Hermes Agent

Un agent en terminal que l'on joint aussi par Telegram

Hermes Agent est l'agent IA open source de Nous Research, sous licence MIT. On le lance dans un terminal avec hermes, dans l'application de bureau, ou derrière une passerelle qui répond sur Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal ou par e-mail. Il exécute des commandes et des tâches planifiées, et garde d'une session à l'autre une mémoire et des skills qu'il rédige lui-même. Le README insiste sur un point : l'agent peut travailler sur une VM distante pendant qu'on lui écrit depuis Telegram.

Skills écrits à l'usage, modèle et bac à sable interchangeables

• Skills tirés de l'expérience : après une tâche complexe, l'agent en fait un skill, qu'il améliore ensuite à l'usage. Le format suit le standard ouvert agentskills.io.
• Mémoire entre sessions : l'agent tient ses propres notes et retrouve les anciennes conversations par une recherche plein texte FTS5, résumée par le LLM. Depuis la 0.22.0, les mémoires externes comme Hindsight s'installent en plugins du catalogue.
• Modèle au choix : Nous Portal, OpenRouter, OpenAI, un endpoint personnel ou, depuis la 0.22.0, un modèle local sur llama.cpp, moteur que Hermes installe et tient à jour. hermes model change de fournisseur sans toucher au code.
• Six backends d'exécution : local, Docker, SSH, Modal, Daytona et Vercel Sandbox. Sur Modal et Daytona, l'environnement hiberne entre deux sessions et ne coûte presque rien au repos, d'après le README.
• Cron et sous-agents : le planificateur intégré lance des tâches décrites en langage courant et livre le résultat sur la plateforme choisie. Des sous-agents isolés se répartissent les travaux parallèles.

Rapports planifiés et assistant hébergé sur une VM

• Un assistant installé sur un VPS ou une VM cloud, que l'on interroge depuis Telegram pendant qu'il travaille.
• Des rapports quotidiens, des sauvegardes nocturnes ou des audits hebdomadaires décrits en langage courant, que le cron lance sans personne derrière l'écran.
• La génération de trajectoires en lot pour entraîner des modèles à l'appel d'outils, l'usage de recherche que met en avant Nous Research.

Commandes lancées sur l'hôte par défaut, canal stable depuis la 0.22

Le backend par défaut, local, n'isole rien. Les commandes tournent directement sur la machine, sous l'utilisateur courant. Celles qui correspondent à une liste de motifs dangereux demandent une approbation : en mode smart, le réglage par défaut, un LLM auxiliaire accepte les commandes à faible risque, refuse les vraiment dangereuses et ne soumet à l'humain que les cas incertains. La page sécurité de la documentation prévient que le garde-fou d'écriture ne protège pas d'un agent hostile ou compromis, et réclame en production le backend Docker et des listes d'utilisateurs autorisés. Sans ces listes, la passerelle refuse tous les utilisateurs.

Seule l'application de bureau fournit un modèle d'essai. Le CLI, le TUI et la passerelle démarrent sans compte ni modèle gratuit : il leur faut une clé de fournisseur, un abonnement Nous Portal (plus de 300 modèles et des outils comme la recherche web) ou un modèle local.

Le README revendique « le seul agent » doté d'une boucle d'apprentissage intégrée, et vise les utilisateurs d'autres agents : hermes setup repère ~/.openclaw, ~/.claude, ~/.codex et ~/.cursor, puis propose d'en importer réglages, mémoires et skills.

La dernière version, 0.22.5, date du 23 octobre 2026, et le projet reste en 0.x. Huit versions sont sorties entre le 8 et le 23 octobre. Depuis la 0.22.0, chaque version SemVer passe des essais d'installation et de mise à jour sur chaque système avant publication, et une installation depuis les sources suit par défaut ces versions plutôt que chaque commit de main. L'application de bureau macOS n'est construite que pour Apple Silicon par défaut, et pip comme Homebrew ne sont pas pris en charge.