Tutoriel Hermes Agent
Hermes Agent a été développé par Nous Research et officiellement publié en février 2026.Agent IA auto-évolutif open source, publié sous licence MIT.
Hermes fonctionne sur votre propre serveur ou machine locale, conserve une mémoire persistante entre les sessions, et apprend et distille de manière proactive des compétences réutilisables après avoir terminé chaque tâche—Plus intelligent à l'usage。
Slogan officiel de Nous Research --L'agent qui grandit avec vous.
Qui devrait lire ce tutoriel ?
Ce tutoriel est destiné aux types de lecteurs suivants :
Développeurs / IngénieursVeulent un assistant IA local capable de se souvenir de manière persistante du contexte du projet et d'accumuler automatiquement de l'expérience de flux de travail, plutôt que de réexpliquer la structure de la base de code, les conventions de nommage et les processus de déploiement à partir de zéro à chaque session.
ChercheursOnt besoin d'un assistant intelligent capable de suivre les progrès de recherche entre les sessions, d'organiser automatiquement les informations bibliographiques et d'exécuter des tâches de recherche à long terme.
Passionnés d'outils d'efficacitéSouhaitent véritablement intégrer un Agent IA dans leurs flux de travail quotidiens — se connecter à des plateformes courantes comme Telegram, Slack et Discord, et configurer des tâches automatisées planifiées.
Praticiens de l'IA/MLChercheurs intéressés par l'architecture d'Agent, ou ceux qui ont besoin d'utiliser Hermes pour générer par lots des trajectoires d'appel d'outils destinées aux données d'entraînement par apprentissage par renforcement.
Utilisateurs qui privilégient la confidentialité des donnéesToutes les données restent sur la machine locale — pas de télémétrie, pas de suivi, pas de captivité cloud.
Prérequis avant lecture
Ce tutorielNon requisUn bagage en recherche en IA ou des connaissances approfondies en apprentissage automatique. Vous devez avoir :
| Compétences | Niveau d'exigence | Description |
|---|---|---|
| Opérations de base en ligne de commande | Requis | Capacité à exécuter des commandes et à définir des variables d'environnement dans le terminal |
| Bases de Python | Une familiarité suffit | Savoir installer des paquets avec pip et lire des scripts simples |
| Concepts de base des API | Une familiarité suffit | Savoir ce qu'est une clé API et comment en demander une |
| Bases de Git | Optional | Utilisé dans les chapitres avancés (développement de plugins) |
Configuration requise du système d'exploitation: Linux, macOS ou Windows WSL2 (choisissez l'un des trois).
Fonctionnalités principales
Fonctionnalités d'Hermes :
- 🧠 Mémoire persistante— Mémoire à trois niveaux inter-sessions + modélisation utilisateur Honcho, vous comprend d'autant mieux que vous l'utilisez
- ⚡ Système de compétences— Créer/améliorer automatiquement les compétences,
/learnApprendre les commandes en un clic depuis la documentation - 🔌 Outils riches— 70+ outils intégrés : système de fichiers, navigation web, exécution de code, vision, voix
- 🌐 Accès multiplateforme— Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal et 15+ plateformes
- 🔒 Confidentialité avant tout— Toutes les données stockées localement, aucune télémétrie, aucune dépendance obligatoire au cloud
- 🤖 Indépendant du modèle— Prend en charge plus de 200 modèles, basculez avec une seule commande
- ⏰ Tâches planifiées— Planification Cron intégrée, prend en charge la livraison de messages multiplateforme
- 🔬 Prêt pour la recherche— Génération de trajectoires par lots, export au format ShareGPT, intégration à l'entraînement RL
Ressources associées
Ressources officielles
| Ressources | Liens |
|---|---|
| Documentation officielle | hermes-agent.nousresearch.com/docs |
| Dépôt GitHub | github.com/NousResearch/hermes-agent |
| Hub communautaire des compétences | agentskills.io |
| Fournisseurs de modèles | Nous Portal |
Ressources d'apprentissage
Plateformes existantes et frameworks populaires :
| Exigences de base | Outils recommandés | Principaux avantages |
|---|---|---|
| Miaoda, générez des applications en une seule phrase | Site officiel de Miaoda | Zéro code — générez les exigences en une phrase et générez l'application |
| Dazi, agent IA de niveau bureau | Site officiel de Dazi | Un agent IA de niveau bureau pour les particuliers et les équipes, capable de voir l'écran, d'utiliser des logiciels et de traiter des fichiers |
| MonkeyCode, une plateforme de développement d'applications IA. | Site officiel de MonkeyCode | Créez des tâches directement dans la plateforme, laissez l'IA coder et utilisez le terminal, la gestion de fichiers et l'aperçu dans l'environnement de développement cloud |
| Xiao Yunque, la fonctionnalité de génération vidéo par IA de Jianying (CapCut) | Jianying - Little Skylark | Modèle vidéo Seedance 2.0 développé en interne par ByteDance + modèle d'image Seedream 5.0, associés au grand modèle Doubao pour la compréhension de la rédaction publicitaire |
| QoderWorkAgent IA de niveau bureau | QoderWork | Vous indiquez le besoin, il fournit le résultat. |
| Déclencheurs automatisés et intégration système | n8n | Vaste couverture d'intégration, auto-hébergeable, peut se connecter via les systèmes internes courants |
| Personnalisation avancée contrôlable par les développeurs |
Dify LangChain |
Le premier fournit une solution open source complète ; le second convient à la construction de chaînes de raisonnement complexes |
| Collaboration multi-rôles et décomposition des tâches | AutoGen CrewAI |
Le premier met l'accent sur la collaboration dynamique ; le second pilote les processus avec un système de rôles clair |
| Agent autonome d'exécution de tâches | AutoGPT | Un projet Agent open source phénoménal précoce, mettant l'accent sur l'orientation vers les objectifs, la décomposition autonome des tâches et l'exécution en boucle (Planifier → Exécuter → Réfléchir) |