Hermes Agentガイド：OpenClawを超え、生産性を100倍に

2月25日、Nous ResearchというチームがGitHubでv0.1.0を静かにリリースしました。最初、Hermesというモデルは一行のインストールコマンドと一言の製品コンセプトしかありませんでした：「An agent that grows with you」。

当時、ほとんど誰も気づきませんでした。Nous Researchがモデル界隈で一定の評判を持ち、彼らのHermesシリーズモデルがHuggingFaceで3300万ダウンロードを達成していたにもかかわらず、開発者コミュニティ全体の注目は神格化されたOpenClaw「ザリガニ」に集まっていました。33日でReactを超えて史上1位となり、「ザリガニ」はGitHub史上最もスターの増加が速いプロジェクトとなり、ピーク時には1時間に710個のスターを獲得しました。しかし、ちょうどその時、セキュリティ研究者が同じ期間に平均1日2.2個のCVEのペースで脆弱性を開示し続け、63日間で累計138個のセキュリティ脆弱性が明らかになりました。コミュニティ全体は一つの問題を再考し始めました：このプロダクトは本当に本番環境で使えるのか？

このような背景の中で、同じく競合製品であるHermes Agentはついに機会を得て、自身の最初の急成長期を迎えました。

Hermesは自らのコードに、OpenClawからのワンクリック移行ツールを組み込みました。OpenClawから離れた開発者たちは、新たな拠点を必要としており、Hermes Agentは口コミで広がる良い選択肢となりました。

こうして、3月初旬から、Hermes AgentはGitHub Trendingにランクインし、最高で11位まで上昇、スター数は2200を突破しました。AwesomeAgentsはこれを「2026年現在、最も野心的なオープンソースAgentリリース」と呼び、現在HermesのGitHubは69.9kのスターと9kのフォークを獲得しています。

今日、律動BlockBeatsは皆さんと、このAgentのどこが違うのかについてお話しします。

Hermes Agentとは何か？

Hermes Agentは、Nous Researchによって構築された自己進化型AIエージェントであり、現在唯一学習ループを内蔵したAgentです。

これは、使用経験から自動的にスキルを作成し、使用プロセス中にこれらのスキルを継続的に改善し、知識を再利用可能な資産として能動的に定着させ、自身の過去の対話履歴を検索し、複数のセッションを通じてユーザーであるあなたへの理解を深め続けることができます。

つまり簡単に言えば、Hermes Agentの最大の利点は：使えば使うほど賢くなり、使いやすくなることです。

そのコンセプトは、IDEに縛られたプログラミングアシスタントでも、単一のAPIに対するチャットラッパーでもなく、あなたのサーバー上に実際に常駐し、学んだことを記憶し、実行時間が長ければ長いほど能力が強くなる自律的なAgentです。

Nous Researchは当初から、オープンソース優先、分散化方向のAIラボとして自らを位置づけ、少数の閉鎖的な企業に知性が集中するのではなく、ユーザーが自律的に制御できるAIを構築することを目標としています。彼らの初期の仕事はHermesモデルシリーズに集中し、同時にインフラストラクチャとシステムレベルに多大な投資を行い、世界中に分散したコンシューマー向けGPUでのモデルトレーニングを行うDisTrO技術や、WorldSim、Doomscrollなどのマルチエージェント相互作用、長期的行動のシミュレーション環境も探求しています。

Hermes Agentのチームは、かつてNomos、Psycheといった一連のモデルを生み出したのと同じ人々です。

便利なツールはどれか？

Hermes Agentの最も核心的なメカニズムは、その記憶システムとスキルシステムです。Agentは2つの簡潔なコアファイルを維持します：MEMORY.mdは環境情報、取り決め、過去のタスクから要約した経験を保存します；USER.mdはあなたの好みとコミュニケーションスタイルを保存します。これら2つのファイルは各セッション開始時に自動的にシステムプロンプトに注入され、Agentの「長期作業記憶」に相当します。さらに、すべての過去のセッションはSQLite全文検索データベースに保存され、Agentは数週間前の対話内容を検索できるようになります。

スキルシステムの面では、複雑なタスク（通常は5回以上のツール呼び出し）を完了するたびに、Agentは自律的に構造化されたMarkdown「スキルドキュメント」を作成し、操作手順、既知の内容、検証方法を記録し、将来の再利用に供します。スキルファイルは段階的開示モードに従います：Agentはデフォルトでスキル名と説明のみを参照し（約3000トークン）、必要に応じて特定のスキルの完全な内容をロードし、これによりトークン消費を制御します。

ツールレベルでは、Hermes Agentは40種類以上のツールを内蔵しており、ウェブ検索、ブラウザ自動化、視覚理解、画像生成、テキスト読み上げをカバーし、自然言語によるスケジュールタスクの設定もサポートしており、Agentが無人状態でレポート生成、データバックアップ、システム監視などの定期的な作業を自動的に実行できるようにします。

その中で最も人気のあるツール、つまりコミュニティユーザーが実際の使用で頻度が高く、フィードバックが多く、Hermesの機能アーキテクチャと開発者コミュニティの典型的なニーズに基づいて、上位に位置するのは以下のツールです：

Hindsightは現在エコシステム内で最も人気のある単一ツールであり、Hermes公式が推奨する長期記憶プラグインです。これは各LLM呼び出し前に自動的に関連するコンテキストを呼び戻し、ローカルのPostgreSQLまたはクラウドデプロイメントをサポートし、HermesにネイティブのMemory Providerとして統合されています。

Anthropic-Cybersecurity-Skillsはエコシステム内でスター数が最も高いスキルパックであり、753以上の構造化されたサイバーセキュリティスキルを収録し、MITRE ATT&CKフレームワークを完全にマッピングしており、セキュリティ研究とペネトレーションテストのシナリオに適しています。

mission-controlは現在エコシステム内で最も人気のあるAgentオーケストレーションダッシュボードであり、Agent艦隊管理、タスク配信、コスト追跡、マルチAgent協調ワークフローをサポートし、コミュニティから本番環境デプロイの標準装備として推奨されています。

Hermes Agent Self-Evolutionは進化的自己改良技術であり、DSPy + GEPAを使用してスキル、プロンプト、コードを最適化します。

Hermes WorkspaceはHermesネイティブのワークスペースであり、チャットインターフェース、ターミナル、スキルマネージャーを統合し、最も人気のあるグラフィカルエントリーポイントです。

さらに、独立したサブエージェントを派生させることができ、各サブエージェントは独自の対話コンテキスト、独立したターミナル、Python RPCスクリプトを持ち、ゼロコンテキストコストの並列パイプラインを実現します。

インフラストラクチャの柔軟性において、6種類のターミナルバックエンドをサポートします：ローカル実行、Docker、SSHリモート、Daytonaサーバーレス、Singularityコンテナ、Modalクラウド関数。DaytonaとModalはアイドル時に休止状態になり、コストはほぼゼロです。5ドルのVPSやGPUクラスター上で実行し、Telegramから指示を出し、あなたが直接SSHで入ることのないクラウドサーバー上で作業させることができます。

Hermes Agentは現在、OpenClawと最も直接的な競争関係にあり、どちらも開発者向けのオープンソースAgentフレームワークです。

両者のアーキテクチャ哲学は全く異なります：OpenClawの設計の核心は「コントロールプレーン」、つまり統一された長期実行プロセスであり、セッション、ルーティング、ツール実行、状態の管理を担当し、すべてがこの中央コントローラーを通過します。Hermesは、Agent自身の実行ループを核心とし、ゲートウェイ、スケジューラー、ツールランタイムなどをすべてこの「実行、学習、改善」の反復ループを中心に構築します。

スキルシステムにおいて、両者の違いは特に顕著です：OpenClawのスキルはほとんどが手動で記述され、workspace、personal、shared、またはプラグインなどの異なるレベルからロードされます；Hermesの考え方は、Agent自身に経験からスキルを生成させ、真の自律学習ループを形成させることです。

インストールと使用方法

導入は非常に簡単です。一行のコマンド「curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash」でインストールが完了し、Linux、macOS、WSL2をサポートし、Hermes Agentはすべての設定を自動的に完了させ、手動操作は必要ありません。

Hermes公式サイト

Hermes Agentのインストールが完了したら、「hermes setup」を実行してガイドウィザードを起動し、モデルプロバイダー（Nous Portal、OpenRouter、OpenAI、または任意のカスタムエンドポイントをサポート）を選択し、メッセージプラットフォーム（Telegram、Discord、Slack、またはWhatsApp）に接続し、最初の対話を開始します。最初のインタラクションから、Hermes Agentはすぐに学習モードに入り、記憶の構築、スキルの作成を開始し、各セッション後に能力を高めていきます。

日常使用の核心コマンドは以下の通りです：

hermes（対話を開始）、

hermes model（LLMプロバイダーとモデルを選択）、

hermes tools（どのツールを有効にするか設定）、

hermes gateway（メッセージゲートウェイを起動し、Telegram、Discordなどのプラットフォームに接続）、

hermes setup（完全な設定ウィザードを実行し、すべての内容を一度に設定）、

hermes claw migrate（OpenClawから移行）、

hermes update（最新バージョンに更新）、

hermes doctor（問題を診断）；

Hermes Agentが適しているシナリオは以下の通りです：セッションを超えてコンテキストを記憶し、継続的に能力を改善する必要がある汎用AIアシスタント；ツール、プラグイン、MCPサーバー、ブラウザ、またはShellを組み合わせて使用する必要があるカスタムAgentワークフロー；ローカルハードウェア、クラウドVM、または低コストのサーバーレスインフラストラクチャ上にAgentをデプロイする場合；およびクロスプラットフォームで検索可能な対話履歴と習得したスキルを維持する必要がある永続的アシスタントシナリオ。

より具体的には、Telegram上で対話しながらクラウドVM上でタスクを実行させ、自動化を設定し、任意のプラットフォームにレポートをプッシュさせ、定期的なタスクを引き継がせるために使用できます；SlackやDiscordに接続してチーム全体にAIコラボレーションサポートを提供するために使用できます；または、その軌跡エクスポート機能を利用して、次世代のtool-callingモデルのRLトレーニング用トレーニングデータを生成するために使用できます。