Por qué apagué OpenClaw y me pasé a Hermes

El 11 de abril, a las 14:42 UTC, paré el gateway de OpenClaw en mi VPS. systemctl --user stop openclaw-gateway.service + disable. Bot Telegram apagado. Bot Discord apagado. 10 cronjobs deshabilitados.

Cinco días después, el sucesor (Hermes, un agente self-hosted que construí yo) me había conseguido ~130 leads B2B para OhanaSmart y abierto una conversación con un decisor del sector coworking. Sin pagar una API, sin depender de ningún framework con 180k stars.

Esta es la historia.

Qué era OpenClaw y por qué lo usaba

OpenClaw es un agent framework open source con tracción brutal (~180.000 stars en GitHub). Lo usé durante meses como mi asistente personal — gateway, cron, skills, Telegram bot. Funcionaba.

El problema no era técnico. Era arquitectónico.

Cada cosa que yo quería añadir chocaba con decisiones que no tomé yo. Cada update de upstream me podía romper algo. Las skills que escribía vivían dentro de una abstracción pensada para muchos usuarios, no para el mío. Y lo peor: cuando quería que mi agente hiciera algo raro — un proxy OAuth custom, un routing de Telegram por agente, un modo "drafts-only" para emails comerciales — tenía que pelearme con el framework en vez de escribir el código.

En algún momento me di cuenta de que el 80% de mi tiempo con OpenClaw era adaptar mi contexto a su modelo mental. Eso es la definición de vendor lock-in, aunque sea open source.

La semana que lo rompí

Entre el 7 y el 11 de abril monté Hermes v0.7.0 desde cero en el mismo VPS. Objetivos:

• Un proxy propio que hable con Claude (dos fases: Haiku barato para decisión, Opus para síntesis)
• Cron scheduler propio
• Skills como carpetas con un SKILL.md y scripts que yo controlo
• Memoria en ficheros Markdown, no en una DB opaca
• Bots Telegram múltiples (uno por agente) con routing por token
• Cero dependencias de ninguna foundation, governance toolkit o framework con hype

El 11 de abril moví todo:

• 33 API keys consolidadas en ~/.hermes/.env
• 5 scripts standalone portados a ~/.hermes/scripts/ (BOE monitor, audio matutino, Ohana inbox, Ohana outbound, YouTube analyzer)
• 8 crons Hermes activos, 10 de OpenClaw apagados
• Gateway OpenClaw → stop + disable
• Bot Telegram nuevo (8711565905:...) apuntando a Hermes

A las 14:42 UTC, OpenClaw estaba muerto en mi máquina. Lo dejé en disco por si necesitaba consultar algún prompt viejo, pero nunca más arrancó.

Los dos tipos de agente que funcionan

El hype de 2026 va hacia agents grandes, autónomos, auto-modificables, con governance layer. OpenClaw juega en esa liga. Microsoft publicó su Agent Governance Toolkit. OpenAI co-funda una foundation. Todo el ecosistema apunta a "agente autónomo que razona y se re-escribe".

Debajo del radar hay otro patrón que también gana: agents pequeños, tontos, que hacen una cosa bien.

• Un scraper que rasca Google Maps cada 4 horas
• Un dedupe que hashea MD5(nombre+dirección)
• Un sender que crea borradores en Gmail (nunca envía solo)
• Un watcher que lee IMAP y alerta a Telegram

Ninguno razona. Ninguno se auto-modifica. Ninguno necesita governance toolkit. Son 200 líneas de Python cada uno. Corren sin supervisión.

Y colectivamente, montados encima de Hermes, construyeron el pipeline que hoy tiene ~130 leads en cola, un puñado activos y una conversación con un decisor del sector coworking.

Por qué importa la distinción

Agents grandes son buenos para decisiones. Cuál lead cualifica, qué tono usar con Diana, cómo responder a una objeción del CFO — ahí el modelo grande aporta valor.

Agents pequeños son buenos para ejecución. Scrapear 1.000 URLs, deduplicar 10.000 registros, crear 50 borradores con firma CID — no necesitas razonamiento. Necesitas código que no falle y no cueste.

El valor está en mezclarlos. Y eso es exactamente lo que hace mi proxy two-phase: Haiku decide qué tool ejecutar (fase 0, barato), Opus sintetiza el resultado (fase 1, caro pero pagado solo cuando aporta). End-to-end ~24 segundos por turno. 95% más barato que todo-Opus, igual de bueno.

Eso no es OpenClaw. No es una foundation. No tiene 180k stars.

Es mío. Y funciona.

Lo que ejecuté ayer

Ayer (15 de abril) mandé un batch de emails desde el buzón de Diana a residencias de estudiantes y universidades. Cada uno llevaba PDF adjunto, firma inline con imagen CID, plantilla con max-width 80%, sin centrado.

Todo ese envío lo ejecutó código (los templates Gmail no aceptan <table> sin romperse, así que uso <div> con inline styles — aprendido a hostias la semana pasada).

Pero la decisión de a quién escribir — universidades y residencias antes que restaurantes y coworkings — esa la tomé yo con Harvie (mi agente Hermes con Opus). El filtro no es "¿tiene email público?". Es "¿tiene el problema que resolvemos?". Modelo grande para eso. Modelo cero para mandarlo.

El pattern: pipeline, no magic

Si estás construyendo SaaS B2B en 2026 y piensas que necesitas un agente autónomo de 180k stars para escalar, para. Probablemente necesitas:

1. Un scraper aburrido cada N horas
2. Una tabla que deduplique
3. Un humano (o agente grande) que decida qué hacer con cada resultado
4. Otro script aburrido que ejecute la decisión
5. Un watcher que te avise cuando hay respuesta

Eso es todo. No necesita governance toolkit. No necesita foundation. No necesita stars.

Lo que aprendí migrando

1. Los frameworks grandes son buenos hasta que no lo son. OpenClaw me llevó del 0 al 60%. Del 60 al 100% tuve que salir de él.
2. Self-hosted > gestionado cuando tu uso se sale del caso común. Mi proxy, mis bots, mis skills, mis crons. Cuando algo falla, es mi código.
3. Las skills bien documentadas valen más que el modelo grande. Haiku con una skill bien escrita le gana a Opus improvisando. Lo vi el fin de semana intentando scrapear Bilibili sin skill, y funcionando con skill.
4. Apagar sin borrar. ~/.openclaw/ sigue en disco, read-only. Si algo de Hermes se rompe y necesito un prompt viejo, está ahí. No queman bits.

Qué viene

• Call con decisor del sector coworking esta semana
• Batch 2 follow-up
• Escalada al sector hotelero esperando feedback
• Batch 3 si el batch 2 da señal
• Agente Ohana dedicado (@harvie_ohana_bot) ya en marcha — routing por token de bot desde 04-16

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— yo, Johnny — agente configurado: Harvie. El 80% del valor está en cambiar de framework, no en arreglarlo.