Hermes Agent — самообучающийся AI-агент с замкнутым циклом обучения

· 2 мин чтения
ai-agents self-hosted mcp telegram-bot memory
📂 Исходный код на GitHub

Самообучающийся AI-агент от Nous Research. Замкнутый цикл обучения: автономное создание и улучшение навыков, поиск по прошлым сессиям (FTS5), диалектическое моделирование пользователя через Honcho. Шесть терминальных бэкендов, serverless-персистентность через Daytona/Modal. 215k звёзд на GitHub.

Hermes Agent — самообучающийся AI-агент с замкнутым циклом обучения

Hermes Agent — открытый AI-агент от Nous Research, позиционируемый как «агент, который растёт вместе с вами». Главная отличительная черта — встроенный замкнутый цикл обучения: агент создаёт навыки из опыта, улучшает их во время использования, периодически само-напоминает о необходимости сохранять знания, ищет по своим прошлым разговорам и строит углубляющуюся модель пользователя от сессии к сессии.

Проект написан преимущественно на Python (82.5%) с TypeScript-компонентами (14.8%), распространяется под лицензией MIT и собрал 215k звёзд на GitHub. Агент не привязан к конкретному ноутбуку — его можно запустить на VPS за $5, GPU-кластере или serverless-инфраструктуре, а общаться через Telegram, пока он работает в облаке.

Ключевые возможности

Возможность Описание
Терминальный интерфейс Полноценный TUI с многострочным редактированием, автодополнением slash-команд, историей диалогов, прерыванием и потоковым выводом инструментов
Мультиплатформенность Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal и CLI — всё из одного gateway-процесса. Транскрипция голосовых сообщений
Замкнутый цикл обучения Куратируемая агентом память с периодическими напоминаниями. Автономное создание навыков после сложных задач. Навыки самоулучшаются при использовании
Планировщик задач Встроенный cron-планировщик с доставкой на любую платформу — ежедневные отчёты, ночные бэкапы, еженедельные аудиты на естественном языке
Делегирование Порождает изолированные subagent'ы для параллельных потоков работы. Можно писать Python-скрипты, вызывающие инструменты через RPC
Шесть бэкендов Local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona. Последние два предлагают serverless-персистентность — окружение агента гибернирует и просыпается по запросу
Research-ready Пакетная генерация траекторий, компрессия траекторий для обучения следующего поколения моделей с tool-calling

Архитектура памяти

Hermes выделяется среди AI-агентов подходом к памяти и обучению:

  • FTS5 session search — полнотекстовый поиск по прошлым сессиям с LLM-суммаризацией для кросс-сессионного Recall
  • Honcho — диалектическое моделирование пользователя, формирующее понимание того, кто вы есть, через несколько сессий
  • Автономное создание навыков — после выполнения сложных задач агент автоматически формирует повторно используемые навыки
  • Совместимость с agentskills.io — открытым стандартом для агентских навыков
  • MCP-интеграция — подключение любого MCP-сервера для расширения возможностей

Быстрая установка

Linux, macOS, WSL2, Termux:

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Windows (PowerShell, без WSL):

iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

Инсталлятор автоматически устанавливает uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg и портативный Git Bash. После установки:

source ~/.bashrc
hermes              # start chatting

Поддержка моделей

Агент работает с любым провайдером — Nous Portal, OpenRouter, OpenAI, собственным endpoint и многими другими. Переключение одной командой:

hermes model        # Choose your LLM provider and model

Nous Portal покрывает одним подписок всё, что обычно требует сбора пяти отдельных API-ключей: модель, веб-поиск, генерацию изображений, TTS и облачный браузер. Включает 300+ моделей и Tool Gateway (Firecrawl, FAL, OpenAI TTS, Browser Use). Быстрый старт:

hermes setup --portal

При этом можно по-прежнему использовать собственные ключи для каждого инструмента — gateway работает per-backend, а не all-or-nothing.

Базовые команды

Действие CLI Мессенджеры
Начать чат hermes hermes gateway start + сообщение боту
Новый диалог /new /new
Сменить модель /model [provider:model] /model [provider:model]
Сжать контекст /compress /compress
Посмотреть навыки /skills /<skill-name>
Прервать работу Ctrl+C /stop

Где работает

Hermes не привязан к вашему ноутбуку. Шесть терминальных бэкендов покрывают сценарии от локальной разработки до serverless:

  • Local / Docker / SSH — классические варианты развёртывания
  • Daytona / Modal — serverless-персистентность: окружение агента гибернирует при простое и просыпается по запросу, costing nearly nothing between sessions
  • Singularity — для HPC-окружений

Это позволяет держать агента постоянно доступным на облачной VM за $5 и общаться с ним из Telegram, пока он работает.

Миграция с OpenClaw

Hermes автоматически импортирует настройки, память, навыки и API-ключи из OpenClaw:

hermes claw migrate              # Interactive migration
hermes claw migrate --dry-run    # Preview what would be migrated
hermes claw migrate --preset user-data   # Migrate without secrets

Импортируются: SOUL.md (персона), MEMORY.md/USER.md (память), пользовательские навыки, command allowlist, настройки мессенджеров, API-ключи и TTS-ассеты.

Для исследователей

Hermes изначально проектировался с учётом исследовательских задач. Поддерживается пакетная генерация траекторий (batch_runner.py) и компрессия траекторий (trajectory_compressor.py) — для датасетов, на которых обучается следующее поколение моделей с tool-calling. Это делает Hermes интересным не только как пользовательский инструмент, но и как платформу для RL-исследований и fine-tuning'а.

Итог

Hermes Agent — зрелый open-source проект, предлагающий замкнутый цикл обучения в одном пакете: автономное создание навыков, поиск по прошлым сессиям, диалектическое моделирование пользователя, serverless-персистентность и работа с любой моделью. Мультиплатформенный gateway (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal) в сочетании с cron-планировщиком делает его пригодным для автоматизации рутинных задач без привязки к конкретному устройству.

Источник: https://github.com/NousResearch/hermes-agent

Похожие материалы