Skip to content

ClassCat® AI Research

クラスキャット – Hermes Agent, assistant-ui, AG-UI, Agno, LangChain/LangGraph

Menu
  • ホーム
    • ClassCat® AI Research ホーム
    • クラスキャット・ホーム
  • OpenAI API
    • OpenAI Python ライブラリ 1.x : 概要
    • OpenAI ブログ
      • GPT の紹介
      • GPT ストアの紹介
      • ChatGPT Team の紹介
    • OpenAI platform 1.x
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート (Python)
      • Get Started : クイックスタート (Node.js)
      • Get Started : モデル
      • 機能 : 埋め込み
      • 機能 : 埋め込み (ユースケース)
      • ChatGPT : アクション – イントロダクション
      • ChatGPT : アクション – Getting started
      • ChatGPT : アクション – アクション認証
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT
      • ChatGPTとは何ですか?
      • ChatGPT は真実を語っていますか?
      • GPT の作成
      • GPT FAQ
      • GPT vs アシスタント
      • GPT ビルダー
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT > メモリ
      • FAQ
    • OpenAI ヘルプ : GPT ストア
      • 貴方の GPT をフィーチャーする
    • OpenAI Python ライブラリ 0.27 : 概要
    • OpenAI platform
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート
      • Get Started : モデル
      • ガイド : GPT モデル
      • ガイド : 画像生成 (DALL·E)
      • ガイド : GPT-3.5 Turbo 対応 微調整
      • ガイド : 微調整 1.イントロダクション
      • ガイド : 微調整 2. データセットの準備 / ケーススタディ
      • ガイド : 埋め込み
      • ガイド : 音声テキスト変換
      • ガイド : モデレーション
      • ChatGPT プラグイン : イントロダクション
    • OpenAI Cookbook
      • 概要
      • API 使用方法 : レート制限の操作
      • API 使用方法 : tiktoken でトークンを数える方法
      • GPT : ChatGPT モデルへの入力をフォーマットする方法
      • GPT : 補完をストリームする方法
      • GPT : 大規模言語モデルを扱う方法
      • 埋め込み : 埋め込みの取得
      • GPT-3 の微調整 : 分類サンプルの微調整
      • DALL-E : DALL·E で 画像を生成して編集する方法
      • DALL·E と Segment Anything で動的マスクを作成する方法
      • Whisper プロンプティング・ガイド
  • Gemini API
    • Tutorials : クイックスタート with Python (1) テキスト-to-テキスト生成
    • (2) マルチモーダル入力 / 日本語チャット
    • (3) 埋め込みの使用
    • (4) 高度なユースケース
    • クイックスタート with Node.js
    • クイックスタート with Dart or Flutter (1) 日本語動作確認
    • Gemma
      • 概要 (README)
      • Tutorials : サンプリング
      • Tutorials : KerasNLP による Getting Started
  • Keras 3
    • 新しいマルチバックエンド Keras
    • Keras 3 について
    • Getting Started : エンジニアのための Keras 入門
    • Google Colab 上のインストールと Stable Diffusion デモ
    • コンピュータビジョン – ゼロからの画像分類
    • コンピュータビジョン – 単純な MNIST convnet
    • コンピュータビジョン – EfficientNet を使用した微調整による画像分類
    • コンピュータビジョン – Vision Transformer による画像分類
    • コンピュータビジョン – 最新の MLPモデルによる画像分類
    • コンピュータビジョン – コンパクトな畳込み Transformer
    • Keras Core
      • Keras Core 0.1
        • 新しいマルチバックエンド Keras (README)
        • Keras for TensorFlow, JAX, & PyTorch
        • 開発者ガイド : Getting started with Keras Core
        • 開発者ガイド : 関数型 API
        • 開発者ガイド : シーケンシャル・モデル
        • 開発者ガイド : サブクラス化で新しい層とモデルを作成する
        • 開発者ガイド : 独自のコールバックを書く
      • Keras Core 0.1.1 & 0.1.2 : リリースノート
      • 開発者ガイド
      • Code examples
      • Keras Stable Diffusion
        • 概要
        • 基本的な使い方 (テキスト-to-画像 / 画像-to-画像変換)
        • 混合精度のパフォーマンス
        • インペインティングの簡易アプリケーション
        • (参考) KerasCV – Stable Diffusion を使用した高性能画像生成
  • TensorFlow
    • TF 2 : 初級チュートリアル
    • TF 2 : 上級チュートリアル
    • TF 2 : ガイド
    • TF 1 : チュートリアル
    • TF 1 : ガイド
  • その他
    • 🦜️🔗 LangChain ドキュメント / ユースケース
    • Stable Diffusion WebUI
      • Google Colab で Stable Diffusion WebUI 入門
      • HuggingFace モデル / VAE の導入
      • LoRA の利用
    • Diffusion Models / 拡散モデル
  • クラスキャット
    • 会社案内
    • お問合せ
    • Facebook
    • ClassCat® Blog
Menu

Hermes エージェント☤ 入門 : ユーザガイド – CLI インターフェイス

Posted on 07/02/202607/02/2026 by Masashi Okumura

Hermes Agent の CLI は、完全なターミナル・ユーザーインターフェース (TUI) です – Web UIではありません。複数行編集、スラッシュコマンドの自動補完、会話履歴、割り込み & リダイレクト、ストリーミングツール出力などの機能を備えています。ターミナルを日常的に使用するユーザー向けに設計されています。

Hermes エージェント☤ 入門 : ユーザガイド – CLI インターフェイス

作成 : Masashi Okumura (@classcat.com)
作成日時 : 07/02/2026
バージョン : Hermes Agent v0.18.0 (v2026.7.1)

* 本記事は hermes-agent.nousresearch.com/docs の以下のページを参考にしています :

  • Using Hermes : CLI Interface

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。

 

 

Hermes エージェント☤ 入門 : ユーザガイド – CLI インターフェイス

Hermes Agent の CLI は、完全なターミナル・ユーザーインターフェース (TUI) です – Web UIではありません。複数行編集、スラッシュコマンドの自動補完、会話履歴、割り込み & リダイレクト、ストリーミングツール出力などの機能を備えています。ターミナルを日常的に使用するユーザー向けに設計されています。

 

CLI の実行

# Start an interactive session (default)
hermes

# Single query mode (non-interactive)
hermes chat -q "Hello"

# With a specific model
hermes chat --model "anthropic/claude-sonnet-4"

# With a specific provider
hermes chat --provider nous        # Use Nous Portal
hermes chat --provider openrouter  # Force OpenRouter

# With specific toolsets
hermes chat --toolsets "web,terminal,skills"

# Start with one or more skills preloaded
hermes -s hermes-agent-dev,github-auth
hermes chat -s github-pr-workflow -q "open a draft PR"

# Resume previous sessions
hermes --continue             # Resume the most recent CLI session (-c)
hermes --resume   # Resume a specific session by ID (-r)

# Verbose mode (debug output)
hermes chat --verbose

# Isolated git worktree (for running multiple agents in parallel)
hermes -w                         # Interactive mode in worktree
hermes -w -z "Fix issue #123"     # Single query in worktree

 

インターフェイス・レイアウト

ウェルカムバナーには、モデル、ターミナルバックエンド、作業ディレクトリ、利用可能なツール、インストール済みのスキルが一目でわかるように表示されます。

 

ステータスバー

入力エリアの上に常時表示されるステータスバーは、リアルタイムで更新されます :

 ⚕ claude-sonnet-4-20250514 │ 12.4K/200K │ [██████░░░░] 6% │ $0.06 │ 15m
  • モデル名 : 現在のモデル (26 文字を超える場合は切り捨て)

  • トークン数 : コンテキスト・トークン使用数 / 最大コンテキストウィンドウ

  • コンテキストバー : しきい値に応じた色変化を伴う、視覚的な充填度 (fill) インジケーター

  • コスト : セッション費用の見積もり (価格が不明/ゼロのモデルの場合は n/a)

  • 🗜️ N : コンテキスト圧縮回数 – 実行中のセッションが自動圧縮された回数。最初の圧縮が実行されると表示されます。

  • ▶ N : アクティブなバックグラウンドタスク — 現在のセッションで実行中の `/background` プロンプトの数。少なくとも 1 つのタスクが実行中の場合に表示されます。

  • 所要時間 (Duration) : 経過セッション時間

  • ⚠ YOLO : YOLOモード警告 — HERMES_YOLO_MODE がオンになっている場合(起動時に `hermes –yolo` を実行するか、セッション中に `/yolo` を切り替えた場合)に表示されます。バナー行の警告を反映するので、自動承認モードになっていることを忘れることはありません。

このバーはターミナルの幅に合わせて調整されます – ≥ 76 カラムではフル・レイアウト、52-75 カラムではコンパクト、52 カラム未満では最小限 (モデル + 所要時間、更にアクティブ時は YOLO バッジ)で表示されます。

 
コンテキストカラーコーディング :

  • (カラー – しきい値 – 意味)

  • グリーン – < 50% – 余裕あり

  • イエロー – 50–80% – 満杯になりつつある

  • オレンジ – 80–95% – 限界に近づいている

  • レッド – ≥ 95% – オーバーフロー寸前: `/compress` を検討

カテゴリごとのコスト (入力トークン vs 出力トークン) を含む、詳細な内訳については、`/usage` を使用してください。

 
セッション再開時の表示

前回のセッションを再開する際 (`hermes -c` または `hermes –resume <id>`)、バナーと入力プロンプトの間に「前回の会話」パネルが表示され、会話履歴の概要が簡潔に表示されます。See Sessions — Conversation Recap on Resume for details and configuration.

 

キー・バインディング

  • Enter – メッセージの送信

  • Alt+Enter, Ctrl+J, or Shift+Enter – 改行 (複数行入力)。Shift+Enter キーは、Enter キーと区別できるターミナルが必要です – 下記参照。Windows ターミナルでは、Alt+Enter キーはターミナルによってキャプチャされます (全画面表示の切り替え); 代わりに Ctrl+Enter または Ctrl+J を使用してください。

  • Alt+V – ターミナルが対応している場合は、クリップボードから画像を貼り付けます。

  • Ctrl+V – テキストを貼り付け、クリップボードに画像があればそれも添付します。

  • Ctrl+B – 音声モードが有効になっているときに音声録音を開始/停止します (voice.record_key、デフォルト:Ctrl+B)。

  • Ctrl+G – 現在の入力バッファを $EDITOR(vim/nvim/nano/VS Code 等) で開きます。保存して終了すると、編集したテキストが次のプロンプトとして送信されます – 長い複数段落のプロンプトに最適です。

  • Ctrl+X Ctrl+E – 外部エディタ用の Emacs スタイルの代替キーバインディング (Ctrl+Gと同じ動作)。

  • Ctrl+C – エージェントの中断 (2 秒以内にダブルプレスすると強制終了)

  • Ctrl+D – Exit

  • Ctrl+Z – Hermes をバックグラウンドで一時停止します (Unix only)。再開するには、シェルで fg コマンドを実行してください。

  • Tab – 自動候補 (ゴーストテキスト) またはスラッシュコマンドの自動補完を受け入れる

 

スラッシュコマンド

オートコンプリートのドロップダウンを表示するには、`/` と入力してください。Hermes は、多数の CLI スラッシュコマンド、動的スキルコマンド、およびユーザー定義のクイックコマンドをサポートしています。

  • /help – コマンドヘルプを表示する

  • /model – 現在のモデルの表示、または変更

  • /tools – 現在利用可能なツールの一覧表示

  • /skills browse – スキルハブと公式オプションスキルを閲覧する

  • /background <prompt> – 別のバックグラウンドセッションでプロンプトを実行する

  • /skin – アクティブな CLI スキンを表示または切り替える

  • /voice on – CLI 音声モードを有効にする (録音するには Ctrl+B を押す)

  • /voice tts – Hermes の応答の音声再生を切り替える

  • /reasoning high – 推論レベルを上げる

  • /title My Session – 現在のセッションに名前を付ける

  • /status – セッション情報 – モデル/プロファイル/トークン/所要時間 – を表示した後、ローカルのセッション概要 (recap) ブロック(最近のターン数、使用された上位ツール、アクセスされたファイル、最新のユーザープロンプト + アシスタントの応答)を表示します。完全にローカルな計算です; LLM呼び出しは行いません。

  • /sessions – 従来の CLI (TUI が使用するのと同じインターフェース) 内で、対話型のセッション選択ツール (picker) を開きます。テキストを入力してフィルタリングし、矢印キーで移動、Enterキーで再開します。

For the full built-in CLI and messaging lists, see Slash Commands Reference.

For setup, providers, silence tuning, and messaging/Discord voice usage, see Voice Mode.

💡 ヒント
コマンドはケース・インセンシティブです (大文字と小文字を区別しません) – /HELP は /help と同じように動作します。インストール済みのスキルも自動的にスラッシュコマンドになります。

 

起動時にスキルを事前ロードする

セッションで有効にしたいスキルが既に決まっている場合は、起動時にそれらを渡してください :

hermes -s hermes-agent-dev,github-auth
hermes chat -s github-pr-workflow -s github-auth

Hermesは、最初のターンの前に、名前付きの各スキルをセッションプロンプトにロードします。このフラグは、対話モードと単一クエリモードの両方で機能します。

 

スキルのスラッシュコマンド

~/.hermes/skills/ にインストールされているすべてのスキルは、自動的にスラッシュコマンドとして登録されます。スキル名がコマンドになります :

/gif-search funny cats
/axolotl help me fine-tune Llama 3 on my dataset
/github-pr-workflow create a PR for the auth refactor

# Just the skill name loads it and lets the agent ask what you need:
/excalidraw

 

パーソナリティ

エージェントの口調 (tone) を変更するには、あらかじめ定義されたパーソナリティを設定します :

/personality pirate
/personality kawaii
/personality concise

組み込みパーソナリティは以下を含みます: helpful, concise, technical, creative, teacher, kawaii, catgirl, pirate, shakespeare, surfer, noir, uwu, philosopher, hype.

~/.hermes/config.yaml ファイルでカスタム・パーソナリティを定義することもできます :

personalities:
  helpful: "You are a helpful, friendly AI assistant."
  kawaii: "You are a kawaii assistant! Use cute expressions..."
  pirate: "Arrr! Ye be talkin' to Captain Hermes..."
  # Add your own!

 

複数行入力

複数行メッセージを入力するには、次の 2 つの方法があります :

  • Alt+Enter、Ctrl+J、または Shift+Enter — 改行を挿入します

  • バックスラッシュによる継続 — 行末を `\` で終わらせると、入力が継続されます :

    ❯ Write a function that:\
      1. Takes a list of numbers\
      2. Returns the sum
    

 

エージェントの中断

エージェントはいつでも中断できます :

  • エージェントが動作中に 新しいメッセージを入力 + Enter キーを押す – エージェントは中断して新しい指示を処理します。

  • Ctrl+C – 現在の操作が中断されます (2 秒以内に 2 回押すと強制終了します)

  • 実行中のターミナルコマンドは即座に強制終了されます (killed) (SIGTERM が送信され、1 秒後に SIGKILL が送信されます)。

  • 中断中に複数のメッセージを入力した場合、それらは 1 つのプロンプトにまとめられます。

 

ツールの進捗状況表示

CLI では、エージェントの処理状況に応じてアニメーションによるフィードバックが表示されます :

思考アニメーション(API 呼び出し中):

  ◜ (。•́︿•̀。) pondering... (1.2s)
  ◠ (⊙_⊙) contemplating... (2.4s)
  ✧٩(ˊᗜˋ*)و✧ got it! (3.1s)

ツール実行フィード :

  ┊ 💻 terminal `ls -la` (0.3s)
  ┊ 🔍 web_search (1.2s)
  ┊ 📄 web_extract (2.1s)

/verbose で表示モードを切り替えます: off → new → all → verbose。このコマンドはメッセージングプラットフォームでも有効にできます — see configuration.

 

ツールプレビューの長さ

`display.tool_preview_length` 設定キーは、ツール呼び出しプレビュー行 (ファイルパス、ターミナルコマンド 等) に表示される最大文字数を制御します。デフォルト値は 0 で、これは制限なし – フルパスとコマンドが表示されます。

# ~/.hermes/config.yaml
display:
  tool_preview_length: 80   # Truncate tool previews to 80 chars (0 = no limit)

This is useful on narrow terminals or when tool arguments contain very long file paths.

 

以上





クラスキャット

最近の投稿

  • Hermes エージェント☤ 入門 : ユーザガイド – CLI インターフェイス
  • Hermes エージェント ☤ 入門 – クイックスタート
  • Hermes エージェント ☤ 入門 – 自己進化 (改善) 型 AI エージェント
  • CopilotKit 入門 : バックエンド – Copilot ランタイム
  • CopilotKit 入門 : 基本 – 事前構築済みコンポーネント

タグ

AG2 (14) Agno (46) Agno 2.x (22) assistant-ui (19) AutoGen (13) ClassCat Press Release (20) ClassCat TF/ONNX Hub (11) Cursor (20) DGL 0.5 (14) Edward (17) FLUX.1 (16) Gemini (20) HuggingFace Transformers 4.5 (10) HuggingFace Transformers 4.29 (9) Keras 2 Examples (98) Keras 2 Guide (16) Keras 3 (10) Keras Release Note (17) Kubeflow 1.0 (10) LangChain (45) LangChain v1.0 (10) LangGraph (24) LangGraph 0.5 (9) MediaPipe 0.8 (11) Model Context Protocol (16) NNI 1.5 (16) OpenAI Cookbook (13) OpenAI platform (10) OpenAI platform 1.x (10) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (33) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Alpha) (15) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Beta) (16) TensorFlow 2.0 Guide (10) TensorFlow 2.0 Guide (Alpha) (16) TensorFlow 2.0 Guide (Beta) (9) TensorFlow 2.0 Release Note (12) TensorFlow 2.0 Tutorials (20) TensorFlow 2.0 Tutorials (Alpha) (14) TensorFlow 2.0 Tutorials (Beta) (12) TensorFlow 2.4 Guide (24) TensorFlow Probability (9) TensorFlow Programmer's Guide (22) TensorFlow Release Note (18) TensorFlow Tutorials (33) TF-Agents 0.4 (11)
2026年7月
月 火 水 木 金 土 日
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031  
« 6月    
© 2026 ClassCat® AI Research | Powered by Minimalist Blog WordPress Theme