Hermes Agent — self-improving AI-агент от Nous Research, который собрал +32K звёзд за неделю

Есть категория опенсорсных проектов, которые трендят один день, а через неделю про них забывают. Hermes Agent живёт иначе. С июля 2025-го он тихо рос, в феврале начал набирать обороты, а за неделю с 5 по 13 апреля 2026-го собрал +32 572 звезды и улетел в топ GitHub Trending. К моменту написания: 84K звёзд, 4171 коммит, 1.6K открытых issues. За проектом стоит Nous Research, те же ребята, что выкатывали модели Hermes и DeepHermes.

TL;DR: Hermes Agent — опенсорсный AI-агент, который сам пишет себе навыки, улучшает их в процессе работы и строит долгую память о пользователе. Работает в Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal и в терминале, крутится на VPS за $5 или serverless, поддерживает 200+ моделей через OpenRouter. MIT, Python, curl | bash — и готово.

Что значит "self-improving"

Обычный агент после задачи ничего не запоминает. В лучшем случае пишет в context файлик типа CLAUDE.md и в следующий раз читает его заново. Hermes делает иначе: после сложной задачи он автоматически создаёт Skill. Это процедурная память, исполняемая инструкция, которую можно применить в следующий раз без повторного планирования. Дальше эти скиллы используются, переиспользуются и само-улучшаются по ходу дела.

Под капотом работает DSPy + GEPA (Genetic Evolution Prompt Architecture, статья на ICLR 2026 Oral). То есть промпты внутри скилла не пишутся руками — они эволюционируют через генетический алгоритм на основе траекторий. Звучит как академическая игрушка, но на практике это значит, что чем дольше ты пользуешься агентом, тем точнее он попадает в твои задачи.

Плюс к этому — Honcho для диалектического моделирования пользователя, FTS5-поиск по прошлым сессиям с LLM-суммаризацией и периодические "мемори-наджи", когда агент сам напоминает себе зафиксировать что-то важное.

Установка за две минуты

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
source ~/.bashrc
hermes

Работает на Linux, macOS, WSL2 и Android через Termux. Нативной поддержки Windows нет, только WSL2 — имей в виду.

Первый запуск — мастер настройки:

hermes setup        # полная настройка (модель, токены, gateway)
hermes model        # сменить провайдера/модель
hermes tools        # включить/выключить тулы
hermes gateway      # запустить мессенджер-gateway

Переключение между моделями — одна команда, никаких правок кода:

hermes model openrouter:anthropic/claude-sonnet-4.5
hermes model nous:hermes-4-405b
hermes model openai:gpt-5

Шесть backend-ов и мессенджер-gateway

Тут начинается самое интересное. Hermes не привязан к твоему ноутбуку, он может крутиться на удалёнке, а ты общаешься с ним откуда угодно. Шесть терминальных backend-ов:

• local — локальный shell
• Docker — изолированный контейнер
• SSH — удалённая машина
• Daytona — serverless persistence (гибернируется, когда idle)
• Singularity — HPC-сценарии
• Modal — serverless GPU

Daytona и Modal — это важно: они гибернируют окружение, когда ты не пишешь, и просыпаются на входящее сообщение. В простое платишь почти ноль. На $5 VPS тоже отлично живёт.

Мессенджер-gateway — одна из киллер-фич. Настроил бота в Telegram или Discord, добавил в Slack-воркспейс, и дальше можешь написать агенту голосом из метро: voice memo → транскрипт → выполнение задачи на VM → ответ. Один gateway-процесс держит все шесть платформ одновременно.

hermes gateway setup
hermes gateway start

После этого отправляешь сообщение боту — и агент работает на облачной VM, пока ты пьёшь кофе.

v0.8.0 и v0.9.0 — что добавили за неделю

v0.8.0 от 8 апреля — 209 смёрженных PR, и именно этот релиз спровоцировал взрыв звёзд:

• Browser Use integration — агент сам сёрфит в браузере, заполняет формы, скрейпит
• Remote backend support — Daytona и Modal serverless
• Worktree parallelism — параллельные задачи в изолированных git worktree, никаких коллизий

v0.9.0 вышел через пять дней, 13 апреля. Для опенсорса такой темп — редкость.

Подводные камни

Всё это звучит красиво, но за неделю использования уже видно несколько реальных проблем:

• Нет нативного Windows. Только WSL2. Если команда на винде без WSL — забудь. Issue про нативку в roadmap не упомянута.
• На Termux урезанный extra. Hermes ставит .[termux] вместо полного .[all], потому что голосовые зависимости несовместимы с Android. Voice memo с Android-клиента — через сторонний транскрибер.
• Memory nudge ломается при smart routing (Issue #8506). Если включить маршрутизацию между дешёвой локальной моделью и сильной удалённой, _turns_since_memory не персистится между cache miss, и агент перестаёт нуджить себя зафиксировать память. Фикс в открытом PR, но в main ещё не влился.
• Infinite retry loop на локальном prefill (Issue #7069 от 10 апреля). При стриминге от локальной LLM во время фазы prefill срабатывает stale timeout, агент ретраит запрос, и снова попадает в тот же таймаут — бесконечный цикл. Если используешь llama.cpp или vllm локально, получи отдельную головную боль.
• 1.6K открытых issues против 4.1K коммитов — темп разработки бешеный, но и багов хватает. На каждые два коммита — один открытый issue.
• GEPA-эволюция промптов — чёрный ящик. Скиллы улучшаются сами, но что именно агент поменял и почему — дебажить больно. Если у тебя регрессия после эволюции скилла, придётся катить ручной rollback.

Альтернативы

• Letta (бывший MemGPT) — фреймворк-уровень для stateful-агентов с управлением памятью из Berkeley. Даёт более академически чистую модель memory tiers (working/archival), но не делает нативно скиллов и не живёт в мессенджерах. Letta — библиотека, Hermes — готовый агент.
• MemPalace — система памяти через verbatim-хранение + ChromaDB. Решает только память, не агент. Работает как плагин к Claude Code/OpenClaw, а не автономно. К бенчмаркам вопросы, но архитектура интересная.
• OpenClaw — предшественник Hermes. Если ты уже на нём — миграция в одну команду: hermes claw migrate. Импортирует SOUL.md, MEMORY.md, скиллы, API-ключи и allowlist команд.

Вердикт

Если ты сидишь на OpenClaw или Claude Code и хочешь агента, который живёт в облаке, отвечает из Telegram и помнит тебя между сессиями — ставь прямо сейчас, hermes claw migrate решит половину вопросов. Если у тебя Windows без WSL — пропускай, нативной сборки не будет в обозримом. Если собираешь продовый assistant для клиентов — подожди стабилизации: 1.6K открытых issues и два серьёзных бага в router'е + prefill говорят, что v0.9 ещё пристреливается.

Главная ценность не в красивом TUI и не в 200 моделях, это ожидаемо. Главная — это closed learning loop: навыки, которые улучшаются сами, и память, которая переживает сессии. Если GEPA не сдуется и Nous удержит темп, получится новый класс агентов, а не очередная обёртка над OpenRouter.

Как попробовать

1. Поставь:

   curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
   source ~/.bashrc
   

2. Запусти setup-wizard: hermes setup — он спросит про провайдера, модель и gateway.
3. Подключи OpenRouter (самый простой путь): возьми ключ на openrouter.ai, вставь в wizard, выбери любую модель из 200+.
4. Попроси агента сделать что-нибудь сложное — например, "сходи на HN, найди топ-3 обсуждения про опенсорс агенты за неделю, сохрани в markdown". После выполнения он сам предложит зафиксировать это как Skill.
5. Опционально — gateway в Telegram: hermes gateway setup → указать бот-токен → hermes gateway start. Теперь агент доступен из любой точки мира, где есть мессенджер.
6. Документация: hermes-agent.nousresearch.com/docs — quickstart, skills system, messaging gateway, MCP integration.