Mi az a Hermes Agent?

A Hermes Agent a Nous Research nyílt forráskódú AI-ügynöke, amelyet arra terveztek, hogy feladatokon dolgozzon, megjegyezze, amit tanul, és idővel fejlődjön. Eszközöket – például terminált, böngészőt, fájlrendszert, webes keresést és kódfuttatást – is használhat a munka elvégzéséhez, nem csupán választ generál.

Mi az AI-ügynök?

Egy AI-ügynök többre képes a szöveggenerálásnál. Célt adsz neki, ő pedig eldöntheti, milyen műveletekre van szükség, eszközöket használhat, megfigyelheti az eredményeket, és tovább dolgozhat a cél elérésén.

Számos AI-ügynök már most is képes eszközöket használni és többlépéses feladatokat végrehajtani. A különbség az, hogy mi történik a feladat befejezése után. Egyes ügynökök minden feladatot új problémaként kezelnek. A Hermes viszont úgy lett kialakítva, hogy megőrizze a hasznos tudást és eljárásokat, így idővel egyre hasznosabbá válhat. A DaDesktopen futó ügynökökkel kapcsolatban lásd: Agentic AI.

Mitől más a Hermes?

A Hermes beépített tanulási ciklussal rendelkezik. Tapasztalataiból készségeket hozhat létre, használat közben fejlesztheti ezeket, hasznos információkat jegyezhet meg, és korábbi munkamenetekben kereshet, ha korábbi munkából származó adatokra van szüksége.

Miért érdemes a Hermes Agentet használni?

A Hermes akkor hasznos, ha egy feladat több lépést, eszközt vagy alkalmazást foglal magában. Ahelyett, hogy ismételten váltogatnál egy AI-csevegés, terminál, böngésző és fájlok között, átadhatod a Hermesnek a teljes feladatot, és hagyhatod, hogy koordinálja a munkát.

• Teljes feladatokon dolgozik: adj a Hermesnek egy célt ahelyett, hogy egyes utasításokat kérnél.
• Megőrzi a kontextust az idő múlásával: hasznos információkat tart meg különálló munkamenetek között.
• Újra felhasználható munkafolyamatokat épít: a sikeres megközelítéseket készségként menti el, ahelyett hogy ugyanazt a problémát a nulláról oldaná meg.
• Automatizálja az ismétlődő munkát: feladatokat ütemezhet a háttérben történő automatikus futtatáshoz.
• Delegálja a munkát: külön alügynököket használhat egy nagyobb feladat különböző részeihez.
• Modellt választhatsz: a Hermes helyi modellekhez vagy támogatott felhőalapú modellszolgáltatókhoz csatlakoztatható.

Mire képes a Hermes

• Szoftverfejlesztés: kódot vizsgál, hibákat keres, módosításokat végez, teszteket futtat, és tárolókkal dolgozik.
• Kutatás: keres a weben, forrásokat olvas, információkat gyűjt, és rendszerezi a megállapításokat.
• Automatizálás: szkripteket futtat, és ismétlődő feladatokat ütemez, például jelentéseket, megfigyelést és egyéb rutinokat.
• Rendszeradminisztráció: terminált használ, szoftvert telepít, rendszereket konfigurál, és problémákat hárít el.
• Böngészős feladatok: webhelyeken navigál, weboldalakkal lép interakcióba, és információkat gyűjt.
• Fájlműveletek: fájlokat olvas, hoz létre, szerkeszt, keres és rendszerez.
• Eszközin-tegrációk: további szolgáltatásokat és eszközöket csatlakoztat MCP-n keresztül.

Hogyan fejlődik a Hermes a használat során

Tegyük fel, hogy nehéz, több lépésből álló feladatot adsz a Hermesnek. A megoldás közben a Hermes felfedezhet egy jól működő munkafolyamatot. Ezt a munkafolyamatot készségként mentheti el, ahelyett hogy a tudás elveszne a feladat végén.

Amikor legközelebb hasonló feladat merül fel, a Hermes kiindulópontként használhatja ezt a készséget. Ha a munkafolyamat fejlesztésre szorul, a készség frissíthető. A memóriája emellett hasznos tényeket és tanulságokat is megőrizhet a korábbi munkából.

A memória és a készségek különböző célokat szolgálnak. A memória hasznos információkat és kontextust tárol, míg a készségek a dolgok elvégzésére szolgáló eljárásokat őrzik. Együtt lehetővé teszik a Hermes számára, hogy tudást építsen fel mindarról, amit tud, és arról is, hogyan végezze el az ismétlődő munkát.

Munka automatizálása a háttérben

A Hermes beépített ütemezővel rendelkezik az ismétlődő feladatokhoz. Természetes nyelven leírhatsz egy ütemezést, és a Hermes elvégezheti a munkát anélkül, hogy meg kellene várnod egy munkamenet elindítását.

Ez használható jelentésekhez, megfigyeléshez, biztonsági mentésekhez, kutatási feladatokhoz és egyéb rutinokhoz. Az ütemezett feladatok a futtatások között is megőrizhetik a folytonosságot, így építhetnek a korábbi munkára.

Helyi vagy felhőalapú modellek futtatása

A Hermes nincs egyetlen LLM-hez kötve. Csatlakoztathatod helyi modellekhez vagy támogatott felhőszolgáltatókhoz, és modellt válthatsz anélkül, hogy az ügynök eszközeit, memóriáját és munkafolyamatait módosítanád.

A helyi modell futtatása nagyobb irányítást biztosít a modell, a hardver és az adatfeldolgozás helye felett. Azt is lehetővé teszi, hogy a Hermes a fájljaiddal és más helyi erőforrásokkal dolgozzon anélkül, hogy azokat külső modellszolgáltatónak küldené el.

A Hermes telepítése

A Hermes Linuxon, macOS-en, Windowson és WSL2-n futhat. Telepítheted az asztali alkalmazást, vagy használhatod a parancssori verziót az asztali alkalmazás nélkül.

Linuxon, macOS-en vagy WSL2-n nyiss egy terminált, és futtasd:

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Windowson a PowerShellből futtasd a telepítőt:

irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1 | iex

A telepítés után futtasd a beállító varázslót a modellszolgáltató és egyéb beállítások konfigurálásához:

hermes setup

A telepítési lehetőségekért és a konfigurációs részletekért lásd a Hermes dokumentációját.

A Hermes futtatása a DaDesktopen

A Hermesnek olyan környezetre van szüksége, ahol futtathatja eszközeit és tárolhatja adatait. A DaDesktop felhőalapú asztalt biztosít a Hermes és egy helyi LLM futtatásához szükséges CPU-, RAM-, tárhely- és GPU-erőforrásokkal.

Ez akkor hasznos, ha a futtatni kívánt modellnek több VRAM-ra van szüksége, mint amennyi a saját gépeden rendelkezésre áll. Válassz elegendő VRAM-mal rendelkező GPU-t, indíts el egy DaDesktop asztalt, telepítsd a Hermest, és futtasd a modellt helyben az ügynök mellett.

Az asztalt futva is hagyhatod az ütemezett feladatokhoz és a hosszú ideig tartó munkafolyamatokhoz anélkül, hogy a személyi számítógépedet bekapcsolva kellene tartanod.

Tudj meg többet a helyi LLM-ek DaDesktopen történő futtatásáról.