Hermes Agent Tutorial
Hermes Agent wurde von Nous Research entwickelt und offiziell im Februar 2026 veröffentlicht.Open-Source selbstentwickelnder KI-Agent, veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.
Hermes läuft auf Ihrem eigenen Server oder lokalen Rechner, behält ein persistentes Gedächtnis über Sitzungen hinweg bei und lernt und destilliert proaktiv wiederverwendbare Fähigkeiten nach Abschluss jeder Aufgabe—Klüger durch Nutzung。
Nous Research Offizieller Slogan --Der Agent, der mit dir wächst.
Für wen ist dieses Tutorial gedacht?
Dieses Tutorial richtet sich an die folgenden Arten von Lesern:
Entwickler / IngenieureWollen einen lokalen KI-Assistenten, der sich dauerhaft an Projektkontext erinnern und automatisch Workflow-Erfahrung sammeln kann, anstatt in jeder Sitzung die Codebasisstruktur, Namenskonventionen und Bereitstellungsprozesse von Grund auf neu zu erklären.
ForschendeBenötigen einen intelligenten Assistenten, der Forschungsfortschritt über Sitzungen hinweg verfolgen, Literaturinformationen automatisch organisieren und langfristige Forschungsaufgaben ausführen kann.
Enthusiasten für Effizienz-ToolsMöchten den KI-Agenten wirklich in tägliche Workflows einbetten – mit gängigen Plattformen wie Telegram, Slack und Discord verbinden und geplante automatisierte Aufgaben einrichten.
AI/ML-PraktikerForschende, die sich für Agent-Architektur interessieren, oder diejenigen, die Hermes verwenden müssen, um Tool-Calling-Trajektorien für Trainingsdaten des Reinforcement Learnings stapelweise zu generieren.
Benutzer, die Datenschutz priorisierenAlle Daten bleiben auf dem lokalen Rechner – keine Telemetrie, kein Tracking, keine Cloud-Bindung.
Voraussetzungen vor dem Lesen
Dieses TutorialNicht erforderlichKI-Forschungshintergrund oder tiefgehendes Machine-Learning-Wissen. Sie benötigen:
| Skills | Anforderungsstufe | Beschreibung |
|---|---|---|
| Grundlegende Kommandozeilenoperationen | Erforderlich | Fähigkeit, Befehle im Terminal auszuführen und Umgebungsvariablen zu setzen |
| Python-Grundlagen | Grundkenntnisse genügen | Wissen, wie man Pakete mit pip installiert und einfache Skripte liest |
| Grundlegende API-Konzepte | Grundkenntnisse genügen | Wissen, was ein API-Key ist und wie man einen beantragt |
| Git-Grundlagen | Optional | Verwendet in fortgeschrittenen Kapiteln (Plugin-Entwicklung) |
Betriebssystemanforderungen: Linux, macOS oder Windows WSL2 (wähle eines von drei aus).
Kernfunktionen
Hermes-Funktionen:
- 🧠 Persistentes Gedächtnis— Sitzungsübergreifendes dreistufiges Gedächtnis + Honcho-Nutzermodellierung, versteht Sie umso besser, je mehr Sie es nutzen
- ⚡ Skill-System— Skills automatisch erstellen/verbessern,
/learnBefehle mit einem Klick aus der Dokumentation lernen - 🔌 Umfangreiche Tools— 70+ integrierte Tools: Dateisystem, Webbrowsing, Codeausführung, Vision, Sprache
- 🌐 Multi-Plattform-Zugriff— Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal und 15+ Plattformen
- 🔒 Datenschutz zuerst— Alle Daten lokal gespeichert, keine Telemetrie, keine verpflichtende Cloud-Abhängigkeit
- 🤖 Modellunabhängig— Unterstützt 200+ Modelle, Wechsel mit einem einzigen Befehl
- ⏰ Geplante Aufgaben— Integrierte Cron-Planung, unterstützt plattformübergreifende Nachrichtenzustellung
- 🔬 Forschungsbereit— Batch-Trajektoriengenerierung, ShareGPT-Format-Export, RL-Training-Integration
Verwandte Ressourcen
Offizielle Ressourcen
| Ressourcen | Links |
|---|---|
| Offizielle Dokumentation | hermes-agent.nousresearch.com/docs |
| GitHub-Repository | github.com/NousResearch/hermes-agent |
| Skills-Community-Hub | agentskills.io |
| Modellanbieter | Nous Portal |
Lernressourcen
Bestehende Plattformen und beliebte Frameworks:
| Grundvoraussetzungen | Empfohlene Tools | Wichtigste Vorteile |
|---|---|---|
| Miaoda, Anwendungen mit einem Satz generieren | Miaoda Offizielle Website | Zero-Code — Anforderungen mit einem Satz generieren und die Anwendung generieren |
| Dazi, Desktop-Level-KI-Agent | Dazi – Offizielle Website | Ein KI-Agent auf Desktop-Niveau für Einzelpersonen und Teams, der den Bildschirm sehen, Software bedienen und Dateien verarbeiten kann |
| MonkeyCode, eine Plattform zur KI-Anwendungsentwicklung. | MonkeyCode – Offizielle Website | Erstelle Aufgaben direkt in der Plattform, lasse KI programmieren und nutze Terminal, Dateiverwaltung und Vorschau in der Cloud-Entwicklungsumgebung |
| Xiao Yunque, die KI-Videogenerierungsfunktion von Jianying (CapCut) | Jianying – Little Skylark | ByteDances selbst entwickeltes Seedance 2.0-Videomodell + Seedream 5.0-Bildmodell, kombiniert mit dem Doubao-Großmodell für das Verständnis von Werbetexten |
| QoderWorkKI-Agent auf Desktop-Niveau | QoderWork | Du nennst die Anforderung, es liefert das Ergebnis. |
| Automatisierte Auslöser und Systemintegration | n8n | Breite Integrationsabdeckung, selbst hostbar, Anbindung über gängige interne Systeme möglich |
| Tiefgehende Anpassung, von Entwicklern kontrollierbar |
Dify LangChain |
Ersteres bietet eine vollständige Open-Source-Lösung; Letzteres eignet sich für den Aufbau komplexer Reasoning-Ketten |
| Multi-Rollen-Zusammenarbeit und Aufgabenzerlegung | AutoGen CrewAI |
Ersteres betont dynamische Zusammenarbeit; Letzteres steuert Prozesse mit einem klaren Rollensystem |
| Agent zur autonomen Aufgabenausführung | AutoGPT | Ein frühes phänomenales Open-Source-Agent-Projekt, das Zielorientierung, autonome Aufgabenzerlegung und Ausführung in Schleifen (Plan → Execute → Reflect) betont |