Sim, trocar o modelo LLM subjacente no Hermes frequentemente altera a forma como as habilidades (e ferramentas) são processadas. Essa é uma experiência comum para usuários como você que constroem com Hermes/OpenClaw.

Por que isso acontece
Hermes é independente de modelo no nível do framework — você pode trocar modelos via hermes model sem reescrever o código. No entanto, o comportamento real das habilidades e chamadas de ferramentas muda porque:
Modelos diferentes têm qualidade variável na chamada de ferramentas / funções — Modelos mais fortes (por exemplo, variantes do Claude, Qwen3.5/3.6, certos GLM) seguem esquemas de ferramentas mais confiavelmente, fazem menos chamadas malformadas e encadeiam melhor as ferramentas/habilidades. Modelos menores ou locais mais fracos (por exemplo, algumas versões do Gemma) hallucinam parâmetros, pulam etapas ou falham ao invocar a habilidade correta.
O raciocínio e a aplicação de habilidades diferem — As habilidades do Hermes são procedimentos reutilizáveis em Markdown (fluxos de trabalho passo a passo que o agente aprendeu). Um modelo de alta capacidade pode interpretá-las, adaptá-las e combiná-las de forma mais inteligente. Um modelo mais fraco as trata de forma mais literal ou perde nuances, levando a caminhos de execução diferentes.
Manipulação de contexto e interpretação de prompt — Os modelos variam na forma como usam bem a memória injetada, o índice de habilidades e os prompts do sistema. Trocar pode fazer o agente "esquecer" como aplicar uma habilidade corretamente até que a sessão seja redefinida ou ele reaprenda.
Efeitos de sessão / cache — Mudanças de modelo geralmente requerem um /reset ou uma nova sessão para efeito completo (para limpar prompts/habilidades em cache). Sem isso, o comportamento pode ser inconsistente.
Observações comuns dos usuários
Trocar para um modelo de chamada de ferramentas forte (como Qwen ou Claude) faz as habilidades parecerem muito mais confiáveis e autônomas.
Reduzir para um modelo local menor muitas vezes faz com que cadeias de habilidades complexas quebrem ou fiquem mais lentas/menos criativas.
O ciclo de autoaperfeiçoamento (criação/refinamento automático de habilidades) também funciona de forma diferente — modelos melhores geram habilidades de maior qualidade.
Correções rápidas / Melhores práticas
Use o hermes model para trocar, depois /resetar a sessão.
Teste as habilidades logo após a troca — peça ao Hermes para avaliar ou reexecutar uma tarefa recente.
Fixe modelos bons para trabalhos com muitas habilidades (muitos usuários recomendam variantes específicas do Qwen ou GLM para uso local + ferramentas fortes).
Você pode até experimentar roteamento de modelos por habilidade em algumas configurações, embora ainda não seja totalmente perfeito.