Hermes エージェント ☤ 入門 – 自己進化 (改善) 型 AI エージェント

Posted on by Masashi Okumura

Hermes エージェント は、Nous Research が開発した、自己進化 (改善) 型 AI エージェントです。組み込みの学習ループを備えた唯一のエージェントです – 経験からスキルを作成し、使用中にそれらを向上させ、ナレッジを永続化させるよう自らを調整し、過去の会話を検索し、セッションを重ねるごとにあなたの人物像をより深く理解していきます。

Hermes エージェント ☤ 入門 – 自己進化 (改善) 型 AI エージェント

作成 : Masashi Okumura (@classcat.com)
作成日時 : 06/23/2026
バージョン : Hermes Agent v0.17.0 (v2026.6.19)

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

* 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 – 自己進化 (改善) 型 AI エージェント

Hermes エージェント は、Nous Research が開発した、自己進化 (改善) 型 AI エージェントです。組み込みの学習ループを備えた唯一のエージェントです – 経験からスキルを作成し、使用中にそれらを向上させ、ナレッジを永続化させるよう自らを調整し、過去の会話を検索し、セッションを重ねるごとにあなたの人物像をより深く理解していきます。5 ドルの VPS、GPU クラスター、またはアイドル時にはほぼコストがかからないサーバーレス・インフラで実行できます。ノートパソコンに縛られる必要はありません – クラウド VM 上で動作させながら Telegram から会話することも可能です。

望みの任意のモデルを利用できます – Nous Portal, OpenRouter (200+ モデル), NovitaAI (AI-ネイティブクラウド for モデル API, エージェントサンドボックス, GPU クラウド), NVIDIA NIM (Nemotron), Xiaomi MiMo, z.ai/GLM, Kimi/Moonshot, MiniMax, Hugging Face, OpenAI, または独自のエンドポイント。hermes モデルに切り替えるだけで、コードの変更やベンダーロックインは不要です。

 

特徴

  • 本格的なターミナルインターフェース – 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、ツールのストリーミング出力を備えた完全な TUI (テキスト・ユーザーインターフェース)。

  • あなたのいる場所が、エージェントのいる場所 (Lives where you do) – Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, そして CLI – これらすべてに単一のゲートウェイプロセスから対応。ボイスメモの文字起こしや、プラットフォームをまたいだ会話の継続性を実現。

  • 自己完結型の学習ループ – 定期的な促し (nudges) を伴う、エージェントがキュレーションしたメモリ。複雑なタスクの後にスキルを自律的に生成。スキルは使用中に自己改善。セッションをまたいだ記憶想起のための、LLM 要約を備えた FTS5 (全文検索 5) セッション検索。Honcho の弁証法的ユーザーモデリング。agentskills.io オープンスタンダードに対応。

  • スケジュールされた自動化 – あらゆるプラットフォームへの配信に対応した組み込みの cron スケジューラ。日報、夜間バックアップ、週次監査 – すべて自然言語で自動実行されます。

  • 委任と並列処理 – 並列ワークストリーム用に独立したサブエージェントを生成します。RPC経由でツールを呼び出す Python スクリプトを記述することで、多段階のパイプラインを「コンテキストコストゼロ」のターンに集約します。

  • ノート PC だけでなく、あらゆる環境で動作 – 6 種類のターミナルバックエンドに対応 – ローカル, Docker, SSH, Singularity, Modal, そして Daytona。Daytona と Modal はサーバーレスの永続性を提供します – エージェント環境はアイドル時に休止状態になり、必要に応じて起動するため、セッション間のコストはほぼゼロです。5ドルの VPS や GPU クラスタでも動作します。

  • 研究用途に最適 – 次世代のツール呼び出しモデルをトレーニングするための、軌跡（trajectory）の一括生成および軌跡の圧縮。

 

クイックインストール

Linux, macOS, WSL2, Termux

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

インストーラーは、すべて: uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg, ポータブル Git Bash (MinGit、%LOCALAPPDATA%\hermes\git に展開済み – 管理者権限は不要で、システム Git インストールから完全に分離されています) を処理します。Hermes はこのバンドルされた Git Bash を使用してシェルコマンドを実行します。

既に Git がインストールされている場合は、インストーラーがそれを検出し、代わりにそれを使用します。そうでない場合は、~45MB MinGit をダウンロードするだけで済みます – これはシステムの Git に影響を与えたり、干渉したりすることはありません。

 
After installation:

source ~/.bashrc    # reload shell (or: source ~/.zshrc)
hermes              # start chatting!

 

Getting Started

hermes              # 対話型 CLI — 会話の開始
hermes model        # LLM プロバイダーとモデルを選択する
hermes tools        # 有効にするツールを設定する
hermes config set   # 個別の設定値を設定する
hermes gateway      # メッセージングゲートウェイ (Telegram, Discord 等) を起動する
hermes setup        # フルセットアップウィザードを実行する (すべてを一度に設定)
hermes claw migrate # OpenClaw から移行する（OpenClaw から来た場合）
hermes update       # 最新バージョンにアップデートする
hermes doctor       # 問題の診断を行う

📖 Full documentation →

 

API キーの収集は不要 ― Nous Portal

Hermesは、ユーザが希望するプロバイダーと連携できます – この点は今後も変わりません。しかし、モデル、ウェブ検索、画像生成、TTS (音声合成)、クラウドブラウザ、それぞれに 5 つの個別の API キーを収集したくない場合、Nous Portal なら、これらすべてを 1 つのサブスクリプションでカバーできます :

  • 300+ モデル – /model <モデル名> で任意のモデルを選択できます。

  • ツールゲートウェイ ― ウェブ検索 (Firecrawl), 画像生成 (FAL), 音声合成 (OpenAI), クラウドブラウザ (Browser Use) はすべてサブスクリプション経由で利用できます。追加アカウントは不要です。

 

以上