NousResearch/hermes-agent

解決する課題

Hermes Agentは、セッション間でコンテキストを失い、タスクの実行能力が向上しないというAIアシスタントの課題に取り組みます。これは自己改善型のエージェントであり、ユーザーの指示を記憶し、自身の成功体験からスキルを学習し、ユーザーに関するモデルを成長させ続けるため、ゼロからやり直すことなく、時間の経過とともに有用性が高まります。

仕組み

Hermesはクローズドな学習ループを実行します。複雑なタスクの後に自律的にスキルを作成し、それらのスキルは再利用されるたびに改善され、重要な知識を保存するように定期的に自身を促します。過去の会話を検索（FTS5全文検索とLLM要約を使用）してセッションをまたいでコンテキストを呼び出し、Honchoライブラリを使用してユーザープロファイルを構築します。ターミナルUIから対話したり、単一のゲートウェイプロセスを通じてTelegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signalなどのメッセージングプラットフォームに接続したりできます。あらゆるLLMプロバイダー（Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、または独自のエンドポイント）をサポートし、ローカルマシン、Docker、SSH、またはModalやDaytonaのようなサーバーレスバックエンドで作業を実行できます。これらはアイドル時に休止してコストを削減します。また、自動タスク用のcronスケジューラを内蔵しており、並列作業のために分離されたサブエージェントを生成することも可能です。

対象ユーザー

クラウドサーバーやVPS上で動作し、メッセージングアプリからアクセスでき、時間の経過とともに改善される永続的なAIアシスタントを求める開発者、研究者、パワーユーザー向けです。また、ツール呼び出しモデルのトレーニング軌道を生成する研究者も対象としています。

ハイライト

• 内蔵学習ループ：経験からスキルを作成し、使用中に改善します。
• セッション横断検索とLLMベースの要約による永続的なメモリ。
• マルチプラットフォームアクセス：CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、メールを単一のゲートウェイで統合。
• ローカル、Docker、SSH、またはサーバーレスバックエンドで動作し、アイドルコストはほぼゼロ。
• スケジュール化された自動化：自然言語のcronジョブで、結果を任意のプラットフォームに配信。
• 並列サブエージェントの生成と、RPC経由でツールを呼び出すPythonスクリプトをサポート。
• agentskills.ioのオープン標準およびMCPサーバーと互換性あり。
• OpenClaw、Claude Code、Codex、Cursorから設定とメモリをインポート可能。