Hermes Agent チュートリアル

Hermes Agent は Nous Research によって開発され、2026年2月に正式にリリースされましたオープンソースの自己進化型 AI エージェント、MIT ライセンスを採用しています。

Hermes は自分のサーバーまたはローカルマシン上で動作し、セッションをまたいで持続的に記憶し、タスク完了ごとに能動的に学習して再利用可能なスキルを抽出します—使うほど賢くなる。

Nous Research 公式スローガン --The agent that grows with you.

このチュートリアルは誰向けですか？

本チュートリアルは、以下の読者を対象としています：

  • 開発者 / エンジニア：プロジェクトのコンテキストを永続的に記憶し、ワークフローの経験を自動的に蓄積するローカル AI アシスタントを求める方。毎回のセッションでコードベースの構造、命名規則、デプロイ手順をゼロから説明し直す必要はありません。

  • 研究者：セッションをまたいで研究の進捗を追跡し、文献情報を自動整理し、長期的な調査タスクを実行できるインテリジェントアシスタントを必要とする方。

  • 効率化ツール愛好家：AI エージェントを日常のワークフローに本格的に組み込みたい方—Telegram、Slack、Discord などの一般的なプラットフォームに接続し、定期的な自動化タスクを設定したい方。

  • AI / ML 実務者：エージェントアーキテクチャに興味がある方、または Hermes を使ってツール呼び出しの軌跡を一括生成し、強化学習のトレーニングデータを作成する必要がある研究者。

  • データプライバシーを重視するユーザー：すべてのデータはローカルマシンに保持され、テレメトリなし、トラッキングなし、クラウドロックインなし。

読む前に必要な基礎スキル

本チュートリアルは必要としませんAI 研究のバックグラウンドや深い機械学習の知識は必要ありません。必要なものは以下の通りです：

スキル 必要度 説明
コマンドラインの基本操作 必須 ターミナルでコマンドを実行し、環境変数を設定できること
Python の基礎 知識があれば十分 pip でパッケージをインストールでき、簡単なスクリプトを読めること
基本的な API の概念 知識があれば十分 API キーが何か、どう申請するかを知っていること
Git の基礎 任意 上級チャプター（プラグイン開発）で使用します

OS 要件：Linux、macOS、Windows WSL2 のいずれか1つ。

コア機能

Hermes の特徴：

  • 🧠 永続記憶— セッションをまたぐ3層の記憶 + Honcho ユーザーモデリングで、使うほどあなたを理解
  • ⚡ スキルシステム— スキルの自動作成・改善、/learnドキュメントからのコマンドをワンクリックで学習
  • 🔌 豊富なツール— 70以上の内蔵ツール：ファイルシステム、ウェブ閲覧、コード実行、ビジョン、音声
  • 🌐 マルチプラットフォーム対応— Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal など 15以上のプラットフォーム
  • 🔒 プライバシー最優先— すべてのデータはローカル保存、テレメトリなし、クラウドへの強制依存なし
  • 🤖 モデル非依存— 200以上のモデルに対応、1行のコマンドで切り替え
  • ⏰ 定期タスク— 内蔵 Cron スケジューラー、クロスプラットフォームのメッセージ配信に対応
  • 🔬 研究対応— 一括トレース生成、ShareGPT 形式でのエクスポート、RL トレーニング統合

関連リソース

公式リソース

リソース リンク
公式ドキュメント hermes-agent.nousresearch.com/docs
GitHub リポジトリ github.com/NousResearch/hermes-agent
スキルコミュニティ Hub agentskills.io
モデルプロバイダー Nous Portal

学習リソース

既存のプラットフォームと人気フレームワーク：

主なニーズ 推奨ツール 主な利点
秒哒、一言でアプリ生成 秒哒公式サイト 0コード、一言で要件を生成し、アプリを生成
搭子、デスクトップ向け AI エージェント 搭子公式サイト 個人およびチーム向けのデスクトップ級 AI エージェント。画面を見て、ソフトウェアを操作し、ファイルを処理できます。
MonkeyCode、AI アプリ開発プラットフォーム MonkeyCode 公式サイト プラットフォーム上で直接タスクを作成し、AI にコーディングさせ、クラウド開発環境でターミナル、ファイル管理、プレビューを使用できます。
小云雀、剪映（JianYing）の AI 動画生成 剪映 - 小云雀 ByteDance 自社開発の Seedance 2.0 動画モデル + Seedream 5.0 画像モデルに、豆包（Doubao）大規模言語モデルを組み合わせてテキスト理解を行います。
QoderWork、デスクトップ級 AI エージェント QoderWork 要件を言うだけで、結果を納品します。
自動化トリガーとシステム連携 n8n 統合範囲が広く、セルフホスティング可能で、一般的な内部システムと連携できます。
開発者が制御可能な高度なカスタマイズ Dify
LangChain 		前者は完全なオープンソースソリューションを提供し、後者は複雑な推論チェーンの構築に適しています。
マルチロールコラボレーションとタスク分解 AutoGen
CrewAI 		前者は動的なコラボレーションを重視し、後者は明確なロール体系でプロセスを推進します。
自律タスク実行エージェント AutoGPT 初期の現象級オープンソースエージェントプロジェクト。目標駆動、タスクの自律的な分解、循環実行（Plan → Execute → Reflect）を重視。
その他の拡張