Hermes Agent — 経験からスキルを生成・改善する自己学習型自律AIエージェント

 (hermes-agent.nousresearch.com)
52 ポイント 投稿者 xguru 28 일 전 | 4件のコメント | WhatsAppで共有
  • 自己学習ループを内蔵した自律エージェントで、利用中にスキルを自ら生成・改善し、セッションをまたいでユーザーモデルを段階的に深化させる
  • IDEに縛られたコーディングコパイロットや単一APIのチャットボットラッパーではない自律エージェントで、実行時間が長いほどより有能になる
  • 実行環境の制約なく、5ドルのVPS、GPUクラスター、サーバーレスインフラ上で動作可能
  • CLI・Telegram・Discord・Slack・WhatsApp・Signal・Email など多様なメッセージングプラットフォームを単一ゲートウェイでサポート
  • 40以上のビルトインツールとMCPサーバー接続機能を提供し、agentskills.io と互換性のあるオープンスタンダードのスキルシステムを採用
  • Honcho ベースの状態保持型ユーザーメモリシステムにより、会話履歴をセッション間で蓄積し、バックグラウンドでユーザーの傾向・行動パターンを非同期に推論してエージェントの応答に自動反映
  • FTS5ベースのクロスセッションリコールをサポートし、LLM要約と組み合わせてセッション間の記憶を検索可能
  • 自動化スケジューラーを内蔵し、自然言語でレポート・バックアップ・点検を予約実行
  • 並列サブエージェントを生成し、Python RPCでマルチステップパイプラインをコンテキストコストなしで処理
  • ローカル・Docker・SSH・Modal など6種類のバックエンドをサポート
  • OpenRouter・OpenAI・Kimi など200以上のモデルを自由に切り替え可能
  • OpenClawユーザー向けの自動マイグレーションをサポート
  • Linux、Mac、Windows (WSL2) をサポート。すべて同じコマンドで自動インストール
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/… | bash

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4件のコメント

 
theogn 27 일 전

CLI の使用に慣れていない非開発者の立場で、Codex/CC Oauth に連携できるさまざまなエージェントソリューションを一通り試しているのですが（openclaw、ductor、cc-connect、hermes-agent）、違いがよく分かりません。どれか1つでも使いやすければそれだけを使うつもりなのですが、どれも似たり寄ったりな気がしていて……

hermes agent で、既存の他のエージェントソリューションにはなかった利点を感じた方はいらっしゃいますか
 
heyjude 22 일 전

現時点では、非開発者が体感できるような違いはないというのはその通りです。
Hermes Agent と OpenClaw の違いはメモリ構造と自己修正機能にありますが、インストール直後の白紙状態では、こうした点は表れてきません。
 
sea715 27 일 전

大きな違いはありません。結局のところ、重要なのはモデルの規模だと思います（例：パラメータ数の大きさとか？）。
 
heyjude 22 일 전

  1. 短時間運用してみて、hermes は openclaw より記憶の欠落が少ないと感じたのですが、これは再起動やモデル fallback などの状況で session context replay ロジックがあるためでした。openclaw もメモリ関連機能の改善が引き続き進んでいるので、今後は良くなりそうでもあります。

  2. 自己改善機能も印象的ですが、複雑な作業プロセスが検知されると自動的に skill にしてくれるロジックと、修正のために自分の作業空間にソースコードを git で取得しておき、直接アクセス可能な構造があるためです。ただ、作業空間のソースコード git と GitHub 公式リポジトリの間で変更管理がまったくないため、アップデートするとローカルの変更がリセットされる状況です。git worktree で補完方法を探してはいるのですが、きれいにはなかなかいきませんね……うーん……