Смотреть урок
Hermes запоминает всё, что делает, и становится лучше с каждым запуском. Не нужно каждый раз объяснять задачу заново — агент сам пишет себе инструкции.
Что внутри:
🔷 Установка, настройка Workspace и подключение Telegram
🔷 Архитектура трёх агентов: кто оркестрирует, кто строит, кто исполняет
🔷 Сборка Mission Control: анализ встреч, SDR, nurture-последовательности
🔷 28 промптов и полный справочник команд
💡 Готовое руководство — берёте и разворачиваете систему под свой бизнес.
Руководство по Hermes Agent: концепции, команды и рабочие сценарии
Hermes — не очередной AI-агент с набором интеграций. Это первый агент, который буквально пишет собственные инструкции: после каждой задачи фиксирует, что сделал, упаковывает в скилл и в следующий раз работает быстрее и точнее. Чем больше вы его используете, тем умнее он становится.
В этом руководстве представлена полная механика системы: от установки за 60 секунд до сборки кастомного командного центра с автоматическим анализом встреч, самообучающимся SDR и автономными задачами. Все промпты, команды и архитектурные решения собраны в одном месте.
1. Что такое Hermes
Hermes — это open-source AI-агент, разработанный командой Nous Research. В отличие от ChatGPT, Claude или OpenClaw, Hermes строится на ключевом принципе: агент должен становиться лучше с каждым использованием. Большинство агентов сбрасывают контекст между сессиями, и каждая новая задача начинается с нуля. Hermes работает иначе: он записывает весь процесс выполнения задачи (API-вызовы, решения, инструменты), что называется траекторией (trajectory).
Затем агент анализирует траекторию и создает скилл (skill) — стандартную рабочую процедуру. В следующий раз при похожем запросе агент запускает готовый скилл — быстрее, чище и стабильнее. Если условия меняются, скилл автоматически обновляется.
Hermes vs OpenClaw
- OpenClaw: Универсальный AI-ассистент («швейцарский нож»), который подключается к 50+ платформам и делает всё подряд.
- Hermes: Узкий специалист, который делает меньше, но качественнее.
Ключевые показатели
| Метрика |
Значение |
| Звёзды на GitHub |
65 000+ (самый быстрорастущий агент на GitHub) |
| Участники |
200+ |
| Лицензия |
полностью бесплатно MIT |
| Поддержка моделей |
Любая: Claude, GPT, Nous models, Ollama local |
| Ключевая функция |
Самообучение через pipeline «Trajectories -> Skills» |
| Память |
Трёхуровневая персистентная память |
| Скорость |
~40% быстрее на повторяющихся задачах (через… |