Hermes Agent vs Make.com: agente che ragiona o scenari?

Il confronto che continua a saltare fuori

Se hai cercato "make.com vs agente ai", intuisci già che i due strumenti stanno in categorie vicine, non nella stessa. Make (ex Integromat) è una piattaforma visuale di automazione dove costruisci "scenari": flowchart di trigger, azioni, filtri e router che collegano oltre 3.000 app. Hermes Agent è un runtime IA con stato con cui parli su Telegram, WhatsApp, Discord o in un terminale e che decide da solo come gestire ogni richiesta.

Nel 2025 Make ha lanciato una beta di AI Agents che ha avvicinato le due categorie, quindi il confronto non è più puramente accademico. Sbagliare resta costoso, e tenerne uno solo quando la risposta giusta è farli girare insieme è l'errore più comune.

Cosa fa davvero Make.com

Make è una piattaforma no-code di integrazioni. Trascini le app su una tela visuale, le colleghi con delle linee e ogni modulo è un trigger (un webhook, uno schedule, una nuova riga in Airtable), un'azione (manda questa mail, crea questa pagina Notion, posta questo messaggio Slack) o un pezzo di logica (router, filtro, iterator, aggregator). Uno scenario gira dall'alto in basso, in modo deterministico, una volta per esecuzione.

La forza è l'affidabilità in scala. Make è ciò a cui punti quando sai esattamente cosa deve succedere e vuoi che succeda uguale decine di migliaia di volte al mese. Esempi reali in cui gli scenari brillano:

Un nuovo lead arriva nel tuo form: arricchimento via Clearbit, scoring, routing al commerciale giusto, log in HubSpot, notifica su Slack.
Un pagamento Stripe fa scattare un webhook: crea una task Notion, manda la mail di onboarding, aggiunge il cliente a una lista Mailchimp, DM al fondatore.
Un cron giornaliero tira le righe di ieri da Airtable, le trasforma e le scrive su BigQuery.

Nel 2026 i prezzi vanno dal free (1.000 crediti al mese) a Core a 9 $, Pro a 16 $ e Teams a 29 $ al mese. La piattaforma è passata da "Operations" a "Credits" ad agosto 2025, e i moduli IA consumano più crediti di quelli standard, quindi è la voce da tenere d'occhio nel momento in cui inizi a usare le funzioni native IA.

Make ha anche rilasciato AI Agents in beta pubblica. Un modulo agente vive dentro uno scenario e può decidere a runtime quali tool chiamare, in che ordine e quante volte, in base all'obiettivo che definisci. È un passo serio verso il ragionamento dentro la tela e va preso sul serio. La beta attuale ha spigoli duri: il system prompt è statico (niente variabili dinamiche), uno scenario è limitato a un solo trigger, e cambiare modello sotto obbliga a creare un nuovo agente. Utilizzabile oggi, ma è beta pubblica e le cose si muovono in fretta.

Cosa fa davvero Hermes Agent

Hermes Agent è un runtime di agente open source di Nous Research. È un processo long-running con cui parli su Telegram, WhatsApp, Discord o in un terminale e che decide da solo come gestire ogni richiesta. Non c'è tela, né file di scenario, né lista di trigger da configurare.

Quello che Hermes fa invece è tenere stato. Mantiene un file USER.md con il tuo profilo, un MEMORY.md con quello che ha imparato su di te e sul tuo lavoro, e una libreria di skill che carica su richiesta. Ogni conversazione si costruisce su quelle precedenti. Ricorda cosa gli hai chiesto ieri, la correzione della settimana scorsa e il contesto del progetto del mese scorso. Lo abbiamo raccontato nel dettaglio nel post su memoria e skill di Hermes Agent.

La forza è il giudizio. Quando gli dici "scrivimi un follow-up al cliente che abbiamo visto martedì, ma smorzato, l'ultimo era troppo aggressivo", può ragionarci con la cronologia della conversazione davanti. Non c'è un flusso da disegnare. L'agente sceglie gli strumenti mano a mano che servono: il calendario per trovare l'appuntamento di martedì, la memoria per recuperare la bozza precedente, la skill di messaggistica per rimandartelo in revisione.

Il costo si vede ai bordi. Hermes non è deterministico. Lo stesso prompt può produrre sequenze di chiamate a tool leggermente diverse. Per lavoro ambiguo, dove serve decidere, è esattamente il punto. Per collegare due SaaS in modo 100 % prevedibile è sovradimensionato.

Il confine di decisione

Il modo pulito di pensarci: Make è per scenari deterministici in cui conosci la regola in anticipo, e Hermes è per lavoro di giudizio in cui la regola dipende da un contesto che l'agente deve ricostruire a runtime.

Domanda	Make.com	Hermes Agent
Astrazione centrale	Scenario su una tela visuale	Conversazione con un agente con stato
Logica di orchestrazione	La disegni tu, vive nel flusso	Decisa dall'agente a runtime
Stato tra le run	Per esecuzione, più i data store che cabli	Memoria persistente, profilo, skill
Determinismo	Alto, stesso input, stesso percorso	Basso, l'agente ragiona a ogni turno
Migliore in	Collegare SaaS, plumbing event-driven	Giudizio, redazione, sintesi, richiamo
Peggiore in	Leggere la sfumatura del linguaggio libero	Garanzie forti di una sequenza fissa
Interfaccia	Tela nel browser	Telegram, WhatsApp, Discord, CLI
Self-hostabile	No (Make è solo cloud)	Sì, Docker, licenza MIT
Modello di prezzo	Crediti per esecuzione di modulo	La bolletta a token del tuo provider

Se ti ritrovi a costruire lunghe catene di filtri e router in Make per addomesticare la forma sporca di un messaggio umano, quello è il segnale. Stai simulando ragionamento con dei rami, e i rami non smettono di crescere. Quel lavoro è di un agente.

Se ti ritrovi a scrivere skill Hermes che eseguono sempre gli stessi sette passi, nello stesso ordine, contro le stesse tre API, quello è l'altro segnale. Stai simulando uno scenario dentro un agente e lo paghi in latenza e costo. Quel lavoro è di Make.

Quando vince Make.com

Make è la risposta giusta quando:

il trigger è chiaro e l'azione desiderata anche ("quando un pagamento Stripe va a buon fine, fai X, Y, Z"),
ti serve una sequenza garantita con retry, rami di errore e audit trail per esecuzione,
le integrazioni che ti servono sono già nel catalogo da 3.000+ e non vuoi scrivere codice,
ti importa del throughput: migliaia di esecuzioni all'ora a costo per esecuzione prevedibile,
il team che possiede l'automazione preferisce una tela visuale a una chat.

Qui vive il grosso dell'automazione di business: routing dei lead, flussi di fatturazione, notifiche, ETL fra SaaS, report giornalieri. Make mangia questa categoria. Se il tuo carico assomiglia più al terreno di n8n, li abbiamo confrontati in dettaglio in Hermes Agent vs n8n, e lo stesso schema vale anche qui.

Quando vince Hermes Agent

Hermes è la risposta giusta quando:

l'input è linguaggio non strutturato e la risposta dipende dal capirlo,
il lavoro è personale, non un processo di business condiviso. Il tuo agente, i tuoi progetti, i tuoi contatti,
vuoi memoria a lungo termine su tante sessioni, non solo dentro una run,
l'interfaccia dovrebbe essere una chat che apri già dieci volte al giorno, non un altro dashboard nel browser,
vuoi aggiungere capacità scrivendo un file markdown di skill, non trascinando moduli su una tela.

Qui vive la categoria dell'agente personale. Digest giornalieri nel tuo tono, domande di riferimento con il contesto dei tuoi progetti, journaling ricorrente, curatela di letture, assistenti di lavoro focalizzati che sopravvivono per settimane. Abbiamo confrontato Hermes con i grandi strumenti IA solo-chat in Hermes Agent vs ChatGPT, Claude e Gemini, e lo stesso ragionamento memory-first è ciò che lo separa dal modello scenario-first di Make.

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Il pattern ibrido che batte entrambi

L'errore da evitare è trattarlo come o l'uno o l'altro. I setup 2026 più forti usano entrambi, con un passaggio pulito:

Make sposta i dati. Webhook, trigger a cron, plumbing di API, fan-out deterministico, retry, log di audit. Qui vivono affidabilità e throughput.
Hermes decide cosa farne. Quando uno scenario ha bisogno di sfumatura ("riassumi questo ticket di supporto e taggalo bene", "scrivi una risposta che suoni come noi", "decidi se questo lead vale la pena di svegliare il commerciale"), Make chiama Hermes sull'endpoint HTTP compatibile OpenAI e usa la risposta come valore di un altro modulo.

In pratica è uno scenario Make che parte da un webhook, in mezzo al flusso batte un endpoint Hermes con il payload non strutturato, fa il parse della risposta strutturata che Hermes restituisce e prosegue sul percorso deterministico. Hermes porta memoria, giudizio e il tuo contesto accumulato dentro lo scenario. Make porta affidabilità, integrazioni e fan-out con rate limit tutt'intorno.

La direzione opposta funziona uguale. Una skill Hermes può chiamare un webhook Make per "fare la cosa" con garanzia: mandare le mail vere, aggiornare i record veri, fare fan-out ai SaaS veri. L'agente ragiona, Make esegue.

E gli AI Agents nativi di Make?

Domanda legittima. La beta AI Agents di Make dimostra che la piattaforma vede il buco, e per una certa classe di lavoro il modulo agente integrato basta. Se la tua automazione è al 90 % plumbing deterministico con un passo che chiede una decisione del modello, restare dentro Make è la risposta più semplice.

Dove gli agenti integrati oggi sono corti è tutto ciò che è memory-heavy o conversazionale. Il system prompt statico fa sì che l'agente non si adatti facilmente al tuo contesto accumulato settimana dopo settimana. Essere legato a un trigger per scenario impedisce al pattern "chatta con il tuo agente" di funzionare. E il modello è saldato all'istanza dell'agente, quindi provare un provider più economico o più nuovo obbliga a rifare.

Hermes è memory-first e conversation-first. Se il lavoro si sviluppa su tanti turni, ricorda cosa gli hai detto il mese scorso e ti raggiunge dove sei già, quello è il carico per cui Hermes è stato costruito. Se il lavoro parte una volta, fa cinque passi deterministici e restituisce un risultato, quello è il territorio di Make, con o senza agente integrato.

Costo, hosting e lock-in

Make è solo cloud, ospitato da Celonis. Oggi non c'è un percorso di self-hosting. Il prezzo è a crediti, e i moduli IA consumano più crediti di quelli normali, quindi uno scenario IA-intensivo può bruciare un piano più in fretta di quanto il conteggio delle esecuzioni lasci intendere.

Hermes è con licenza MIT e arriva con più backend, tra cui Docker e SSH. Il costo è dominato dal provider LLM a cui lo punti: la tua bolletta OpenAI, Anthropic o OpenRouter, con overhead runtime praticamente nullo. Hermes è bring-your-own-key per progetto, quindi controlli scelta del modello e spesa direttamente. Abbiamo scomposto i trade-off tra fai-da-te e gestito in Hermes Agent hosting vs self-hosting.

Per la maggior parte dei solisti la bolletta mensile reale di Hermes sta fra 5 $ e 30 $ a seconda del volume di conversazione, più eventualmente la voce dell'hosting gestito. La bolletta reale di Make vive su Core o Pro (9 $ a 16 $) finché tieni d'occhio i crediti spesi sui moduli IA.

Come scegliere

Un riassunto corto per decidere:

Se il tuo problema è "collega questi SaaS quando succede qualcosa", scegli Make.
Se il tuo problema è "voglio un'IA che mi conosce e agisce al mio posto", scegli Hermes.
Se il tuo problema è "voglio automazione SaaS che gestisce input non strutturato in modo intelligente", usa entrambi, con Make che chiama Hermes a metà scenario o Hermes che chiama Make per i passi deterministici.

Costringere uno dei due a fare il lavoro dell'altro è la modalità di guasto. Make non è un agente di ragionamento memory-first e Hermes non è un motore di scenari. Una volta interiorizzato, la scelta diventa facile e il pattern ibrido diventa ovvio.