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

Por que isto acontece
Hermes é independente do modelo ao nível do framework — pode trocar de 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 robustos (por exemplo, variantes do Claude, Qwen3.5/3.6, certos GLM) seguem esquemas de ferramentas estruturados de forma mais fiável, fazem menos chamadas malformadas e encadeiam melhor as ferramentas/habilidades. Modelos locais mais fracos ou menores (por exemplo, algumas versões do Gemma) hallucinam parâmetros, pulam passos ou não invocam 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 trata-as de forma mais literal ou perde nuances, levando a caminhos de execução diferentes.
Gestão de contexto e interpretação de prompts — Os modelos variam na forma como utilizam a memória injetada, o índice de habilidades e os prompts do sistema. A troca 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/herramentas em cache). Sem isso, o comportamento pode ser inconsistente.
Observações comuns dos utilizadores
Trocar para um modelo de chamada de ferramentas forte (como Qwen ou Claude) torna as habilidades muito mais fiáveis e autónomas.
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.
Soluções rápidas / Melhores práticas
Use o hermes model para trocar, depois /reset na 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 utilizadores recomendam variantes específicas do Qwen ou GLM para uso local + ferramentas fortes).
Até pode experimentar roteamento de modelos por habilidade em algumas configurações, embora ainda não seja totalmente perfeito.