Hermes Agent egy nyílt forráskódú ügynök, amelyet a New York-i székhelyű Nous Research AI labor indított el februárban 2026-ban. A megjelenése óta a napi token-felhasználást követő rangsorban — amelyet az AI-modell platform OpenRouter számol — egy időre megelőzte az ugyancsak népszerű OpenClaw-t. Néhány felhasználó panaszkodott arra, hogy Hermes Agent kevésbé token-hatékony, de az a képessége, hogy új képességeket (specializált utasítások, munkafolyamatok vagy domain-ismeretek) határozzon meg és élesítsen, a „önfejlesztés” mint ügynöki képesség fontosságára hívja fel a figyelmet.
Mire képes és hogyan működik
Hermes Agent képességei nagyrészt fedik a OpenClaw által kínált funkciókat, de két fő különbség emelkedik ki: a memóriarendszer és az automatikus készségépítés. Az ügynök lokálisan vagy felhőben is futtatható, többféle nagyméretű nyelvi modellt támogat, és körülbelül 20 üzenetküldő szolgáltatással integrálható. Ha lokálisan futó modellt használunk (vagy olyan modellt, amely böngészős bejelentkezés után új hozzáférési tokeneket generál), akkor az üzembe állításhoz nem szükséges állandó API-kulcsot tárolni.
Az integrációt fejlesztői környezetekkel az Agent Communication Protocol teszi lehetővé.
Az ügynöki ciklus (agentic loop)
Hermes Agent ügynöki ciklusa hasonló OpenClaw-éhoz:
- Az ügynök összeállít egy promptot a személyiségére, utasításaira, eszközeire, készségeire, memóriájára, a felhasználóról tudott információkra és a beszélgetés előzményére (beleértve az utolsó üzenetet) támaszkodva.
- Ha a prompt meghaladja a kiválasztott LLM bemeneti korlátját, akkor az ügynök megkéri a modellt, hogy foglalja össze a régebbi üzeneteket a méret csökkentése érdekében.
- Az összeállított promptot elküldi az LLM-nek, majd vagy egy eszközt hív, vagy egy készséget használ, vagy közvetlenül válaszol a felhasználónak.
- Ha eszközt vagy készséget hív, az végrehajtódik és kimenetként további eszköz- vagy készséghívást, illetve felhasználói választ adhat. A ciklus addig ismétlődik, amíg a modell végül felhasználói választ nem generál.
Készségek és automatikus készséggenerálás
Hermes Agent a standard SKILL.md formátumot használja az olyan instrukciófájlokhoz, amelyek megmondják, hogyan hajtson végre feladatokat — például bash-scripteket futtatva, webben vagy fájlokban keresve, adatbázisokat lekérdezve stb. Az ügynök alapból tartalmaz beépített készségeket, és további készségek érhetők el a Skills Hubon (ami jelenleg jóval kisebb, mint OpenClaw hatalmas, közösségi alapú készségkönyvtára).
Ettől eltérően Hermes Agent automatikusan is létrehoz új készségeket: ha egy feladaton sokáig dolgozik, vagy javít egy hibát, és úgy ítéli meg, hogy sikeresen befejezte a feladatot, akkor egy eszközhívással létrehoz egy új készséget. Az ügynök által generált készségek fegyelmezett kezelése érdekében egy háttérrendszer, a Curator két dolgot tesz:
- archiválja azokat a készségeket, amelyeket több mint 90 napja nem használtak, külön mappába helyezve őket; és
- egy LLM segítségével eldönti, hogy egy készséget megtartson-e változatlanul, egyesítsen-e más készségekkel, vagy archiváljon.
Memória
Hermes Agent két általános memóriafájlt tart fenn, amelyek a prompthoz adódnak: az egyik a felhasználói preferenciákat rögzíti, a másik a munkafolyamatokról és tanult leckékről tartalmaz bejegyzéseket. Egy beépített memóriaeszközt hív meg, amikor memóriát ad hozzá. Mielőtt mentene, ellenőrzi, hogy érdemes-e hozzáadni (például nem vesz fel hasonló vagy túl homályos emléket), és melyik fájlhoz tartozik. Ha a kiválasztott memóriafájl elérné a beállított maximális hosszát, az ügynök átnézi a fájlt és összefűzi a kapcsolódó bejegyzéseket.
Ezen felül Hermes Agent konverzációk adatbázisát is fenntartja, amelyben keresni lehet egy külön eszközzel. Külső memória-szolgáltatókat is kihasználhat, például a Honchót, amely minden üzenet után elemezi a felhasználói identitást preferenciák, célok és mintázatok kinyeréséhez.
Tartós célkövetés
A felhasználó üzenetben is megadhat egy célt. Az ügynök a válasz elkészülte után egy bíró modellhez (judge model) fordul, hogy értékelje, a cél teljesült-e; ha nem, folytatja a munkát. Ez a ciklus addig tart, amíg a cél teljesítését a bíró modell meg nem állapítja, vagy amíg az ügynök el nem éri a beállított maximális fordulatszámot. Hasonló képességet kínálnak többek között az Anthropic Claude Code, az OpenAI Codex és OpenClaw (pluginon keresztül).
Háttere és jelentősége
Az ügynöki képességek a nagyméretű nyelvi modellek többszörös lépést tervező, korábbi kimenetekre reflektáló és külső eszközöket használó képességeinek fejlődésével jelentek meg. Az olyan kódoló ügynökök, mint az Anthropic Claude Code és az OpenAI Codex, 2025-ben nagy népszerűségre tettek szert a fejlesztők körében, ami hozzájárult az önállóbb AI-rendszerekkel kapcsolatos lelkesedéshez. 2026 elején az OpenClaw nyílt forráskódú jelenséggé vált, egy folyamatosan futó személyes ügynökkel, amely online feladatokat végzett és üzenetküldő platformokon, például WhatsAppon és Telegramon keresztül kommunikált; az OpenClaw feltalálója később az OpenAI-hez csatlakozott.
OpenClaw népszerűsége és a megjelenéskor felmerült biztonsági problémák több „Claw”-szerű ügynök megjelenéséhez vezettek, köztük 2026 februárjában a Hermes Agent megjelenéséhez. Az érdeklődés késő áprilisban és májusban gyorsult fel, ahogy egymást követő kiadások könnyebbé tették a használatot és megerősítették az önfejlesztő viselkedést.
Általánosságban a többcélú ügynökök gyorsan bővítik a mesterséges intelligencia alkalmazási lehetőségeit. Bár egy tipikus funkciókészlet kezd körvonalazódni, új képességek továbbra is megjelennek. Hermes Agent a fejlettebb memória-architektúrájával és azzal a lehetőséggel, hogy a sikeres viselkedéseket készségekké alakítsa, azt mutatja, hogy az AI-asszisztensektől a tapasztalatot felhalmozó, a felhasználókhoz alkalmazkodó és folyamatokat automatizáló ügynökök felé történik elmozdulás.
Rövid záró gondolatok
A nyílt forráskódú, nem egyetlen LLM-hez, üzenetküldő platformhoz vagy készségformátumhoz kötött ügynökök különösen értékesek lehetnek, mert a megszokott csatornákon keresztül elérhetők és a rendelkezésre álló legjobb modelleket használhatják a saját korlátaikon belül.
