Oui, changer le modèle LLM sous-jacent dans Hermes modifie souvent la façon dont les compétences (et les outils) sont traitées. C'est une expérience courante pour les utilisateurs comme vous qui construisent avec Hermes/OpenClaw.

Pourquoi cela se produit
Hermes est indépendant du modèle au niveau du cadre — vous pouvez échanger les modèles via hermes model sans réécrire le code. Cependant, le comportement réel des compétences et de l’appel aux outils change parce que :
Différents modèles ont une qualité d’appel aux outils / d’appel aux fonctions variable — Les modèles plus performants (par exemple, les variantes de Claude, Qwen3.5/3.6, certains GLM) suivent plus fidèlement les schémas d’outils structurés, font moins d’appels mal formés, et enchaînent mieux les outils/compétences. Les modèles locaux plus faibles ou plus petits (par exemple, certaines versions de Gemma) hallucinent des paramètres, sautent des étapes, ou échouent à invoquer la bonne compétence.
Le raisonnement et l’application des compétences diffèrent — Les compétences Hermes sont des procédures Markdown réutilisables (flux de travail étape par étape que l’agent a appris). Un modèle à haute capacité peut les interpréter, s’y adapter et les combiner de manière plus intelligente. Un modèle plus faible les traite plus littéralement ou manque de nuances, ce qui conduit à des chemins d’exécution différents.
Gestion du contexte et interprétation des invites — Les modèles varient dans leur capacité à utiliser la mémoire injectée, l’index des compétences, et les invites système. La commutation peut faire que l’agent « oublie » comment appliquer une compétence correctement jusqu’à ce que la session soit réinitialisée ou qu’il réapprenne.
Effets de session / mise en cache — Les changements de modèle nécessitent généralement une /reset ou une nouvelle session pour un effet complet (pour effacer les invites/outils mis en cache). Sans cela, le comportement peut être incohérent.
Observations courantes des utilisateurs
Passer à un modèle de appel aux outils puissant (comme Qwen ou Claude) rend les compétences beaucoup plus fiables et autonomes.
Redescendre à un modèle local plus petit fait souvent échouer ou ralentir les chaînes de compétences complexes / réduire la créativité.
La boucle d’auto-amélioration (création/révision automatique des compétences) fonctionne aussi différemment — les modèles meilleurs génèrent des compétences de meilleure qualité.
Solutions rapides / Bonnes pratiques
Utilisez hermes model pour changer, puis /reset la session.
Testez les compétences juste après le changement — demandez à Hermes d’évaluer ou de relancer une tâche récente.
Fixez des modèles performants pour le travail intensif en compétences (beaucoup d’utilisateurs recommandent des variantes spécifiques de Qwen ou GLM pour une utilisation locale + outils puissants).
Vous pouvez même expérimenter avec un routage par compétence selon le modèle dans certains configurations, bien que ce ne soit pas encore totalement fluide.