Hermes агент: как собрать команду ИИ-агентов, которая работает без тебя

Агент — это не чат, а накопленный контекст

Hermes Agent — открытый агент от Nous Research: он ставится на твой компьютер, подключается к модели выбранного поставщика, хранит память, скиллы и историю разговоров. Алексей Ульянов работает с ним каждый день: у него дизайнер Джесси, ресёрчер, маркетолог, SMM-специалист, инженер с доступом к GitHub, YouTube-продюсер и агент техподдержки. За час до доклада на NeyroSummit он поручил маркетологу изучить чат сообщества — тот разобрал 4115 сообщений от 392 участников за 90 дней и подсказал, насколько глубоко уходить в технику.

Главный вопрос, который Алексею задают чаще всего: зачем агент, если можно спросить ChatGPT или Claude. Его ответ — агент ценен контекстом, который в нём накоплен. Чтобы получить хороший ответ от Codex или Claude Code, каждый раз нужно собирать папку с материалами и объяснять задачу. У агента эта папка уже есть: референсы, базы, инструменты, манера общения, правила работы с другими агентами. Алексей просит дизайнера «сделай фото, где мы с Андреем на NeyroSummit в стиле Marvel» — и не объясняет, где взять его лицо: референсы у агента уже лежат.

Ещё один довод — независимость от одного поставщика. Если что-то случится с подпиской или сервисом, в Hermes можно подключить другую модель, вплоть до локальной. Агент с его памятью и инструментами — это «сотрудник, в которого ты вложился», и он не уходит вместе с подпиской.

Когда отдельный агент не нужен

Агент — не первый шаг, а последний. В своём гайде Алексей предлагает начинать не с роли («хочу помощника по делам»), а с последнего реального случая («каждую пятницу собрать из трёх заметок файл статуса проекта»). И честно выбрать самый лёгкий формат:

Чтобы не решать на глаз, Алексей даёт промпт-интервьюер — его вставляют в обычный чат, ничего не устанавливая:

Помоги определить, нужен ли мне отдельный агент для одной рабочей задачи.

Правила интервью:
- задавай ровно один вопрос за раз;
- если ответ расплывчатый, попроси последний реальный пример;
- выясни: что я делаю или хочу создать, входные материалы, точный результат, повторяемость, критерий качества, допустимые действия, расходы и опасные действия;
- не устанавливай программы, не проси ключи и не предлагай роли до завершения опроса;
- не уходи в психологию и не требуй уникальной идеи;
- отличай разовый запрос от повторяемой работы.

В финале верни карточку:
1. задача;
2. входы;
3. результат;
4. частота;
5. проверка;
6. разрешено;
7. запрещено;
8. когда спросить человека;
9. самый лёгкий формат: обычный чат / подготовленный проект / skill / автоматизация / постоянный агент;
10. почему более сложный формат пока не нужен.

Если отдельный агент не нужен, скажи это прямо.
Первый вопрос: «Какую конкретную работу вы в последний раз хотели поручить ИИ?»

Стоп-сигнал из гайда: если не можешь назвать входы, результат и способ проверки — к установке не переходи, сначала уменьши задачу.

Как установить Hermes агента: Desktop или терминал

У Hermes два пути установки. Hermes Agent Desktop (в документации — Hermes Desktop) — настольное приложение: по официальной документации, установщик скачивается с сайта Hermes и ставит вместе приложение и агента, а дальше профилями и диалогами можно управлять в окне, без терминала. Через терминал — путь, которым идёт гайд Алексея: команды проверены на macOS с Apple Silicon (Hermes 0.21, сентябрь 2026), остальные платформы сверены с документацией.

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
source ~/.zshrc        # в bash — source ~/.bashrc
hermes --version
hermes doctor

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

Что важно знать до первой команды:

• Платформы. Основной путь — Linux, macOS на Apple Silicon, WSL2 и Windows 10/11. Mac на Intel официально не поддерживается. Ставить через pip, uv или Homebrew документация не рекомендует — только официальным установщиком.
• hermes doctor может завершиться без ошибки и при этом показать незавершённую настройку: читай предупреждения, а не только код выхода.
• Модель. Поставщика и модель выбирают командой hermes setup (или hermes model). API-ключ не вставляют в промпт, файлы и скриншоты — только в мастер настройки.
• Что уходит наружу. Hermes работает на твоей машине, но запрос и попавшие в контекст фрагменты файлов отправляются поставщику модели. Секреты и чужие персональные данные в первый проект не клади.

Сам Алексей Hermes руками не ставит. Его совет новичкам: если у тебя уже есть Claude Code или Codex, скажи ему «создай мне агента Hermes, установи его, вот токен бота, возьми подписку, которой ты сейчас пользуешься». Модель он подключает через подписку ChatGPT, а не через API: у него Codex за $200 в месяц, хотя, по его словам, хватило бы и тарифа за $100. Через ту же подписку его дизайнер генерирует картинки — набор для этого Алексей выложил на GitHub.

Первый профиль: паспорт и одна настоящая задача

Каждый следующий агент в Hermes — это профиль: отдельная ветка со своей конфигурацией, памятью, сессиями, скиллами и расписаниями. Устанавливать Hermes заново не нужно. Профиль создают и привязывают к рабочей папке:

hermes profile create projecthelper \
--description "Работает с материалами одного проекта и возвращает проверяемые файлы."
hermes -p projecthelper config set terminal.cwd /ABSOLUTE/PATH/TO/my-helper-project
hermes -p projecthelper config get terminal.cwd
hermes -p projecthelper setup
hermes -p projecthelper chat

Граница, о которой гайд предупреждает отдельно: рабочая папка задаёт, где агент начинает, но не запрещает читать другие места. Файлы SOUL.md и AGENTS.md задают правила, а не права операционной системы; для строгой изоляции нужны Docker, удалённый бэкенд или ограничения ОС.

Прежде чем улучшать тон и память, Алексей советует написать паспорт агента — он превращает красивую роль в договорённость о работе:

# Паспорт помощника
Название: <короткое нейтральное имя>.
Задача: <наблюдаемое действие в конкретном контексте>.
Результат: <точный файл, ответ или решение>.
Входы: <какие материалы получает>.
Рабочая папка: <абсолютный путь>.
Инструменты: <минимальный набор>.
Разрешено: <что можно читать, создавать и изменять>.
Запрещено: <данные и действия>.
Спросить человека перед: <публикация, оплата, удаление, внешняя отправка>.
Критерии приёмки: <как доказать качество результата>.
При ошибке: остановиться, назвать факт и не повторять действие бесконечно.
Откат: <как вернуть исходное состояние>.

Дальше — одна настоящая задача, и результат проверяют глазами: открыть файл, выбрать три утверждения и найти каждое в исходниках. Если что-то не сошлось, не пиши «переделай лучше» — назови один конкретный дефект («в разделе „Риски“ два утверждения без имени исходного файла»), попроси исправить только его и снова проверить все критерии. Агент полезен, если ты возвращаешься к нему с той же работой, подготовка стала короче, а качество можно проверить.

Команда агентов: кто с кем и как передаёт задачи

Второй агент оправдан, когда у задач устойчиво различаются хотя бы два из четырёх: сама задача, материалы, права или критерии. Алексей советует делать агентов узкими: так проще помнить, к кому идти, и проще настроить их взаимодействие. Первым после основного он завёл ресёрчера — тот по утрам приносит сводку, смотрит расшифровки YouTube-роликов, разбирает репозитории на GitHub и сверяет источники. «Я теперь не смотрю Telegram-каналы и YouTube», — говорит Алексей: свежее приносит агент.

Агенты общаются двумя способами:

1. Прямое обращение (handoff). Простая задача: один агент просит у другого нужный контекст. Во время доклада SMM-агент сам сходил к другому агенту, с которым Алексей накануне обсуждал тему, взял его контекст и написал пост в голосе Алексея.
2. Канбан. Доска с карточками задач, когда для работы нужны несколько агентов. Главное правило — у доски один держатель: агент, получивший задачу, не создаёт карточки сам, а идёт к главному агенту, и тот распределяет работу и следит за выполнением. Иначе начинается хаос.

Гайд добавляет техническую деталь: в Hermes это три разных механизма — delegate_task (короткая подзадача внутри процесса, без постоянного профиля), Kanban (долговечная очередь для именованных профилей на одной машине) и A2A (протокол для связи между машинами и фреймворками). Два созданных профиля сами общаться не начнут: нужен явный механизм передачи и контракт результата.

Как это работает на живой задаче — кейс «продать машину». Ресёрчер нашёл, с каких ракурсов снимать машину для объявления и какие девять фото важнее всего. Алексей сфотографировал её грязной у дома, и дизайнер «помыл» машину на фото, сохранив царапины. YouTube-продюсер, который разбирает паттерны залетевших роликов, написал промпт для обложки, а дизайнер её сделал. Ни одному агенту не пришлось объяснять задачу с нуля.

Почему агент «тупеет»: пирамида контекста

Самая частая жалоба — «агент тупой, ничего не помнит». По словам Алексея, дело почти всегда в контексте. Файлы вроде AGENTS.md и SOUL.md подгружаются в каждый запрос — у серьёзного агента это от 35 тысяч токенов. Сверху добавляются описания инструментов, плагинов и скиллов. Даже при окне в миллион токенов срабатывает эффект «потери середины» (lost in the middle): модель хорошо помнит начало и конец, а середину теряет.

Чтобы агент брал нужное, а не всё подряд, Алексей выстраивает источники пирамидой:

1. Вверху — источник истины. Он использует идею LLM-вики Андрея Карпаты (Andrej Karpathy) по-своему: вики у него — не склад всех знаний, а инструкция, кто в системе за что отвечает и как агентам взаимодействовать. Когда у дизайнера меняется инструмент, первым делом правят вики.
2. Ниже — база данных: исследования и материалы, которые почти не меняются. Агент берёт оттуда пару фрагментов, а не всё.
3. В самом низу — история разговоров (в Hermes она хранится в базе, сверху можно добавить семантический поиск). Туда агент идёт в последнюю очередь: в старых диалогах ты мог сказать «люблю красное», а потом передумать.

Ещё один приём, который Алексей советует изучить, он называет RLM: прежде чем ответить, агент делает паузу, смотрит, где искать, анализирует найденное и ищет снова, пока данных не хватит. И общий вывод доклада: «всё, что связано с агентами, — это один сплошной контекст плюс LLM», поэтому начинать стоит с основ контекст-инжиниринга.

Hermes Agent на GitHub: что взять готовым

Исходный код Hermes Agent открыт на GitHub под лицензией MIT — NousResearch/hermes-agent. Алексей выкладывает свои наработки на github.com/AlekseiUL и советует, прежде чем делать что-то самому, поручить ресёрчеру проверить, не сделал ли это уже кто-то. Из его репозиториев к докладу и гайду относятся:

• hermes-researcher-agent — профиль ресёрчера: поиск по открытым источникам, проверка доказательств и записка для принятия решения. Именно его Алексей советует ставить первым.
• gpt-image-2-5-agent-kit — генерация картинок агентом через подписку, а не через платный API.
• journalist-kit — инструмент, с которым агенты пишут достоверно, в разных журналистских стилях и без «нейронщины».
• humanlike — слой правил поведения, контекста, памяти и приватности для диалоговых агентов.

Готовый профиль из чужого репозитория — пример, а не обязательный первый агент. Гайд советует проверить автора, лицензию и скрипты до запуска и подключать по одному кандидату на безопасном примере.

С чего начать сегодня

Вопросы и ответы