2月25日、Nous ResearchというチームがGitHubで静かにv0.1.0をリリースしました。最初のHermesモデルにはインストールコマンドと製品の位置づけが一文だけありました：「An agent that grows with you」。
当時、ほとんど誰もそれに注目していませんでした。Nous Researchがモデル界で一定の評判を持っていても、彼らのHermesシリーズのモデルはHuggingFaceで3300万回のダウンロードを記録していますが、開発者コミュニティ全体の注目は神格化されたOpenClaw「小龍蝦」に集中していました。33日間でReactを超えて歴史的に最初になり、「小龍蝦」はGitHubでこれまでで最も早くスターを獲得したプロジェクトとなり、ピーク時には毎時710個のスターを獲得しました。しかし、この時、安全研究者が同じウィンドウ内で平均2.2件のCVEの速度で脆弱性を開示し続け、63日間で138件のセキュリティ脆弱性が累積しました。全体のコミュニティは次の問題を再考し始めました：このものは本当に生産環境で使用できるのか？
このような背景の中、同じく競合であるHermesエージェントはついにチャンスを得て、最初の急成長期を迎えました。
Hermesは自らのコードにOpenClawから一鍵で移行するツールを埋め込みました。OpenClawを離れた開発者は、落ち着く場所が必要で、Hermesエージェントは口コミで良い選択肢となりました。
そのため、3月初旬からHermesエージェントがGitHubトレンドに突入し、最高で11位に達し、スター数は2200を突破しました。AwesomeAgentsはこれを「2026年までの最も野心的なオープンソースエージェントのリリース」と呼んでいます。現在、HermesのGitHubには69.9kのスターと9kのフォークがあります。
今日、律動BlockBeatsと一緒にこのエージェントの違いについて話しましょう。
Hermesエージェントとは？
HermesエージェントはNous Researchによって構築された自己進化型AI知能体であり、現在唯一の学習閉ループを内蔵したエージェントです。
エージェントは使用経験から自動的にスキルを作成し、使用中にこれらのスキルを継続的に改善し、知識を再利用可能な資産として固化し、過去の対話履歴を検索し、複数のセッションであなたというユーザーへの理解を深めていきます。
要するに、Hermesエージェントの最大の利点は：使えば使うほど賢くなり、使えば使うほど使いやすくなることです。
その位置づけは、IDEにバインドされたプログラミングアシスタントでもなく、特定の単一APIのチャットラッピングでもなく、サーバー上に常駐し、学んだことを記憶し、運用時間が長くなるほど能力が強化される自主エージェントです。
Nous Researchは最初からオープンソース優先、分散型のAIラボとして自らを位置づけており、目標はユーザーが自己管理できるAIを構築することです。彼らは初期の業務をHermesモデルシリーズに集中させ、インフラとシステムレベルに大規模に投資し、グローバルに分散した消費者向けGPUを用いたモデル訓練のDisTrO技術や、WorldSim、Doomscrollなどのマルチエージェント相互作用、長期行動のシミュレーション環境を探求しました。
Hermesエージェントのチームは、Nomos、Psycheなど一連のモデルを構築した同じメンバーです。
使いやすいツールは何ですか？
Hermesエージェントの最も重要なメカニズムは、その記憶システムとスキルシステムです。エージェントは2つの簡略化されたコアファイルを維持します：MEMORY.mdは環境情報、合意、および過去のタスクからの経験を保存し、USER.mdはあなたの好みやコミュニケーションスタイルを保存します。これらのファイルは、各セッションの開始時に自動的にシステムプロンプトに注入され、エージェントの「長期作業記憶」に相当します。さらに、すべての履歴セッションはSQLite全文検索データベースに保存され、エージェントは数週間前の会話内容を検索できます。
スキルシステムの観点から、複雑なタスクを完了するたびに（通常5回以上のツール呼び出し）、エージェントは自ら構造化されたMarkdown「スキルドキュメント」を作成し、操作手順、既知の内容、および検証方法を記録して将来の再利用のために保存します。スキルファイルは漸進的な開示モードに従います：エージェントはデフォルトでスキル名と説明（約3000トークン）しか見ず、必要な時にのみ特定のスキルの完全な内容をロードしてトークン消費を制御します。
ツールレベルでは、Hermesエージェントは40種類以上のツールを内蔵しており、ウェブ検索、ブラウザ自動化、視覚理解、画像生成、テキスト音声変換をカバーしています。また、自然言語を通じて定期的なタスクを設定することができ、エージェントは無人で報告書の生成、データバックアップ、システム監視などの周期的な作業を自動的に実行します。
その中で最も人気のあるツール、すなわちコミュニティのユーザーが実際の使用の中で最も頻繁に使用し、フィードバックが最も多い、またHermesの機能構造と開発者コミュニティの典型的なニーズに基づいて前面に位置づけられるのは以下のツールです：
Hindsightは現在エコシステム内で最も人気のある単一ツールであり、Hermesが公式に推奨する長期記憶プラグインです。LLM呼び出し前に関連するコンテキストを自動的に呼び出し、ローカルPostgreSQLまたはクラウドデプロイをサポートし、Hermesにネイティブメモリプロバイダーとして統合されています。
Anthropic-Cybersecurity-Skillsはエコシステム内で最もスターが多いスキルパッケージで、753以上の構造化されたネットワークセキュリティスキルを収録し、MITRE ATT&CKフレームワークを完全にマッピングしており、安全研究やペネトレーションテストのシナリオに適しています。
mission-controlは現在エコシステム内で最もホットなエージェント編成ダッシュボードで、エージェント艦隊管理、タスク配信、コスト追跡、およびマルチエージェントの協調ワークフローをサポートしており、コミュニティからは生産レベルのデプロイメントの標準装備として推薦されています。
Hermesエージェントの自己進化は、スキル、プロンプト、およびコードを最適化するためにDSPy + GEPAを使用する進化的自己改善技術です。
Hermes WorkspaceはHermesのネイティブワークスペースで、チャットインターフェース、ターミナル、およびスキルマネージャーを統合した最も人気のあるグラフィカルな入り口です。
また、独立した子エージェントを派生させることもでき、各子エージェントは独自の対話コンテキスト、独立したターミナル、およびPython RPCスクリプトを持ち、ゼロコンテキストコストの並行パイプラインを実現します。
インフラの柔軟性において、6種類のエンドポイントバックエンドをサポートしています：ローカル実行、Docker、SSHリモート、Daytonaサーバーレス、Singularityコンテナ、Modalクラウドファンクション。DaytonaとModalはアイドル状態のときに休眠し、コストはほぼゼロです。5ドルのVPSやGPUクラスター上で実行でき、Telegramを通じて指示を出し、直接SSHでアクセスしないクラウドサーバー上で作業させることができます。
Hermesエージェントは現在、OpenClawと最も直接的な競争関係にあり、両者は開発者向けのオープンソースエージェントフレームワークです。
両者のアーキテクチャ哲学は全く異なります：OpenClawの設計の核心は「制御平面」であり、セッションの管理、ルーティング、ツールの実行、状態を担当する統一された長期稼働プロセスで、すべてのものがこの中央制御器を通過します。Hermesはエージェント自身の実行ループを中心に構築され、ゲートウェイ、スケジューラー、ツールの実行時間などすべてが「行い、学び、改善する」という反復ループに基づいて構築されています。
スキルシステムにおける両者の違いは特に顕著です：OpenClawのスキルは主に手動で作成され、workspace、personal、shared、またはプラグインなどの異なるレベルからロードされます。一方、Hermesのアプローチは、エージェントが自ら経験からスキルを生成し、真の自主学習の閉ループを形成することです。
インストールと使用方法
導入は非常に簡単です。「curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash」という1行のコマンドでインストールが完了し、Linux、macOS、WSL2をサポートします。Hermesエージェントはすべての設定を自動的に完了し、手動操作は不要です。
Hermes公式サイト
Hermesエージェントのインストールが完了したら、「hermes setup」を実行してセットアップウィザードを起動し、モデルプロバイダーを選択します（Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、または任意のカスタムエンドポイントをサポート）。次に、メッセージプラットフォーム（Telegram、Discord、Slack、またはWhatsApp）に接続し、最初の対話を開始します。最初の相互作用から、Hermesエージェントはすぐに学習モードに入り、記憶を構築し、スキルを作成し、各セッション後に能力が向上します。
日常使用の核心コマンドには以下が含まれます：
hermes（対話を開始）、
hermes model（LLMプロバイダーとモデルを選択）、
hermes tools（どのツールを有効にするか設定）、
hermes gateway（メッセージゲートウェイを起動し、Telegram、Discordなどのプラットフォームに接続）、
hermes setup（完全な設定ウィザードを実行し、すべてを一度に設定）、
hermes claw migrate（OpenClawから移行）、
hermes update（最新バージョンに更新）、
hermes doctor（問題を診断）；
Hermesエージェントが適しているシナリオには、セッションを跨いでコンテキストを記憶し、能力を持続的に改善する必要がある汎用AIアシスタント；ツール、プラグイン、MCPサーバー、ブラウザまたはシェルを組み合わせて使用するカスタム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レスインフラ上にエージェントをデプロイする必要があるシナリオ；およびクロスプラットフォームで検索可能な対話履歴と習得したスキルを保持する持続可能なアシスタントシナリオが含まれます。
より具体的には、Telegramで対話をしながら、クラウドVM上でタスクを実行させたり、自動化を設定して任意のプラットフォームに報告をプッシュしたり、定期的なタスクを引き受けさせたりできます。また、SlackやDiscordに接続して、チーム全体にAI協力サポートを提供することもできます。あるいは、そのトレースエクスポート機能を利用して、次世代のtool-callingモデルのRL訓練用のトレーニングデータを生成することもできます。