Definición:
Hermes es un agente de inteligencia artificial de código abierto desarrollado por Nous Research que combina herramientas, memoria persistente y procedimientos reutilizables para realizar tareas. Su nombre oficial es Hermes Agent y puede ejecutarse en un ordenador propio o en un servidor, utilizando distintos proveedores de modelos.
Permite trabajar desde la terminal y mediante interfaces o canales de comunicación conectados. Una de sus características es la capacidad de conservar información y crear o actualizar instrucciones a partir del trabajo realizado, para utilizarlas en tareas posteriores.
Índice de contenidos
Hermes Agent y los modelos Hermes
Nous Research desarrolla tanto Hermes Agent como una familia de modelos de lenguaje denominada Hermes. Son componentes diferentes: el agente es una aplicación que organiza conversaciones, herramientas y tareas; los modelos procesan el contexto y generan respuestas.
Hermes Agent no exige utilizar un modelo de la familia Hermes. Admite distintos proveedores y conexiones con modelos alojados localmente o en servicios externos.
El código del agente se distribuye bajo licencia MIT. Esta licencia permite utilizarlo, modificarlo y redistribuirlo bajo sus condiciones, pero no determina las licencias ni los costes de los modelos y servicios conectados.
Cómo funciona Hermes
Hermes recibe una petición y la procesa con el modelo configurado, junto con las instrucciones, la memoria y el contexto disponibles. El modelo puede responder directamente o solicitar herramientas para obtener información y realizar operaciones.
Los resultados de esas herramientas se incorporan a la conversación. El agente puede utilizarlos para continuar el trabajo, corregir un paso o elaborar una respuesta.
Su funcionamiento reúne varias capacidades:
- Uso de herramientas: lectura y modificación de archivos, ejecución de comandos o consulta de información, según las integraciones habilitadas.
- Gestión de sesiones: conservación del historial y recuperación de conversaciones anteriores.
- Memoria persistente: almacenamiento de preferencias, hechos y decisiones relevantes.
- Skills: instrucciones reutilizables que describen procedimientos o reúnen conocimiento sobre una tarea.
- Delegación: distribución de trabajos entre subagentes con contextos separados.
Las capacidades disponibles dependen de la configuración. Una instalación puede disponer de un conjunto reducido de herramientas o incorporar conexiones adicionales.
Memoria y aprendizaje de procedimientos
Hermes distingue entre información sobre el usuario, notas del agente e historial de conversaciones. Su memoria integrada utiliza archivos como MEMORY.md y USER.md, mientras que la búsqueda de sesiones permite recuperar información de intercambios anteriores.
Las skills cumplen otra función: conservan procedimientos y conocimientos que el agente puede cargar cuando los necesita. Se organizan alrededor de un archivo SKILL.md y pueden incorporar referencias o recursos auxiliares.
Hermes puede crear una skill a partir de una tarea realizada o de materiales aportados, y modificarla posteriormente. Por ejemplo, un procedimiento para transformar un tipo concreto de archivo puede recoger su estructura, los pasos de conversión y las comprobaciones necesarias.
Este aprendizaje no equivale a reentrenar el modelo de lenguaje. Lo que cambia es la información y las instrucciones disponibles para futuras tareas, no necesariamente los parámetros del modelo.
La conservación de una skill tampoco demuestra por sí sola que el procedimiento sea correcto. Su contenido puede revisarse y actualizarse, igual que cualquier otra documentación operativa.
Interfaces y tareas programadas
Hermes dispone de una interfaz de terminal y de una aplicación de escritorio. Su gateway de mensajería permite conectarlo con plataformas como Telegram, Discord o Slack, según las integraciones configuradas.
El gateway recibe mensajes y devuelve respuestas a través de esos canales. La aplicación puede ejecutarse en un servidor aunque la conversación se mantenga desde otro dispositivo.
El sistema de programación admite tareas puntuales y recurrentes. Estas pueden asociarse a una o varias skills y entregar resultados en un canal configurado o en archivos locales. Una tarea recurrente puede, por ejemplo, consultar unas fuentes determinadas y preparar un resumen periódico.
También existen tareas programadas que ejecutan un script sin intervención de un modelo de lenguaje. Se diferencian de las tareas del agente, en las que un modelo interpreta instrucciones y decide qué herramientas utilizar.
Instalación y configuración inicial
Hermes ofrece opciones para Linux, macOS y Windows, incluido Windows nativo. Hermes Desktop proporciona una vía de instalación con interfaz gráfica para macOS y Windows; también existe una instalación orientada a la línea de comandos.
La guía de inicio de la versión revisada distingue la instalación del software, la elección del modelo y la conexión de herramientas o canales.
Los principales comandos de configuración son los siguientes:
hermes setup: inicia el asistente de configuración.hermes model: permite seleccionar el proveedor y el modelo.hermes tools: configura las herramientas habilitadas.hermes: abre la conversación desde la terminal.hermes gateway setup: configura las conexiones de mensajería.hermes doctor: realiza comprobaciones de diagnóstico.
La configuración permite comenzar con capacidades mínimas y habilitar otras posteriormente. No todas las funciones de memoria, navegación, programación o integración tienen que estar activas en cada instalación.
Relación con OpenClaw y ejecución de herramientas
Hermes y OpenClaw son proyectos independientes que comparten capacidades como el uso de modelos externos, herramientas, memoria y canales de mensajería. Hermes incluye una utilidad para importar determinados datos y ajustes de OpenClaw, aunque esa migración no convierte ambos sistemas en aplicaciones idénticas.
Hermes permite ejecutar herramientas en distintos entornos, incluidos el equipo local, contenedores y sistemas remotos. El entorno seleccionado determina dónde se realizan las operaciones y qué recursos están disponibles.
Alojar el agente en un ordenador propio no implica que todo el procesamiento sea local. Si utiliza un modelo remoto, las peticiones se envían al proveedor correspondiente; las herramientas conectadas también pueden intercambiar datos con otros servicios.