Hermes Agent：あらゆるタスクから学習する自己改善型AI

あなたはこれまでにAIアシスタントとチャットしたことがあるかもしれません。それはあなたの質問に答え、場合によってはコードを書き、タブを閉じた瞬間にあなたのことを忘れてしまいます。ほとんどのエージェントはそのように動作します。しかし、Nous Researchは異なるものを構築しました：Hermes Agentは自己改善型のAIで、あなたが誰であるかを覚え、独自のスキルを作成し、実行中にそれらのスキルを改善し続け、毎回の対話であなたのいる世界についてのより深い理解を静かに蓄積します。オープンソースでMITライセンスに準拠し、モデルに依存せず、小型のクラウドVPSを含め、ほぼどこでも実行できます。

それは経験から学び、学んだスキルを改善し続ける

Hermes Agentの特徴的な機能は、チームが「クローズド・ラーニング・ループ（closed learning loop）」と呼ぶものです。想像してみてください。長い時間をかけて、仕入先からの乱雑で不規則な請求書を解析する方法を教えたとします。典型的なエージェントでは、会話が終わるとすべてのコンテキストが消えてしまいます。一方Hermesは、そのプロセス全体を再利用可能なスキルに変えることができます。次に請求書を処理するよう頼むと、エージェントは自分のツールボックスからそのスキルを呼び出すだけで済みます。タスクの途中で修正を加えると、スキル自体もその場で更新されます。時間が経つにつれ、そのツールボックスはあなたの仕事の内容を映し出すものになります。

このループはスキルだけの話ではありません。Hermesは記憶も管理します。会話の中で知識を保存するように自分に促し、過去のセッションの検索可能な記録を保持し、セッションをまたいだ想起が必要なときは、LLMを使って履歴の断片を要約します。低レベルの会話想起も重要ですが、より深い層では、Honchoで構築されたユーザーモデルがあります。Honchoは弁証法的なシステムで、毎回の対話を通じてあなたについての理解を絶えず洗練させていきます。

それはノートパソコンに限定されない

Hermesの最も有用な点の1つは、日常的に持ち歩くコンピュータから切り離して実行できることです。ゲートウェイプロセスは、Linux、macOS、Windowsを問わず、あらゆるホストで実行できます。5ドルのVPS、GPUクラスタ、さらにはModalやDaytonaが提供するサーバーレス環境にもデプロイできます。そうした環境では、エージェントの世界は不要なときにスリープし、必要なときにオンデマンドで目覚めます。時間単位の課金であれば、アイドル時のコストはほぼゼロになり、常時稼働する大規模インスタンスの料金を支払う必要はありません。

また、SSHでログインしなくても対話できます。ゲートウェイが起動していれば、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signalからメッセージを送信でき、同じエージェントが全プラットフォームで会話を維持します。クラウド上の仮想マシンでエージェントを動かし続け、犬の散歩に出かけ、短いTelegramのボイスメモを送れば進捗を確認できます。

任意のモデルに接続。ロックインなし。

多くのエージェントフレームワークは特定のベンダーに縛りつけます。Hermesはその逆を行います。OpenAI、OpenRouter、自分自身のエンドポイント、Nous Portal、その他互換性のあるプロバイダーを指定できます。初期セットアップウィザードでバックエンドの選択を求められますが、その後は1つのコマンドで切り替えられます：hermes model。AnthropicのモデルとNousのファインチューニングモデルを比較したいときも、コードを書き直したり、設定ファイルに苦労したりする必要はありません。

モデル、ウェブ検索、画像生成、音声合成、クラウドブラウザのために5つのAPIキーを寄せ集めたくないなら、Nous Portalはこれらすべてを1つのサブスクリプションにまとめ、Tool Gatewayを通じて一元的に提供します。つまり、Hermesに学習計画を立てさせたり、ウェブサイトの下書きを作らせたり、画像を生成させたり、音声まで作成させたりできる一方で、終わりのないサードパーティのアカウント管理は不要です。

自動化、委任、そして並列処理

Hermesにはcronスケジューラが組み込まれているので、「各営業日の午前9時に、昨日のPull Requestの要約をSlackで送って」と自然言語で伝えることができ、エージェントがそこからタスクを引き継ぎます。それは無人で動作し、指定した場所に正確に配信し、あなたが停止するまで実行し続けます。

単一のスレッドでは不十分な場合、Hermesは並列ワークフローのために独立したサブエージェントを生成できます。さらに、Pythonスクリプトを記述してRPC経由でそのツールをリモート制御し、コンテキスト長を超えることなく、かつて迷路のようなパイプラインだったものを単一の対話ターンに圧縮できます。このパターンは、バッチ処理、反復的なリサーチ、あるいは1つのエージェントでは手に負えないあらゆるタスクに最適です。

研究、移行、コミュニティ

Hermesはデスクの上だけでなく、研究者にも役立ちます。バッチ軌跡生成と圧縮機能を備えており、次世代のツール呼び出しモデルのトレーニングに役立ちます。OpenClawという別の有名なエージェントプロジェクトから移行する場合、Hermesはインポートウィザードを提供し、キャラクター設定、記憶、スキル、APIキー、さらにはTTSアセットやワークスペースの指示を自動的に移行できるため、既存の設定が失われることはありません。

このプロジェクトはMITライセンスを採用し、コードベースも驚くほど親しみやすいものです。コントリビューターは数回のシェルコマンドで始められます。また、活発なDiscordコミュニティと、agentskills.ioのオープンスタンダードに基づく共有スキルハブ（Skills Hub）もあります。あるスキルの出力は別のエージェントにインポートできるため、エコシステムが分断され、孤立した島々になるのを防ぎます。

すべてをまとめると

Hermes Agentは、何百回もの対話の後に何が起こるかを真剣に考える、稀有なオープンソースプロジェクトです。そのクローズド・ラーニング・ループは、短期的なコンテキストを永続的で自動更新されるスキルに変えます。記憶層は、単なる一般的なユーザープロファイルではなく、あなたに関する正確なモデルを構築します。ターミナルバックエンドにより、最も低コストで信頼性の高い場所で実行でき、マルチプラットフォームのゲートウェイは、特定のタブや場所に決して縛られないことを意味します。忘れっぽいラッパーであふれるAIのカテゴリの中で、Hermesはおそらく、記憶し、改善し、ノートパソコンを閉じた後も働き続けるエージェントなのです。

試す準備はできましたか？公式ドキュメントを確認するか、GitHubでリポジトリを入手してください。OpenClawを実行しているなら、移行パスが驚くほど簡単だとわかるでしょう。