur rejoué par défaut.
• Des connexions via gestionnaire de mots de passe pour l’agent navigateur via 1Password, Bitwarden ou le coffre de Hermes, sans exposer le mot de passe au modèle.
• Bot Screen — regarde le bureau d’un bot et prends la main pour les connexions, les demandes à deux facteurs ou les CAPTCHAs.
• Pilotage des sous-agents en direct — vois les sous-agents en cours, leurs tâches et leurs transcriptions, et pilote-les ou arrête-les.
• Une base de code plus légère — les notes de version indiquent que la source a diminué d’environ un tiers sans changement de comportement.

L’échelle est difficile à surestimer : depuis la v0.21.0, environ 24 200 commits, 6 080 pull requests fusionnées et 7 180 issues fermées, venant d’environ 2 520 contributeurs. Deux versions correctives ont suivi en deux jours — v0.22.1 avec des corrections Windows Store et v0.22.2 avec des corrections de fiabilité de la passerelle.

La position de sécurité honnête de Hermes

Ce que je respecte le plus chez Hermes, c’est que sa politique de sécurité ne fait pas semblant. Elle décrit Hermes comme un agent personnel mono-locataire et le dit clairement : “La seule frontière de sécurité face à un LLM adversaire, c’est le système d’exploitation.” Les garde-fous dans le processus — approbation des commandes, règles de refus par motif, appairage des DM pour les plateformes de chat — sont des couches utiles, mais ce ne sont pas des murs.

La conséquence pratique est simple. Si Hermes doit lire ton e-mail, naviguer sur le web ou accepter des messages d’une appli de chat, mets son terminal sur un backend isolé (Docker, une machine distante en SSH ou un bac à sable cloud) plutôt que sur ta machine principale, et ne lui donne que les identifiants dont il a besoin.

Là où Hermes est plus faible

• Un seul niveau de confiance par canal. La politique de sécurité de Hermes dit elle-même que tous ceux que tu autorises sur un adaptateur de canal sont également dignes de confiance, et suggère des instances séparées si tu as besoin de séparation. C’est très bien pour une personne ; ce n’est pas un modèle de permissions d’équipe.
• Une mémoire sans filiation. Les mainteneurs d’OpenClaw font remarquer, dans leur propre comparaison, que les entrées de mémoire intégrées de Hermes n’enregistrent pas de quelle session elles viennent, donc “oublie ça” a des contours plus flous. Tiens compte de la source, mais l’observation sur la conception est juste.
• Beaucoup de pièces mobiles. Python, Node, un gestionnaire de paquets embarqué et un train de versions rapide — le README documente même des faux positifs d’antivirus sous Windows.
• La meilleure expérience te pousse vers un abonnement. Tu n’as jamais besoin de Nous Portal, mais c’est clairement le chemin le plus fluide.

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Partie 5 — OpenClaw : du mème homard à la fondation

Aucun agent open source n’a connu une année plus étrange, plus rapide ou plus publique qu’OpenClaw.

Une histoire très courte

D’après la page de légendes du projet lui-même, il a commencé sa vie comme Warelay, une passerelle WhatsApp. Il est devenu Clawd, qui vit dans Clawdbot, en novembre 2025. En janvier 2026, après un courriel courtois d’Anthropic au sujet de la marque, il a “mué” en Moltbot le 27 janvier — et trois jours plus tard, le 30 janvier, en OpenClaw. Le renommage lui-même fut un chaos : des bots automatisés ont raflé un identifiant social en quelques secondes, et le créateur, Peter Steinberger, a renommé par accident son propre compte GitHub dans la panique.

Puis ça a explosé. En février, Steinberger a annoncé qu’il rejoignait OpenAI, le projet passant à une fondation indépendante. Cette fondation a été annoncée en Juillet: une 501(c)(3) indépendante présidée par le fondateur de Path, Dave Morin, avec une première équipe à plein temps de dix personnes menée côté ingénierie par l’architecte en chef Vincent Koc. Ses mainteneurs principaux incluent des ingénieurs de NVIDIA et Microsoft (quatre chacun), d’OpenAI et Tencent (trois chacun), et d’autres d’Atlassian, Xiaomi, Red Hat et Hugging Face. Microsoft a lancé Scout, un agent personnel toujours actif construit sur OpenClaw, en juin. L’objectif déclaré de Morin est qu’OpenClaw soit la “Suisse de l’IA” — un terrain neutre pour chaque modèle et chaque labo.

Le README est prudent sur l’argent : la fondation est financée par des donateurs dont Amazon, OpenAI, Red Hat et l’université du Michigan, avec un soutien d’infrastructure de GitHub, NVIDIA, Vercel et d’autres, et selon ses propres mots, “OpenAI est un donateur, pas un propriétaire.” Il n’y a pas d’offre payante, pas de service hébergé et pas de token.

L’échelle

Avec environ 392 000 étoiles et 82 500 forks, OpenClaw est le plus gros des trois avec une large marge — The New Stack rapportait en juillet qu’il se classait sixième parmi les projets les plus étoilés de GitHub de tous les temps, devant Linux et React. Morin a affirmé environ 4,5 millions de nouvelles instances auto-hébergées par semaine ; je n’ai pas pu vérifier ce chiffre moi-même, mais les chiffres GitHub seuls suffisent à faire passer le message.

Afficher l'image Les étoiles mesurent l’attention, pas la qualité ni l’usage. Le public d’OpenCode est plus étroit par conception — il ne fait que du code — ce qui rend ses chiffres plus impressionnants, pas moins.

Comment OpenClaw s’assemble

• La Gateway est le plan de contrôle local : sessions, outils, événements, identifiants et connexions de canaux y vivent tous.
• L’interface de contrôle (dans ton navigateur), le CLI et une TUI se connectent à la Gateway.
• Des canaux amènent l’assistant dans les applis de chat. Telegram, WebChat, A2A et Reef font partie de l’installation de base ; Discord, iMessage, Signal, Slack, Microsoft Teams, WhatsApp, Matrix, Google Chat, LINE et plus d’une douzaine d’autres s’installent comme plugins officiels.
• Des applis compagnon et des nœuds ajoutent une appli de barre des menus macOS, un Windows Hub, et des nœuds iOS et Android avec appairage, voix, caméra, enregistrement d’écran et localisation.
• Routage multi-agents donne à des agents distincts des sessions isolées par espace de travail ou par expéditeur, et une Gateway partagée permet à plusieurs personnes de travailler dans la même session avec leur historique et leur crédit attachés.

Si tu débutes, mon guide OpenClaw pour Discord, Telegram et les modèles gratuits détaille la configuration des canaux, et 10 façons concrètes d’utiliser OpenClaw a des idées sur ce que tu peux en faire une fois qu’il tourne.

L’argument de l’architecture

La doc d’OpenClaw défend explicitement l’idée que la bonne conception, pour un agent auquel tu confies des identifiants, c’est un Gateway de confiance avec une exécution non fiable et déplaçable: le travail peut être déporté vers un bac à sable, un nœud d’appareil ou un worker cloud jetable qui ne détient jamais les identifiants permanents de la Gateway, et la politique d’outils est appliquée dans le code plutôt que demandée dans un prompt système. Les secrets peuvent être référencés par handle, pour que le modèle ne voie jamais la valeur brute, l’état est versionné par schéma, et les versions sont signées par la fondation.

Deux mises au point honnêtes, toutes deux venant du projet lui-même : le sandboxing est désactivé par défaut, et le code des plugins tourne dans le même processus, sans isolation. L’isolation solide, c’est quelque chose que tu configures, pas quelque chose que tu obtiens en installant.

Les harnais des éditeurs en plugins

L’idée la plus maligne d’OpenClaw, c’est qu’il ne tient pas à être la seule boucle d’agent. Il traite les harnais des autres éditeurs comme des runtimes à part entière : un plugin Codex pilote la propre boucle app-server de Codex d’OpenAI, un plugin Copilot fait tourner le SDK GitHub Copilot, et un plugin Anthropic pilote l’exécutable Claude Code installé. Via l’Agent Client Protocol, il peut aussi exécuter des harnais de code externes — dont OpenCode — dans des sessions liées à un chat. C’est un client et un serveur MCP, il parle le protocole A2A 1.0 de la Linux Foundation aux autres agents, et il peut exposer une API compatible OpenAI.

Skills, ClawHub et apprentissage

ClawHub est le registre d’OpenClaw pour les skills et les plugins, avec publication, modération et verdicts de confiance par version, tirés de VirusTotal, du ClawScan du projet et de l’analyse statique. La doc reconnaît franchement qu’un scan en attente ou périmé peut encore autoriser l’installation avec un avertissement, donc openclaw skills verify vaut la peine d’être lancé avant de faire confiance à quoi que ce soit de nouveau.

Et OpenClaw apprend, lui aussi, désormais. Skill Workshop permet à un agent d’enregistrer une procédure après un travail difficile en plusieurs étapes, de corriger un skill appris qui l’a induit en erreur, et d’archiver les skills que personne n’a utilisés depuis 30 jours — chaque changement étant versionné et annulable. La vieille formule “OpenClaw n’apprend pas, c’est Hermes qui apprend” est périmée.

Les versions d’octobre

• 2026.10.1 (10 octobre) a ajouté la prise en charge de Claude Haiku 5.5, conservé l’état de Code Mode d’une cellule à l’autre et après redémarrage, ajouté la navigation Workboard, permis aux MCP Apps d’appeler leurs outils en gardant leurs vues ouvertes, étendu les workers cloud aux dépôts d’entreprise, et introduit des générations d’installation scellées et immuables, avec récupération.
• 2026.10.4 (15 octobre) est une version de fiabilité — corrections pour le travail interrompu par une mise en veille ou un changement d’heure, les chats bloqués après une mise à jour, et divers problèmes de messagerie et de connexion — construite à partir de 55 pull requests de 49 contributeurs.
• A 2026.10.10 bêta est déjà en test.

L’historique de sécurité que tu dois connaître

L’ascension d’OpenClaw s’est accompagnée d’une série d’incidents de sécurité, et toute comparaison honnête doit les inclure :

• CVE-2026-25253 (CVSS 8.8) — une prise de contrôle de compte en un clic menant à l’exécution de code à distance, causée par une configuration par défaut et corrigée en janvier.
• CVE-2026-32922 (CVSS 9.9) — corrigée dans la version 2026.3.11.
• La fuite Moltbook — une mauvaise configuration du backend de Moltbook, un réseau social d’agents construit sur OpenClaw, a exposé environ 1,5 million de clés API et des messages privés d’agents.
• Des skills malveillants — en février, le projet OpenSourceMalware avait identifié 386 skills porteurs de malwares parmi un peu plus de 3 000 connus.

À son crédit, le projet a réagi structurellement : les canaux DM appairent les expéditeurs inconnus par défaut, la doc inclut un guide de sécurité et un runbook d’exposition, ClawHub scanne chaque version, et la fondation publie ses avis de sécurité au grand jour. Mais la leçon tient : OpenClaw est puissant car il se connecte à tout, et c’est exactement ce qui rend une installation négligente dangereuse.

Là où OpenClaw est plus faible

• Plus lourd à faire tourner. Un workspace pnpm, Node 24.16+ ou 26.1+, un démon Gateway, des plugins de canaux et un doctor pour les migrations de config — c'est de l'infrastructure, et ça se sent.
• Les outils tournent sur l’hôte par défaut. Lis le guide du sandboxing avant de connecter d’autres personnes.
• Politique de configuration stricte. Le projet n’entretient délibérément aucun alias durable pour les clés de configuration renommées ; openclaw doctor --fix migre ta configuration, mais c’est à toi de le lancer.
• La surface d’attaque, c’est le produit. Plus de vingt canaux et un registre public de skills sont à la fois une fonctionnalité et un risque.

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Partie 6 — Duel : 12 différences qui comptent vraiment

Voici la comparaison en un seul tableau, puis ce que chaque ligne veut dire en pratique.

#	Différence	OpenCode v2	Hermes Agent	OpenClaw
1	Métier principal	Écrire, refactoriser et relire du code	Être ton agent personnel de longue durée	Faire tourner des assistants sur plusieurs canaux, personnes et appareils
2	Où tu le rencontres	Terminal, desktop, appli web, IDE ; pilotage depuis un téléphone appairé	Terminal, desktop, plus de 20 applis de chat, voix	Plus de 20 applis de chat d’abord ; interface de contrôle dans le navigateur ; applis natives et nœuds téléphone
3	Comportement en continu	Service en arrière-plan ; tu planifies opencode run toi-même	Cron intégré avec livraison vers n’importe quelle appli de chat	Démon Gateway avec tâches cron et déclencheurs mail
4	Mémoire à long terme	Rien sur toi — instructions de projet et skills	Fichiers de mémoire sélectionnés, recherche dans les sessions, modélisation utilisateur	Un seul emplacement de mémoire enfichable, avec provenance enregistrée
5	Apprentissage	Tu lui apprends (skills, AGENTS.md) ; il peut écrire des plugins pour lui-même à la demande	Écrit et améliore ses propres skills	Skill Workshop apprend, corrige et archive les procédures
6	Travail en parallèle	Sous-agents en arrière-plan, shell en arrière-plan, worktrees intégrés	Jusqu’à 10 sous-agents simultanés, Kanban, chats de groupe entre bots	Routage multi-agents, sous-agents, workers cloud
7	Enchaîner les outils par script	Code Mode (JavaScript, activé par défaut pour MCP)	execute_code (Python via RPC)	Code Mode (JavaScript via Node ou QuickJS)
8	Sécurité par défaut	Règles ordonnées autoriser/demander/refuser, politiques de refus strict, instantanés à chaque étape	Approbation des commandes, appairage des messages privés ; isole le backend	Appairage des messages privés ; politique dans le code ; bac à sable à activer
9	Aides au codage	Instantanés et /undo, diffs ancrés, fichiers modifiés par tour ; pas encore de LSP	De vrais serveurs de langage, des points de contrôle et /rollback, des worktrees	Délègue à Codex, Claude Code, OpenCode et à d’autres harnais
10	Modèles	Plus de 75 fournisseurs via models.dev, modèles locaux découverts tout seuls, Zen/Go, connexion ChatGPT et Copilot	Plus de 300 modèles via Nous Portal, OpenRouter, OpenCode Zen/Go, Copilot, llama.cpp en local	La plupart des grands fournisseurs, OAuth d’abonnement, endpoints auto-hébergés, une liste de recommandations tenue à la main
11	Qui paie l’équipe	Anomaly, via des services de modèles en option et l’offre entreprise	Nous Research, financé par du capital-risque, via Portal et Cloud	Une fondation financée par des dons ; rien à acheter
12	Rythme des versions	33 versions v2 en cinq semaines ; v1 encore corrigée	Grosses versions nommées, plus des canaris quotidiens ; canaux stables SemVer depuis la v0.22	Plusieurs versions par semaine ; quatre canaux de version ; bêtas publiques

Afficher l'image Mêmes briques, centres différents : OpenCode centre la session, Hermes centre la mémoire de l’agent, OpenClaw centre la Gateway.

1. Le métier décide de presque tout

Si ta phrase commence par “dans ce dépôt…”, tu veux OpenCode. Si elle commence par “rappelle-moi…”, “surveille…” ou “chaque matin…”, tu veux Hermes ou OpenClaw. Si elle commence par “notre équipe…”, penche pour OpenClaw. La plupart des autres lignes en découlent.

2. Où tu le rencontres

OpenCode vit là où vit le code : le terminal, l’appli desktop, le navigateur et ton éditeur. Depuis la 2.0.29, tu peux appairer un téléphone avec un QR code et piloter une session à distance, mais ça reste un cockpit de code, pas un contact de messagerie. Hermes et OpenClaw sont l’inverse — ils sont faits pour qu’on leur écrive. Hermes ajoute la voix et un mot d’activation ; OpenClaw ajoute des nœuds d’appareils qui peuvent utiliser la caméra, l’écran et la position d’un téléphone.

3. Le comportement en continu

Les trois peuvent tourner en arrière-plan. Deux seulement prennent l’initiative. Hermes a un cron en langage naturel qui livre ses résultats vers n’importe quelle appli de chat connectée ; OpenClaw a des tâches planifiées et des déclencheurs mail câblés dans sa Gateway. OpenCode attend qu’on lui demande — même si son nouveau paquet client sait découvrir le service en cours, ce qui rend trivial un opencode run lancé depuis ta propre tâche cron.

4. La mémoire

C’est la divergence philosophique la plus nette. OpenCode se souvient de ton projet: AGENTS.md, des skills, de l’historique des sessions. Il ne construit pas de modèle de toi, et pour un outil de code c’est sans doute une qualité. Hermes se souvient de toi toi, délibérément et dans des fichiers bornés que tu peux lire. OpenClaw fait de la mémoire un emplacement de plugin — un seul plugin de mémoire est actif à la fois — et garde la trace de l’origine de chaque souvenir, donc le supprimer veut dire quelque chose.

5. L’apprentissage

Hermes a fait de la boucle de skills qu’il écrit lui-même sa signature ; le Skill Workshop d’OpenClaw fait désormais à peu près la même chose, avec versionnement et annulation. OpenCode n’apprend pas tout seul — mais en 2.0, tu peux lui demander d’écrire un plugin ou un skill pour lui-même et de l’utiliser aussitôt, ce qui est une forme d’apprentissage plus explicite et plus facile à relire. Pour du code, je préfère l’explicite.

6. Le travail en parallèle

OpenCode 2.0 a comblé l’essentiel de l’écart ici : sous-agents en arrière-plan, commandes shell en arrière-plan et worktrees intégrés donnent de vrais flux parallèles dans une seule fenêtre. Hermes fait tourner jusqu’à dix sous-agents à la fois par défaut et ajoute des tableaux Kanban et des chats de groupe entre bots. OpenClaw route le travail entre plusieurs agents et peut pousser l’exécution vers des workers cloud.

7. Enchaîner les outils par script

Les trois laissent désormais le modèle écrire un petit programme au lieu de faire un appel d’outil par aller-retour. OpenCode et OpenClaw utilisent JavaScript ; Hermes utilise Python. La particularité d’OpenCode, c’est que Code Mode est activé par défaut pour chaque serveur MCP, ce qui compte d’autant plus que tu connectes d’outils.

8. La sécurité par défaut

Le système de permissions d’OpenCode est le plus lisible: tu peux lire la liste des règles et savoir ce qui va se passer. Hermes est le plus honnête: il te dit que le système d’exploitation est le seul vrai rempart et recommande des backends isolés. OpenClaw a le modèle le plus structurel — un Gateway qui applique la politique dans le code — mais qui te laisse activer le sandboxing. La partie 11 va plus loin.

9. Les aides au codage

Les instantanés à chaque étape, les diffs ancrés et la chronologie des fichiers modifiés d’OpenCode forment la meilleure boucle de relecture des trois. Hermes gagne sur les diagnostics de serveur de langage, qui manquent pour l’instant à OpenCode v2. L’approche d’OpenClaw est encore autre : plutôt que de rivaliser comme agent de code, il héberge les agents de code — Codex, Claude Code, Copilot et OpenCode entre autres.

10. Les modèles

Les trois sont vraiment agnostiques côté modèle. Le catalogue de fournisseurs d’OpenCode est models.dev — la base ouverte alimentée par la communauté, lancée par l’équipe OpenCode — donc les nouveaux modèles y apparaissent souvent en premier. Le chemin le plus fluide pour Hermes, c’est Nous Portal ; OpenClaw tient une liste “modèles recommandés” tenue à la main, que ses sélecteurs de modèles affichent en premier. La partie 9 parle des modèles eux-mêmes.

11. Qui paie l’équipe

Ça compte plus qu’il n’y paraît. OpenCode est financé par la vente d’accès aux modèles en option et de fonctions entreprise autour d’un agent gratuit. Hermes est le produit d’un labo financé par du capital-risque qui vend des abonnements et de l’hébergement. OpenClaw est porté par une fondation qui ne vend rien. Aucune de ces situations n’est automatiquement meilleure — mais chacune crée des incitations différentes, et ça vaut le coup de savoir sur laquelle tu t’appuies.

12. Le rythme des versions

Les trois vont vite. OpenCode publie de petites versions correctives fréquentes. Hermes fait désormais de grosses versions nommées sur un canal stable SemVer, avec des builds canari quotidiens pour les plus courageux. OpenClaw publie plusieurs versions par semaine sur quatre canaux, avec des bêtas publiques entre les deux. Épingle les versions sur tout ce qui compte.

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Partie 7 — Pourquoi c’est avec OpenCode v2 que je coderais

Je construis des logiciels avec des agents IA plutôt qu’à la main, et c’est dans OpenCode que ce travail se fait — c’est l’outil avec lequel j’ai construit ma propre application, Stash. Hermes et OpenClaw savent tous les deux écrire du code. Voici pourquoi, pour le code, je prends encore OpenCode v2.

1. Les spécialistes gagnent sur le travail de spécialiste. La boucle de code, c’est planifier, modifier, tester, lire le diff, annuler si besoin, recommencer. OpenCode v2 a poli chaque étape de cette boucle : un agent de planification qui ne peut pas modifier de fichiers, des règles de permission ordonnées, des instantanés avant et après chaque étape du modèle, un visualiseur de diff ancré, une vue des fichiers modifiés par tour et une annulation en une commande. Un agent généraliste peut faire le même travail. Il ne le rend pas aussi vérifiable.

2. Le filet de sécurité est pensé pour la façon dont les gens utilisent vraiment les agents aujourd’hui. La plupart des gens qui pilotent des agents de code en 2026 ne lisent pas chaque ligne au moment où elle s’écrit. Les instantanés à chaque étape, les worktrees et une règle “deny git push” sont ce qui rend cette façon de travailler tenable. OpenCode les traite comme des fonctions de base plutôt que comme des options.

3. Code Mode et le travail en arrière-plan attaquent le vrai goulot d’étranglement. L’attente. Chaque aller-retour évité et chaque tâche que tu peux pousser en arrière-plan avec Ctrl+B c’est du temps récupéré. Sur une config MCP chargée, Code Mode devrait aussi vouloir dire nettement moins de tokens — j’aimerais voir des mesures indépendantes, mais la conception est solide.

4. C’est un runtime, pas seulement une appli. L’API réécrite, le paquet client et le SDK intégrable permettent à OpenCode de s’installer dans tes propres outils : jobs CI, tableaux de bord, cockpits d’agents parallèles comme Orca, jusqu’à un Cloudflare Durable Object. Et comme OpenCode peut appeler sa propre API, l’agent peut organiser son propre travail — créer un worktree, y déplacer une session, interrompre quelque chose de bloqué.

5. La liberté de choisir son modèle, sans la corvée. OpenCode lit son catalogue de fournisseurs depuis models.dev, découvre Ollama, LM Studio et vLLM automatiquement, se connecte aux comptes ChatGPT et GitHub Copilot, et propose son propre plan Go — 10 $ par mois pour une gamme de 29 modèles — quand tu veux juste quelque chose qui marche. Changer de modèle est un choix de menu, ce qui, dans une année où le “meilleur modèle” change tous les mois, est une forme d’assurance.

6. Il s’entend bien avec les deux autres. Hermes livre un skill intégré pour déléguer du travail à OpenCode, et OpenClaw peut faire tourner OpenCode comme harnais externe. Les deux peuvent utiliser OpenCode Zen et Go comme fournisseurs de modèles. Choisir OpenCode pour le code ne te ferme ni l’un ni l’autre.

7. L’élan est bien réel. Environ 212 000 étoiles, plus de 28 000 forks, près de 950 contributeurs, et une page d’accueil qui revendique plus de 16 millions de développeurs par mois. Kilo, l’agent de code open source racheté par Anaconda en juillet, avait reconstruit sa CLI et son extension VS Code sur OpenCode.

Les contre-arguments légitimes

• Pas encore de diagnostics LSP dans la v2. Hermes en a. Fais plutôt tourner ton vérificateur de types par l’agent.
• Il ne construit pas de modèle de toi. Si tu veux un agent qui se souvienne de tes préférences dans tous les domaines de ta vie, c’est le rôle de Hermes.
• Il ne vit pas dans tes chats. Si tu veux lancer une tâche depuis WhatsApp dans le train, prends Hermes ou OpenClaw comme réception — ce qui est exactement le sujet de la partie 8.
• Si tu n’utilises Claude que via un abonnement Pro ou Max, Claude Code reste le chemin le plus fluide. Anthropic réserve ces abonnements à son propre outil depuis janvier ; OpenCode peut utiliser Claude via une clé API payante à la place.

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Partie 8 — Mieux ensemble : la réception et l’atelier

La façon la plus utile de penser ces trois outils n’est pas en rivaux mais en rôles. Mets une réception là où tu es déjà — dans tes applis de chat — et laisse-la confier les tâches de code à un atelier qui excelle en code.

Afficher l'image La réception te parle ; l’atelier parle à ton code. Aucune des deux n’a besoin d’être bonne dans le métier de l’autre.

Schéma A — Hermes en réception, OpenCode en atelier

Hermes livre un skill intégré, installé par défaut, pour utiliser OpenCode comme un travailleur de code autonome piloté par les outils terminal et processus de Hermes. Ce skill est écrit pour le travail de fonctionnalité, les refactorisations et la relecture de pull requests, les sessions longues avec points d’avancement, et les tâches parallèles dans des worktrees isolés.

En pratique, ça veut dire que tu peux écrire à Hermes depuis Telegram quelque chose comme “Utilise OpenCode dans ~/code/shop pour ajouter de la pagination à l’API des commandes, lance les tests, et envoie-moi un résumé du diff” — et Hermes pilotera OpenCode sur la machine où il tourne.

Deux remarques pratiques :

• Les prérequis du skill listent encore la commande d’installation de la v1 (npm i -g opencode-ai@latest). Si tu es passé à OpenCode 2.0, installe-le avec l’installeur v2 et vérifie quel binaire Hermes voit vraiment avec which -a opencode — le skill lui-même prévient que les shells peuvent résoudre des binaires OpenCode différents.
• Donne à Hermes le même accès aux modèles. Hermes a des fournisseurs intégrés opencode-zen et opencode-go , donc un seul abonnement OpenCode Go peut servir les deux outils.

Schéma B — OpenClaw en réception, OpenCode via ACP

OpenClaw peut exécuter des harnais de code externes via l’Agent Client Protocol, et sa liste de harnais inclut l’alias opencode . Une fois le backend ACP configuré — la page “ACP agents — setup” d’OpenClaw couvre ça — tu peux lier une conversation à une session OpenCode qui travaille dans un dépôt précis :

texte

/acp spawn opencode --bind here --cwd /workspace/shop

À partir de là, ce fil de discussion est la session OpenCode : les messages vont à OpenCode, les réponses reviennent dans le canal, et le runtime ACP possède la session et son annulation. OpenCode doit être installé et authentifié sur l’hôte de la Gateway. Pour une équipe, c’est le schéma gagnant — un canal Slack ou Teams où quiconque y est autorisé peut demander une correction, pendant que les règles de permission d’OpenCode décident toujours de ce que l’agent a le droit de faire.

Schéma C — Une seule facture de modèles pour les trois

Les trois outils acceptent les mêmes types d’accès aux modèles, donc tu peux centraliser :

• OpenCode Zen ou Go fonctionnent nativement dans OpenCode et comme fournisseurs dans Hermes et OpenClaw.
• Un routeur comme OpenRouter donne aux trois une seule clé et une seule facture ; un sélecteur local comme CC Switch, si tu en utilises déjà un, garde les réglages de fournisseurs au même endroit.
• Ollama local sert les trois pour tout ce qui est privé, à coût marginal nul.

Cinq règles pour une installation à deux agents

1. La réception propose ; c’est toi qui fusionnes. Refuser git push dans les règles de permission d’OpenCode, et relis les pull requests toi-même.
2. Fais tourner l’atelier dans un endroit jetable — une machine de dev, un VPS ou un conteneur — pas sur la machine qui contient tes données personnelles.
3. Des identifiants séparés. L’agent qui te parle dans le chat ne devrait pas détenir tes clés de production, et l’agent de code ne devrait pas détenir ton e-mail.
4. Appaire, n’expose pas. Utilise l’appairage des DM sur la réception, l’appairage d’OpenCode sur l’atelier, et SSH ou un réseau privé entre les machines.
5. Garde la transcription. Demande un résumé du diff dans le chat à chaque fois, pour qu’il reste une trace lisible par un humain de ce qui a changé.

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Partie 9 — La nouvelle vague de modèles, selon models.dev

Un agent ne vaut que ce que vaut le modèle derrière, et les quatre-vingt-dix derniers jours ont été extraordinaires, même pour 2026. (Pour la vue d’ensemble de l’année, lis mon récapitulatif State of AI 2026.)

Le meilleur endroit où suivre ce brassage, c’est models.dev — une base open source alimentée par la communauté, qui recense les spécifications, les prix et les capacités des modèles, lancée par l’équipe OpenCode et utilisée dans OpenCode lui-même. C’est aussi pourquoi les nouveaux modèles apparaissent si vite dans le sélecteur d’OpenCode : le catalogue est models.dev. N’importe qui peut récupérer l’ensemble en JSON :

bash

curl https://models.dev/api.json

J’ai récupéré la base complète le 17 octobre. Elle couvre actuellement 232 fournisseurs et 8 986 fiches de modèles. Si on filtre sur les modèles texte à appel d’outils listés par leurs propres créateurs et sortis entre le 15 juillet et le 16 octobre, et qu’on compte chaque modèle une fois, on obtient 40 nouveaux modèles en trois mois. Trente-quatre d’entre eux ont une fenêtre de contexte d’un million de tokens ou plus. Treize ont des poids ouverts.

Les prix ci-dessous sont les prix catalogue enregistrés sur models.dev, en dollars US par million de tokens (entrée / sortie), hors TVA. Les modèles à poids ouverts sont vendus par de nombreux hébergeurs à des prix différents ; quand le créateur ne le vend pas directement, je nomme l’hébergeur. Tout ça change chaque semaine — vérifie avant de bâtir un budget dessus.

Les modèles de pointe, à poids fermés

Modèle	Créateur	Sortie (2026)	Contexte	Prix (entrée / sortie)	Pourquoi est-ce important ?
Gemini 4 Argon	Google	13 oct.	1 million	$2 / $10	Le nouveau vaisseau amiral de Google pour le code, les maths et les agents sur longue durée ; lancé dans l’appli Gemini et l’interface de code Antigravity
Muse Wonder	Méta	12 oct.	1 million	$4 / $20	Le modèle de raisonnement multimodal de pointe de Meta, pour les agents personnels, le code sur longue durée et l’usage de l’ordinateur
Claude Haiku 5.5	Anthropique	7 oct.	1 million	$0.10 / $0.50	Un Claude rapide et bon marché — idéal pour les tours d’agent bavards et toujours actifs
Mistral Large 4	Mistral	6 oct.	1 million	$0.68 / $2.09	Décrit sur models.dev comme un MoE multimodal de 1 000 milliards de paramètres
GPT-6.1 Sol	OpenAI	29 sept.	1,05 M	$2 / $10	Des performances proches d’Astra pour le code et l’usage de l’ordinateur, à un prix bien plus bas
Claude Sonnet 5.5	Anthropique	28 sept.	1 million	$2 / $10	Le Claude du quotidien pour le code et les agents
Claude Opus 5.5	Anthropique	22 sept.	1 million	$4 / $20	Le code agentique et le travail de connaissance sur longue durée
GPT-6 Sol / GPT-6 Luna	OpenAI	22 sept.	1,05 M	2 $ / 10 $ · 0,10 $ / 0,50 $	Sol pour le travail complexe ; Luna pour les tâches ciblées à fort volume
Grok 4.7	xAI	21 sept.	500 k	$2 / $6	Le modèle de pointe de xAI pour les agents de longue durée
GPT-6 Astra	OpenAI	4 sept.	1,05 M	$10 / $50	Le modèle le plus capable d’OpenAI
Gemini 3.8 Flash	Google	2 sept.	1 million	$0.75 / $3.75	Le modèle Flash le plus puissant de Google, visant le travail logiciel sur longue durée
Claude Fable 5.1	Anthropique	1 sept.	1 million	$10 / $50	Le haut de gamme d’Anthropic pour le raisonnement exigeant et le travail sur longue durée

La vague des poids ouverts

Modèle	Créateur	Sortie (2026)	Taille	Contexte	Prix (entrée / sortie)	Pourquoi est-ce important ?
Muse Spark Open	Méta	15 oct.	816 Md au total, 42 Md actifs	1 million	1,25 $ / 4,25 $ (Ollama Cloud)	La version à poids ouverts de Muse Spark promise par Mark Zuckerberg en septembre ; déjà chez une douzaine d’hébergeurs
Nemotron 3.5 Super VL	NVIDIA	15 oct.	120 Md au total, 12 Md actifs	1 million	Gratuit au catalogue de NVIDIA	Raisonnement vision-langage pour les agents, poids ouverts
Beam 1.0	Reflection AI	5 oct.	501 Md au total, 23 Md actifs	1 million	1 $ / 3 $ (OpenRouter)	Un nouveau MoE ouvert conçu pour le code et les agents ; gratuit pour une durée limitée dans OpenCode Go et Zen
MiMo-V2.6-Pro / Flash	Xiaomi	22 sept.	—	1 million	$0.435 / $0.87 · $0.14 / $0.28	Des agents de codage multimodaux à prix cassés
DeepSeek V4.1 Flash	DeepSeek	10 sept.	—	1 million	$0.15 / $0.60	Une bête de somme bon marché et efficace, avec une limite de sortie de 393K
Hy4 preview	Tencent	28 août	—	1 million	$0.834 / $2.501	Le modèle d’agent nouvelle génération de Tencent
GLM-5.3-Flash	Z.ai	26 août	—	1 million	$0.15 / $0.50	Nativement multimodal et ouvert — un excellent modèle de construction au quotidien
GLM-5.3	Z.ai	14 août	—	1 million	$1.40 / $4.40	L’atout phare de Z.ai pour le codage longue durée
Qwen3.8 27B	Alibaba	14 août	27B dense	—	Lance-le en local	Le polyvalent local pour les machines de 32 Go et plus
DeepSeek V4 Pro	DeepSeek	12 août	—	1 million	$0.66 / $1.98	Le DeepSeek plus gros, toujours bon marché
Kimi K3	Moonshot AI	16 juil.	—	1 million	$3 / $15	Multimodal, avec une réflexion à effort maximal activable

“—” signifie que models.dev n’enregistre pas ce détail. Lis la licence de chaque modèle avant d’en faire un usage commercial — “poids ouverts” n’est pas toujours synonyme de “fais ce que tu veux”.

Afficher l'image Les prix de sortie s’étalent sur environ 180× — de 0,28 $ à 50 $ par million de tokens. Note l’axe logarithmique : le bas de l’échelle est bien moins cher qu’il n’y paraît.

Cinq choses que disent les données

1. Un million de tokens, c’est désormais la norme. Trente-quatre des quarante nouveaux modèles offrent une fenêtre de contexte d’au moins un million de tokens. Le contexte long a cessé d’être un différenciateur — ce qui compte désormais, c’est la façon dont un modèle l’utilise , ce qui est exactement le rôle de la compaction des checkpoints dans OpenCode et de la recherche de sessions dans Hermes.
2. Le segment bon marché est devenu vraiment bon. Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Luna coûtent tous deux $0.10 en entrée et $0.50 en sortie. DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3-Flash et MiMo-V2.6-Flash sont dans la même gamme. Pour un agent toujours allumé qui répond à des dizaines de messages de chat par jour, cela change complètement l’économie (partie 10).
3. Les poids ouverts bousculent la frontière. Muse Spark Open, Beam 1.0, Kimi K3 et GLM-5.3 sont tous des modèles à poids ouverts, à million de tokens, ajustés pour les agents. Il y a un an, “ouvert” voulait dire “une génération de retard”. Cela veut de plus en plus dire “quelques mois de retard, pour une fraction du prix”.
4. L’écart de prix est énorme. Les tokens de sortie coûtent $0.28 par million en bas de l’échelle et $50 en haut. Utiliser un modèle phare à chaque tour est l’habitude la plus coûteuse de l’IA agentique.
5. Les promotions gratuites sont partout. Les catalogues Zen et Go d’OpenCode incluent actuellement des versions gratuites limitées dans le temps de Beam, LongCat 2.5 Preview, Nemotron 3.5 Super VL, MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4.1 Flash et GLM-5.3-Flash. Parfait pour expérimenter — vérifie les conditions avant d’envoyer quoi que ce soit de sensible.

Vers quoi les mainteneurs de chaque projet t’orientent

• OpenClaw tient une liste ordonnée, sélectionnée à la main, de modèles recommandés que ses sélecteurs affichent en premier. Au 16 octobre, le haut de cette liste donne : Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Claude Sonnet 5.5, Claude Sonnet 5, Grok 4.7, DeepSeek V4.1 Flash et DeepSeek V4 Flash — avec Muse Spark 1.3, Hy4, MiMo-V2.6-Pro, Qwen3.8 Max, GLM-5.3 et Kimi K3 plus bas.
• OpenCode Go ($10 par mois, ou $40 pour Go Plus avec des limites plus élevées) propose actuellement Kimi K3, Gemini 4 Argon, Kimi K2.7 Code, Step 5 Preview, MiniMax M3, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Qwen3.7 Plus, GLM-5.3-Flash, MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek V4.1 Flash et Muse Spark 1.3, plus des modèles gratuits limités dans le temps — 29 au total.
• Hermes Agent v0.22 a ajouté la génération Claude 5.5, GPT-6 et Gemini 4 Argon, et Nous Portal expose plus de 300 modèles. Un détail d’une honnêteté rafraîchissante dans la doc de Nous : ses modèles de chat Hermes 4 sont pas recommandés pour piloter Hermes Agent, parce qu’ils sont ajustés pour la conversation plutôt que pour l’appel d’outils en rafale.

Mes suggestions de routage

Ce sont mes points de départ, pas des résultats de benchmark — teste deux candidats sur ton propre travail avant de t’engager.

Rôle	Fort	Valeur	Privé / local
OpenCode — planification et bugs coriaces	Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Gemini 4 Argon	GLM-5.3, Kimi K3	Les modèles ouverts de classe frontière exigent du matériel de serveur
OpenCode — construction au quotidien	Claude Sonnet 5.5	GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash, MiMo-V2.6-Pro	Qwen3.8 27B
Hermes / OpenClaw — tours bavards, toujours actifs	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3-Flash	Nemotron 3.5 Lightning, Qwen3.8 27B
Hermes / OpenClaw — gros travaux délégués	Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol	GLM-5.3, DeepSeek V4 Pro	—

Si GLM finit par être ton modèle quotidien, le GLM Coding Plan via mon lien d’affiliation te fait 10 % de réduction. (Lien d’affiliation — voir la mention en haut.) OpenCode a un fournisseur intégré pour cela sous /connect, et Hermes fournit aussi un fournisseur Z.ai. Vérifie que le type de clé correspond au fournisseur — les clés Coding Plan et les clés API standard ne sont pas interchangeables.

Pour approfondir chaque modèle, mon comparatif Kimi K3 vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 et le analyse GLM-5.3-Flash vs MiniMax M3 vont plus loin que ce que je peux faire ici, et mon comparatif MiniMax M3 vs Kimi K2.7 Code vs Nemotron 3 Ultra examine les modèles sous l’angle d’OpenClaw et de Hermes Agent.

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Partie 10 — Ce que ça coûte vraiment

Les trois outils sont sous licence MIT et gratuits. Ce que tu paies, c’est du temps de modèle — et, si tu veux un agent toujours allumé, un endroit où le faire tourner.

Les abonnements en option

Option	Prix	Fonctionne avec	Notes
Modèles locaux via Ollama, LM Studio ou llama.cpp	$0	Les trois	Ton matériel, ton électricité ; plus lent et plus faible que les modèles frontière
OpenCode Go	$10/mois	OpenCode nativement ; Hermes et OpenClaw comme fournisseur	29 modèles avec des limites d’usage par fenêtre de cinq heures
OpenCode Go Plus	$40/mois	Idem	Limites plus élevées
OpenCode Zen	Paiement à l’usage	Idem	Des modèles benchmarkés par l’équipe OpenCode pour les agents
Nous Portal	Environ $20–$200/mois	Hermes (le chemin le plus simple)	Plus de 300 modèles, plus le Tool Gateway ; paliers à $20, $100 et $200 selon Composio en septembre
Hermes Cloud	Hébergé, facturé à l’usage	Hermes	La comparaison de Composio en septembre rapportait des instances à partir d’environ $0.29 par jour en fonctionnement
OpenClaw	$0	—	Aucun palier payant, service hébergé ou token
Un petit VPS	Environ $5/mois	N’importe lequel	Le README d’Hermes suggère littéralement un VPS à $5

Les prix sont ceux affichés ou rapportés au 17 octobre 2026, hors TVA, et changent souvent. Vérifie avant de t’abonner.

Si tu préfères ne rien dépenser en modèles pendant tes essais, ma sélection des meilleures API gratuites pour OpenClaw est un bon point de départ — la plupart de ces endpoints fonctionnent aussi avec Hermes et OpenCode.

Pourquoi le routage de modèles compte davantage pour Hermes et OpenClaw

Une session de codage est en rafales : une heure de travail intense, puis rien. Un agent de chat toujours allumé, c’est l’inverse — des dizaines ou des centaines de petits tours par jour, chacun portant un gros prompt système, des fichiers de mémoire et des définitions d’outils. C’est là que le choix du modèle décide discrètement de ta facture.

Voici un modèle simple d’un agent personnel bien occupé : 100 tours par jour pendant 30 jours, chacun envoyant 20 000 tokens d’entrée et recevant 1 000 tokens de sortie, aux prix catalogue ci-dessus. “Avec cache” suppose que 90 % des tokens d’entrée sont facturés au tarif de lecture du cache du fournisseur et ignore les surcoûts d’écriture du cache.

Modèle à chaque tour	Par mois, sans cache	Par mois, avec cache
Claude Haiku 5.5 ou GPT-6 Luna	$7.50	$2.64
DeepSeek V4.1 Flash	$10.80	$2.86
GLM-5.3-Flash	$10.50	$4.02
Claude Sonnet 5.5 ou GPT-6.1 Sol	$150.00	$47.40
Claude Opus 5.5	$300.00	$94.80
GPT-6 Astra	$750.00	$264.00

Afficher l'image Même agent, même charge, même mois. Le modèle vers lequel tu routes les tours bavards est la plus grosse ligne de la facture.

La leçon : donne à l’accueil un modèle rapide et bon marché pour la conversation et le tri, et laisse-le escalader — vers un modèle plus fort ou vers OpenCode — seulement quand une tâche le mérite. Hermes gère des fournisseurs de secours et un modèle différent par bot ; OpenClaw gère des modèles par agent et le basculement ; OpenCode permet à chaque agent et à chaque commande de faire tourner son propre modèle.

Quatre budgets mensuels réalistes

Budget	Configuration	Environ par mois
Free	OpenCode v2 avec des modèles locaux ; Hermes ou OpenClaw sur la même machine avec des modèles locaux	$0 (plus le matériel que tu possèdes)
Débutant	OpenCode Go pour coder et comme fournisseur de ton accueil	$10
Quotidien	OpenCode Go + un modèle API bon marché pour l’agent toujours allumé + un VPS à $5	$15–30
Puissance	Go Plus ou Nous Portal, des modèles frontière par API pour les tâches difficiles, un VPS toujours allumé	$50–150+

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Partie 11 — Sécurité : le passage que personne ne veut lire

Ces trois outils peuvent lire du contenu non fiable — pages web, e-mails, messages de chat, fichiers — puis agir avec tes identifiants sur une vraie machine. Cette combinaison, c’est toute la valeur d’un agent, et c’est aussi tout le risque. La menace principale, c’est l’injection de prompt: du texte que l’agent lit et qui le persuade de faire quelque chose que tu n’as pas demandé.

Chaque projet a sa propre réponse à cela, et tu dois savoir sur laquelle tu t’appuies.

	OpenCode v2	Hermes Agent	OpenClaw
Qui peut lui parler ?	Toi, en local ; des navigateurs ou téléphones appairés avec des identifiants	Toi, plus toute personne que tu approuves sur chaque plateforme de chat (appairage en MP)	Des expéditeurs appairés sur chaque canal ; rôles et portées dans les Gateways partagés
Qu’est-ce qui exécute les commandes ?	Ton compte utilisateur, encadré par des règles de permission	Le backend de terminal configuré — ton hôte, sauf si tu choisis Docker, SSH ou un bac à sable cloud	L’hôte pour la session principale, sauf si tu configures des bacs à sable, des nœuds ou des workers cloud
Qu’est-ce qui arrête une mauvaise commande ?	Des règles ordonnées autoriser/demander/refuser et des politiques de refus strict	Des demandes d’approbation et des règles de refus — et, de son propre aveu, en fin de compte uniquement le système d’exploitation	Une politique appliquée dans le code de la Gateway, plus un bac à sable en option
Annulation	Des instantanés avant et après chaque étape (fichiers uniquement)	Des checkpoints et /rollback (fichiers uniquement)	État versionné et mises à jour encadrées ; les compétences apprises peuvent être annulées
Historique connu	Une faille de serveur de janvier dans la v1 (CVE-2026-22812), corrigée en 1.0.216	Des rapports d’audit déposés par les utilisateurs et des fiches CVE tierces ; regarde l’onglet sécurité du dépôt GitHub du projet	Plusieurs CVE graves, la fuite Moltbook et des compétences ClawHub malveillantes, surtout au début de 2026

Une liste de vérification pour chacun

OpenCode v2

• Garde le service partagé sur localhost. Accède-y depuis ailleurs avec opencode pair via SSH ou un réseau privé comme Tailscale — et lis la confirmation avant d’utiliser --remote.
• Commence chaque projet avec les commandes shell sur demander, puis autorise les sûres (git status *, git diff *, tes commandes de test et de lint) et deny git push *.
• Laisse l’invite par défaut avant que la lecture de .env fichiers soit activée.
• Utilisation politiques pour faire disparaître les fournisseurs de modèles non approuvés quand tu travailles pour un client.
• Fais un commit avant d’attaquer les grosses tâches. Les instantanés restaurent des fichiers ; ils ne peuvent pas annuler une table de base de données supprimée ni un déploiement.

Hermes Agent

• Si Hermes lit tes e-mails, navigue sur le web ou reçoit des messages de chat, fais tourner son terminal sur Docker, un hôte SSH distant ou un bac à sable cloud, pas sur ta machine principale.
• Garde l’appairage en MP et les listes d’autorisation serrés. La politique de Hermes dit clairement que toute personne que tu autorises sur un canal est également digne de confiance — fais tourner des instances séparées pour des niveaux de confiance séparés.
• Garde le tableau de bord et les autres surfaces HTTP locales sur le loopback ; le projet considère leur exposition comme une décision de dernier recours.
• Relis de temps en temps les compétences qu’il écrit pour lui-même. Les procédures apprises sont puissantes — et elles persistent.

OpenClaw

• Lis le guide de sécurité, le runbook d’exposition et le guide du bac à sable avant de connecter qui que ce soit d’autre ou exposer la Gateway.
• Approuve délibérément les expéditeurs inconnus avec openclaw pairing approve <channel> <code>.
• Active le bac à sable pour tout ce qui dépasse ta session principale, et épingle les plugins que tu autorises.
• Courir openclaw skills verify avant de faire confiance à une nouvelle compétence venue de ClawHub, et souviens-toi qu’un scan en attente peut encore autoriser l’installation avec un avertissement.
• Une Gateway partagée, c’est pour des gens qui se font confiance. Des groupes qui ne se font pas confiance ont besoin de Gateways séparées.

Les trois

• N’expose jamais directement le port d’un agent sur Internet.
• Donne à chaque agent le minimum de privilèges dont il a besoin : des clés API séparées, aucun identifiant de production, pas d’e-mail personnel sur la machine de codage.
• Mets à jour régulièrement — chaque projet de cet article corrige des problèmes de sécurité dans ses versions intermédiaires.
• Si tu en fais tourner un sur un serveur Linux, commence par les bases de ma liste de vérification pour durcir un serveur Debian.

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Partie 12 — Installer les trois, étape par étape

Tu peux faire tourner les trois sur une seule machine. Je te suggérerais quand même d’avoir une machine dédiée ou un VPS pour tout ce qui sera toujours allumé et joignable depuis ton téléphone.

Étape 0 — ce qu’il te faut

• Git, et un projet dans un dépôt Git pour tout ce qui touche au code.
• Un terminal moderne (Ghostty, WezTerm, Kitty, Alacritty, Windows Terminal).
• macOS, Linux ou Windows. Les trois prennent désormais en charge une installation native sous Windows ; WSL2 reste une bonne option pour les outils pensés d’abord pour Linux.
• Au moins un modèle: une clé API, un compte OpenCode Go ou Zen, un identifiant Nous Portal, un abonnement ChatGPT ou GitHub Copilot là où c’est pris en charge — ou Ollama pour des modèles locaux.

OpenCode v2

bash

# macOS, Linux, WSL — the official v2 installer
curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash

# or a package manager
npm install -g @opencode/cli
brew install anomalyco/tap/opencode-v2
winget install --id Anomaly.OpenCode -e    # Windows (check availability — see Part 3)

# then
opencode --version          # 2.0.x
opencode service status     # the shared background service
cd ~/code/your-project && opencode

Dans OpenCode, lance /connect pour ajouter un fournisseur et /models pour choisir un modèle — ou lance simplement Ollama, que la v2 découvre automatiquement. L’application de bureau est sur opencode.ai/download. Tu passes plutôt de la v1 ? opencode upgrade --major, après avoir sauvegardé ~/.config/opencode. Doc complète : opencode.ai/v2/docs.

Une politique de permissions de départ raisonnable pour opencode.jsonc Dans le répertoire racine de ton projet :

jsonc

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "permissions": [
    { "action": "shell", "resource": "*",                 "effect": "ask"   },
    { "action": "shell", "resource": "git status *",      "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "git diff *",        "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "npm test *",        "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "npm run typecheck *", "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "git push *",        "effect": "deny"  }
  ]
}

Cette règle de typecheck remplace les diagnostics LSP absents — remplace-la par les commandes de ta propre chaîne d’outils.

Hermes Agent

bash

# macOS, Linux, WSL2
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
source ~/.bashrc            # or ~/.zshrc

hermes setup                # full setup wizard (or: hermes setup --portal for Nous Portal)
hermes model                # pick a provider and model
hermes                      # start chatting in the terminal
hermes gateway setup        # connect Telegram, Discord, Slack, WhatsApp…
hermes gateway start
hermes doctor               # diagnose problems

Sous Windows, lance iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1) dans PowerShell. Les téléchargements de Hermes Desktop sont sur hermes-agent.nousresearch.com, et la documentation se trouve sur hermes-agent.nousresearch.com/docs. Tu viens d’OpenClaw ? Prévisualise d’abord l’import avec hermes claw migrate --dry-run — il peut reprendre tes SOUL.md, tes mémoires, tes compétences créées par toi, ta liste d’autorisation de commandes, tes réglages de messagerie et les clés API choisies.

OpenClaw

bash

# macOS, Linux, WSL2
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# or, if you already manage Node.js (24.16+ or 26.1+; Node 26 recommended)
npm install -g openclaw@latest --allow-scripts=openclaw
openclaw onboard --install-daemon

# then
openclaw gateway status
openclaw dashboard          # opens the Control UI in your browser

Sous Windows, lance iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex dans PowerShell. L’assistant d’accueil vérifie l’accès aux modèles, crée l’espace de travail et configure la Gateway ; connecte les canaux depuis le guide de démarrage, et approuve les nouveaux expéditeurs avec openclaw pairing approve <channel> <code>. Lis le guide de sécurité avant d’inviter qui que ce soit d’autre. Pour Telegram en particulier, mon guide du mode fil de discussion Telegram pour OpenClaw couvre la configuration étape par étape.

Relier l’accueil à l’atelier

• Hermes → OpenCode : la compétence OpenCode fournie est installée par défaut. Vérifie que le opencode binaire que voit Hermes est bien celui de la v2 (which -a opencode), et authentifie un fournisseur dans OpenCode (Connexion à OpenCode via l'authentification). Ensuite, demande simplement à Hermes d’utiliser OpenCode pour une tâche de codage.
• OpenClaw → OpenCode : suis l’installation décrite sur la page des agents ACP d’OpenClaw, vérifie qu’OpenCode est installé et authentifié sur l’hôte de la Gateway, puis lie une conversation avec /acp spawn opencode --bind here --cwd /path/to/repo.

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Partie 13 — Lequel lancer ? Huit scénarios

Afficher l'image Huit situations, huit réponses. Trouve la ligne qui te ressemble.

1. “Je veux juste construire du logiciel.”

OpenCode v2. Commence par la politique de permissions de la partie 12, un AGENTS.md pour ton projet, et soit OpenCode Go, soit un modèle local. Ajoute Orca plus tard si tu veux faire la course entre plusieurs modèles sur la même tâche. Tu débutes avec les agents ? Commence par mon Guide de codage Vibe.

2. “Je veux un assistant sur mon téléphone qui se souvienne vraiment de moi.”

Hermes Agent. Installe Hermes Desktop, connecte Telegram (ou l’appli de chat de ton choix), et route les tours quotidiens vers un modèle bon marché comme Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna ou DeepSeek V4.1 Flash. Laisse-le apprendre quelques semaines avant de le juger — c’est tout l’intérêt.

3. “Je veux un seul assistant pour ma famille ou mon équipe, sur WhatsApp, Slack et Teams.”

OpenClaw. Une Gateway partagée, des plugins de canaux, des rôles et des sessions multi-utilisateurs, c’est exactement pour ça qu’il est fait. Active le bac à sable, et utilise des Gateways séparées pour les groupes qui ne se font pas confiance.

4. “J’ai une petite entreprise et je veux des automatisations — rapports quotidiens, tri de la boîte de réception, rappels.”

Hermes ou OpenClaw pour la partie toujours allumée, avec OpenCode pour construire les scripts ou les intégrations nécessaires. Le cron en langage naturel de Hermes est le démarrage le plus rapide pour une personne ; l’automatisation et les rôles d’OpenClaw passent mieux à l’échelle d’une équipe. J’ai creusé ce schéma dans L’IA pour faire croître une entreprise avec OpenClaw et OpenCode.

5. “Je veux lancer des tâches de codage depuis mon téléphone.”

Un accueil plus OpenCode — le schéma de la partie 8. Ou, si tu veux seulement surveiller et orienter une session, l’appairage d’appareil par QR code d’OpenCode 2.0 peut suffire.

6. “Mon code ne peut pas quitter l’entreprise.”

OpenCode v2 avec des modèles locaux, et une politique OpenCode qui retire les fournisseurs cloud du sélecteur pour ce projet. Si tu veux aussi un accueil, fais tourner Hermes ou OpenClaw avec des modèles locaux uniquement, sur le même réseau privé. Mon guide d’IA locale sur MacBook Pro M5 Pro 64 Go explique quels modèles locaux tiennent dans quel palier de mémoire.

7. “Je suis sur OpenClaw et Hermes m’intrigue.”

Courir hermes claw migrate --dry-run et essaie-le en parallèle. Reste sur OpenClaw si tu dépends des Gateways multi-utilisateurs, des nœuds d’appareils ou de son modèle de politique ; essaie Hermes si ce que tu veux avant tout, c’est un agent qui apprend de toi.

8. “Je n’ai pas encore quitté OpenCode v1.”

Mets à jour avec opencode upgrade --major — sauf si tu dépends des plugins v1, des diagnostics LSP ou des liens de partage de session. Dans ce cas, reste encore un peu sur 1.19.x ; il reçoit toujours des correctifs.

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Partie 14 — Ce qu’il faut surveiller ensuite

• Les applications natives OpenCode. Anomaly dit que des applications natives fondées sur le nouveau flux d’appairage sont en préparation.
• Le LSP dans OpenCode v2. La configuration est toujours acceptée ; savoir si les serveurs de langage reviendront est la plus grande question ouverte pour les bases de code typées. Aucun calendrier n’a été annoncé.
• L’écosystème de plugins v2 rattrape son retard, et le SDK embarquable mûrit au-delà de son état actuel, précoce et en développement.
• La date de retrait d’OpenCode v1. Aucune n’a été annoncée ; 1.19.x reçoit toujours des correctifs.
• Le nouveau rythme d’Hermes. La v0.22 a fait passer les installations depuis les sources à des versions SemVer testées. Observe si les énormes versions cumulatives se stabilisent dans un rythme plus régulier — et si Hermes Cloud et la levée de fonds annoncée transforment le produit.
• OpenClaw 2026.10.10 sort de la bêta, et si les conseils de la fondation sur l’identité des agents, les profils, les évaluations et le déploiement en entreprise produisent des standards partagés que les autres projets adoptent.
• Les réglages par défaut du bac à sable. OpenClaw est livré sans bac à sable ; Hermes est livré avec l’exécution sur l’hôte par défaut. Le premier projet qui fait de l’isolation la valeur par défaut sans rendre l’installation pénible méritera beaucoup de crédit.
• Les modèles. La licence de Muse Spark Open et l’état de ses quantisations locales, le déploiement de l’API de Gemini 4 Argon, et la vitesse à laquelle OpenCode Go, Nous Portal et la liste recommandée d’OpenClaw absorbent chaque nouvelle version.
• Les prix. Chaque formule de cet article a changé au moins une fois cette année. Revérifie avant de renouveler.

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Foire aux questions

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En résumé

Comparer OpenCode, Hermes Agent et OpenClaw comme s’il s’agissait de trois versions d’un même produit passe à côté de ce qui fait la qualité de chacun.

OpenClaw est une infrastructure — le plus connecté, le plus gouverné et le plus ambitieux des trois, avec une sécurité solide une fois configuré et un historique qui explique pourquoi tu dois le configurer. Hermes Agent est le plus personnel — un agent qui se souvient de toi, écrit ses propres skills et te suit de ton terminal jusqu’à ton téléphone, avec un regard d’une honnêteté rafraîchissante sur l’endroit où se situent vraiment ses limites de sécurité.

Et OpenCode v2 est la mise à jour de l’année. Il a pris un outil extrêmement populaire et l’a reconstruit comme il faut : un seul service derrière chaque écran, une API que les agents peuvent piloter, le Code Mode activé par défaut, un travail en arrière-plan que tu peux voir et arrêter, des worktrees intégrés, et un rythme de publication qui transforme les aspérités en corrections en quelques jours plutôt qu’en quelques mois. Il a de vrais manques — pas encore de LSP, pas de liens de partage, un écosystème de plugins encore en cours de portage — mais pour écrire du logiciel avec l’IA, rien d’open source ne fait mieux aujourd’hui.

Alors n’en choisis pas un seul. Code avec OpenCode v2. Mets Hermes ou OpenClaw à l’accueil. Envoie un modèle bon marché sur les échanges bavards et un modèle costaud sur les problèmes difficiles. Ensuite, laisse l’accueil confier le code à l’atelier.

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Tu en utilises déjà un des trois ? J’aimerais savoir quels modèles tu envoies sur quelle tâche, si OpenCode 2.0 a été stable pour toi, et si Hermes ou OpenClaw a gagné une place permanente sur ton téléphone. Les corrections et les contre-exemples sont bienvenus — cet article est mis à jour quand la situation évolue.

Mention légale : Cet article contient un lien d’affiliation, vers le GLM Coding Plan de Z.ai. S’abonner en passant par ce lien te fait 10 % de réduction et peut me rapporter une commission, sans surcoût pour toi. Aucun autre produit de cet article n’est sponsorisé, et aucune des entreprises ou fondations citées ne l’a relu avant publication.

Dernière mise à jour : 17 octobre 2026.