2月25日、Nous Researchというチームは、GitHubでv.0.1.0を静かに押し上げました。 最初のヘルメスは、インストールされたコマンドの1行と製品位置の1つの文だけを持っているモデルです。 「あなたと成長するエージェント」。

ノス・リサーチがモデル・リングでいくつかの評判を持っていたにもかかわらず、非常に少数の人々は、HuggingFaceで33億ダウンロードを蓄積しましたが、開発者のコミュニティ全体の関心は神聖なOpenClaw "クランチ"にありました。 React が初めて歴史を築いた後、Thirty-three 日が経ち、GitHub の歴史の中で最も急速に成長するプロジェクトとなったのは、毎時 710 星でピークに達したが、同時に、138 安全穴に蓄積された 63 日間、平均的な 2.2 CVE の穴を明らかにし続けたセキュリティ研究者がいた。 コミュニティ全体が質問を再考しました。これは生産環境で使用できますか

この文脈では、ヘルメスエージェントもコンテンダーで、ついに急激な成長の第1期を利用しました。

HermesはOpenClawマイグレーションツールに鍵を書いており、OpenClawを離れる開発者は、Hermes Agentは良いマウスツーマスオプションになりました。

3月の始まりから、ヘルメスエージェントがGitHub Trendingに入り、11位まで星数が2,200位に上りました。 AwesomeAgentsは「2026年以来のエージェントリリースの最も野心的なオープンソース」として説明し、現在では69.9k Starと9k Fork in Hermesがあります。

今日のアクティベーションBlcokは、このエージェントがどのように異なるかについてあなたに話します。

ヘルメスエージェントとは

ヘルメスエージェントは、ヌースリサーチによって構築された自己工学型のAIスマートボディであり、現在クローズド・ラーニング・ループを組み込まれている唯一の存在です。

経験からスキルを自動的に作成し、使用中に継続的に改善し、知識を再利用可能な資産に積極的に統合し、独自の対話履歴を取得し、多くのセッションでユーザーの理解を深めます。

そのため、簡単に言えば、エルメスアジェンの最大の利点は、よりスマートなより良いより良いより良いより良いです。

その場所は、IDEに縛られたプログラミングアシスタントではなく、単一のAPI用のチャットラッピングではなく、実際にサーバーに住んでいる自律的なエージェントは、それが学習し、長く実行し、長く覚えています。

ヌースリサーチは、アウトセットから、オープンソースの優先順位と集中型AIラボとしての地位を確立し、ユーザーが独立して制御できるAIの構築を目標としています。 初期の作業は、Hermes Model Series に重点を置き、インフラとシステムレベルで大きな入力を行い、コンシューマーグレードの GPU のグローバル分布をモデル化するための DisTrO テクニックを探求しました。また、マルチ・インテリジェントなインタラクションや、WorldSim や Doomscroll などの長距離動作シミュレーションなど、多岐にわたる動作シミュレーションを組み合わせました。

エルメス・エージェントは、ノモスとPsycheのモデルを作った人と同じ人でした。

良いツールは何ですか

エルメスエージェントの中央機構は、そのメモリとスキルシステムです。 エージェントは、環境情報のEMORY.mdストレージ、前回のミッションから学んだエンゲージメントとレッスン、あなたの環境設定とコミュニケーションスタイルのUSER.mdストレージの2つの合理化されたコア文書を維持します。 これらの2つのファイルは、各セッションの先頭にシステムのヒントを自動的に注入し、エージェントの「長期的な作業メモリ」と同等です。 さらに、すべての履歴セッションはSQLiteのフルテキスト検索データベースに保存され、エージェントは数週間前に会話を検索することができます。

スキルシステムの面では、複雑なミッションが完了するたびに(通常、ツールの5つのコール以上)、エージェントは、将来の再利用のための操作手順、既知のコンテンツおよび認証方法を文書化するための構造化されたMarkdown "skill document"を作成することができます。 スキルファイルは、段階的な開示パターンに従う:エージェントは、単にスキルの名前と説明(約3000トークン)を見て、必要なときに特定のスキルの完全なコンテンツをロードすることにより、トークン消費を制御するためにデフォルトで設定します。

ツールレベルでは、Hermes Agent は、ウェブ検索、ブラウザの自動化、視覚的理解、画像生成、テキスト・ツー・スピーナリング、およびまた、エージェントがレポート生成、データのバックアップ、システム監視などの定期的な作業を自動的に実行できるようにするために、自然言語のタイム・タスクの設定をサポートし、観察されることなく、自然言語でタイム・タスクの設定をサポートします。

これらのツールの最も人気は、コミュニティユーザーから最も頻繁に使用されるとフィードバックであり、エルメスの機能的なアーキテクチャと開発者のコミュニティの典型的なニーズに基づいて、世界で最も人気のあるツールですこれらは、フロントのツールです:

Hendsightは現在、エコロジーで最も人気のある単一ツールであり、ヘルメスの公式に推奨される長期メモリプラグインです。 LLM 呼び出し前のコンテキストを自動的にリコールし、ローカル PostgreSQL やクラウド デプロイメントをサポートし、すでに元の MemooryProvider 統合ヘルメスです。

Anthropic-Cybersecurity-Skills は 753+ 構造化されたネットワーク セキュリティ スキル、MITRE ATT&CK フレームワークの完全なマッピング、安全調査および浸透のテストに適したトップのエコ ベースのスター スキル パックです。

ミッションコントロールは現在、エコロジーで最も人気のあるエージェントプログラミングダッシュボードであり、エージェントフリート管理、タスクディストリビューション、コストトラッキング、複数のエージェントワークストリームをサポートしており、生産レベルで展開するための標準としてコミュニティが推奨されています。

Hermes Agent Self-Evolutionは、DSPy+GEPAを使用してスキル、ヒント、コードを最適化する進化した自己改善技術です。

エルメスワークスペースは、ヘルメスネイティブワークスペース、統合チャットインターフェイス、ターミナル、スキルマネージャー、最も人気のあるグラフィックエントリです。

また、対話、独立したターミナル、Python RPCスクリプトのコンテキストを持つ独立した子供、エージェントをそれぞれ生成し、ゼロコンテキストコストで並列フローラインを実現できます。

インフラの柔軟性の面では、6つのターミナルバックエンドがサポートされています。ローカルランニング、ドッカー、SSHリモート、デイトナサーバーなし、シンガポールパッケージおよびModalクラウド機能。 デイトナとModalは、ほとんどゼロで無料です。 あなたは$ 5 VPSまたはGPUクラスターでそれを実行することができます, あなたはSSHに直接行くことはありませんクラウドサーバー上で動作するようにTelegramを通して指示を与えます。

Hermes Agent は、現在、OpenClaw との最も直接的な競争を構成しており、その両方ともオープンソースの Agent フレームワークです。

2つの概念哲学は異なる:OpenClawは、セッション、ルート、ツールの実行と状態を管理する統一された長期の実行プロセスである「制御平面」のコアで設計されており、すべてがこの中央コントローラを介して流れます。 Hermes は、エージェントの実装サイクルをコアに組み、ゲートウェイ、タイムスケジューラ、この "do, Learn, Better" ループの周りの実行時間をビルドします。

違いは、特にスキルシステムにマークされています。 OpenClaw のスキルは主にマニュアルであり、ワークスペース、個人、共有、またはプラグインなどの異なるレベルから読み込まれています。 Hermes ' は、エージェントが経験から自分のスキルを生成し、真の自己学習クローズドループを形成できるようにすることです。

インストールと使用方法

とても簡単です。 コマンドの行 "curl-fsSL https://raw.githubusercontent.com/NosResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh|bash" は、インストールを完了し、Linux、MacOS、WSL2、Hermes Agent は手動操作なしでフル構成を自動的に完了します。

エルメスネットワーク

Hermes Agent のインストール時に、"hermes setup" ガイドを実行し、モデルプロバイダ(Nous Portal、OpenRouter、OpenAi、または任意のカスタムピアをサポートしています)を選択し、メッセージプラットフォーム(Telegram、Discord、Slack、WhatsApp)にアクセスし、最初の会話を開始します。 初めてのやりとりから、ヘルメスエージェントはすぐに学習モードに入り、メモリの構築、スキルの作成、各セッションの後により多くの能力を発揮します。

毎日使用したコアオーダーには、以下が含まれます

(対話開始)

hermes Model (LLM プロバイダーとモデルを選択)

エルメスツール

エルメスゲートウェイ(メッセージゲートウェイ、電報、Discordなどのプラットフォームにアクセス)、

ヘルメスのセットアップ(フルセットアップウィザード、すべてのコンテンツのワンタイム構成を実行)、

エルメス法の移行(OpenClawから移動)

私は知らなかった、 shemes の更新

ヘルメス医師(診断)

ヘルメスエージェントの適切なシナリオには、コンテキストを覚え、継続的にセッション間で能力を向上させる必要がある一般的なAIアシスタントが含まれます。 ツール、プラグイン、MCPサーバー、ブラウザ、シェルと組み合わせる必要がある自己定義のエージェントワークフロー。 ローカルハードウェア、クラウド VM または低コストのサーバーフリーインフラストラクチャ上のエージェントの展開。 対話履歴を検索し、スキルを学ぶことができるプラットフォーム全体で永続的な補助シーンを維持する必要があります。

具体的には、テレグラムで話していた間、クラウド VM のミッションを実行するために使用することができ, 任意のプラットフォームにレポートを自動化し、サイクリティカルなタスクを乗り越えるためにプッシュする; Slack または Discord にアクセスして、チーム全体に AI のコラボレーション サポートを提供する; またはツール呼び出しモデルの次世代のための RL トレーニングデータを生成するためのその軌跡をエクスポートする。