インストール

本節は awesome-list の “Where Do I Start?” 3 ステップの第 1 ステップ:get running を実装します。橙皮书は概念ガイドでインストールをドキュメントに委ねており、ここでのコマンドはコア README に基づきます。

Linux、macOS、WSL2、Termux:

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

Windows(ネイティブ、PowerShell):

iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

インストーラは一切面倒を見ます:uv、Python 3.11、Node.js、ripgrep、ffmpeg、ポータブル Git Bash(MinGit、%LOCALAPPDATA%\hermes\git に展開——管理者権不要、システム Git から完全隔離)。既存 Git があれば検出してそれを使います。なければ約 45MB の MinGit ダウンロードのみで、システム Git に干渉しません。

インストール後:

source ~/.bashrc    # シェル再読込(または:source ~/.zshrc)
hermes              # チャット開始!

プラットフォームの注意:

• Android / Termux —— Hermes は精選された .[termux] extra をインストールします。完全 .[all] extra は Android 非互換の音声依存を引くためです。ドキュメントの Termux ガイド参照。
• Windows —— ネイティブインストールは %LOCALAPPDATA%\hermes、WSL2 は ~/.hermes(Linux 同様)。Windows Defender が uv.exe をマルウェア扱いする場合は誤検知(Astral の uv)です。ファイルハッシュではなくフォルダをホワイトリストに——Hermes は uv を更新しハッシュが変わります。

出典:hermes-agent(コア README、Quick Install)、awesome-hermes-agent(Where Do I Start?)。

最初の会話

5 つの別々 API キー収集をスキップして動く agent を最速で用意:

hermes setup --portal

この 1 コマンドで OAuth ログイン、Nous を provider に設定、Tool Gateway を有効化(Firecrawl の web 検索、FAL の画像生成、OpenAI の TTS、Browser Use のクラウドブラウザ)——すべて 1 サブスク。hermes portal info で接続状態を確認。

ツールごとに自分のキーを使いたい?可能です——ゲートウェイは per-backend で全か無かではありません。完全セットアップウィザードは hermes setup(--portal なし)。provider、モデル、ツール、メッセージングを対話的に設定します。

セットアップ後、そのまま:

hermes            # 対話型 CLI——会話開始

2 つのエントリポイントは多くのスラッシュコマンド(/new、/model、/personality、/retry、/undo、/compress、/usage、/skills)を共有し、CLI で学んだことはメッセージングに持ち運べます。

出典:hermes-agent(コア README、Nous Portal + Getting Started)。

モデルプロバイダの選択

Hermes はモデル非依存です。provider とモデルを選び、いつでもコード変更なしで切り替え:

hermes model       # LLM provider とモデルを選択

プロバイダオプション: Nous Portal(300+ モデル)、OpenRouter(200+)、NovitaAI、NVIDIA NIM(Nemotron)、Xiaomi MiMo、z.ai/GLM、Kimi/Moonshot、MiniMax、Hugging Face、OpenAI、または独自 endpoint。

実践的助言: awesome-list とドキュメントは agentic 作業に**≥64K コンテキスト**のモデルを推奨——ツール呼び出しとメモリ検索がコンテキストを急速に消費します。開始時は Nous Portal の単一サブスクが最も低摩擦、本番では OpenRouter がタスクごとに最も安い/強いモデルへルーティングできます。

出典:hermes-agent(コア README)、awesome-hermes-agent(Where Do I Start?)。

CLI と TUI の基礎

CLI は本物のターミナルで、行ごとの REPL ではありません。亮点:

• 複数行編集とスラッシュコマンド補完
• 会話履歴とストリーミングツール出力
• 中断とリダイレクト —— タスク途中で Ctrl+C または新メッセージ送信
• Sessions —— 過去の会話を再開、分岐、検索

コアコマンド:

hermes              # 対話型 CLI——会話開始
hermes tools        # 有効なツールを設定
hermes config set   # 個別設定値をセット
hermes gateway      # メッセージングゲートウェイ起動
hermes doctor       # 問題診断
hermes update       # 最新版へ更新

共有スラッシュコマンド(CLI + メッセージング):/new or /reset、/model [provider:model]、/personality [name]、/retry、/undo、/compress、/usage、/insights [--days N]、/skills、/<skill-name>。

調子が悪い時は hermes doctor が一般的な問題を診断、hermes update が最新を取得。製品はほぼ数週ごとにリリース(v0.7 → v0.16 が約 2 か月)するため、最新維持が重要です。

出典:hermes-agent(コア README、Getting Started + CLI quick reference)。

設定とコンテキスト

設定は設定ファイル(provider、model、すべてのオプション)にあり、hermes config set または直接編集できます。すべての会話を形作る 2 つのファイルに特に注目:

Personality & SOUL.md —— SOUL.md は agent のグローバルデフォルトの声と挙動ガードレール(より具体的な指定がない時にフォールバックする「魂」)を定義します。/personality [name] で設定・切替。セッションやプラットフォームをまたいで永続する原則(「確認なしで削除しない」「簡潔な回答を優先」)をここに符号化します。

Context Files —— ワークスペースのすべての会話を形作るプロジェクトコンテキストファイル。プロジェクトに context ファイルを置くと Hermes が自動で毎ターンに折り込みます——CLAUDE.md や AGENTS.md のプロジェクト版ですが、CLI、デスクトップ、メッセージングに横断適用されます。

移行の注意: OpenClaw から来る場合、hermes setup が ~/.openclaw を自動検出し、設定開始前に SOUL.md、メモリ、スキル、allowlist、メッセージング設定、API キー、TTS アセット、ワークスペース指示の移行を提案します(完全移行は最終 tab の独立節)。

出典:hermes-agent(コア README、Configuration/Context Files/SOUL.md docs)、awesome-hermes-agent(Where Do I Start?)。

自己改善の3つのエンジン

これは命門の差異化——Hermes が「スキル付き OpenClaw」ではなく独立製品として存在する理由です。3 つのエンジンが常時稼働:

1. 経験からのスキル。 複雑タスク後、Hermes は再利用可能なスキルを抽出してライブラリに格納。スキルは静止せず——実行軌跡から使用中に改善されます。
2. 自己キュレートされた永続メモリ。 定期的なナッジが agent に学んだことを永続化させ、セッション終了で落としません。自分の過去の会話(FTS5 全文検索 + LLM 要約)を検索しクロスセッション再呼出します。
3. 深化するユーザモデリング。 Honcho でセッションをまたいであなたの弁証法的モデルを構築——キーワードプロファイルではなく、やり取りで精製されるモデル。回答が時間であなたに較正されます。

橙皮书はこれを “the reins grow themselves” と呼びます——ハーネス(instructions / constraints / feedback / memory / orchestration)は手動ではなく agent 自身が保守します。次の 2 節はスキルライブラリを管理する Curator と、Hermes 自身のプロンプトを進化させる研究パイプライン(DSPy + GEPA)を扱います。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 2)、hermes-agent(コア README、closed learning loop)。

Curator

v0.12(“The Curator release”) で導入、Curator はスキルライブラリが腐らないよう管理する自律プロセスです。

7 日周期で Curator は:

• 採点 —— 実際の性能でスキルを採点
• 統合 —— 同じことをする重複スキルを統合
• 刈込 —— 死んだ、 superseded、有害なスキルを削除

重要なのは、素朴な「永遠に学ぶ」システムはクズを蓄積する点です:重複スキル、古い手法、プロンプトドリフト。Curator はライブラリを無駄なく信頼できる状態に保つガバナンス層——「育つ」と「歪む」の差です。

awesome-list は正確に述べます:“the only agent with a built-in learning loop — it creates skills from experience, improves them during use, and as of v0.12.0 maintains its own skill library through an autonomous Curator that grades, consolidates, and prunes on a 7-day cycle.”

出典:hermes-agent-orange-book(Part 2)、awesome-hermes-agent(イントロ)。

学ばないこと

ガードレールのない自己改善は責任負担です——会話途中で「学習」する agent はキャッシュを壊し、目的からドリフトし、密かに劣化します。Hermes は何を吸収するかに硬い制限を課します:

• 会話途中の安定 —— スキル/メモリの変更はターン途中で有効にならず、キャッシュ互換性が保たれ、進行中の会話が足元のルールの変動を見ません。
• 意味保存 —— 進化した変種は元のスキルの用途からドリフトしません。「GitHub code review」スキルは code review が上手くなれます;別のものに密かに変われません。
• サイズ制限 —— スキル ≤15KB、ツール説明 ≤500 文字。ライブラリは無限に膨らめません。
• 人間レビューのゲート —— 進化変種は人間の PR レビューを通り、直接 commit は決してしない。agent が提案、人が承認。

同じガードレールが次節の DSPy + GEPA 進化パイプラインを支えます:候補変更は完全テストスイートに合格するまで検討されません。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 2)、hermes-agent-self-evolution(Guardrails)。

DSPy + GEPA でスキルを進化させる

Hermes のスキル、プロンプト、ツール説明を能動的に進化させたい(Curator の受動的保守だけでなく)チーム向けに、Nous は hermes-agent-self-evolution(4.3k スター、MIT)をオープンソース化しました。

DSPy + GEPA(Genetic-Pareto Prompt Evolution)——反省型進化探索を使います:

Read current skill/prompt/tool ──► Generate eval dataset
                                        │
                                        ▼
                                   GEPA Optimizer ◄── Execution traces
                                        │                    ▲
                                        ▼                    │
                                   Candidate variants ──► Evaluate
                                        │
                                   Constraint gates (tests, size limits, benchmarks)
                                        │
                                        ▼
                                   Best variant ──► PR against hermes-agent

重要な洞察:GEPA は実行軌跡を読んでなぜ失敗したかを理解し、ランダム探索ではなく的を絞った変異を提案します。ICLR 2026 Oral 論文です。

実用的な理由: GPU 訓練不要。すべて API 呼び出しで動きます——テキストの変異、結果の評価、最良変種の選択——約 $2–10 / 最適化実行。

git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent-self-evolution.git
cd hermes-agent-self-evolution
pip install -e ".[dev]"
export HERMES_AGENT_REPO=~/.hermes/hermes-agent

# 合成 eval データでスキルを進化
python -m evolution.skills.evolve_skill \
    --skill github-code-review \
    --iterations 10 \
    --eval-source synthetic

# または Claude Code、Copilot、Hermes の実際のセッション履歴を使用
python -m evolution.skills.evolve_skill \
    --skill github-code-review \
    --iterations 10 \
    --eval-source sessiondb

出典:hermes-agent-self-evolution(README)。

5段階計画とガードレール

self-evolution リポジトリは GEPA が何を最適化できるかの段階的ロードマップを示します:

2 つのエンジンが駆動:

• DSPy + GEPA(MIT)——実行軌跡を読み的を絞った変異を提案する反省型プロンプト進化。
• Darwinian Evolver(AGPL v3、外部 CLI のみ)——Phase 4 の Git ベースのコード進化。

すべての進化変種は着地前に 5 つのガードレールを通過:

1. 完全テストスイート —— pytest tests/ -q が 100% 合格
2. サイズ制限 —— スキル ≤15KB、ツール説明 ≤500 文符
3. キャッシュ互換 —— 会話途中の変更なし
4. 意味保存 —— 元の用途からドリフトしない
5. PR レビュー —— すべての変更は人間レビュー、直接 commit なし

awesome-list の運用プレイブックは失敗モードを明示:コツは*“進化を速く”ではなく”密かに変にならないように進化”*です。進化パイプラインに定期的な回帰チェックと悪いプロンプト変異をブロックする第 2 評価を組み合わせます。

出典:hermes-agent-self-evolution(README、Full Plan、Guardrails)、awesome-hermes-agent(Level-Up Blueprints)。

3層メモリ

Hermes のメモリは階層的で、平坦ではありません——各層に異なる寿命と目的があります:

1. Session メモリ —— 現在の会話。短命、アクティブコンテキストウィンドウを保持。
2. Active メモリ —— 回答前に検索・提示されるもの(能動的メモリ検索、v2026.4+)。agent は尋ねられてからではなく回答前に関連メモリを引きます。
3. Long-term メモリ —— セッションやプラットフォームをまたいで永続する知識。これが agent に「明日もあなたを覚え」させます。

橙皮书はこれを3 層メモリシステム(“How It Remembers You” 部)と枠付け——鍵は層が合成する点です。Session コンテキストは Active へ昇格でき、Active は Long-term へ、Long-term は次ターンに Active 検索へ還元されます。agent はステートレスチャットボットのようにセッション間で健忘ではありません。

この階層化が Curator(前 tab)を必要にする理由でもあります——ガバナンスがなければ、long-term メモリは矛盾と古い論定を蓄積します。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 3)、hermes-agent(コア README、closed learning loop)。

セッション検索と要約

長期メモリは、そこから何も見つけられなければ無駄です。Hermes はクロスセッション再呼出のために FTS5 全文セッション検索とLLM 要約を同梱します。

agent は生チャンクをコンテキストに戻す代わりに、過去の会話を検索し関連部分を要約し、圧縮された関連スライスを注入します。これは*“クエリに言及する 10 個のチャンク”*と実際の再呼出しの答えの差です。

実用的効果:3 週間前の会話のものを参照できます——「pricing tier を決めた時のこと覚えてる?」——Hermes が再説明なしに取ってきます。検索は CLI、デスクトップ、メッセージングに横断します(メモリは per-surface ではなく共有のため)。

awesome-list の運用プレイブックは関連する罠を指摘:早めに session timeout/expiry を調整。 設定ドキュメントで遅いスレッドのセッション保持を調整し、必要な時にコンテキストを保ちます——デフォルト expiry は保持したいコンテキストを落とす可能性があります。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 3)、hermes-agent(コア README)、awesome-hermes-agent(Operational Playbooks)。

Honcho ユーザモデリング

Honcho — 弁証法的ユーザモデリング層 — plastic-labs/honcho より

最も深いメモリ層はユーザモデリング——Hermes はあなたが何を言ったかを覚えるだけでなく、Honcho であなたが誰かのモデルを構築します。

Honcho は弁証法的——やり取りでユーザモデルを精製し、静的キーワードプロファイルではありません。モデルはセッションをまたいで深化し、agent の回答が時間であなたの嗜好、語彙、作業スタイルに較正されます。これがコア README が先頭に強調する”deepening model of who you are”です。

awesome-list プレイブックからの実践的助言:

• USER.md と MEMORY.md を意識的にキュレート —— プロファイルメモリを高シグナルのインフラとして扱います。生ノートを投げ込むのではなく、簡潔、耐久、嗜好中心のエントリに保ちます。
• メモリ圧力対応 —— コンテキストを繰り返したり長期再呼出を失う場合、Honcho Memory ドキュメントを確認し、hindsight や自己ホストメモリバックエンドを評価します。

内蔵デフォルトより強いクロスセッションモデリングを欲するチーム向けに、awesome-list の Level-Up ブループリントは honcho-self-hosted、次に大履歴の retain/recall/reflect に hindsight、次にオープン engram 形式のポータブル共有メモリに plur のレイヤーを提案します。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 3)、hermes-agent(コア README)、awesome-hermes-agent(Operational Playbooks、Level-Up Blueprints)。

スキルシステム

スキルは手続き的メモリ——Hermes が経験から作成し使用中に改善する再利用可能な能力です。静的プラグインと異なり、スキルは実行軌跡から自己精製され、Curator(7 日の採点/統合/刈込周期)で管理されます。

オープン標準: Hermes スキルは agentskills.io と互換——Claude Code、Cursor、Codex 等でも動くオープンスキル標準です。Hermes 向けに書かれたスキルは移動でき、エコシステムのスキルは Hermes にインストールできます。

スキルのインストールと管理:

hermes tools        # 有効なツール/スキルを設定
/skills             # インストール済みスキルを閲覧(CLI + メッセージング)
/<skill-name>       # スキルを直接起動

カスタムスキル作成 は公式ドキュメントの Developer Guide パスにあります(Architecture → Adding Tools → Creating Skills)。self-evolution リポジトリ(前 tab)は新規手書きではなく既存スキルを進化させる能動的パスです。

次節はコミュニティスキルエコシステムのカタログで、自作前に何が既にあるかを知るためのものです。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 3)、hermes-agent(コア README、Skills System docs)。

コミュニティスキルカタログ

awesome-hermes-agent リストは成熟度タグでスキルエコシステムを追跡——production(安定、構築の基盤に安全)、beta(動作、まだ進化)、experimental(概念実証、依存しないこと)。精選エントリ:

クロスプラットフォーム / 標準スキル:

• [production] wondelai/skills —— Claude Code と agentskills.io 互換プラットフォーム向けクロスプラットフォーム agent スキル。
• [production] youtube-skills —— YouTube 検索、字幕、プレイリスト抽出。*“5 ドル VPS で Hermes が YouTube を見られない”*を修正(内蔵字幕取得はクラウド IP で失敗、これは TranscriptAPI 経由)。
• [production] Anthropic-Cybersecurity-Skills —— MITRE ATT&CK にマップされた 753+ の構造化セキュリティスキル。4k+ スター。
• [production] black-forest-labs/skills —— FLUX クリエイタによる公式 FLUX 画像生成スキル。

Hermes ネイティブコミュニティスキル:

• [beta] hermes-plugins —— 目標管理、agent 間ブリッジ、モデル選択、コスト制御。
• [beta] hermes-skill-factory —— ワークフローから再利用可能スキルを自動生成するメタスキル。
• [beta] oh-my-hermes —— マルチエージェント編集スキル(deep-research、deep-interview、ralplan、ralph、triage、autopilot)。マルチエージェント tab で解説。
• [experimental] super-hermes —— Hermes に自身の分析プロンプトを書かせる(メタ推論層)。
• [experimental] hermes-life-os —— 日次パターンを検出しルーチンを学ぶ個人 OS agent。

完全リストは 0xNyk/awesome-hermes-agent(4.2k スター、CC BY 4.0)。

出典:awesome-hermes-agent(Skills & Plugins)。

64 個の組み込みツール

Hermes は大型の組み込みツールセットを同梱——v0.16 橙皮书で 64 ツール(コア README のドキュメントページはまだ以前の版の”40+ tools”を列挙——数はリリースで成長)。カテゴリ:

• Web 検索とブラウジング(Browser Use 経由クラウドブラウザ)
• ビジョン(画像抽出、理解)
• 画像生成(FAL)
• テキスト読み上げ(OpenAI)
• 音声メモ書き起こし、クロスプラットフォーム会話連続性のため

Toolsets と profiles がツールをグループ化し、単位で有効/無効化できます——messaging profile、coding profile、full profile など。hermes tools で設定。これはセキュリティ上重要:最小権限の原則は、見知らぬ人が届くメッセージ agent で coding ツールを有効にしないと言います。

Tool Gateway(次の次の節)は Nous Portal バンドルのサブセット——web 検索、画像生成、TTS、クラウドブラウザ——1 サブスクで、4 つの別 API キーを集めずに済みます。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 4)、hermes-agent(コア README、Tools & Toolsets docs)。

MCP 統合

Hermes は MCP(Model Context Protocol)を話します——任意の MCP サーバーを接続し、組み込みツールを超えて agent の能力を拡張します。

• 任意の MCP サーバーを接続 し拡張ツール能力を獲得
• MCP ツールをフィルタ し、欲しいものだけ露出(サーバー全体の表面ではなく)
• 安全に拡張 —— MCP ツールは組み込みツールと同じ承認/認可モデルを通過

MCP は Hermes がすべての統合をコアに焼かずに外部システムへ届ける方法です。awesome-list はコミュニティ MCP 統合を追跡します(例:computer-use-linux——AT-SPI アクセシビリティツリー、Wayland/X11 入力、スクリーンショットを持つ Linux デスクトップ制御 MCP サーバー)。

より深い MCP 入門(プロトコル自体、Hermes 固有の接続ではない)は、Agent Engineering チャネルの MCP プロトコル & ツールエコシステム 節を参照——本ガイドは Hermes の統合表面に焦点します。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 4)、hermes-agent(コア README、MCP Integration docs)、awesome-hermes-agent(Official Resources)。

Nous Portal 経由の Tool Gateway

Tool Gateway は Nous Portal ユーザ向けのバンドルツールパスです。1 サブスクで、本来なら 4 つの別 API キーとアカウントが必要な 4 つのツールをカバー:

新規インストールから 1 コマンドで有効化:

hermes setup --portal

OAuth でログイン、Nous を provider に設定、Tool Gateway を有効化。hermes portal info で状態確認。

ゲートウェイはper-backend で全か無かではありません——モデルには Portal を使い画像生成には自分のキーを持つ、または任意の組合せが可能。これはコスト制御に重要:各ツールをあなたの使用で最も安いバックエンドへルーティングします。

出典:hermes-agent(コア README、Nous Portal)。

23 のメッセージングプラットフォーム

デスクトップアプリのメッセージングゲートウェイサーフェス — fathah/hermes-desktop より

これは OpenClaw の遺産が完全に育ったもの:Hermes は単一ゲートウェイプロセスから 23 のメッセージングプラットフォームで会話します(v0.16;v0.12 は 18——数はリリースで成長)。

ゲートウェイ起動:

hermes gateway setup     # プラットフォームを設定(Telegram、Discord 等)
hermes gateway start     # ゲートウェイプロセスを実行

そして選んだプラットフォームで bot にメッセージを送信。共有スラッシュコマンド(/new、/model、/personality、/retry、/skills)はすべてで動作します。

対応プラットフォーム: Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Matrix、Mattermost、Microsoft Teams(プラグイン経由)、DingTalk、Feishu/Lark、WeCom、Weixin(WeChat、HermesClaw ブリッジ経由)、QQ Bot、Yuanbao、BlueBubbles(iMessage)、Home Assistant、Google Chat 等。

中国プラットフォームクラスタ は中国語圏聴衆に特に重要:WeCom、Weixin(HermesClaw 経由——同じ WeChat アカウントで Hermes と OpenClaw を稼働)、Feishu/Lark、DingTalk、QQ Bot、Yuanbao はすべて一等市民です。

DM pairing(セキュリティ tab で解説)が、メッセージ agent が実際に応答するユーザを管理します——見知らぬ人が bot にメッセージできるプラットフォームで極めて重要です。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 4)、hermes-agent(コア README、Messaging Gateway docs)。

3つのサーフェス

デスクトップアプリのチャットサーフェス — fathah/hermes-desktop より

“Surface Release”(v0.16)は 3 つの UI サーフェスに由来します——Hermes はターミナルだけでなく、あなたが実際に働く場所で出会います:

1. CLI / TUI —— オリジナルのサーフェス。完全ターミナル:複数行編集、スラッシュコマンド補完、会話履歴、ストリーミングツール出力、中断とリダイレクト。
2. ネイティブデスクトップアプリ —— v0.16 新規、ターミナルで暮らさない人向け。橙皮书は聴衆が拡大したことを明示:“AI power users who don’t live in the command line — Hermes now ships a desktop app, so this is for you too.”
3. Web ダッシュボード —— ブラウザでのチャット、ターミナル、メモリ、スキル、inspector。

コミュニティ WebUI(awesome-list から)は内蔵が不足の場合にサーフェス層を拡張:

• hermes-webui(14.9k スター)——“web やスマホから Hermes Agent を使う最良の方法”
• hermes-workspace(5.8k)——ネイティブ web ワークスペース:チャット、ターミナル、メモリ、スキル、inspector
• EKKOLearnAI/hermes-studio(8.3k)——マルチプラットフォームチャット、セッション管理、定時ジョブ、使用量分析の web ダッシュボード
• fathah/hermes-desktop(12.6k)——デスクトップコンパニオン

awesome-list の Level-Up ブループリントは、最もリッチな日常 UI に hermes-workspace、マルチエージェント艦隊の可視性 + コスト追跡に mission-control、完全ダッシュボードが不要なら軽量 ops サーフェスを提案します。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 4)、awesome-hermes-agent(Tools & Utilities、Level-Up Blueprints)。

音声とコミュニティブリッジ

Voice mode はリアルタイム音声対話を可能に——CLI、Telegram、Discord 音声チャンネルで。音声メモ書き起こしはクロスプラットフォーム会話連続性を与えます(スマホから音声メモを送り、agent が読んで返信)。

コミュニティブリッジ(awesome-list の Integrations & Bridges から)は Hermes を、コアが同梱しないプラットフォームやサービスへ接続:

• HermesClaw —— WeChat ブリッジ。同じ WeChat アカウントで Hermes と OpenClaw を稼働。
• h0tnanny/hermes-vk-connector —— VKontakte プラットフォームアダプタ。
• adnw-vinc/hermes-nextcloud —— セルフホスト Nextcloud ブリッジ(ファイルは WebDAV、ノート、カレンダー/タスク、連絡先)。セルフホストクラウドの隙間を埋めます。
• Alexeyisme/hermes-spotify-skill —— ヘッドレス Linux と Raspberry Pi 4/5 向け Spotify 再生制御。“The only Linux-native Spotify skill in the ecosystem.”
• DevvGwardo/hermes-claude-bridge —— Claude Code と Hermes 間の双方向チャットブリッジ(HTTP 同期 + JSONL メールボックス)。

これらのブリッジはエコシステムが Hermes をコアチームが覆わないニッチへ拡張する方法であり——コミュニティが埋める価値のある隙間を見つけた場所のシグナルでもあります。

出典:hermes-agent(コア README、Community)、awesome-hermes-agent(Integrations & Bridges、Skills & Plugins)。

delegate_task とサブエージェント

Hermes は 1 つの会話スレッドで全てをしません。委譲します——並行ワークストリームのために隔離されたサブエージェントを生成:

• delegate_task —— サブタスクを新しく隔離されたサブエージェントに渡し、それは自身のコンテキストで走り、結果を返し、畳み戻ります。親スレッドはサブエージェントの中間ステップを見ず、答えだけを見ます。
• サブエージェント並列化 —— 複数のサブエージェントが独立ワークストリームで同時実行可能。
• Python RPC —— RPC 経由でツールを呼ぶ Python スクリプトを書き、多段パイプラインを「ゼロコンテキストコスト」ターンに畳み込みます(作業は会話のコンテキストウィンドウではなくスクリプト内で発生)。

これはコンテキストウィンドウ圧力への核心的回答です:50 ステップのパイプラインを 1 つの会話に詰め込む(コンテキストを埋め品質を劣化)代わりに、各ステップをサブエージェントに委譲しメインスレッドを清浄に保ちます。

橙皮书の Part 5 は delegate_task から完全なマルチエージェント Kanban プラットフォーム(次節)へ構築します——軌跡は「1 サブエージェント」→「協調する agent の艦隊」です。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 5)、hermes-agent(コア README、delegates and parallelizes)。

マルチエージェント Kanban プラットフォーム

v0.16 新規:永続マルチエージェント Kanban プラットフォーム——橙皮书はこれを初版(v0.7)が”barely touched”した素材と指摘。delegate_task の上の編成層です。

アドホックな委譲の代わりに、Kanban プラットフォームは複数 agent がタスクを拾い、状態を追跡し、調整する永続ボードを与えます:

• 永続状態 —— タスクはセッションをまたいで存続;agent は別の agent が止めた所を引き継げる
• 協調パターン —— delegate/verify/iterate、consensus、triage、autopilot(次節参照)
• 可観測性 —— 各 agent が何に取り組んでいるかを見える化、最終答えだけでなく

これは「追跡を失わずに agent の艦隊をどう走らせるか」への構造的回答です。先のサーフェス(web ダッシュボード、mission-control)はまさにこの艦隊を見える化するために存在します。

橙皮书は Part 5 を delegate_task(単サブエージェント)→ 協調パターン(複数 agent の調整)→ Kanban プラットフォーム(永続マルチエージェント編成)の弧として枠付けます。これは「1 度委譲した」と「agent チームを走らせる」の差です。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 5、2.0 changes note)。

コラボレーションパターン

複数 agent を持つと、それらがどう調整するかのパターンが必要です。awesome-list と oh-my-hermes スキルスイートが一般的なものを符号化:

• delegate → verify → iterate(ralph)—— verified execute → verify → iterate。サブエージェントが作業し verifier が検査し、検証が通るまで反復します。
• consensus(ralplan)—— Planner → Architect → Critic。実行前に複数役割が案を提案/批判します。1 agent の判断では足りない高リスク決定に有用。
• triage —— 入ってくる作業を正しい agent/スキルへルーティング。
• autopilot —— 多段ゴールのハンズオフ実行。
• deep-research / deep-interview —— リサーチと構造化 Q&A の専用フロー。

oh-my-hermes(beta)はコミュニティの見解的編成スキルスイート——oh-my-claudecode にインスパイアされ Hermes プリミティブで再構築。端から端まで合成します:research → interview → consensus plan → verified execution。

原則:すべてのタスクの調整ロジックを手書きしない。これらは再利用可能な構成要素です——あなたの問題のリスクプロファイルに合うものを選びます(高リスクは consensus、低リスクは autopilot)。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 5)、awesome-hermes-agent(Skills & Plugins、Level-Up Blueprints)。

Cron と自動化

Hermes は内蔵 cron スケジューラを持ち、任意のプラットフォームへ配信できます。スケジュール自体は自然言語です——crontab 構文ではなく、ジョブを記述します:

• 「毎朝 9 時に昨日の commit を要約した日次レポートを送って」
• 「毎晩 2 時にデータベースをバックアップして」
• 「毎週月曜に監査を走らせて Slack に投稿して」

これらは無人で実行されます——agent が起き、作業し、指定したプラットフォームに結果を配信します。これはサーバー常駐 agent をターミナルセッション agent から分ける「常駐」属性です:あなたが眠る間に動きます。

Cron + サブエージェント + メモリが実際の自動化に合成:

• cron ジョブがサブエージェントをトリガー
• サブエージェントが関連メモリを引く(前回何が起きたか、ユーザ嗜好)
• 作業する(レポート、バックアップ、監査)
• プラットフォームに配信し学んだことを永続化

awesome-list の「密かに変にならない自己改善」Level-Up ブループリントは進化パイプラインに cron を重ねます:定期的に hermes-agent-self-evolution を走らせ、次に品質を採点し最適化ループのゲーミングをブロックする第 2 検証 cron を走らせます。cron はユーザ向けレポートだけでなく——agent 自身の自己保守の基盤でもあります。

出典:hermes-agent(コア README、scheduled automations)、awesome-hermes-agent(Level-Up Blueprints)。

マルチエージェントとスウォームカタログ

awesome-list はマルチエージェント/スウォームエコシステムを追跡:

• [beta] oh-my-hermes —— マルチエージェント編成スキル(deep-research、deep-interview、ralplan、ralph、triage、autopilot)。旗艦編成スイート。
• [beta] hermes-plugins —— 複数 Hermes インスタンス実行時の agent 間ブリッジを含む。
• [beta] hermes-incident-commander —— 本番インシデント検出と自己修復の自律 SRE agent。Hermes の cron スケジューリングと自然に組み合わさります。
• [beta] hermes-dojo —— agent 性能を監視し、弱いスキルを特定し、それらを反復する自己改善システム。
• [experimental] hermes-skill-marketplace —— 自律的に新スキルを書き、テストし、公開する agent。

「マルチエージェント実行層」Level-Up ブループリントは Hermes コア委譲と hermes-agent-acp-skill(Codex/Claude Code ルーティング)、zouroboros-swarm-executors(ローカル実行器引き渡し)、opencode-hermes-multiagent または bigiron(専用 agent 役割)を組み合わせます。

完全カタログは 0xNyk/awesome-hermes-agent → Multi-Agent & Swarms。

出典:awesome-hermes-agent(Multi-Agent & Swarms、Level-Up Blueprints)。

デプロイ戦略

Hermes は6 つのターミナルバックエンドで動作します(v0.16 コア README は 6 つ、awesome-list の v0.12 レビューは Vercel Sandbox 含む 7 つと記録——差異を明記):

サーバーレスバックエンド(Modal、Daytona)がコストの話です: agent の環境はアイドルで休眠し要求で起動するため、24/7 agent は会話間ほぼゼロコストです。常駐ケースは 5 ドル VPS、断続ケースはサーバーレスで。

コミュニティデプロイテンプレート(awesome-list から)が再現可能なデプロイを与えます:

• render-examples/hermes-render —— Render ワンクリックデプロイ(単一 Docker web サービス、永続ディスク、ブラウザダッシュボード)
• floz/hermes-railway —— Caddy リバースプロキシ + basic_auth 付きの最小 Railway テンプレート
• leecoin06-commits/hermes-agent-android —— Termux ワンコマンドインストーラ(バイリンガル EN/AR)
• metantonio/hermes-wsl-ubuntu [production] —— Windows で Hermes を走らせるステップバイステップ WSL2 Ubuntu ガイド
• OUH-MESHLab/guix-hermes —— Guix channel(Python deps + system/home services)

再現可能で見解的なデプロイのため、Level-Up ブループリントは栈の見解度に応じて nix-hermes-agent、hermes-agent-docker、evey-setup も指します。

出典:hermes-agent(コア README、terminal backends)、awesome-hermes-agent(Deployment、Level-Up Blueprints)。

OS 境界

サーバーに住みシェルコマンドを走らせる agent は、誤ったシェルコマンドを走らせる agent でもあります。Hermes のセキュリティモデルは誠実な OS 境界を中心に構築:

• コマンド承認 —— 実行前に承認が必要(agent が提案、人が承認、デフォルト)
• 認可 —— agent ごとのスコープ化された権限
• DM pairing —— メッセージングプラットフォームで、ペアリング済みユーザだけが agent を駆動(重要:これが無いと bot にメッセージできる誰もがあなたのサーバーでコマンドを走らせられる)
• コンテナ隔離 —— コンテナバックエンド(Docker/Singularity)で agent を走らせ、侵害された agent がホストに届かないように

橙皮书の Part 6 はこれを OS 境界——「agent ができること」と「agent が何でもできること」の線——として枠付けます。その線を越えることは、デフォルトではなく、意図的で記録され承認された選択であるべきです。

運用ガイダンス:

• 見知らぬ人が連絡できるメッセージ到達可能 agent で coding/full ツール profile を有効にしない。
• 本番 agent は local ではなくコンテナバックエンドで走らせる。
• DM pairing を、公開面向け bot では必須として扱う。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 6)、hermes-agent(コア README、Security docs)。

Promptware 防御

OS 境界を超え、橙皮书は Promptware defense を導入します——シェルだけでなく、prompt/スキル層自体向けのセキュリティモデルです。

脅威:agent のスキルとプロンプトは操作可能です(検索コンテンツ経由のプロンプト注入、悪意あるスキル、敵対的入力)。Promptware defense は prompt/スキル層を、自身の防御が必要な攻撃面として扱います:

• 誠実なセキュリティモデル —— prompt 層が「ただテキスト」だから安全だと装うのではなく、agent ができることできないこと明示する
• どこまで行けるか —— 橙皮书の Part 6 は agent の到達範囲と対応する防御について率直な評価で締めくくります

これは Curator のガバナンス(悪意ある/ドリフトしたスキルは刈込まれる)と self-evolution ガードレール(進化変種は完全テストスイート + 人間 PR レビューを通過)と対になります。3 層が合成:OS 境界(シェル)、Promptware defense(prompt/スキル)、Curator/ガードレール(自己改善ガバナンス)。

外部セキュリティ評価は 0xgrimRPR/hermes-agent-security-research(Hermes Agent のブラックボックス評価)を参照。信頼境界付き fork の観点からは、nativ3ai/hermes-agent-camel が安全クリティカル配備向けに agent ループに CaMeL 信頼検証を加えます。

出典:hermes-agent-orange-book(Part 6)、awesome-hermes-agent(Forks & Derivatives)。

OpenClaw からの移行

OpenClaw から来る場合、Hermes は設定、メモリ、スキル、API キーを自動インポートできます。Hermes は OpenClaw の後継——メッセージングゲートウェイモデルは引き継がれ、hermes claw migrate が 1 コマンドの橋渡しです。

初回セットアップ時: hermes setup ウィザードが ~/.openclaw を自動検出し、設定開始前に移行を提案します。

インストール後いつでも:

hermes claw migrate              # 対話型移行(完全 preset)
hermes claw migrate --dry-run    # 何が移行されるかプレビュー
hermes claw migrate --preset user-data   # 機密なしで移行
hermes claw migrate --overwrite  # 既存の衝突を上書き

インポートされるもの:

• SOUL.md —— ペルソナファイル
• Memories —— MEMORY.md と USER.md エントリ
• Skills —— ユーザ作成スキル → ~/.hermes/skills/openclaw-imports/
• Command allowlist —— 承認パターン
• Messaging settings —— プラットフォーム設定、許可ユーザ、作業ディレクトリ
• API keys —— 許可リストの機密(Telegram、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、ElevenLabs)
• TTS assets —— ワークスペース音声ファイル
• Workspace instructions —— AGENTS.md(--workspace-target 付き)

すべてのオプションは hermes claw migrate --help、または dry-run プレビュー付き対話型 agent ガイド移行に openclaw-migration スキルを使用します。

並行移行プレイブック(awesome-list から):openclaw-to-hermes とネイティブ移行パスで両システムを移行中も稼働させ、cron とルーティング挙動が一致したら切り替えます。

出典:hermes-agent(コア README、Migrating from OpenClaw)、awesome-hermes-agent(Operational Playbooks)。

運用プレイブックとレベルアップ

awesome-list は 2 つの実用的節で締めくくります——Operational Playbooks(本番で繰り返し役立つワークフローパターン)と Level-Up Blueprints(Hermes から素早く多くを得たいチーム向けの見解的バンドル)。

運用プレイブック:

• 夜間自己進化 + ガードレール評価 —— 定期的に hermes-agent-self-evolution を走らせ、次に品質を採点し最適化ループのゲーミングをブロックする第 2 検証 cron を走らせる。
• メモリ圧力対応 —— コンテキストを繰り返したり長期再呼出を失う場合、Honcho ドキュメントを確認し、hindsight や自己ホストメモリバックエンドを評価。
• 早めに session timeout/expiry を調整 —— 遅いスレッドがコンテキストを保つよう保持を調整。
• OpenClaw 並行移行 —— 両方を稼働させ、cron とルーティングが一致したら切り替え。
• USER.md/MEMORY.md を意識的にキュレート —— プロファイルメモリをノート投げ込みではなく高シグナルのインフラとして扱う。

Level-Up ブループリント(精選):

• 複利するメモリスタック —— 内蔵メモリ → honcho-self-hosted → hindsight → plur(オープン engram 形式のポータブル共有メモリ)。
• 密かに変にならない自己改善 —— self-evolution に定期的回帰チェック + prompt/config lint の lintlang + 悪い変異をブロックする第 2 評価を組み合わせ。
• 本物の作業のオペレータコックピット —— hermes-workspace(最もリッチな日常 UI)+ mission-control(艦隊可視性 + コスト追跡)。
• Paperclip 管理の自律運用 —— hermes-paperclip-adapter + Hermes cron + オペレータダッシュボード = 承認と運用連続性を持つガバナンスタスクワークフロー。

現実世界のドメイン応用(awesome-list から):autonovel(自律小説執筆パイプライン、agent ループで 10 万+ 語の原稿を端から端まで生成)、hermes-incident-commander(インシデント検出/自己修復の自律 SRE)、hermes-life-os(あなたの日常ルーチンを学ぶ個人 OS)、hermes-mars-rover(AI 駆動の火星探査車シミュレーション)。

主線:Hermes はデモではなく——耐久、自己改善、常駐 agent システムの基盤です。エコシステムが存在するのは、人々が本番で本物の作業のために走らせているからです。

出典:awesome-hermes-agent(Operational Playbooks、Level-Up Blueprints、Domain Applications)、hermes-agent(コア README、autonovel)。