2월 25일, Nous Research라는 팀에서 조용히 V. 0.1.0을 GitHub에서 밀어. 첫 번째 헤르메스는 설치 명령과 제품 포지셔닝의 단일 문장을 가지고있는 모델입니다. "당신은 성장하는 에이전트."。

Nous Research는 모델 링에서 일부 명성을 얻은 반면, Hermes 시리즈는 HuggingFace에서 33 백만 다운로드를 축적했지만 개발자의 전체 커뮤니티의 관심은 신성한 OpenClaw "crawfish"에있었습니다. React가 역사상 최초로 되었고, "crawfish"는 GitHub의 역사에서 가장 빠르게 성장하는 프로젝트가 시간당 710개의 별에 달하는 것이었지만, 그 당시 같은 보안 연구자들은 하루에 평균 2.2 CVE의 구멍을 뚫고, 138개의 안전 홀에서 축적된 63일이 있습니다. 전체 지역 사회는 질문을 다시 시작: 이 생산 환경에서 사용할 수

이 맥락에서, 헤르메스 에이전트, 누가 또한 contender, 마지막으로 그의 첫 번째 기간의 급속 한 성장。

Hermes는 OpenClaw 마이그레이션 도구에 열쇠를 썼고, OpenClaw가 갈 곳을 필요로 한 개발자 인 Hermes Agent는 좋은 입-to-mouth 옵션이되었습니다。

3 월 초부터 Hermes Agent는 11 자리까지 GitHub Trending에 얻었으며 별 수는 2,200을 통해 갔다. AwesomeAgents는 "2026 년부터 에이전트 릴리스의 가장 야심 찬 오픈 소스"로 설명하고 이제 Hermes의 69.9k 스타와 9k 포크가 있습니다。

오늘 활성화 Blcok Beats는이 에이전트가 얼마나 다른지에 대해 이야기합니다。

Hermes 대리인은 무엇입니까

Hermes Agent는 Nous Research에 의해 구축 된 자체 엔지니어링 AI 스마트 바디이며 현재 폐쇄 학습 루프를 내장 한 유일한 제품입니다。

그것은 자동적으로 경험에서 기술을 창조합니다, 지속적으로 사용 도중 그들을 개량하고, 수많은 회의에 있는 당신의 사용자의 이해를 깊게 하는 대화의 그것의 자신의 역사를 retrieves에 지식을 통합합니다。

그래서 단순히 넣어, Hermes Agen의 가장 큰 장점은 더 똑똑한 더 나은。

이 위치는 프로그래밍 어시스턴트가 IDE 또는 단일 API에 대한 채팅 래핑에 묶여 있지 않지만 서버에서 실제로 살고있는 자율 에이전트는 배우는 것을 기억하고 더 길게 실행합니다。

노우스 리서치(Nous Research)는 오픈소스 우선 순위로 자리매김했으며, 사용자가 독립적으로 제어할 수 있는 AI를 구축하는 목표인 AI를 구축하는 데 중점을 두어 몇개의 닫히는 회사들의 손에 집중하는 인텔리전스보다도 있습니다. 헤르메스 모델 시리즈에 중점을 둔 그들의 초기 작업은 인프라 및 시스템 수준에서 실질적인 입력과 함께 소비자 등급 GPU의 글로벌 배포를 통해 모델링하기위한 DisTrO 기술을 탐구뿐만 아니라 다중 기반 상호 작용 및 장거리 행동 시뮬레이션과 WorldSim 및 Doomscroll과 같은。

헤르메스 에이전트, 팀, Nomos 및 Psyche에 대한 일련의 모델을 구축하는 동일한 사람들이었다。

좋은 도구는 무엇입니까

Hermes Agent의 중앙 메커니즘은 메모리 및 기술 시스템입니다. 에이전트는 두 개의 유선형 코어 문서를 유지합니다: EMORY.md 환경 정보 저장, 이전 미션에서 배운 교과서; USER.md 사용자 설정 및 통신 스타일의 저장. 이 두 파일은 자동으로 시스템 팁을 각 세션의 시작 부분에 주사, 에이전트의 "긴급 작동 메모리"과 동일. 또한 모든 역사 세션은 SQLite 전체 텍스트 검색 데이터베이스에 저장되며 에이전트가 몇 주 전에 대화를 검색 할 수 있습니다。

기술 시스템의 관점에서 모든 복잡한 임무는 완료됩니다 (일반적으로 도구에 대한 5 개 이상의 통화), 에이전트는 미래의 재사용을위한 작동 단계, 알려진 콘텐츠 및 인증 방법을 문서에 구조 마크 다운 "스킬 문서"를 만들 수 있습니다. Skills file follow a gradual disclosure pattern: Agent defaults to control token consumption by simply looking at the name and description of the skills (대략적으로 3000 토큰) 그리고 필요한 경우 특정 기술의 전체 내용을로드。

도구 수준에서 Hermes Agent는 웹 검색, 브라우저 자동화, 시각적 이해, 이미지 생성, 텍스트 - 투 - 스파이싱 등 40 개 이상의 도구를 가지고 있으며, 에이전트가 보고서 생성, 데이터 백업, 시스템 모니터링 등과 같은 정기 작업을 자동으로 수행 할 수 있도록 자연 언어로 적시 작업의 설정을 지원합니다. 관찰하지 않고。

이 도구의 가장 인기있는, 즉, 커뮤니티 사용자의 가장 자주 사용되는 및 피드백, 그리고 Hermes의 기능 아키텍처를 기반으로하고 개발자의 커뮤니티의 전형적인 요구는 세계에서 가장 인기있는 도구입니다이것은 앞의 도구입니다::

Hendsight는 현재 생태의 가장 인기있는 단일 도구이며 Hermes의 공식 권장 장기 메모리 플러그인입니다. 각 LLM 호출 전에 컨텍스트를 자동으로 리콜, 로컬 PostgreSQL 또는 클라우드 배포를 지원, 이미 원래 MemooryProvider 통합 헤르메스。

Anthropic-Cybersecurity-Skills는 753+ 구조화된 네트워크 보안 기술, 안전 연구 및 침투 테스트를 위해 적당한 MITRE ATT&CK 기구의 완전한 매핑, 최고 근거한 별 기술 팩입니다。

mission-control는 현재 생태에서 가장 인기있는 에이전트 프로그래밍 대쉬보드이며, 에이전트 함대 관리, 작업 배포, 비용 추적 및 여러 에이전트 워크스트림을 지원하며, 프로덕션 레벨에서 배포하는 기준으로 커뮤니티에 의해 권장됩니다。

Hermes Agent Self-Evolution은 DSPy+GEPA를 사용하여 기술, 팁 및 코드를 최적화하는 진화 자체 개선 기술입니다。

Hermes Workspace는 Hermes Native Workspace, 통합 채팅 인터페이스, 터미널 및 기술 관리자, 가장 인기있는 그래픽 항목입니다。

또한, 그것은 독립적 인 아이를 생산할 수 있습니다, 에이전트, 각 대화에 대한 자신의 컨텍스트를 가지고, 독립 터미널과 파이썬 RPC 스크립트, 따라서 0 컨텍스트 비용에 병렬 흐름 라인을 달성。

인프라 유연성 측면에서 6 개의 터미널 백엔드가 지원됩니다. 로컬 실행, 도커, SSH 원격, 서버없이 데이토나, 싱가포르 포장 및 Modal 클라우드 기능. 데이토나와 모달은 거의 0에서 무료입니다. $ 5 VPS 또는 GPU 클러스터에서 실행할 수 있습니다. Telegram을 통해 SSH로 직접 이동하지 않는 클라우드 서버에서 작동합니다。

Hermes Agent는 현재 OpenClaw와 가장 직접적인 경쟁을 구성하고 있습니다. 개발자를 위한 오픈 소스 에이전트 프레임워크가 모두 있습니다。

두의 개념적인 철학은 다릅니다: OpenClaw는 세션, 경로, 도구 실행 및 상태를 관리하는 통합 장기적인 실행 과정의 핵심에 디자인되고, 이 중앙 관제사를 통해서 모든 교류. Hermes, 에이전트의 자체 구현 사이클과 함께 핵심에, 게이트웨이를 구축, 시간 스케줄러, 도구 실행 시간 주위에 이 "도, 학습, 개선" 루프。

차이점은 특히 기술 시스템에서 표시된다 : OpenClaw 's 기술은 주로 설명서이며 작업 공간, 개인, 공유, 또는 플러그인과 같은 다른 수준에서로드됩니다. Hermes '씽크는 에이전트가 경험에서 자신의 능력을 생성하고 진정한 자기 학습 폐쇄 루프를 형성 할 수 있도록하는 것입니다。

설치 및 사용 방법

그것은 매우 간단합니다. 명령의 선 "curl-fsSL https://raw.githubusercontent.com/NosResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh|bash"는 설치를 완료하고 Linux, MacOS 및 WSL2를 지원하며, Hermes Agent는 수동 작동 없이 전체 구성을 자동으로 완료합니다。

Hermes 네트워크

Hermes Agent의 설치에, "hermes setup" 가이드를 실행 시작, 모델을 선택 (지원 Nous Portal, OpenRouter, OpenAi 또는 사용자 정의 피어), 메시지 플랫폼에 액세스 (Telegram, Discord, Slack 또는 WhatsApp) 첫 번째 대화를 시작합니다. 첫 번째 상호 작용에서 Hermes Agent는 즉시 학습 모드로 갔다, 메모리를 구축하고, 기술을 만들고, 각 세션 후에 더 많은 수를 얻었다。

매일 사용하는 핵심 순서는 다음을 포함합니다:

(시작 대화)

hermes 모델 (선택 LLM 제공 업체 및 모델)

hermes 도구

hermes Gateway (텔레그램, Discord, 등과 같은 접근 플랫폼)

hermes 설정 (모든 콘텐츠의 한 번 설정 마법사를 실행)

헤르메스 법률 마이그레이션 (OpenClaw에서 이동)

나는 모른다, shemes 업데이트

hermes 의사 ( 진단)

헤르메스 에이전트에 적합한 시나리오는 다음과 같습니다: 컨텍스트를 기억하고 세션 전반에 걸쳐 기능을 지속적으로 개선해야 하는 일반적인 AI 조수; 도구, 플러그인, MCP 서버, 브라우저 또는 쉘과 결합해야 하는 자체 정의 에이전트 워크플로우; 로컬 하드웨어, 클라우드 VM 또는 저비용 서버가 없는 인프라에 에이전트의 배포; 그리고 대화 기록 및 학습 기술을 검색할 수 있는 플랫폼의 영구 보조 장면을 유지해야 합니다。

더 구체적으로, 그것은 구름 VM에 그것의 임무를 실행하기 위하여 사용될 수 있고, 전보에 그것을 이야기하고, 어떤 플랫폼든지에 주기적인 일을 가지고 가는 것을 강요 보고하기 위하여; Slack 또는 Discord에 접근하기 위하여 전체 팀에 AI 협조적인 지원을 제공하기 위하여; 또는 그것의 trajectory를 수출하기 위하여 도구 벽 모형의 다음 세대를 위한 RL 훈련을 위한 훈련 자료를 생성하기 위하여。