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 : X (Twitter) 検索

Posted on 09/15/2026 by Masashi Okumura

x_search ツールを使用すると、エージェントは X(Twitter)の投稿、プロフィール、スレッドを直接検索できます。これは Responses API 上の xAI の組み込み x_search ツールによって支えられています – Grok 自体がサーバー側で検索を実行し、元の投稿への引用を含む合成された結果を返します。

Hermes エージェント☤ 入門 : 機能 – メディア & Web : X (Twitter) 検索

作成 : Masashi Okumura (@classcat.com)
作成日時 : 09/15/2026
バージョン : Hermes Agent v0.21.3 (v2026.9.14)

* 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 :

  • Features – Media & Web : X (Twitter) Search

* 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 : 機能 – メディア & Web : X (Twitter) 検索

x_search ツールを使用すると、エージェントは X(Twitter)の投稿、プロフィール、スレッドを直接検索できます。これは、https://api.x.ai/v1/responses の Responses API 上の xAI の組み込み x_search ツールによって支えられています – Grok 自体がサーバー側で検索を実行し、元の投稿への引用を含む合成された結果を返します。

X 上 の直近の議論、反応、主張を具体的に取得したい場合は、web_search の代わりにこちらを使用してください。一般的なウェブページについては、引き続き web_search / web_extract を使用してください。

 

x_search vs xurl

Hermes は 2 つの異なる X サーフェイスを提供できます :

サーフェイス 用途 非推奨用途
x_search 公開 X の読み取り専用検索: 直近の議論、反応、主張、プロフィール、スレッド、出典付きの合成回答の取得。 投稿、返信、いいね、DM、メディアアップロード、削除、または認証済み X アカウントの状態変更の確認。
xurl スキル 正確な API 操作または認証を伴う X API 作業: 投稿、返信、閲覧、いいね、DM、タイムライン、メンション、メディアアップロード、特定アカウント情報の取得、無加工な v2 エンドポイントの利用。 x_search が利用可能で、認証済みアカウントのコンテキストを必要としない広範な Grok 合成による公開 X リサーチ。

複数のワークフローが混在する場合は、x_search を使用して候補となる公開投稿を検出し、対象の投稿/ユーザー/アクションが明確になった後に、`xurl read` または別の正確な xurl コマンドに切り替えてください。状態を変更する X アクションは、xurl の出力または X API の応答によって確認する必要があります; x_search の応答は、書き込みが行われた証拠にはなりません。

 

認証

x_searchは、xAI 認証情報パスのいずれかが利用可能な場合に登録します :

認証情報 ソース セットアップ
SuperGrok / X Premium+ OAuth accounts.x.ai でブラウザログイン、自動的に更新されます `hermes auth add xai-oauth` – xAI Grok OAuth (SuperGrok / X Premium+) 参照
XAI_API_KEY (推奨) 有料の xAI API キー ~/.hermes/.env で設定

どちらも同じエンドポイントに同じペイロードを送信します – 唯一の違いはベアラー・トークンです。両方が設定されている場合、明示的に設定された XAI_API_KEY が優先されます – サブスクリプション OAuth ベアラーは /v1/responses を認証しますが、API キーが実際の投稿を返す一方で、x_search に対しては引用のない劣化した (degraded) Grok 説明モードで応答します。これは、キーが設定されている場合、x_search が従量制 API 課金の対象となることを意味することに注意してください; XAI_API_KEY を削除すると、サブスクリプションのクォータにフォールバックします(ただし、劣化した応答になります)。

ツールの check_fn は、モデルのツールリストが再構築されるたびに xAI 認証情報リゾルバを実行します。True が返された場合、ベアラートークンが取得可能で AND 空ではなく AND(有効期限が切れていた場合は)正常に更新されたことを意味します。(更新に失敗した) 失効トークンは、スキーマからツールを非表示にします; つまり、モデルはそれを認識できません。

 

ツールの有効化

xAI 認証情報(OAuth トークンまたは XAI_API_KEY)が存在する場合、自動的に有効化されます。有効化したくない場合は、`hermes tools` → Search → x_search から明示的に無効化してください。

hermes tools
# → 🐦 X (Twitter) Search   (press space to toggle on)

選択ツールでは、以下の2つの選択肢が表示されます :

  1. xAI Grok OAuth (SuperGrok / Premium+) — ログインしていない場合は、ブラウザで accounts.x.ai が開きます。

  2. xAI API キー — XAI_API_KEY の入力を求められます。

どちらの選択肢でもアクセス制御要件 (gating) を満たします。既にお持ちの認証情報を選択していただいて構いません; どちらの認証情報でもツールは同じように動作します。両方の認証情報が設定されている場合は、呼び出し時に OAuth が優先されます。

 

設定

# ~/.hermes/config.yaml
x_search:
  # xAI model used for the Responses call.
  # grok-4.5 is the recommended default; any Grok model
  # with x_search tool access works.
  model: grok-4.5

  # Optional reasoning effort: low, medium, high, or xhigh. When omitted,
  # the selected model's default applies. xhigh is supported only by
  # models that document it, such as grok-4.20-multi-agent.
  # reasoning_effort: low

  # Request timeout in seconds. x_search can take 60–120s for
  # complex queries — the default is generous. Minimum: 30.
  timeout_seconds: 180

  # Number of automatic retries on 5xx / ReadTimeout / ConnectionError.
  # Each retry backs off (1.5x attempt seconds, capped at 5s).
  retries: 2

reasoning_effort は、xAI Responses API に `reasoning: {effort: …}` として送信されます。設定可能な推論をサポートしていないモデルの場合は、この値を unset (未設定) のままにしてください。無効な値の場合、API リクエストが送信される前にエラーが発生します。

 

以上





クラスキャット

最近の投稿

  • Hermes エージェント入門 : X (Twitter) 検索
  • Hermes エージェント入門 : Web 検索 & 抽出
  • Hermes エージェント入門 : パーソナリティ & SOUL.md
  • Hermes エージェント入門 : 複数エージェントの混合 (Mixture of Agents, MoA)
  • Hermes エージェント入門 : コンテキストファイル (AGENTS.md, SOUL.md, .cursorrules)

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) Hermes Agent (19) 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) 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9月
月 火 水 木 金 土 日
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
282930  
« 8月    
© 2026 ClassCat® AI Research | Powered by Minimalist Blog WordPress Theme