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hermes-agent

エルメスエージェントは、Nous Researchによる自己改善型AIエージェントです。経験からスキルを構築し、セッション間で永続的なメモリを維持し、CLIまたはメッセージングプラットフォームを介してあらゆるインフラストラクチャで動作します。

PythonMITAgent
⭐ GitHubhttps://github.com/NousResearch/hermes-agent
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Jul 28, 2026
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Hermes Agent — オープンソースプロジェクト紹介

リポジトリ: https://github.com/NousResearch/hermes-agent

1. プロジェクト概要

Hermes Agentは、Nous Researchが開発した自己改善型のオープンソースAIエージェントです。経験から自律的にスキルを作成・洗練し、セッションをまたいで永続的なメモリを維持し、5ドルのVPSからGPUクラスターまで、あらゆるインフラストラクチャ上で実行可能です。ターミナルまたは主要なメッセージングプラットフォームからアクセスできます。

2. プロジェクトの背景とポジショニング

起源とコアミッション

ほとんどのAIエージェントはステートレスであり、すべての会話を忘れ、同じ間違いを繰り返し、単一のモデルまたはクラウドプロバイダーにロックインされます。Hermesはそれを修正するために構築されました。そのコアミッションは、「あなたと共に成長するエージェント」であることです。これは、手続き的知識（スキル）を蓄積し、時間とともにユーザーの永続的なモデルを構築し、手動介入なしに継続的に自己改善するエージェントです。

他の選択肢との違い

次元 Hermes Agent 一般的な代替手段
学習ループ 自律的なスキル作成と自己改善 なし（ステートレス）
モデルロックイン OpenRouter、OpenAI、Anthropicなどを介して任意のプロバイダー 多くの場合、単一プロバイダー
インフラストラクチャ ローカル、Docker、SSH、Modal、Daytona、Singularity 通常はローカルのみ
インターフェース CLI + Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal CLIまたはWeb UI
メモリ FTS5セッション検索 + LLM要約 + ユーザーモデリング 単純なコンテキストウィンドウ
RL統合 ツール呼び出しモデルのトレーニング用Atropos RL環境 該当なし

3. 機能カテゴリ

🧠 学習とメモリシステム

約5つのコアサブシステム

  • 自律的なスキル作成 — エージェントは複雑なタスクを完了した後、再利用可能なスキルを構築します。
  • スキルの自己改善 — スキルは使用中に自己を洗練します。
  • FTS5セッション検索 — LLMによる要約を伴う、過去のすべての会話の全文検索。
  • Honcho dialectic user modeling — セッションをまたいでユーザーのプロファイルを深めます。
  • AgentSkills.io互換性 — エージェント間でスキルを共有するためのオープンスタンダード。

目的：エージェントに真の長期記憶と手続き的知識を与える。

🛠 ツールとツールセット

40以上のツールが利用可能

  • ファイルシステム操作、Webブラウジング、コード実行
  • 音声メモの文字起こし
  • 並列ワークストリームのためのサブエージェントのスプーニング
  • Python RPCスクリプトによるツールの直接呼び出し
  • ユースケースごとの設定可能なツールセット配布

目的：エージェントに現実世界のタスクを自律的に処理する能力を与える。

💬 メッセージングゲートウェイ

6以上のプラットフォーム統合

  • Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email
  • 単一のゲートウェイプロセスがすべてのプラットフォームを同時にサービスします。
  • クロスプラットフォームの会話継続性
  • プラットフォームを横断した音声メモの文字起こし

目的：ターミナルだけでなく、どこからでもエージェントと話せるようにする。

⏰ Cronスケジューリング

自然言語によるタスクスケジューリング

  • 日次レポート、夜間バックアップ、週次監査
  • 接続されている任意のプラットフォームへの配信
  • リモートインフラストラクチャ上で無人で実行

目的：cron構文を記述せずに、繰り返しタスクを自動化する。

🖥 ターミナルバックエンド

6つの実行環境

  • ローカル、Docker、SSH、Daytona、Modal、Singularity
  • ModalとDaytonaはサーバーレス永続性を提供 — アイドル時には休止し、必要に応じて起動します。
  • Android/Termux対応

目的：最小限のアイドルコストで、どこでも、あらゆる規模でエージェントを実行する。

🔬 研究とRL統合

  • バッチ軌道生成
  • Atropos RL環境統合
  • 次世代ツール呼び出しモデルのトレーニング用軌道圧縮

目的：AI研究者がHermesをモデルトレーニング用のデータエンジンとして使用できるようにする。

4. コアハイライト

  1. クローズドループ学習 — 独自のタスク履歴に基づいてスキルを自律的に作成、保存、自己改善する唯一のオープンソースエージェント。
  2. モデルロックインなし — 単一コマンド（hermes model）でプロバイダーを切り替え可能。Nous Portal、OpenRouter（200以上のモデル）、OpenAI、Anthropic、MiniMax、Kimi、GLM、カスタムエンドポイントをサポート。
  3. あなたがいない場所でも実行 — リモートVPSまたはサーバーレスインフラストラクチャにデプロイし、Telegram経由で対話し、エージェントはクラウドで実行されます。
  4. MCPネイティブ — 拡張された標準化されたツール機能のために、任意のModel Context Protocolサーバーに接続します。
  5. 研究グレードの軌道ツール — トレーニングデータ生成のための組み込みバッチランナー、RL環境アダプター、軌道圧縮機。
  6. フルTUI — マルチライン編集、スラッシュコマンドのオートコンプリート、ストリーミングツール出力、中断とリダイレクト — 単なるチャットボットラッパーではありません。

5. 役割別のユースケース

👨‍💻 一般開発者

Hermesを、プロジェクトコンテキスト、コーディングスタイル、過去の決定を記憶する永続的なコーディングアシスタントとして使用します。CLI経由でエディタと並行して実行するか、Slackに接続してチーム全体でアクセスします。

⚙️ DevOps / インフラエンジニア

cronシステムを介して、自動化されたヘルスチェック、ログ要約、デプロイメントレポートをスケジュールします。ModalまたはDaytonaにデプロイして、サーバーレスでほぼゼロコストのバックグラウンドエージェントとして利用します。

🔒 セキュリティエンジニア

サンドボックス化されたコード実行のために、分離されたDockerまたはSingularityバックエンドを活用します。コマンド承認システムを使用して、シェルコマンドが実行される前に許可リストを強制します。

📊 データ/AI研究者

バッチ軌道ランナーとAtropos RL統合を使用して、ツール呼び出しモデルのトレーニングデータセットを生成します。軌道圧縮機は、信号を維持しながらトークンコストを削減します。

🗂 プロジェクトマネージャー

日次プロジェクトステータスレポートを提供し、ディスカッショントレッドを要約し、スケジュールされたリマインダーを送信するTelegramまたはDiscordボットを設定します — すべて自然言語で行います。

6. クイックスタート

🔍 リソースの見つけ方

🛠 インストールと使用方法

# インストール（Linux、macOS、WSL2、Termux）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# シェルの再読み込み
source ~/.bashrc   # または source ~/.zshrc

# チャット開始
hermes

# 主要コマンド
hermes model       # LLMプロバイダーとモデルを選択
hermes tools       # 有効なツールを設定
hermes setup       # 完全なインタラクティブセットアップウィザード
hermes gateway     # メッセージングゲートウェイ（Telegram、Discordなど）を開始
hermes doctor      # 設定の問題を診断
hermes update      # 最新バージョンに更新

🤝 貢献方法

# 開発環境のクローンとセットアップ
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
cd hermes-agent

# uv（高速Pythonパッケージマネージャー）をインストール
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 仮想環境を作成し、依存関係をインストール
uv venv venv --python 3.11
source venv/bin/activate
uv pip install -e ".[all,dev]"

# テストを実行
python -m pytest tests/ -q

完全な貢献ガイドはこちらをご覧ください: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/developer-guide/contributing

7. プロジェクト構造

hermes-agent/
├── agent/                  # コアエージェントループとオーケストレーションロジック
├── skills/                 # 組み込みスキル（手続き的メモリユニット）
├── optional-skills/        # コミュニティおよびオプションのスキルパック
├── tools/                  # ツール実装（40以上のツール）
├── gateway/                # メッセージングプラットフォームゲートウェイ（Telegram、Discordなど）
├── cron/                   # Cron/スケジューラサブシステム
├── plugins/                # プラグインシステム
├── environments/           # ターミナルバックエンドアダプター（Docker、SSH、Modalなど）
├── acp_adapter/            # Agent Communication Protocolアダプター
├── acp_registry/           # ACPサービスレジストリ
├── hermes_cli/             # CLIエントリポイントとTUI
├── plans/                  # エージェントプランニングサブシステム
├── docker/                 # Docker設定
├── nix/                    # 再現可能なビルドのためのNix flake
├── tinker-atropos/         # RL環境サブモジュール（Atropos統合）
├── docs/                   # ドキュメントソース
├── tests/                  # テストスイート
├── cli.py                  # メインCLIエントリポイント
├── run_agent.py            # エージェントランナー
├── mcp_serve.py            # MCPサーバーエントリポイント
├── toolsets.py             # ツールセット定義と配布
├── hermes_state.py         # グローバルエージェント状態管理
├── trajectory_compressor.py # RLトレーニングデータ圧縮ユーティリティ
├── batch_runner.py         # バッチ軌道生成
└── Dockerfile              # コンテナビルド定義

8. 関連エコシステム

アップストリーム依存関係とプラットフォーム

  • OpenRouter — マルチプロバイダーLLMルーティング（200以上のモデル）
  • Nous Portal — Nous Research独自のモデルエンドポイント
  • Model Context Protocol (MCP) — 標準化されたツール/サーバー統合
  • Honcho (plastic-labs) — Dialecticユーザーモデリングバックエンド
  • Modal / Daytona — サーバーレスおよびクラウド開発環境プラットフォーム
  • Atropos — RLトレーニング環境フレームワーク

相補的なプロジェクト

  • agentskills.io — エージェントスキルの共有のためのオープンスタンダードとハブ
  • Tinker-Atropos — ツール呼び出しモデルトレーニング用のRL環境サブモジュール
  • OpenClaw — 前身プロジェクト；Hermesは移行パスを提供します。

9. ライセンス

MITライセンス

✅ 商用利用可能
✅ 改変・配布可能
✅ プライベートプロジェクトでの利用可能
✅ サブライセンス可能
❌ 作者は保証を提供しません
❌ 作者は損害賠償責任を負いません
ℹ️ ライセンスと著作権表示は配布物に含める必要があります
ℹ️ 貢献は同じMIT条件で歓迎されます

10. よくある質問

Q: どのLLMプロバイダーがサポートされていますか？
A: OpenAI互換のエンドポイントであればすべて、さらにNous Portal、OpenRouter（200以上のモデル）、Anthropic、OpenAI、MiniMax、Kimi/Moonshot、z.ai/GLMのネイティブサポートがあります。hermes modelで切り替えます。

Q: HermesはWindowsで動作しますか？
A: ネイティブWindowsはサポートされていません。WSL2をインストールし、標準のLinuxインストールコマンドを使用してください。AndroidはTermux経由でサポートされています。

Q: スキルシステムはどのように機能しますか？
A: 複雑なタスクを完了した後、エージェントは再利用可能なスキル（構造化された手順）を自律的に記述します。スキルは~/.hermes/skills/に保存され、後続の使用中に改善され、agentskills.ioを通じて共有できます。

Q: ラップトップをつけっぱなしにせずにHermesを実行できますか？
A: はい。任意のLinux VPSにデプロイするか、Modal/Daytonaを使用して、アイドル時に休止し、オンデマンドで起動するサーバーレス環境を利用します — セッション間のコストはほぼゼロです。

Q: OpenClawから移行するにはどうすればよいですか？
A: インストール後、hermes claw migrateを実行します。メモリ、スキル、APIキー、メッセージング設定、ペルソナファイルをインポートします。最初にプレビューするには--dry-runを使用してください。

11. クイックリンク

リソース URL
GitHubリポジトリ https://github.com/NousResearch/hermes-agent
公式ドキュメント https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
クイックスタートガイド https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/quickstart
貢献ガイド https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/developer-guide/contributing
Discordコミュニティ https://discord.gg/NousResearch
Skills Hub https://agentskills.io
GitHub Issues https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues
GitHub Discussions https://github.com/NousResearch/hermes-agent/discussions

12. まとめ

Hermes Agentは、AIエージェントの成長分野において、根本的な問題である「決して学習しないエージェント」を解決することで際立っています。そのクローズドループ学習 — 自律的なスキル作成、スキルの自己改善、永続的なクロスセッションメモリ、ユーザーモデリング — により、使用時間が長くなるほど真に能力が高まります。61k以上のGitHubスター、200以上のLLMモデルのサポート、40以上のツール、6つの実行バックエンド、および主要なメッセージングプラットフォームとの統合により、現在利用可能な最も包括的なオープンソースエージェントフレームワークの1つです。これは、ベンダーロックインなしに、一度デプロイすれば無期限に信頼できる、永続的で自己改善するAIエージェントを求める開発者、研究者、パワーユーザーに最適です。