25 февраля команда под названием Nous Research тихо выпустила v0.1.0 на GitHub. Изначально модель Hermes имела только одну строку команды установки и одно предложение описания продукта: «Агент, который растет вместе с вами».
В то время на это мало кто обращал внимание, даже несмотря на то, что Nous Research имел определённую репутацию в кругу моделей, их серия моделей Hermes уже накопила 33 миллиона скачиваний на HuggingFace, но всё внимание разработчиков было приковано к OpenClaw «маленькому раку». За 33 дня он стал самым скачиваемым проектом в истории, «маленький рак» стал проектом с самым быстрым ростом звезд на GitHub, в пиковые моменты получая 710 звезд в час, но в это же время исследователи безопасности продолжали раскрывать уязвимости со средней скоростью 2.2 CVE в день, всего за 63 дня было выявлено 138 уязвимостей. Всё сообщество начало переосмысливать вопрос: можно ли это использовать в производственной среде?
На таком фоне конкурентный Hermes Agent наконец-то получил возможность, и его ждал первый период быстрого роста.
Hermes в своем коде прописал инструмент для миграции с OpenClaw одним нажатием кнопки, разработчики, покинувшие OpenClaw, нуждались в месте для приземления, и Hermes Agent стал отличным выбором благодаря сарафанному радио.
Таким образом, с начала марта Hermes Agent ворвался в GitHub Trending, поднявшись до 11 места, количество звезд превысило 2200. AwesomeAgents назвал это «самым амбициозным открытым выпуском Agent 2026 года», на данный момент у Hermes на GitHub 69.9k звезд и 9k форков.
Сегодня в ритме BlcokBeats мы поговорим о том, чем этот Agent отличается.
Что такое Hermes Agent?
Hermes Agent — это самосовершенствующийся AI агент, созданный Nous Research, и он является единственным агентом с встроенной замкнутой системой обучения.
Он может автоматически создавать навыки на основе опыта использования, постоянно улучшать эти навыки в процессе использования, активно фиксировать знания как повторно используемые активы, извлекать собственную историю диалогов и углублять понимание вас как пользователя с каждой новой сессией.
Таким образом, в простых словах, главное преимущество Hermes Agent заключается в том, что: чем больше вы им пользуетесь, тем умнее он становится, и тем удобнее его использовать.
Его позиционирование не ограничивается программным помощником в IDE и не является оберткой для какого-либо единственного API, а представляет собой настоящего самостоятельного агента, который находится на вашем сервере, может запомнить то, что он изучил, и чем дольше он работает, тем сильнее его способности.
Nous Research с самого начала позиционировал себя как открытая и децентрализованная лаборатория AI, целью которой является создание AI, который пользователи могут контролировать самостоятельно, а не сосредоточивать интеллект в руках немногих закрытых компаний. Их ранняя работа сосредоточена на серии моделей Hermes, а также на значительных инвестициях в инфраструктуру и системный уровень, они исследовали технологии DisTrO для обучения моделей на глобально распределённых потребительских GPU, а также симуляционные среды многоагентного взаимодействия и долгосрочного поведения, такие как WorldSim и Doomscroll.
Команда Hermes Agent — это те же люди, которые стояли за созданием моделей Nomos, Psyche и других.
Какие полезные инструменты есть?
Самый основной механизм Hermes Agent — это его система памяти и система навыков. Agent поддерживает два основных файла: MEMORY.md, который хранит информацию об окружении, договоренности и выводы из прошлых задач; USER.md, который хранит ваши предпочтения и стиль общения. Эти два файла автоматически инжектируются в системные подсказки в начале каждой сессии, что эквивалентно «долгосрочной рабочей памяти» Agent. Кроме того, все исторические сессии хранятся в базе данных SQLite с полнотекстовым поиском, позволяя Agent извлекать содержимое диалогов, состоявшихся несколько недель назад.
Что касается системы навыков, каждый раз, когда Agent завершает сложную задачу (обычно более 5 вызовов инструментов), он автоматически создает структурированный Markdown «документ навыков», записывая шаги выполнения, известные факты и способы проверки для будущего использования. Файлы навыков следуют прогрессивной модели раскрытия: Agent по умолчанию видит только название и описание навыка (примерно 3000 токенов), полное содержание загружается только по мере необходимости, чтобы контролировать потребление токенов.
На уровне инструментов Hermes Agent встроил более 40 инструментов, охватывающих веб-поиск, автоматизацию браузера, визуальное понимание, генерацию изображений, преобразование текста в речь, а также поддержку настройки периодических задач с помощью естественного языка, позволяя Agent автоматически выполнять такие задачи, как генерация отчетов, резервное копирование данных, мониторинг системы и др.
Среди самых популярных инструментов, то есть тех, которые чаще всего использовались пользователями сообщества, получая наибольшее количество отзывов и соответствуя типичным потребностям разработчиков в функциональной архитектуре Hermes, находятся следующие инструменты:
Hindsight — это сейчас самый популярный отдельный инструмент в экосистеме, это рекомендуемый Hermes плагин для долгосрочной памяти. Он автоматически вызывает соответствующий контекст перед каждым вызовом LLM, поддерживает локальное развертывание PostgreSQL или облачное, и уже интегрирован как родной Memory Provider в Hermes.
Anthropic-Cybersecurity-Skills — это пакет навыков с наибольшим количеством звезд в экосистеме, включающий более 753 структурированных навыков в области кибербезопасности, полностью отображающий структуру MITRE ATT&CK, подходящий для сценариев исследования безопасности и тестирования на проникновение.
mission-control — это сейчас самая популярная панель управления оркестрацией Agent в экосистеме, поддерживающая управление флотом агентов, распределение задач, отслеживание затрат и совместные рабочие процессы нескольких агентов, рекомендованная сообществом в качестве стандартного решения для производственного развертывания.
Hermes Agent Self-Evolution — это эволюционная технология самооптимизации, использующая DSPy + GEPA для оптимизации навыков, подсказок и кода.
Hermes Workspace — это родной рабочий пространство Hermes, интегрирующее интерфейс чата, терминал и менеджер навыков, является самым популярным графическим входом.
Кроме того, он может порождать независимые дочерние агенты, каждый из которых имеет свой собственный контекст диалога, независимый терминал и скрипт Python RPC, что позволяет создавать параллельные потоки с нулевыми затратами на контекст.
Что касается гибкости инфраструктуры, поддерживаются шесть типов конечных бэкендов: локальный запуск, Docker, SSH удаленный доступ, безсерверный Daytona, контейнеры Singularity и облачные функции Modal. Daytona и Modal спят, когда не используются, стоимость почти нулевая. Вы можете запустить это на VPS или GPU кластере за 5 долларов, отдать команды через Telegram, чтобы оно работало на облачном сервере, в который вы никогда не входите напрямую через SSH.
Hermes Agent в настоящее время является самым прямым конкурентом OpenClaw, оба являются открытыми фреймворками Agent для разработчиков.
Архитектурные философии этих двух систем совершенно различны: основной дизайн OpenClaw — это «управляющая плоскость», единый долгосрочный процесс, отвечающий за управление сессиями, маршрутизацию, выполнение инструментов и статус, всё проходит через этот центральный контроллер. Hermes же сосредоточен на собственном цикле выполнения Agent, строя все вокруг повторяющегося цикла «делай, учись, улучшай».
В системе навыков различия между ними особенно заметны: навыки OpenClaw в основном написаны вручную и загружаются с разных уровней, таких как workspace, personal, shared или плагины; подход Hermes заключается в том, чтобы позволить Agent самостоятельно генерировать навыки на основе опыта, создавая настоящую замкнутую петлю автономного обучения.
Как установить и использовать
Начать невероятно просто. Одна команда «curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash» завершит установку, поддерживая Linux, macOS и WSL2, Hermes Agent автоматически выполнит все настройки без необходимости ручного вмешательства.
Официальный сайт Hermes
После завершения установки Hermes Agent вы запускаете «hermes setup», чтобы начать мастер-настройку, выбираете своего поставщика модели (поддерживает Nous Portal, OpenRouter, OpenAI или любой пользовательский конечный пункт), подключаете вашу платформу сообщений (Telegram, Discord, Slack или WhatsApp), а затем начинаете первый диалог. С первой интеракции Hermes Agent сразу же переходит в режим обучения, начинает строить память, создавать навыки и становится все более способным после каждой сессии.
Основные команды для повседневного использования включают:
hermes (начать диалог),
модель hermes (выбор поставщика LLM и модели),
hermes tools (настройка активируемых инструментов),
hermes gateway (запустить сообщение шлюза, подключиться к Telegram, Discord и т. д.),
hermes setup (запустить полный мастер-настройки, одной настройкой настроить все),
hermes claw migrate (миграция с OpenClaw),
hermes update (обновление до последней версии),
hermes doctor (диагностика проблем);
Hermes Agent подходит для сценариев, которые требуют запоминания контекста между сессиями и постоянного улучшения возможностей общего AI помощника; которые требуют комбинированного использования инструментов, плагинов, MCP серверов, браузера или Shell в пользовательских рабочих процессах Agent; развертывания Agent на локальном оборудовании, облачном VM или недорогой безсерверной инфраструктуре; и для сценариев долговременного помощника, который должен поддерживать кросс-платформенную историю диалогов и приобретенные навыки.
Говоря более конкретно, вы можете общаться с ним в Telegram, одновременно заставляя его выполнять задачи на облачном VM, настраивать автоматизацию и отправлять отчеты на любую платформу, позволять ему брать на себя периодические задачи; или интегрировать его в Slack или Discord для предоставления AI поддержки сотрудничества всей команде; или использовать его функцию экспорта траектории для генерации данных для обучения RL следующего поколения моделей, вызывающих инструменты.