Появився відкритий AI-агент Hermes Agent, який має довготривалу пам’ять і може замінити OpenClaw

MarketWhisper

Hermes Agent

Nous Research офіційно випустила з відкритим вихідним кодом фреймворк для AI Agent Hermes Agent, що напряму конкурує з OpenClaw; офіційно також надано повний інструментарій для перенесення пам’яті та навичок OpenClaw. Hermes Agent має механізм довготривалої пам’яті на основі SQLite, а також самоеволюційну архітектуру «замкненого навчального циклу (Closed Learning Loop)».

Технічне ядро Hermes Agent: безперервно існуючий агент і архітектура самоеволюції

Традиційні чат-боти мають дизайн у форматі «запит–відповідь»: після завершення діалогу контекст очищується. Hermes Agent має принципово іншу роль — це «система агентів, що постійно існує», яка довгостроково працює в середовищі користувача та зберігає інформацію між сесіями завдяки механізму пам’яті SQLite + FTS5 з повнотекстовим пошуком, тож агенту не потрібно щоразу заново відбудовувати контекст з нуля.

Ключова відмінність Hermes Agent полягає в замкненому навчальному циклі: після кожного виконаного завдання система автоматично впорядковує процес виконання та генерує файли навичок (Skills), які можна повторно використовувати в подібних майбутніх сценаріях — таким чином поступово формується глибоке розуміння поведінки та вподобань користувача. Щодо постачальників моделей: підтримуються OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Ollama, а також усі настроювані кінцеві точки (Custom Endpoint) у форматі сумісних OpenAI API, зокрема vLLM та SGLang; останні особливо корисні для розробників, яким потрібне локальне розгортання моделей.

Встановлення за 9 кроків: від налаштування середовища до інтеграції просунутих інструментів

Процес встановлення Hermes Agent спирається на офіційний Quickstart; дев’ять кроків охоплюють налаштування середовища, вибір моделі, інтеграцію платформи та розширення інструментів:

Крок один:Встановіть базове середовище: виконайте офіційну команду встановлення через curl; після завершення перезавантажте шлях Shell (source ~/.bashrc або ~/.zshrc)

Крок два:Налаштуйте постачальника моделі: за допомогою команди hermes model оберіть LLM-постачальника; підтримуються Nous Portal, OpenAI, Anthropic, OpenRouter або підключення локальної моделі через Custom Endpoint

Крок три:Запустіть CLI для діалогу: виконайте hermes для входу в агентний інтерфейс; система автоматично завантажить інструменти, зокрема веб-пошук, операції з файлами та команди терміналу

Крок чотири:Перевірте базову здатність до виконання: запустіть команди терміналу природною мовою (наприклад, щоб дізнатися використання диска) та перевірте можливість виконання інструментів; використайте hermes -c, щоб відновити контекст попередньої розмови

Крок п’ять:Інтегруйте платформу повідомлень: виконайте hermes gateway setup та заверште інтерактивне налаштування платформ на кшталт Telegram, Discord, Slack, WhatsApp тощо

Крок шість:Увімкніть голосовий режим: після встановлення voice увімкніть його командою /voice on; підтримуються введення з мікрофона та вивід TTS-голосом, а також можливе розширення до голосових каналів Discord

Крок сім:Встановіть Skills і автоматизацію розкладу: встановіть модуль функцій за допомогою hermes skills install; створіть Cron Job природною мовою, наприклад «щодня о 9 ранку перевіряти AI новини та надсилати їх у Telegram»

Крок вісім:Інтегруйте редактор для розробників (ACP): після встановлення ACP виконайте hermes acp, щоб агент міг напряму надавати можливості в редакторах на кшталт VS Code, Zed, JetBrains тощо

Крок дев’ять:Інтегруйте зовнішні інструменти MCP: додайте MCP Server (наприклад, GitHub) у конфігураційний файл; розширюйте можливості інтеграції зовнішніх інструментів через Model Context Protocol

З точки зору безпеки офіційно рекомендується перемикати бекенд виконання термінальних команд на контейнер Docker, щоб усі агентні команди виконувалися в ізольованому середовищі та не впливали на систему хоста.

Одна кнопка для перенесення з OpenClaw: повне перенесення пам’яті, навичок і налаштувань

Офіційно Hermes Agent надає команду hermes claw migrate: вона зчитує дані з ~/.openclaw/, і разом імпортує нову систему персональність (SOUL), довготривалу пам’ять, модулі навичок, налаштування моделей, комунікаційні платформи та API-ключі. Перед виконанням можна додати параметр --dry-run, щоб переглянути зміни, і після підтвердження виконати повне перенесення.

Під час перенесення декілька файлів пам’яті будуть об’єднані, продубльоване буде вилучено, а потім записано в архітектуру пам’яті Hermes; несумісні елементи старих конфігурацій системи (наприклад plugins або складні налаштування channel) буде збережено в archive для ручного коригування. Після завершення перенесення офіційно рекомендується перевірити валідність API-ключів, перезапустити gateway і протестувати функції зв’язку, щоб переконатися, що весь агент коректно працює в середовищі Hermes.

Поширені запитання

У чому полягає принципова різниця між Hermes Agent та OpenClaw?

Обидва — це open-source фреймворки для AI-агентів, але Hermes Agent має механізм довготривалої пам’яті на основі SQLite + FTS5 і замкнений навчальний цикл, завдяки чому агент може зберігати досвід між сесіями та поступово еволюціонувати. Офіційно також надано повний інструмент для перенесення в один клік, тож користувачі OpenClaw можуть без втрат перенести існуючі конфігурації пам’яті та модулі навичок.

Чи підтримує Hermes Agent локальне розгортання моделей без залежності від хмарних API?

Так. Через налаштування Custom Endpoint Hermes Agent може підключати локальні сервіси інференсу, такі як Ollama, vLLM, SGLang або будь-які інші сумісні формати OpenAI API; це підходить для користувачів, які приділяють особливу увагу приватності даних або працюють в офлайн-середовищі, і не потребує змін у жодному коді, щоб перемикати постачальників.

Як під час виконання команд терміналу в Hermes Agent забезпечити безпеку системи хоста?

Офіційно рекомендується перемикати бекенд терміналу в режим контейнерів Docker, щоб усі команди агента виконувалися в повністю ізольованому середовищі та не впливали на файли хоста й системні конфігурації. Для сценаріїв, де потрібні ще вищі рівні безпеки ізоляції, також підтримується перемикання на SSH-бекенд для віддаленого виконання.

Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до Застереження.

Пов'язані статті

Google запускає Deep Research Max: підтримка MCP, можливість підключення до корпоративних приватних даних

Згідно з офіційним оголошенням у блозі Google DeepMind, Google 21 квітня 2026 року запустила нове покоління автономних дослідницьких агентів Deep Research і Deep Research Max, побудованих на Gemini 3.1 Pro, як офіційну версію після preview-версії, яку в грудні 2025 року було надано через Interactions API. Наразі обидва агенти доступні у формі public preview у платних тарифах Gemini API, і Google Cloud стартапи та корпоративні користувачі згодом отримають доступ. Однакові назви, але різне позиціонування варіантів: інтерактивні vs асинхронні глибокі дослідження Google розділяє ці два агенти за сценаріями використання: Deep Research

ChainNewsAbmedia1год тому

Творців AI16Z та ELIZAOS оскаржують у колективному позові через недобросовісну рекламу та необґрунтоване збагачення

Повідомлення Gate News, 21 квітня — Burwick Law подала федеральний колективний позов у Окружний суд США Південного округу Нью-Йорка (SDNY) проти творців AI16Z та ELIZAOS, включно з Walters, звинувачуючи у порушеннях законів про захист прав споживачів, недобросовісній рекламі та необґрунтованому збагаченні

GateNews4год тому

Cobo запускає агентський гаманець на основі ШІ, що підтримує 80+ блокчейнів із захистом безпеки багатосторонніх обчислень

Повідомлення Gate News, 21 квітня — сінгапурська компанія з кастоді-сервісу цифрових активів Cobo представила Cobo Agentic Wallet 20 квітня. Це новий продукт, створений для того, щоб системи штучного інтелекту могли самостійно виконувати транзакції в блокчейні у безпечному та контрольованому середовищі. Гаманець дозволяє

GateNews5год тому

OpenAI Готує Функцію Agents для ChatGPT, Кодова Назва Hermes

Повідомлення Gate News, 21 квітня — OpenAI готує нову функцію Agents для ChatGPT, кодова назва "Hermes," за даними Тібора Блахо, який відстежує оновлення продуктів ШІ. Функція включає новий конструктор агентів під назвою "studio," який дозволяє користувачам створювати агентів із шаблонів, планувати запуски, та

GateNews5год тому

Протокол MCP уражено вразливістю RCE на рівні проєктування; Anthropic відмовляється вносити зміни в архітектуру

Повідомлення Gate News, 21 квітня — компанія з безпеки OX Security розкрила вразливість (RCE) з віддаленим виконанням коду на рівні проєктування в MCP (Model Context Protocol), відкритому стандарті для AI-агентів, щоб викликати зовнішні інструменти, яким керує Anthropic. Зловмисники можуть виконувати довільні команди на будь-якій системі, що працює з уразливою реалізацією MCP, отримуючи доступ до даних користувача, внутрішніх баз даних, ключів API та історій чатів.

GateNews7год тому

Фонд 0G співпрацює з Alibaba Cloud, щоб вивести LLM Qwen ончейн для агентів ШІ

Повідомлення Gate News, 21 квітня — Фонд 0G співпрацює з Alibaba Cloud, щоб інтегрувати серію ончейн великомовних моделей Qwen. Завдяки токенізованому механізму розробники можуть вбудовувати безпосередній доступ до Qwen у свою інфраструктуру, усуваючи потребу в традиційному керуванні обліковими записами та фіатних розрахунках, водночас забезпечуючи програмований, доступний на вимогу доступ до обчислень для ШІ. У цій архітектурі виведення виконується на Qwen, тоді як перевірку здійснює 0G, формуючи обчислювальну та довірчу основу для автономних систем ШІ.

GateNews7год тому
Прокоментувати
0/400
Немає коментарів