Hermes Agent レビュー 2026：自己改善し、あなたのことを本当に記憶するAIエージェント
Hermes Agent徹底解説 2026年版：自己改善し、あなたのことを本当に記憶するAIエージェント GitHub TrendingでHermes Agentを見かけた方も多いのではないでしょうか。スター数は73,000を超え、急速に数を伸ばしています。開発元はNous...
Utilo Team
4/15/2026
Hermes Agent徹底解説 2026年版：自己改善し、あなたのことを本当に記憶するAIエージェント
GitHub TrendingでHermes Agentを見かけた方も多いのではないでしょうか。スター数は73,000を超え、急速に数を伸ばしています。開発元はNous Research（HermesやNomosモデルファミリーを開発した研究所）で、手元のハードウェアで動作するオープンソースのAIエージェントです。チャットボットのラッパーでも、IDEのプラグインでもありません。メモリ、スケジューリング、ツール使用、そして実行すればするほど賢くなる学習ループを備えた、完全な自律エージェントです。
これはプレスリリースの要約記事ではありません。Hermesが実際に何をするのか、どうセットアップするのか、何が得意で何が苦手なのか、そして試す価値があるのかを実践的に掘り下げます。ここで紹介する全ての機能には、今日から試せるリアルな利用シナリオが付いています。
Hermes Agentの正体
Hermes Agentは、自分のサーバー（やノートPC、あるいは月額5ドルのVPS）上で動作するセルフホスト型のAIエージェントです。ターミナル、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signalなど、15以上のプラットフォームと単一のgatewayプロセスを通じて対話できます。使用するLLMは自由に指定できます。OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Nous Portal、200以上のモデルが利用可能なOpenRouter、あるいは自前のローカルエンドポイントなど、何でも使えます。
「また新しいエージェントフレームワークか」で終わらない、他との違いを際立たせるセールスポイントは、クローズドな学習ループを持っている点です。セッションをまたいで物事を記憶し、複雑なタスクから再利用可能なskillを作成し、使用中にそのskillを改善し、時間をかけてあなたのプロファイルを構築していきます。ほとんどのエージェントが会話のたびにリセットされるのに対し、Hermesはコンテキストを蓄積します。
MITライセンスであることも、その上で何かを構築する場合には重要なポイントです。
主要な数字:
- 73,600以上のGitHubスター（2026年4月時点）
- 4つのレジストリにまたがる647のskill（79が組み込み、47がオプション、521がコミュニティから提供）
- 1つのgatewayでサポートされる15以上のメッセージングプラットフォーム
- 6つのターミナルバックエンド: local, Docker, SSH, Daytona, Singularity, Modal
- 最小コンテキスト要件：64K tokens（これを下回るモデルは起動時に拒否されます）
インストール：冗談抜きで60秒
# ワンライナーインストール — Linux, macOS, WSL2, Termux経由のAndroidでも
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
# シェルをリロード
source ~/.bashrc # または: source ~/.zshrc
# チャットを開始
hermes
インストーラーが全てを処理してくれます：Python 3.11（uv経由、sudo不要）、Node.js v22、ripgrep、ffmpeg。唯一の前提条件はgitです。
インストール後、ほとんどの設定をカバーするCLIコマンド群が使えるようになります：
hermes model # 対話形式でLLMプロバイダーを選択
hermes tools # ツールグループの有効/無効を切り替え
hermes setup # 完全なセットアップウィザード（すべてを一度に実行）
hermes gateway # メッセージングゲートウェイを起動
hermes doctor # 問題を診断
hermes update # 最新バージョンにアップデート
Androidでも動作します。 Termuxには専用のインストールパスが用意されており、Androidと互換性のない音声関連の依存関係をスキップする.[termux] extraが提供されます。文字通り、自分のスマホからAIエージェントを実行できるのです。
モデルプロバイダーの選択
Hermesは特定のプロバイダーに縛られることはありません。hermes modelを実行して、リストから選択してください：
| プロバイダー | 概要 | 認証方法 |
|---|---|---|
| Nous Portal | サブスクリプション、設定不要 | OAuth login |
| OpenAI Codex | ChatGPT OAuth、Codexモデル | Device code auth |
| Anthropic | Claudeモデルを直接利用 | Claude Code authまたはAPIキー |
| OpenRouter | 200以上のモデル、マルチプロバイダー | APIキー |
| DeepSeek | Direct API | APIキー |
| GitHub Copilot | Copilot経由でGPT-5.x, Claude, Geminiを利用 | OAuth |
| Hugging Face | 20以上のオープンモデル | HF_TOKEN |
| Custom Endpoint | VLLM, SGLang, OllamaなどOpenAI互換エンドポイント | Base URL + key |
その他: Z.AI/GLM、Kimi/Moonshot、MiniMax、Alibaba Cloud/DashScope、Arcee AIなど。
64Kルール: Hermesは最低でも64,000トークンのコンテキストを要求します。それ以下のモデルは起動時に拒否されます。これは理にかなっています。複数ステップのtool-callingワークフローはコンテキストを急速に消費しますし、ウィンドウが小さいとエージェントはタスクの途中で何をしていたかを見失ってしまいます。ローカルモデルを実行する場合は、--ctx-size 65536以上に設定しましょう。
hermes modelを使えばいつでもプロバイダーを切り替えられます。コードの変更も、ロックインもありません。
メモリシステム：小さく、制限があり、意図的
ここが、Hermesが他の多くのエージェントフレームワークと一線を画す点です。全てをベクターデータベースに放り込むのではなく、Hermesは2つの小さな、文字数制限のあるファイルを使用します：
| ファイル | 目的 | 制限 |
|---|---|---|
MEMORY.md | エージェントのメモ — 環境に関する事実、慣習、学んだ教訓 | 2,200文字（約800トークン） |
USER.md | ユーザープロファイル — あなたの好み、コミュニケーションスタイル | 1,375文字（約500トークン） |
両方とも~/.hermes/memories/に存在し、セッション開始時に**frozen snapshot（凍結されたスナップショット）**としてシステムプロンプトに注入されます。
実際にメモリがどのように機能するかの例です：
══════════════════════════════════════════════
MEMORY (あなたの個人的なメモ) [67% — 1,474/2,200文字]
══════════════════════════════════════════════
ユーザーのプロジェクトは~/code/myapiにあるRustのWebサービスで、Axum + SQLxを使用している
§このマシンはUbuntu 22.04で、DockerとPodmanがインストールされている
§ユーザーは簡潔な回答を好み、冗長な説明を嫌う
エージェントは3つのアクションを通じて自身のメモリを管理します：
- add — 新しい事実を保存する
- replace — 既存のエントリを更新する（部分文字列マッチング）
- remove — 不要になったものを削除する
frozen snapshotの注意点： セッション中にHermesがメモリに書き込むと、変更はすぐにディスクに永続化されますが、システムプロンプトに反映されるのは次のセッションが始まってからです。これは意図的な仕様です（パフォーマンスのためにLLMのprefix cacheを維持するため）が、同じセッションで会話を続けると、エージェントがたった今学んだことを「忘れて」しまう可能性があるということです。
メモリがいっぱいになると、エージェントは現在のエントリと使用状況の統計を含むエラーを受け取り、空き容量を作るためにエントリを統合または置換する必要があります。まるで15行しかないノートを持つ人間のように、何を書くか選択的になることを学ぶわけです。
保存すべきこと vs スキップすべきこと：
- ✅ 保存すべきもの：ユーザーの好み、環境に関する事実、プロジェクトの慣習、訂正内容、ワークフローのパターン
- ❌ スキップすべきもの：些細な情報、簡単に検索できる事実、大きなコードブロック、セッション固有の一時データ
この制限付きアプローチは新鮮です。ほとんどのエージェントのメモリシステムは、制限がない（そしてノイズでいっぱいになる）か、ベクター検索を使用（そして関連性を幻覚する）かのどちらかです。Hermesは規律を強制します。
Skills：エージェント自身が作成する手続き的記憶
Skillは、「繰り返し発生するタスクをどうやって上達させるか？」という問いに対するHermesの答えです。エージェントが複雑な何かを完了させると、skillを作成することができます。これは本質的に、次回のための指示が書かれたSKILL.mdファイルです。Skillは使用中に自己改善していきます。
エコシステムは驚くほど大きく、4つのレジストリにまたがる647のskillが存在します。組み込みのものは以下をカバーしています：
- コーディングエージェント: Claude Code、Codex、OpenCodeへのデリゲーション
- クリエイティブツール: ASCIIアート、p5.jsのジェネレーティブアート、Manimの数学アニメーション、Excalidrawのダイアグラム、アーキテクチャ図
- プラットフォーム連携: Apple Notes、Apple Reminders、FindMy、iMessage
- お楽しみ: Minecraft modpackサーバーのセットアップ、ポケモンプレイヤー（そう、ヘッドレスエミュレーションでポケモンを自律的にプレイします）
- デザイン: 実際のWebサイト（Stripe、Linear、Vercel、Notion、Airbnbなど）から抽出した54のプロダクション品質のデザインシステムテンプレート
Skillはagentskills.ioのオープンスタンダードに準拠しているため、ポータブルでコミュニティでの共有が可能です。
実際のシナリオ： あなたがHermesにPostgres + Redis + NodeアプリのDocker Composeスタックをセットアップするように頼んだとします。エージェントはそれを実行し、その後、「docker-compose-setup」という名前のskillを作成します。そこには、テンプレート、よくある落とし穴、そして発見したポートの慣習などが含まれています。次に似たようなスタックを頼むと、エージェントはそのskillをロードし、半分のステップで完了させます。
Tools：47の組み込みツール、カテゴリ別に整理
Hermesには広範なtool registryが付属しており、hermes toolsでグループごとに有効/無効を切り替えられます：
| カテゴリ | 例 | 用途 |
|---|---|---|
| Web | web_search, web_extract | Webの検索とスクレイピング |
| Terminal & Files | terminal, process, read_file, patch | コマンド実行、ファイル編集 |
| Browser | browser_navigate, browser_snapshot, browser_vision | 完全なブラウザ自動化 |
| Media | vision_analyze, image_generate, text_to_speech | 画像分析、生成、TTS |
| Agent orchestration | todo, execute_code, delegate_task | 計画、サブエージェント、コード実行 |
| Memory & recall | memory, session_search | 永続メモリ、セッション横断検索 |
| Automation | cronjob, send_message | スケジュールタスク、アウトバウンドメッセージング |
素早い有効化/無効化：
# Webとターミナルのツールのみで開始
hermes chat --toolsets "web,terminal"
# または対話形式で設定
hermes tools
Terminal Backends：どこでも安全に実行
これはHermesの最も強力な実践的機能の一つです。エージェントのターミナルコマンドが実際に実行される場所を選択できます：
| Backend | ユースケース |
|---|---|
local | デフォルト — あなたのマシンで実行 |
docker | 隔離されたコンテナ — 信頼できないタスクに安全 |
ssh | リモートサーバー — エージェントは自身のコードに触れられない |
daytona | クラウドサンドボックス — 永続的、アイドル時に休止 |
modal | サーバーレス — スケール可能、従量課金 |
singularity | HPCコンテナ — rootlessなクラスタコンピューティング |
# ~/.hermes/config.yaml
terminal:
backend: docker
docker_image: python:3.11-slim
container_persistent: true # パッケージはセッションをまたいで維持される
container_cpu: 1
container_memory: 5120 # 5GB
SSHバックエンドはセキュリティのスイートスポットです：エージェントはリモートマシン上で作業し、文字通り自身のコードや設定を変更することはできません。コンテナバックエンド（Docker, Singularity, Modal）は、読み取り専用のルートファイルシステム、すべてのLinux capabilitiesの削除、権限昇格の禁止、PID制限、完全な名前空間の分離など、さらなる堅牢化（hardening）を追加します。
実践的なヒント： VPS上でHermesを実行し、実際のタスクを与える場合は、dockerバックエンドから始めましょう。タスクを信頼しているが分離はしたい場合は、sshを使用します。 localは、開発または自分で実行するようなタスクにのみ使用してください。
Cron：組み込みのスケジュール自動化
Hermesには組み込みのcronスケジューラがあります。外部ツールは不要です。自然言語またはcron式でジョブを作成すると、結果が任意のメッセージングプラットフォームに配信されます。
# チャットから
/cron add "every 6h" "Check GitHub trending repos in Python and summarize the top 5 new ones. If nothing interesting, respond with [SILENT]." --name "GitHub watcher" --deliver telegram
# CLIから
hermes cron create "0 9 * * 1" \
"Generate a weekly report of top AI news, trending ML repos, and most-discussed HN posts." \
--name "Weekly AI digest" \
--deliver telegram
理解すべき重要なことは、Cronジョブは現在のチャットのメモリを一切持たない、まっさらなエージェントセッションで実行される**ということです。プロンプトは完全に自己完結している必要があります。これは人々がつまずく点です。「さっき話したアレをやって」のようなcronプロンプトを書いてしまい、なぜエージェントが意味を理解してくれないのか不思議に思うのです。
--scriptパラメータは強力な機能です。 実行前に毎回実行されるPythonスクリプトを添付できます。その標準出力がエージェントのコンテキストになります：
# ~/.hermes/scripts/watch-site.py
import hashlib, json, os, urllib.request
URL = "https://example.com/pricing"
STATE_FILE = os.path.expanduser("~/.hermes/scripts/.watch-state.json")
content = urllib.request.urlopen(URL, timeout=30).read().decode()
current_hash = hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()
# 前回の状態を読み込む
prev_hash = None
if os.path.exists(STATE_FILE):
with open(STATE_FILE) as f:
prev_hash = json.load(f).get("hash")
# 現在の状態を保存する
with open(STATE_FILE, "w") as f:
json.dump({"hash": current_hash, "url": URL}, f)
if prev_hash and prev_hash != current_hash:
print(f"CHANGE DETECTED on {URL}")
print(f"Content preview:\n{content[:2000]}")
else:
print("NO_CHANGE")
/cron add "every 1h" "If script says CHANGE DETECTED, summarize what changed. If NO_CHANGE, respond with [SILENT]." --script ~/.hermes/scripts/watch-site.py --name "Pricing monitor" --deliver telegram
[SILENT]のトリック： エージェントの応答に[SILENT]が含まれている場合、配信は抑制されます。実際に何かが起こったときにのみ通知が届きます。スパムはありません。
Messaging Gateway：スマホから話しかけよう
hermes gateway setup # 対話形式 — プラットフォームを選択
hermes gateway # ゲートウェイプロセスを起動
Hermesは単一のgatewayで15以上のメッセージングプラットフォームをサポートしています：Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Mattermost, Email, SMS, DingTalk, Feishu, WeCom, BlueBubbles, Home Assistant, そしてOpen WebUI。
Telegramのセットアップ例（最も一般的です）：
- @BotFather経由でボットを作成する（
/newbot） - @userinfobot経由で自分のユーザーIDを取得する
hermes gateway setupを実行し、Telegramを選択して、トークンとユーザーIDを貼り付ける- gatewayを起動する：
hermes gateway
これだけです。これで、サーバー上で作業しているエージェントと、あなたのスマホからチャットできるようになります。
ボイスメモも機能します — Telegramでボイスメッセージを送ると、Hermesがfaster-whisper（ローカルで無料実行）で自動的にテキスト化し、そのテキストに応答します。
グループチャットのヒント： Telegramボットはデフォルトでプライバシーモードが有効になっています。つまり、ボットは/commandsと直接の返信しか見ることができません。グループ内のすべてのメッセージを見られるようにするには、BotFatherでプライバシーモードを無効にするか、ボットを管理者に昇格させてください。
MCP Integration：外部ツールで拡張
HermesはModel Context Protocol (MCP)をサポートしており、任意のMCPサーバーに接続してツールを追加できます：
# ~/.hermes/config.yaml
mcp:
servers:
- name: "github"
command: "npx"
args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
env:
GITHUB_TOKEN: "your-token"
MCPツールは組み込みツールと並んで表示されます。エージェントが使用できるMCPツールをフィルタリングして、ツールの過負荷を避けることができます。
セキュリティ：7層の深さ
Hermesは「承認プロンプトを追加しました」というだけではない、真の多層防御モデルを持っています：
- ユーザー認証 — allowlistでエージェントと対話できるユーザーを制御
- 危険なコマンドの承認 — 破壊的な操作（rm -rf, chmod 777など）に対するhuman-in-the-loop
- コンテナによる隔離 — 堅牢化された設定のDocker/Singularity/Modal
- MCPの認証情報フィルタリング — MCPサブプロセスのための環境変数の分離
- コンテキストファイルのスキャン — プロジェクトファイル内のprompt injectionの検出
- セッション間の隔離 — セッションは互いのデータにアクセスできない
- 入力のサニタイズ — ワーキングディレクトリのパラメータをallowlistに対して検証
承認モード：
# ~/.hermes/config.yaml
approvals:
mode: manual # manual | smart | off
timeout: 60 # 自動拒否までの秒数
manual（デフォルト）: 危険なコマンドの前に必ず確認を求めるsmart: 補助的なLLMを使ってリスクを評価 — 低リスクは自動承認、危険なものは自動拒否、不確かなものはエスカレーションoff/--yolo: すべてのチェックをバイパスする。CI/CDや使い捨てコンテナでのみ使用してください。
タイムアウトはフェイルクローズです： 60秒以内に応答しない場合、コマンドは承認ではなく拒否されます。これは正しいデフォルト設定です。
Subagents：委任と並列化
Hermesは並列ワークストリームのために隔離されたサブエージェントを生成できます：
❯ 以下の3つのトピックを同時に調査して：
1. 最新のRust非同期ランタイムのベンチマーク
2. PostgreSQL 17の新機能
3. 本番環境におけるLLMキャッシングのベストプラクティス
各サブエージェントは独自のセッション、ツール、コンテキストを持ちます。結果は親エージェントに返されます。これは、調査、バッチ処理、複数リポジトリ操作など、本質的に並列なタスクに役立ちます。
また、execute_codeを使ってRPC経由でツールを呼び出すPythonスクリプトを書き、複数ステップのパイプラインをコンテキストコストゼロのターンに集約することもできます。
現実的な欠点（正直なところ）
良いことしか書いていないレビューは役に立ちません。実際に痛手となる点を以下に挙げます：
1. メモリが小さく、積極的な管理が必要
エージェントのメモリは2,200文字。ユーザープロファイルは1,375文字。合計でだいたい20個の短いエントリしか入りません。「あなたと共に成長する」はずのパーソナルアシスタントにとって、この上限に達するのはイライラするほど早いです。エージェントが実際の作業をする代わりに、メモリのエントリを統合したり置換したりすることにターンを費やしていることに気づくでしょう。この制限付きアプローチは哲学的には健全ですが、実際には、エージェントに覚えておいてほしかったことを忘れさせてしまいます。
2. Frozen Snapshotが「メモリの遅延」を生み出す
セッション中のメモリの変更は、次のセッションでしか有効になりません。つまり、エージェントに「PostgreSQL 17に切り替えたことを覚えておいて」と伝えても、それはディスクに書き込まれますが、同じ会話の後半でデータベースの設定について尋ねると、システムプロンプトにはまだ古い情報が表示されているのです。エージェントはツールの応答を通じてライブの状態を確認することはできますが、常にそうするとは限りません。これにより、エージェントがたった今伝えたことを忘れてしまったかのように見える、混乱した瞬間が生まれます。
3. Cronのプロンプトは完全に自己完結している必要がある
すべてのcronジョブはまっさらなセッションで実行されます。メモリも、会話履歴も、前回の実行からのコンテキストもありません。つまり、cronのプロンプトでは、何をすべきか、どうすべきか、どんな出力形式を使うか、どこに配信するかなど、すべてを明記する必要があります。良いcronプロンプトを書くこと自体が一つのスキルであり、最初の数回は指定不足のために役に立たない結果を生むことがほとんどです。
4. 64Kの最小コンテキストが小規模なローカルモデルを締め出す
7Bや13Bモデルを使って完全にローカルで実行したい場合、64Kのコンテキストに必要なRAMを確保できなければ、おそらく手が届かないでしょう。これは合理的なエンジニアリング判断ですが（小さなコンテキスト = 壊れたエージェントループ）、Hermesが真に「何でも動く」わけではないことを意味します。それは、64Kコンテキストのモデルを提供できるものなら何でも動く、ということです。
5. Gatewayの再起動で接続が切れる
Gatewayを再起動（アップデート、設定変更、クラッシュからの復旧）する必要がある場合、すべてのアクティブなメッセージングセッションが切断されます。優雅なハンドオフはありません。TelegramやDiscordのユーザーは、ボットが沈黙し、その後復帰するのを見るだけです。個人利用なら問題ありませんが、チームでのデプロイメントには荒削りな点です。
Hermesの立ち位置：3つの簡単な比較
これらは完全なレビューではありません。いつ何を選ぶべきかを知るための、立ち位置に関するメモです。
Hermes vs OpenClaw: どちらもセルフホスト型のパーソナルAIエージェントで、メッセージングゲートウェイ、cron、メモリ、ツール使用機能を備えています。OpenClawはNode.jsベースで、チャネルの多様性とプラグインアーキテクチャに重点を置いています。HermesはPythonベースで、学習ループ（skill、自己改善）と研究への対応（trajectoryのエクスポート、RLトレーニング）に重点を置いています。「成長するエージェントの知能」を求めるならHermes、 「15のプラットフォームにまたがる安定したメッセージルーティングと豊富なプラグインエコシステム」を求めるならOpenClawが向いています。
Hermes vs LangGraph: LangGraphはエージェントのワークフローを構築するためのフレームワークです。グラフを書き、ノードを定義し、状態を処理します。Hermesはすぐに使えるエージェントで、インストールしてチャットするだけです。製品のためにカスタムのマルチエージェントオーケストレーションが必要ならLangGraphを、箱から出してすぐに使えるパーソナルエージェントが必要ならHermesを使いましょう。
Hermes vs CrewAI: CrewAIはマルチエージェントのロールプレイング（「リサーチャー」「ライター」「エディター」エージェントの協業）に焦点を当てています。Hermesはサブエージェントへの委任機能を持つ単一のエージェントです。CrewAIは事前定義されたチームワークフローに適しています。Hermesはタスクが事前にわからない、自由形式のパーソナルアシスタンスに適しています。
クイックリファレンス チートシート
基本コマンド
hermes # チャットを開始
hermes model # LLMプロバイダーを切り替え
hermes tools # ツールセットを有効/無効化
hermes gateway setup # メッセージングプラットフォームを設定
hermes gateway # メッセージングゲートウェイを起動
hermes cron list # スケジュールされたジョブを一覧表示
hermes config set KEY VAL # 設定値をセット
hermes doctor # 問題を診断
hermes update # 最新版にアップデート
hermes --continue # 前回のセッションを再開
hermes --yolo # コマンド承認をバイパス（注意！）
推奨される初回設定
# ~/.hermes/config.yaml
# 安全のためにDockerを使用
terminal:
backend: docker
docker_image: python:3.11-slim
container_persistent: true
# 承認プロンプトは有効のままに
approvals:
mode: manual
timeout: 60
よくある落とし穴
| 問題 | 原因 | 解決策 |
|---|---|---|
| エージェントが追加したばかりのメモリを無視する | Frozen snapshot — メモリはセッション開始時にのみ読み込まれる | 新しいセッションを開始する (hermes) |
| Cronジョブが意味不明な出力をする | プロンプトが自己完結していない | cronプロンプトにすべてを明記する |
| ボットがグループメッセージを読まない | Telegramのプライバシーモード | BotFatherで無効にしてから、ボットをグループに再追加する |
| 起動時にモデルが拒否される | コンテキストウィンドウが64K未満 | より大きなモデルを使うか、--ctx-sizeを増やす |
インストール後にhermes: command not found | シェルがリロードされていない | source ~/.bashrc を実行する |
結論
Hermes Agentは、2026年4月時点で利用可能なオープンソースのパーソナルAIエージェントとして最も完成度が高いものです。学習ループ（メモリ + スキル + ユーザーモデリング）は本当に斬新で、ほとんどの競合エージェントはセッションをまたいだ改善を試みてすらいません。6つのターミナルバックエンドは、 gerçekのデプロイメント柔軟性を提供します。647のskillからなるエコシステムは、ゼロから始める必要がないことを意味します。
トレードオフも現実に存在します。小さなメモリ制限、frozen snapshotの遅延、cronプロンプトのオーバーヘッド、そして64Kのコンテキスト下限です。しかし、これらはバグではなく、システムを制約された予測可能なものに保つためのエンジニアリング上の選択です。
自分のサーバーで動き、Telegramから話しかけられ、スケジュールされたタスクを実行し、時間とともにより賢くなっていくAIエージェントが欲しいなら、Hermesは試してみる価値があります。インストールは60秒。1時間も使えば、自分のワークフローに合うかどうかがわかるでしょう。
リンク:
- GitHub: github.com/NousResearch/hermes-agent
- Docs: hermes-agent.nousresearch.com/docs
- Discord: discord.gg/NousResearch
- Skills Hub: agentskills.io
- License: MIT