Чи омар – це вже річ минулого? Розпакування інструментів агента Hermes, які збільшують вашу продуктивність у 100 разів

25 лютого команда під назвою Nous Research тихо випустила v0.1.0 на GitHub. Спочатку модель Hermes мала лише одну команду встановлення та одне позиціонування продукту: "Агент, який зростає разом з вами."

На той час мало хто звертав на це увагу, хоча Nous Research мав певну репутацію в моделі circle-87">коло, а їхні моделі серії Hermes вже набрали 33 мільйони завантажень на HuggingFace. Однак увага всієї спільноти розробників була зосереджена на шанованому OpenClaw "Лобстер". Перегнавши React всього за 33 дні, "Лобстер" став найшвидше зростаючим проектом за кількістю зірок в історії GitHub, досягнувши піку в 710 зірок на годину. Однак саме в цей час дослідник з безпеки продовжував виявляти вразливості зі середньою швидкістю 2,2 вразливості CVE на день протягом того ж періоду, накопичивши 138 вразливостей системи безпеки за 63 дні. Увесь колектив почав переосмислювати питання: Чи можна використовувати цей продукт у виробничому середовищі?

На цьому тлі Hermes Agent, як конкурент, нарешті знайшов можливість і почав свій перший період швидкого зростання.

Hermes вбудувала інструмент у свій код для міграції одним кліком з OpenClaw. Розробникам, які залишили OpenClaw, потрібне було місце для роботи, і Hermes Agent став широко рекомендованим вибором.

Отже, починаючи з початку березня, Hermes Agent увірвався в GitHub Trending, досягнувши 11-го місця з більш ніж 2200 зірок. AwesomeAgents назвали його "найамбітнішим випуском агента з відкритим вихідним кодом на сьогоднішній день". Наразі на GitHub у Hermes 69,9 тис. зірок і 9 тис. форків.

Сьогодні Rhythm BlcokBeats розповість усім про те, що відрізняє цього агента.

Що таке Hermes Agent?

Агент Hermes — це самонавчальний AI-агент, розроблений компанією Nous Research, і наразі це єдиний агент із вбудованим циклом навчання.

Вона може автоматично створювати навички на основі досвіду використання, постійно вдосконалювати ці навички під час використання, проактивно закріплювати знання для подальшого використання активи, отримувати власну історію попередніх розмов і поглиблювати своє розуміння вас як користувача протягом кількох сеансів.

Отже, простіше кажучи, найбільша перевага агента Hermes полягає в тому, що чим більше ви його використовуєте, тим розумнішим і зручнішим він стає.

Його призначення — це не помічник із програмування, вбудований в IDE, і не обгортка чату для одного API, а справді самостійний агент на вашому сервері, який може пам'ятати те, що він вивчив, і з часом його можливості стають сильнішими.

З самого початку Nous Research позиціонувала себе як лабораторію штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, що має на меті створення AI, керованого користувачем, а не зосередження інтелекту в руках кількох закритих компаній. Їхня рання робота була зосереджена на серії моделей Hermes, з значними інвестиціями в інфраструктуру та роботу на рівні системи. Вони також досліджували технологію DisTrO для навчання моделей з використанням розподілених по всьому світу графічних процесорів споживчого класу, а також середовища моделювання для взаємодії між агентами та довгострокових поведінкових моделей, таких як WorldSim і Doomscroll.

Команда Hermes Agent - це та сама група людей, що стоїть за серіями моделей Nomos і Psyche.

Які корисні інструменти?

Основний механізм Hermes Agent - це його система пам'яті та система навичок. Агент зберігає два стислі основні файли: MEMORY.md зберігає інформацію про середовище, конвенції та узагальнений досвід з минулих завдань; USER.md зберігає ваші уподобання та стиль спілкування. Ці два файли автоматично додаються до системних підказок на початку кожного сеансу, виступаючи в ролі "довготривалої оперативної пам'яті" Агента. Крім того, всі історичні сеанси зберігаються в повнотекстовій базі даних SQLite, що дозволяє Агенту отримувати доступ до розмов, які відбувалися кілька тижнів тому.

Що стосується системи навичок, кожного разу, коли виконується складне завдання (зазвичай більше 5 викликів інструментів), Агент автономно створює структурований Markdown-документ "навички", записуючи кроки операцій, відомі вміст і методи перевірки для майбутнього повторного використання. Файли навичок дотримуються принципу поступового розкриття: за замовчуванням Агент переглядає лише назву та опис навички (близько 3000 токенів), завантажуючи повний вміст навички лише тоді, коли це необхідно для контролю споживання токенів.

Що стосується інструментів, Агент Hermes постачається з вбудованою підтримкою понад 40 інструментів, які охоплюють такі завдання, як вилучення даних з веб-сайтів, автоматизація браузера, комп'ютерний зір, генерація зображень, перетворення тексту на мову та навіть планування завдань із природною мовою для завдань автоматизації, таких як генерація звітів, резервне копіювання даних, моніторинг системи тощо.

Серед цих інструментів найпопулярніші — ті, які найчастіше використовуються спільнотою, мають високий рівень відгуків і відповідають архітектурі Hermes та потребам спільноти розробників — це:

Hindsight наразі є найпопулярнішим автономним інструментом у системі, який виступає рекомендованим довгостроковим плагіном для зберігання пам'яті Hermes. Він автоматично викликає відповідну контекстну інформацію перед кожним викликом довготривалої пам'яті (LLM), підтримує локальне розгортання PostgreSQL або в хмарі та був інтегрований як постачальник пам'яті в Hermes.

Навички антропологічної кібербезпеки є набором навичок з найбільшою кількістю зірок в екосистемі, що містить понад 753 структуровані навички кібербезпеки, які безпосередньо відповідають структурі MITRE ATT&CK, що робить його придатним для досліджень у сфері безпеки та сценаріїв тестування на проникнення.

mission-control є найпопулярнішою панеллю керування агентами в екосистемі, яка підтримує керування парком агентів, розподіл завдань, відстеження витрат і спільну роботу декількох агентів, і яку спільнота настійно рекомендує як стандарт для виробничого розгортання.

Агент самовдосконалення Hermes є технологією еволюційного самовдосконалення, яка використовує DSPy + GEPA для оптимізації навичок, пропозицій і коду.

Робочий простір Hermes є рідним робочим простором у Hermes, що інтегрує інтерфейс чату, термінал і менеджер навичок, і слугує найпопулярнішою графічною точкою входу.

Крім того, він може створювати окремі дочірні агенти, кожен з яких має свій контекст розмови, незалежний термінал і скрипти Python RPC, що дозволяє створювати паралельні конвеєри без витрат на перемикання контексту.

Що стосується гнучкості інфраструктури, вона підтримує шість термінальних бекендів: локальний, Docker, віддалений SSH, безсерверний Daytona, контейнер Singularity та хмарні функції Modal. Daytona і Modal переходять у режим сну, коли вони не використовуються, що призводить до мінімальних витрат. Ви можете запускати його на VPS або кластері GPU за 5 доларів, видавати команди через Telegram і працювати на хмарних серверах, куди ви ніколи безпосередньо не підключаєтеся через SSH.

Агент Hermes наразі має найбільш прямі конкурентні відносини з OpenClaw, обидва з яких є агентурними фреймворками з відкритим вихідним кодом для розробників.

Їхні архітектурні філософії значно відрізняються: Основна конструкція OpenClaw — це «рівень керування», уніфікований довготривалий процес, що відповідає за керування сеансами, маршрутизацію, виконання інструментів і стан, причому все проходить через цей центральний контролер. З іншого боку, Hermes розміщує власний цикл виконання Агента в своєму ядрі, створюючи навколо цього ітеративного циклу «роби, вчися, покращуйся» такі компоненти, як шлюзи, планувальник завдань і виконання інструментів.

Різниця в їх системах навичок особливо значуща: Навички OpenClaw здебільшого створюються вручну, завантажуються з різних рівнів, таких як робочий простір, особистий, спільний або плагіни; Hermes, з іншого боку, прагне до того, щоб Агент генерував навички з досвіду, формуючи справжній автономний цикл навчання.

Як встановити та користуватися

Почати дуже просто. За допомогою однієї команди "curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash" ви можете завершити встановлення. Він підтримує Linux, macOS і WSL2. Агент Hermes автоматично обробляє всі конфігурації без ручного втручання.

Веб-сайт Hermes

Після завершення інсталяції Hermes Agent запустіть команду "hermes setup", щоб розпочати майстра налаштування. Оберіть постачальника моделей (підтримує портал Nous, OpenRouter, OpenAI або будь-який інший власний сервер), підключіться до своєї платформи обміну повідомленнями (Telegram, Discord, Slack або WhatsApp), а потім розпочніть свою першу розмову. З першої взаємодії Hermes Agent негайно переходить у режим навчання, починаючи будувати пам'ять, створювати навички та ставати більш здатним після кожного сеансу.

Основні команди для щоденного використання:

hermes (розпочати розмову),

модель hermes (виберіть постачальника LLM і модель),

інструменти hermes (настройте увімкнені інструменти),

шлюз hermes (запустіть шлюз повідомлень, інтегруючись з такими платформами, як Telegram, Discord),

настройка hermes (запустіть повний майстер налаштувань, налаштовуючи весь вміст за один раз),

міграція hermes claw (міграція з OpenClaw),

оновлення Hermes (оновлення до останньої версії),

Hermes Doctor (діагностика проблем);

Агент Hermes підходить для таких сценаріїв: загальний AI-помічник, якому потрібно запам'ятовувати контекст між сеансами та постійно вдосконалюватися; користувацький робочий процес Агента, який поєднує інструменти, плагіни, сервери MCP, браузери або оболонки; розгортання Агента на локальному обладнанні, хмарних віртуальних машинах або недорогій безсерверній інфраструктурі; а також сценарії, які вимагають постійного помічника для підтримки можливості пошуку в історії розмов і засвоєних навичок на різних платформах.

Більш конкретно, його можна використовувати для спілкування з ним у Telegram, одночасно виконуючи завдання на хмарній віртуальній машині, налаштовуючи автоматизацію та надсилаючи звіти на будь-яку платформу або передаючи йому періодичні завдання; інтегрувати його в Slack або Discord для надання підтримки AI-співпраці для всієї команди; або використовувати його функцію експорту трасування для генерації навчальних даних для навчання моделі виклику інструментів наступного покоління.