Hermes Agent完全入門

Hermes Agentの核心は、「毎回ゼロから話すAI」ではなく「使うほど文脈を蓄積するAI」を目指している点にある。公式ドキュメントでは、Nous Researchが作る自己改善型AIエージェントとして説明されている。

4つの特徴

• ▶経験からスキルを作る
• ▶利用中にスキルを改善する
• ▶セッションをまたいで記憶を使う
• ▶CLI以外のメッセージング環境からも動かせる

Hermesを理解する近道は、機能名を暗記することではない。まず、全体を5つの部品に分けて見る。

Hermes Agentは、Linux、macOS、WSL2を主な対象にしている。公式インストールページではこの3環境向けの手順が示され、ネイティブWindowsはサポート外でWSL2利用が案内されている。

自動で入る依存関係

公式の説明では、インストーラーはGit以外の依存関係を自動で扱う。具体的には、Python 3.11、Node.js v22、ripgrep、ffmpegなどが挙げられている。

3つの入口コマンド

Hermes Agentの面白さは、記憶が明示的な仕組みとして用意されている点にある。基本記憶は~/.hermes/memories/配下のMEMORY.mdとUSER.mdで管理される。

保存すべき記憶の例

• ▶「このプロジェクトはGo 1.22とPostgreSQLを使う」
• ▶「ユーザーは短い回答を好む」
• ▶「このサーバーはSSHのポートが標準と違う」

つまり、次回も行動に影響する情報だけを残す。

注意：記憶はセッション開始時に注入される

記憶はセッション開始時にシステムプロンプトへ読み込まれる。セッション中に保存した記憶はディスクには反映されるが、同じ会話の最中にすぐシステムプロンプトへ再注入されるわけではない。これはパフォーマンスとキャッシュを守るための設計。

Hermesのスキルは、AIに読み込ませる作業手順書。~/.hermes/skills/が主要な保存場所で、新規インストール時には同梱スキルがコピーされ、Hubから入れたスキルやエージェントが作成したスキルもこの場所に入る。

スキル化に向く作業の例

初心者の最初の一歩

最初から自作スキルを量産する必要はない。まずは「自分が毎週繰り返す作業」を一つ選び、その作業の入力・手順・完了条件・失敗しやすい点を書き出す。

Hermesにとってスキルは才能ではなく、再利用できる作業メモだ。

提示されているリソース集は、大きく4種類（＋体験改善系）に分けて見ると混乱しない。

1. 公式ドキュメントと公式リポジトリ

最初に読むべきなのは、Hermes Agent DocumentationとNousResearchのhermes-agentリポジトリ。インストール、クイックスタート、記憶、スキル、MCP、セキュリティ、アーキテクチャはここで確認する。

2. 理解補助のリソース

• ▶Hermes-Wiki — ソースコード理解の補助。公式の代替ではなく、実装を読むときの索引として扱う。
• ▶hermes-ecosystem（Hermes Atlas） — 周辺ツール・スキル・統合の地図。

3. 運用支援ツール

• ▶hermes-control-interface — セルフホスト型のWebダッシュボード。ターミナル、ファイル、セッション、cron、利用状況、複数エージェント管理を扱う。CLIだけで運用するのがつらくなった段階で検討するもの。

4. 拡張・実験用リポジトリ

5. 体験改善系

Hermes Agentは便利だが、実行できる範囲が広いほどリスクも増える。AIエージェントを長期稼働させるなら、セキュリティ設定は後回しにできない。

公式のSecurityページでは、危険なコマンドの承認、永続的な許可リスト、メッセージングゲートウェイのユーザー認可などが説明されている。ゲートウェイ経由の操作では、プラットフォーム別の許可、DMペアリング、許可ユーザーリスト、全体許可リスト、全員許可の順で認可が扱われる。デフォルトは拒否。

4つのチェック項目

• ▶作業ディレクトリを限定する
• ▶APIキーは .env や設定ファイルで管理し、チャットに貼らない
• ▶ゲートウェイを公開する場合は、許可ユーザーを明示する
• ▶危険なコマンドを永続許可する前に、本当に毎回承認を省く必要があるかを確認する

最短で理解したいなら、7日間で触る範囲を区切る。