¿La langosta es cosa del pasado? Desempaquetando las herramientas del agente Hermes que multiplican su rendimiento por 100.

El 25 de febrero, un equipo llamado Nous Research subió discretamente la versión 0.1.0 a GitHub. Inicialmente, el modelo Hermes solo tenía un comando de instalación de una línea y un posicionamiento de producto de una sola línea: "Un agente que crece contigo."

En aquel entonces, poca gente le prestaba atención, a pesar de que Nous Research tenía cierta reputación en el circle-87">mundo del modelaje y sus modelos de la serie Hermes ya habían acumulado 33 millones de descargas en HuggingFace. Sin embargo, la atención de toda la comunidad de desarrolladores estaba centrada en el venerado OpenClaw "Lobster". En tan solo 33 días, "Lobster" superó a React y se convirtió en el proyecto con mayor crecimiento en estrellas en la historia de GitHub, alcanzando un pico de 710 estrellas por hora. Sin embargo, fue en ese momento cuando un investigador de seguridad continuó revelando vulnerabilidades a un ritmo promedio de 2,2 CVE por día durante el mismo período, acumulando 138 vulnerabilidades de seguridad en 63 días. Toda la comunidad comenzó a replantearse una pregunta: ¿Realmente se puede utilizar esto en un entorno de producción?

En este contexto, Hermes Agent, como competidor, finalmente encontró una oportunidad e inició su primer período de rápido crecimiento.

Hermes incorporó en su código una herramienta para la migración con un solo clic desde OpenClaw. Los desarrolladores que abandonaron OpenClaw necesitaban un lugar donde establecerse, y Hermes Agent se convirtió en una opción ampliamente recomendada.

Así pues, a partir de principios de marzo, Hermes Agent irrumpió en la sección de tendencias de GitHub, alcanzando el puesto número 11 con más de 2200 estrellas. AwesomeAgents lo calificó como "el lanzamiento de agente de código abierto más ambicioso hasta la fecha". Actualmente, el repositorio de Hermes en GitHub tiene 69.900 estrellas y 9.000 bifurcaciones.

Hoy, Rhythm BlockBeats hablará con todos sobre lo que distingue a este agente.

¿Qué es Hermes Agent?

Hermes Agent es un agente de IA autoevolutivo creado por Nous Research y actualmente es el único agente con un bucle de aprendizaje incorporado.

Puede crear habilidades automáticamente a partir de la experiencia de uso, mejorarlas continuamente durante su uso, consolidar de forma proactiva el conocimiento en recursos reutilizables, recuperar su propio historial de conversaciones anteriores y profundizar su comprensión del usuario a través de múltiples sesiones.

En resumen, la mayor ventaja del Hermes Agent es que cuanto más lo uses, más inteligente y práctico se vuelve.

Su posicionamiento no es el de un asistente de programación integrado en un IDE, ni el de un envoltorio de chat para una única API, sino el de un agente verdaderamente autónomo en su servidor que puede recordar lo que ha aprendido, y cuyas capacidades se fortalecen con el tiempo.

Desde sus inicios, Nous Research se ha posicionado como un laboratorio de IA descentralizado y de código abierto, con el objetivo de construir una IA controlada por el usuario, en lugar de concentrar la inteligencia en manos de unas pocas empresas cerradas. Sus primeros trabajos se centraron en la serie de modelos Hermes, con importantes inversiones en infraestructura y en el desarrollo de sistemas. También exploraron la tecnología DisTrO para el entrenamiento de modelos utilizando GPU de consumo distribuidas globalmente, así como entornos de simulación para interacciones multiagente y comportamientos a largo plazo como WorldSim y Doomscroll.

El equipo de Hermes Agent es el mismo grupo de personas que está detrás de las series de modelos Nomos y Psyche.

¿Cuáles son las herramientas útiles?

El mecanismo central del Agente Hermes es su sistema de memoria y su sistema de habilidades. El agente mantiene dos archivos principales concisos: El archivo MEMORY.md almacena información del entorno, convenciones y experiencias resumidas de tareas anteriores; el archivo USER.md almacena sus preferencias y estilo de comunicación. Estos dos archivos se insertan automáticamente en las indicaciones del sistema al inicio de cada sesión, actuando como la "memoria de trabajo a largo plazo" del agente. Además, todas las sesiones históricas se almacenan en una base de datos SQLite de búsqueda de texto completo, lo que permite al agente recuperar conversaciones de semanas atrás.

En lo que respecta al sistema de habilidades, cada vez que se completa una tarea compleja (normalmente más de 5 llamadas a herramientas), el Agente crea de forma autónoma un "documento de habilidades" estructurado en formato Markdown, registrando los pasos de la operación, el contenido conocido y los métodos de verificación para su reutilización futura. Los archivos de habilidades siguen un patrón de divulgación progresiva: el Agente, por defecto, solo muestra el nombre y la descripción de la habilidad (unos 3000 tokens), y carga el contenido completo de una habilidad solo cuando es necesario para controlar el consumo de tokens.

En lo que respecta a las herramientas, Hermes Agent incluye soporte integrado para más de 40 herramientas, que abarcan tareas como la extracción de datos web, la automatización del navegador, la visión artificial, la generación de imágenes, la conversión de texto a voz e incluso la programación en lenguaje natural para tareas de automatización como la generación de informes, las copias de seguridad de datos, la monitorización del sistema y mucho más.

Entre estas herramientas, las más populares —las más utilizadas por la comunidad, con alta retroalimentación y alineadas con la arquitectura de Hermes y las necesidades de la comunidad de desarrolladores— son:

Hindsight es actualmente la herramienta independiente más popular del ecosistema, y ​​sirve como complemento de memoria a largo plazo recomendado por Hermes. Recupera automáticamente la información contextual relevante antes de cada llamada a la memoria de larga duración (LLM), admite la implementación local en PostgreSQL o en la nube, y se ha integrado de forma nativa como proveedor de memoria dentro de Hermes.

Anthropic-Cybersecurity-Skills es el conjunto de habilidades mejor valorado del ecosistema, que incluye más de 753 habilidades estructuradas de ciberseguridad que se corresponden directamente con el marco MITRE ATT&CK, lo que lo hace adecuado para escenarios de investigación de seguridad y pruebas de penetración.

Mission Control es el panel de control de orquestación de agentes más popular del ecosistema, ya que admite la gestión de flotas de agentes, la distribución de tareas, el seguimiento de costes y los flujos de trabajo colaborativos entre múltiples agentes, y es altamente recomendado por la comunidad como estándar para implementaciones en producción.

Hermes Agent Self-Evolution es una tecnología de auto-mejora evolutiva que utiliza DSPy + GEPA para optimizar habilidades, sugerencias y código.

Hermes Workspace es el espacio de trabajo nativo dentro de Hermes, que integra una interfaz de chat, un terminal y un gestor de habilidades, y sirve como el punto de entrada gráfico más popular.

Además, puede generar agentes secundarios individuales, cada uno con su propio contexto de conversación, terminal independiente y scripts RPC de Python, lo que permite crear pipelines paralelos sin coste de cambio de contexto.

En términos de flexibilidad de infraestructura, admite seis backends de terminal: local, Docker, remoto SSH, sin servidor Daytona, contenedor Singularity y funciones en la nube Modal. Daytona y Modal entran en modo de suspensión cuando están inactivos, lo que genera costos mínimos. Puedes ejecutarlo en un VPS o clúster de GPU de 5 dólares, enviar comandos a través de Telegram y hacerlo funcionar en servidores en la nube a los que nunca accedes directamente mediante SSH.

Actualmente, Hermes Agent mantiene la relación competitiva más directa con OpenClaw, ambos marcos de trabajo de agentes de código abierto para desarrolladores.

Sus filosofías arquitectónicas son muy diferentes: El diseño central de OpenClaw se basa en un "plano de control", un proceso unificado de larga duración responsable de gestionar las sesiones, el enrutamiento, la ejecución de herramientas y el estado, con todo fluyendo a través de este controlador central. Por otro lado, Hermes sitúa el propio bucle de ejecución del Agente en el centro de su funcionamiento, construyéndose en torno a este ciclo iterativo de "hacer, aprender, mejorar" con componentes como pasarelas, un planificador de tareas y un entorno de ejecución de herramientas.

La diferencia en sus sistemas de habilidades es particularmente significativa: Las habilidades de OpenClaw se crean mayormente de forma manual y se cargan desde diferentes niveles, como el espacio de trabajo, personal, compartido o complementos; Hermes, por otro lado, busca que el Agente genere habilidades a partir de la experiencia, formando un verdadero ciclo de aprendizaje autónomo.

Cómo instalar y usar

Empezar es extremadamente sencillo. Con un solo comando "curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash," puede completar la instalación. Es compatible con Linux, macOS y WSL2. El agente Hermes gestionará automáticamente todas las configuraciones sin intervención manual.

Sitio web de Hermes

Una vez finalizada la instalación del agente Hermes, ejecute "hermes setup" para iniciar el asistente de configuración. Elige tu proveedor de modelos (compatible con Nous Portal, OpenRouter, OpenAI o cualquier punto final personalizado), conéctate a tu plataforma de mensajería (Telegram, Discord, Slack o WhatsApp) y, a continuación, inicia tu primera conversación. Desde la primera interacción, el Agente Hermes entra inmediatamente en modo de aprendizaje, comenzando a desarrollar memoria, crear habilidades y volverse más capaz después de cada sesión.

Los comandos básicos para uso diario incluyen:

Hermes (iniciar una conversación),

Modelo Hermes (seleccione un proveedor y modelo de LLM),

Herramientas de Hermes (configurar qué herramientas están habilitadas),

Hermes Gateway (puerta de enlace de mensajería de inicio, que se integra con plataformas como Telegram y Discord),

Configuración de Hermes (ejecutar el asistente de configuración completa, configurando todo el contenido de una sola vez),

garra de hermes migrar (migrar desde OpenClaw),

Actualización de Hermes (actualizar a la última versión),

Médico de Hermes (diagnosticar problemas);

El Agente Hermes es adecuado para escenarios como: un asistente de IA general que necesita recordar el contexto entre sesiones y mejorar continuamente; un flujo de trabajo de agente personalizado que combina herramientas, complementos, servidores MCP, navegadores o shells; la implementación del Agente en hardware local, máquinas virtuales en la nube o infraestructura sin servidor de bajo costo; y escenarios que requieren un asistente persistente para mantener un historial de conversaciones con capacidad de búsqueda y habilidades aprendidas en diferentes plataformas.

Más concretamente, se puede utilizar para conversar con él en Telegram mientras realiza tareas en una máquina virtual en la nube, configurar la automatización y enviar informes a cualquier plataforma, o hacer que se encargue de tareas periódicas; integrarlo en Slack o Discord para proporcionar soporte de colaboración de IA a todo el equipo; o utilizar su función de exportación de trazas para generar datos de entrenamiento para el entrenamiento por aprendizaje por refuerzo del modelo de llamada de herramientas de próxima generación.