Hermes Agent — open-source self-hosted агент от Nous Research с встроенным циклом обучения. Помнит контекст между сессиями, сам пишет переиспользуемые навыки и чистит их в фоне. MIT-лицензия, 24/7 через Telegram и другие каналы.
Что это
Hermes Agent — автономный ИИ-агент, который живёт на вашем сервере (VPS, облако или домашняя машина), а не в браузере или IDE. Это не чат-обёртка вокруг одного API и не coding copilot: агент запускает код, работает с файлами, ищет в вебе, общается через мессенджеры и накапливает опыт между сессиями.
Ключевое отличие от большинства open-source агентов — Closed Learning Loop (закрытый цикл обучения):
- помнит факты и предпочтения между сессиями;
- сам создаёт навыки (
SKILL.md) после сложных задач; - подчищает и консолидирует навыки в фоне (Curator);
- опционально оптимизирует навыки офлайн через GEPA.
Проект от Nous Research, лицензия MIT. Репозиторий NousResearch/hermes-agent — один из самых быстрорастущих open-source агентов 2026 года.
Ключевое правило: Hermes — это фреймворк вокруг обучающегося агента. Качество ответов, скорость и стоимость зависят от выбранной базовой модели и включённых toolsets.
Зачем нужно
- Память между сессиями — конвенции проекта, ваши предпочтения и прошлые решения не стираются при закрытии терминала.
- Самообучающиеся навыки — после сложной задачи агент сохраняет процедуру в
SKILL.mdи переиспользует её, а не переоткрывает решение заново. - Доступ из мессенджеров — Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email. Написали с телефона — агент работает на сервере.
- Model-agnostic — Claude, GPT, Gemini, локальный Ollama, 300+ моделей через Nous Portal или OpenRouter. Смена одной командой:
hermes model. - Безопасное исполнение — шесть sandbox-бэкендов (local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona). Код и правки файлов — только в контролируемой среде.
- Research-ready — batch-генерация траекторий, экспорт для RL/fine-tuning, совместимость со стандартом agentskills.io.
Как устроено
Всё проходит через единое агентное ядро (AIAgent в run\_agent.py). CLI, мессенджер-шлюз, cron и batch-раннер — точки входа в один и тот же ReAct-цикл: системный промпт → API-вызов → tool calls → повтор.
Идентичность: SOUL.md
Файл ~/.hermes/SOUL.md занимает слот №1 в системном промпте — до памяти и навыков. Задаёт личность, тон и жёсткие ограничения. Пишется вручную, остаётся статичным между сессиями.
Память: три уровня
| Уровень | Что хранит | Как попадает в контекст |
|---|---|---|
| 1. Markdown-файлы | MEMORY.md (факты среды, до ~2 200 символов), USER.md (профиль пользователя, до ~1 375 символов) | Всегда в системном промпте как снимок на старте сессии |
| 2. SQLite + FTS5 | Полная история разговоров CLI и мессенджеров в state.db | Поиск по прошлым сессиям по запросу + LLM-резюмирование |
| 3. Внешние провайдеры | 8 подключаемых backend’ов (Honcho и др.) | Префетч релевантных воспоминаний перед каждым ходом |
Honcho — dialectic user modeling: агент строит углублённую модель пользователя через диалог, а не просто список фактов.
Навыки и Curator
Навыки — Markdown с YAML-frontmatter в ~/.hermes/skills/. Агент создаёт их через skill\_manage после сложных задач (5+ tool-вызовов), ошибок с успешным обходом или ваших корректировок.
Прогрессивное раскрытие экономит токены: сначала видны только имена навыков (~3k токенов на каталог), полное содержимое загружается по требованию.
Curator — фоновая чистка: если прошло 7 дней и агент простаивал 2+ часа, форк проходит по агент-созданным навыкам (keep / patch / consolidate / archive). Встроенные и hub-навыки не трогает. Перед каждым прогоном — tar.gz-снимок для отката.
GEPA (офлайн-оптимизация)
GEPA (Genetic-Pareto Prompt Evolution) — отдельный пайплайн в hermes-agent-self-evolution, не часть рантайма. Читает трассы из SQLite, анализирует точки сбоя, генерирует варианты навыков и оценивает через Pareto-оптимизацию. GPU не нужен, ~$2–10 за прогон. Полезен, когда встроенный learning loop упирается в потолок, но полноценный fine-tuning пока рано.
Sandboxing: шесть бэкендов
| Бэкенд | Назначение |
|---|---|
| local | Запуск на той же машине (dev и доверенные задачи) |
| Docker | Изолированный контейнер с hardening |
| SSH | Удалённая машина по SSH |
| Singularity | HPC-окружения |
| Modal | Serverless (hibernation, оплата только за активность) |
| Daytona | Serverless с persistence между сессиями |
Агент может редактировать файлы и запускать код, но только в контролируемой среде.
Модель-агностичность и инструменты
- Провайдеры: Nous Portal, OpenRouter, NovitaAI, NVIDIA NIM (Nemotron), Xiaomi MiMo, z.ai/GLM, Kimi/Moonshot, MiniMax, Hugging Face, OpenAI, локальные endpoints
- 40+ toolsets: браузер, код-исполнение, vision, image generation (FLUX), MCP-интеграции
- Tool Gateway через Nous Portal: web search (Firecrawl), image gen (FAL), TTS (OpenAI), cloud browser (Browser Use) — под одной подпиской
- Checkpoints и rollback перед изменениями файлов
- Профили — изолированные экземпляры со своим конфигом, памятью, навыками и
SOUL.md(hermes profile create) - Cron на естественном языке — «каждый будний день в 9:00» без ручного cron-синтаксиса
- Лимит 90 ходов на задачу — защита от бесконечных циклов и сжигания кредитов
Когда использовать
| Сценарий | Подходит? | Почему |
|---|---|---|
| Долгосрочный персональный агент с памятью и самообучением | Да | Closed Learning Loop, навыки, Curator |
| 24/7 ассистент в Telegram с сервера | Да | Gateway + serverless (Modal/Daytona) или VPS $5/мес |
| Нужен готовый веб-UI из коробки | Нет | Только TUI; веб — через OpenAI-compatible API + LobeChat |
| Desktop-агент «на ноутбуке без сервера» | Ограниченно | Работает локально, но архитектура рассчитана на постоянный сервер |
| Production-корпоративный бот с SLA | Нет | Исследовательский фреймворк, нужен мониторинг и hardening |
| Несколько специализированных агентов (дизайнер, код, research) | Да | Профили с отдельными ботами, SOUL.md и навыками |
Сравнение с OpenClaw
Hermes и OpenClaw — ближайшие аналоги в open-source экосистеме. Оба persistent, оба работают через мессенджеры, но делают противоположный архитектурный выбор: «Hermes упаковывает gateway вокруг обучающегося агента; OpenClaw упаковывает агента вокруг messaging gateway» (формулировка из обзора Kilo).
| OpenClaw | Hermes Agent | |
|---|---|---|
| Фокус | Экосистема, простота, контроль | Самооценка и самоулучшение |
| Инструменты | Больше на старте, messaging-hub-first | 40+ toolsets, MCP-интеграции |
| Память | Persistent, без авто-создания навыков | Closed Learning Loop — сам создаёт и улучшает навыки |
| Модель пользователя | Базовая | Honcho dialectic — глубокая, диалектическая |
| Sandboxing | Стандартный | 6 бэкендов (включая serverless Modal/Daytona) |
| Подходит для | Гипер-персонализированные задачи, ручное управление | Долгосрочный рост, память, автоматизация |
| Веб-UI | Да (Control UI) | Нет по умолчанию (только TUI) |
| Стиль | «Коробочный продукт» | «Исследовательский», безопасный по умолчанию |
Многие запускают оба: OpenClaw — для гипер-персонализированных задач и веб-UI, Hermes — для самообучения и долгосрочной памяти. Миграция: hermes claw migrate.
Пример: установка и первые шаги
Linux / macOS / WSL2
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
source ~/.bashrc # или: source ~/.zshrc
hermes setup # провайдер, модель, инструменты
hermes # интерактивный TUI-чатУстановщик автоматически ставит: uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg.
Windows (PowerShell)
iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1)Native Windows поддерживается — CLI, gateway, TUI и tools работают без WSL. Браузерный dashboard chat pane требует WSL2 (POSIX PTY).
Telegram за 5 минут
hermes gateway setup # токен от @BotFather
hermes gateway start # pairing-код → подтверждение → готовоNous Portal (рекомендуется)
hermes setup --portal
hermes portal statusСтруктура ~/.hermes/
~/.hermes/
├── config.yaml # модель, sandbox, toolsets
├── .env # API-ключи
├── SOUL.md # идентичность (слот №1 промпта)
├── memories/
│ ├── MEMORY.md # факты агента
│ └── USER.md # профиль пользователя
├── skills/ # встроенные, hub, агент-созданные
├── state.db # SQLite + FTS5 для поиска по сессиям
└── cron/jobs.json # расписание задачОсновные команды
| Команда | Назначение |
|---|---|
hermes | TUI-чат с автодополнением и streaming |
hermes model | Выбор провайдера и модели |
hermes tools | Включение/отключение toolsets |
hermes gateway | Мессенджер-шлюз |
hermes setup --portal | Мастер + Nous Portal OAuth |
hermes claw migrate | Миграция из OpenClaw |
hermes doctor | Диагностика проблем |
/skills | Просмотр выученных навыков |
/insights \[--days N\] | Аналитика использования |
Ограничения
| Ограничение | Пояснение |
|---|---|
| Нет веб-UI по умолчанию — только TUI. Для веба: | OpenAI-compatible API-сервер + LobeChat и аналоги. |
| Требует сервера | не desktop-агент «из коробки» на ноутбуке. |
| Качество = базовая модель | Hermes Agent это фреймворк, не модель. |
| Sandboxing не заменяет мониторинг | сложные задачи с правами на файлы и shell требуют внимания. |
| Проект молодой | активная разработка; API и команды могут меняться между минорными версиями. |
| GEPA и Curator | не магия — агент склонен к самовосхвалению; офлайн-валидация нужна для критичных навыков. |
Антипаттерны
| Антипаттерн | Почему опасно |
|---|---|
| Не делать: | запускать Hermes в main-режиме без sandbox и подключать навыки из непроверенных источников. Контролируй toolsets через hermes tools. |
| Не делать: | хранить API-ключи в открытом виде в репозитории. Используй hermes config set или .env. |
| Не делать: | игнорировать periodic nudges — напоминания сохранить знания часть learning loop. |
| Не делать: | ждать, что одна модель подойдёт для всего. Рутину — на дешёвой, сложное — на флагмане. |
| Не делать: | включать все 6 sandbox-бэкендов сразу. Начни с local или Docker. |
Чеклист
| Проверка | Как убедиться |
|---|---|
| Python 3.11+ | python --version (установщик ставит автоматически) |
| TUI работает | hermes → streaming-ответ |
| Модель настроена | hermes model или hermes setup --portal |
| Tool Gateway | hermes portal status после portal-setup |
| Мессенджер | hermes gateway setup • pairing |
| Бэкап конфига | ~/.hermes/ в git или snapshot |
| Аудит навыков | /skills — что агент уже выучил |
Технические детали проверены по официальным источникам Nous Research (hermes-agent.nousresearch.com, github.com/NousResearch/hermes-agent) на 02.06.2026. При расхождении — ориентируйся на официальную документацию.