Персональный агент, который не умирает, когда вы закрываете ноутбук: Grok Bot против Hermes Agent

Есть привычка, которая тихо распространилась среди людей, запускающих ИИ-агентов в этом году. Они оставляют крышку ноутбука полуоткрытой, чтобы агент мог продолжать работать. Когда они её закрывают, прогон умирает.

Эта привычка принадлежит агентам, которые работают на вашей собственной машине. Хостируемые решили проблему крышки давно, и за последний год они по частям решали и проблему памяти.

Например:

• Devin восстанавливает сохранённый снапшот машины в начале каждой сессии, так что всё, что вы не закоммитили или не зафиксировали, — потеряно.
• Manus усыпляет свой sandbox между задачами и утилизирует его после достаточного простоя, с доступным always-on облачным компьютером.
• ChatGPT Work хранит браузерные cookies, так что, войдя один раз на сайт через takeover-флоу, последующие прогоны это подхватывают.

Каждое из этих решений сохраняет одну вещь, для одного агента, обычно в рамках сессии или проекта. Вы всё равно получаете машину на задачу, и ростер агентов не делит между собой ничего.

SpaceXAI выпустила Grok Bot на прошлой неделе. Вместо машины на задачу вы получаете машину на человека. Она остаётся включённой, привязана к вашему аккаунту, и весь ростер Ботов её разделяет.

Это руководство покрывает: что такое Бот на самом деле, как система устроена внутри, как она сравнивается с Hermes Agent и другими опциями, как настроить её на macOS и какие роли стоит строить первыми. К концу у вас будет рабочий ростер на своей машине, сохранённый навык и рутина, которая работает, пока ноутбук закрыт.

Однострочная версия: Бот — это именованный коллега, которому вы пишете, а фактические вычисления происходят на слой ниже него.

Слово «бот» намекает на отдельную программу, работающую где-то. Ближе к истине то, что это сохранённая роль со своей памятью, сидящая на машине, которую она делит с любой другой ролью, созданной вами.

Бот определяется тремя вещами, которые вы пишете: короткое имя, одна основная работа и описание того, как он должен работать. В обмен вы получаете постоянный поток переписки, и Бот удерживает рабочий контекст между ходами.

Согласно официальной документации, Бот сохраняет устойчивые рабочие предпочтения, важные факты и резюме из своей работы. Он не переигрывает каждое предыдущее сообщение.

Компьютер — это вторая половина. Каждый Бот на вашем аккаунте использует один постоянный облачный компьютер с браузером, файловой системой и терминалом. Он назначен вашей пользовательской учётной записи, а не какому-либо отдельному Боту.

Каждый Бот получает свой экран на этой общей машине. Поэтому несколько Ботов могут одновременно управлять браузером и десктопными инструментами, хотя один Бот выполняет одну computer-use задачу на своём экране в один момент времени.

В документации и в приложении «Бот» означает один постоянный именованный агент. Это не отдельная машина, не отдельный контейнер и не отдельный инстанс модели.

Как полезная аналогия: можно связать это с офисной обстановкой. Облачный компьютер — это офис, а каждый Бот — коллега со своим столом. Разные люди, разные работы, разные блокноты, но одна картотека и один набор ключей.

Эта аналогия также объясняет компромисс, к которому мы вернёмся детально. Общие ключи делают хендоффы бесплатными. Они же означают, что ростер делит один набор последствий.

Итого: Бот — это роль плюс память плюс поток переписки. Машина под ним — единственная, постоянная и общая.

Компьютер работает в облаке SpaceXAI, а не на вашем Mac. Поэтому закрытие приложения или ноутбука не останавливает фоновый ход или запланированную рутину.

Есть контракт долговечности, который означает, что существует общее рабочее пространство по адресу /workspace, и файлы, состояние браузера и поддерживаемые логины спроектированы так, чтобы переживать обычные обновления компьютера и восстановление.

Всё остальное явно заменяемо. Временные каталоги, вручную установленные пакеты и незафиксированное состояние приложений не несут никаких гарантий. Долговечные файлы проекта принадлежат общему рабочему пространству.

SpaceXAI не публиковала ни операционную систему, ни содержимое образа, ни спецификацию машины. Один широко разошедшийся отчёт от пользователя, исследовавшего окружение, описывает Debian с примерно восемью виртуальными CPU, около шестнадцати гигабайт памяти и диском в диапазоне сотни гигабайт, без GPU.

Как упомянуто выше, каждый Бот на вашем аккаунте использует один и тот же компьютер, и документация перечисляет ровно то, что это означает.

Браузерные cookies и авторизованные сессии — общие. Файлы видны каждому Боту. Учётные данные командной строки — общие. Один Бот может продолжить с работы, которую сохранил другой Бот.

Это значит, что исследовательский Бот может сохранить файл, а пишущий Бот подхватит его без загрузки и без дополнительного логина. Хендофф не стоит ничего, потому что ничего не нужно устанавливать заново.

В этой общей обстановке вы не должны размещать креденшел или файл на компьютере, если другой Бот на вашем аккаунте не должен им пользоваться.

У Grok Bot есть два способа взаимодействовать с сервисом.

Коннектор даёт Боту структурированный путь в поддерживаемый сервис. Коннекторы отображаются как Plugins в текущем приложении и действуют на весь аккаунт, а не на отдельного Бота.

Браузер берёт на себя всё остальное: порталы вендоров, менеджеры рекламы, старые внутренние инструменты — всё, что не имеет чистого программного интерфейса.

В идеале предпочитайте коннектор, когда он доступен, потому что он часто надёжнее, чем клики через сайт.

Поскольку программное покрытие бизнес-софта может быть ограниченным, система откатывается к управлению на уровне пикселей — а это также означает, что она наследует всю хрупкость нижележащего сайта.

Так что изменение вёрстки, новый запрос согласия или таймаут сессии могут сломать воркфлоу, который прекрасно работал раньше.

Сессии сохраняются в общем браузере, так что вы обычно не входите заново под каждую задачу. Вход один раз для одного Бота делает эту сессию доступной вашим другим Ботам.

Для чего-либо чувствительного Бот передаёт вам машину: в случае паролей, passkeys, кодов двухфакторной аутентификации, CAPTCHA, проверок платежа или личности и сайтов, которые явно требуют человека.

Практически вы открываете Agent Computer, берёте управление, выполняете только заблокированный шаг, возвращаете управление и говорите Боту продолжать.

Для поддерживаемых подключений вместо этого есть защищённый запрос секрета. Значение маскируется, исключается из транскрипта и не показывается модели.

Никогда не вставляйте пароль или одноразовый код в обычный чат. Takeover-флоу существует именно для того, чтобы эти значения оставались вне транскрипта.

Память поддерживается для каждого Бота отдельно.

Дублирование Бота копирует его профиль, настройки, включённые навыки, рутины и аватар, но не его историю переписки и не выученную память.

Механизм, лежащий за этой памятью, не опубликован. Является ли это буфером резюме, файлом на диске, поисковым индексом или какой-то комбинацией — нигде в документации не указано.

Итого, инженерная история такова: одна долговечная машина, слой действий «сначала коннектор», с браузером как фоллбэком, аутентификация с человеком в цикле и память на каждого Бота, чьи внутренности остаются приватными.

Как и с любым другим агентом, вам следует сначала запустить одну реальную задачу. Затем исправлять вывод, пока он не станет надёжным. Как только вы удовлетворены, сохраните метод как навык.

И только когда вы удовлетворены — только тогда превращайте его в рутину.

Нажмите Cmd + N или кликните на иконку +, выберите Create new agent, затем откройте Bot actions и Edit Profile, чтобы задать имя, должность, описание и аватар. Вы также можете просто поговорить с ботом и описать, что вам нужно, чтобы заполнить эту информацию.

Описание держит правила, которые должны оставаться верными, а переписка держит инструкции под конкретную задачу.

Описание вроде «никогда не отправлять внешние сообщения без одобрения» принадлежит профилю. «Подготовь фоллоу-апы для этих двенадцати аккаунтов» принадлежит потоку переписки.

Как и с любым другим агентом, конкретные работы побеждают общие. Например, «Talent Scout» и «Expense Manager» дают Боту что-то, вокруг чего строить контекст. «General Helper» даёт ему почти ничего, и его сохранённый контекст становится трудно переиспользовать.

Аккаунт может держать до 50 Ботов и групповых чатов вместе. Начинайте с минимального полезного ростера и добавляйте Бота только тогда, когда у работы есть устойчивая специализированная роль.

Навык — это переиспользуемый набор инструкций о том, как выполнить задачу. Он фиксирует шаги, правила принятия решений, ожидаемый вывод и границы безопасности.

Навыки доступны всем вашим Ботам, хотя Боту всё же может потребоваться соответствующий коннектор или логин, чтобы им воспользоваться.

Вы обращаетесь к сохранённому навыку, набирая слэш (/) в поле ввода, а Ботов, группы, рутины и коннекторы упоминаете через знак «собака» (@).

Идеальный навык должен упоминать шесть вещей: когда его применять; требуемые входы и доступы; последовательность работы; как валидировать результат; что возвращать; и что требует одобрения.

Когда доступен элемент управления Teach a task, вы можете показать браузерный воркфлоу вместо его описания.

Откройте личную переписку и её computer view, выберите Teach a task, опишите результат, выполните воркфлоу один раз, затем остановите запись.

Обучение записывает видимое взаимодействие с компьютером до десяти минут. Обратите внимание, что аудио с микрофона не записывается.

Запись снижает барьер для людей, которые никогда не написали бы процедуру руками. Она же перекладывает работу по укреплению этой процедуры на человека.

Важно: перетестируйте продемонстрированный навык после любого изменения сайта, коннектора или формата источника. Воркфлоу, выученный из одного прохода по сайту, не имеет никакой защиты от изменения этого сайта.

Рутина назначает воркфлоу одному Боту и говорит ему, когда запускаться. Расписания — обычный случай, а событийные триггеры поддерживаются там, где существует нижележащая интеграция. Создать её можно, попросив владеющего Бота обычным языком.

Хороший запрос называет расписание и часовой пояс, источник входных данных, ожидаемый результат, границу одобрения и то, что должно произойти, когда источник отсутствует.

Событийные триггеры приходят через интеграции аккаунта Cursor, такие как сообщение в Slack или уведомление GitHub. Они отдельны от плагинов Slack и GitHub и могут потребовать своего флоу подключения.

Используйте тестовый прогон перед включением чего-либо. Тестовый прогон выполняет реальную работу, поэтому держите входы безопасными, а действия записи — за одобрением.

Бот может владеть до 50 рутинами, и приложение хранит 20 самых свежих записей о прогонах для каждой. Удаление рутины необратимо и не поддерживает отмену.

Итого: навыки описывают «как», рутины решают «когда», а разрыв между работающей задачей и безопасной автоматизацией заполняете вы.

Один Бот полезен. Но в идеале причина добавить второго — иметь ещё одну устойчивую специализированную роль.

Групповые чаты держат от двух до шести Ботов и существуют для хендоффов, которые должны быть видимыми. Вы выбираете Ботов, описываете общий результат и говорите, кто владеет следующим шагом.

Вы можете взаимодействовать нормально, и участвующие Боты решают, кто отвечает. Как вариант, вы можете использовать знак «собака», когда запросом владеет один коллега, и оставить упоминание «everyone» для настоящих групповых апдейтов.

Боты также обмениваются сообщениями друг с другом асинхронно вне групп. Получающий Бот пробуждается, обрабатывает запрос и отвечает позже, и хендофф остаётся видимым в переписке.

Одно текущее ограничение: сообщения хендоффа от Бота в группу — только текстовые, так что Бот, которому нужно, чтобы другой изучил изображение, должен отправить его напрямую.

В идеале просите по одному боту на каждом этапе. Слишком много параллельных хендоффов создают дублирующуюся работу и шумные апдейты — режим отказа, который проявляется, когда ростер вырастает за четыре или пять Ботов.

Прямое сообщение от вас имеет приоритет над фоновой работой и может перенаправить текущий ход.

Там, где доступно принуждение, Grok Bot оценивает вызовы инструментов и действия на компьютере до того, как они выполнятся.

• Правила Require Approval всегда останавливают подходящие действия.
• Правила Always Allow позволяют подходящим действиям продолжиться только тогда, когда автоматическая проверка не находит другой причины остановиться.
• Когда подходят оба, Require Approval побеждает.

Две важные оговорки:

• Auto Review основан на модели, поэтому документация позиционирует его как дополнение к принципу минимальных привилегий, а не как замену.
• Персональные правила хранятся на текущем десктопе и синхронизируются с его компьютером, что означает: вторая установка нуждается в своей собственной проверке.

К этому моменту должно быть ясно, что облачный компьютер и ваш Mac — разные вещи.

Бот выполняет команды локально только тогда, когда эта возможность включена, и вы её одобряете.

Настройка доступна в Settings, затем General, затем Agent, затем Execution on Local Computer.

Установите локальное исполнение в «никогда не разрешено», если у Бота нет конкретной причины работать с вашими локальными файлами. Это никак не ограничивает облачный компьютер.

Оба дают агенту постоянный компьютер. На этом сходство заканчивается.

Hermes — open-source и self-hosted. Вы приносите машину, будь то Mac Mini дома или виртуальный частный сервер, и запускаете агента на ней. Grok Bot — управляемый продукт, где машина провижинится за вас, и вы её никогда не видите.

Разница проявляется наиболее резко в памяти и навыках:

• Hermes раскрывает оба как файлы, которые вы можете прочитать и отредактировать. Личность живёт в SOUL.md, факты живут в MEMORY.md и USER.md с жёсткими лимитами по символам, сессии ищутся в SQLite, а навыки — Markdown-файлы со структурированным frontmatter, которые агент пишет и правит сам.
• Grok Bot не раскрывает ничего из этого. Память описана поведением, а не форматом, а навык — это то, что вы инспектируете через интерфейс, а не файл, который открываете.

Hermes также поставляет обслуживающую машинерию, для которой у Grok Bot нет эквивалента. Curator подрезает и архивирует неиспользуемые навыки, написанные агентом, в фоне, а сопутствующий конвейер GEPA эволюционирует навыки offline против трасс выполнения, вместо того чтобы просить агента оценить себя самого.

Преимущество Grok Bot идёт в другом направлении. Мультиагентная координация — первоклассная продуктовая поверхность, а не то, что вы собираете. Групповые чаты, асинхронные хендоффы, передача владения и общая сессия браузера на весь ростер — всё работает без конфигурации.

Выбор в основном о том, кто впитывает эксплуатацию. Hermes даёт вам инспектируемые файлы и реальную изоляцию и просит вас запускать и обслуживать машину. Grok Bot убирает обслуживание и забирает изоляцию вместе с ним.

Более широкий ландшафт следует той же оси. ChatGPT Work и computer use у Claude оба управляют софтом, но ни один не держит долговечную машину с постоянными логинами в том же смысле. Devin и Manus дают sandbox на задачу или проект, что в точности та модель, от которой Grok Bot ушёл.

Вся установка выполняется за несколько минут. Все инструкции указаны здесь: https://docs.x.ai/grok-bot/get-started.

По сути, откройте страницу доступа Grok Bot и выберите подходящую загрузку. Откройте disk image, перетащите Grok Bot в Applications и запустите. Подтвердите через Open, если macOS спросит.

Выберите Get started на приветственном экране, завершите аутентификацию в открывшемся окне браузера и вернитесь в приложение. Организации на single sign-on завершают здесь свой обычный флоу.

Онбординг затем знакомит с Ботами, общим компьютером и рутинами и спрашивает, какими инструментами вы пользуетесь. Ответы формируют первые предложения коллег и сами по себе ничего не подключают и не изменяют.

Ваш облачный компьютер провижинится в фоне, пока это выполняется, и последний шаг открывает Meet a future teammate.

Далее выберите предложенного коллегу или Create your own, затем дайте ему короткое имя, одну основную работу и описание того, как он должен работать.

Сильный первый запрос имеет пять частей: результат, который вы хотите завершённым; важные источники; ограничения на то, чего он должен избегать или о чём спрашивать; deliverable; и точка, в которой он должен остановиться для вас.

Начните с чего-то, что вообще не требует логина: приложить документ и попросить структурированное резюме с цитатами даёт результат примерно за пять минут и подтверждает, что машина здорова.

Когда Бот доходит до сервиса, требующего аутентификации, он передаёт вам компьютер. Откройте Agent Computer из переписки, возьмите управление, введите пароль, passkey или код двухфакторной аутентификации, затем верните управление.

Сессия сохраняется на общем компьютере после этого. Каждый другой Бот на вашем аккаунте теперь может ей воспользоваться — это момент, когда общая граница становится конкретной, а не теоретической.

Для поддерживаемых сервисов вместо этого установите коннектор из Settings, затем Plugins. Это более надёжный путь там, где он существует.

Наконец, когда результат становится воспроизводимым, попросите Бота сохранить метод как именованный навык. Включите исходные системы, формат вывода и правила о том, что требует одобрения. Только после этого создавайте рутину.

Как вывод: сопротивляйтесь автоматизации на первом хорошем выводе. Документированный порядок существует потому, что рутина наследует каждое неозвученное допущение задачи, из которой она была построена.

Проектное решение, лежащее под Grok Bot, легко сформулировать и велико по последствиям. Состояние переехало из контекстного окна в машину, которая продолжает работать.

Именно так хендофф между двумя Ботами стоит ничего, и именно это позволяет рутине сработать в восемь утра с закрытым ноутбуком.

Это же причина, по которой документация говорит вам не рассматривать отдельных Ботов как границу безопасности, потому что бесплатные хендоффы и общие креденшелы — это один и тот же факт, увиденный с двух сторон.

Практический путь через это — тот, который предписывает документация и который большинство людей пропускает. Один узкий Бот, одна реальная задача, исправления, пока вывод не станет проверяемым, затем навык, затем рутина, с чем-либо значимым за одобрением.

По сравнению с Hermes вы обмениваете инспектируемые файлы и настоящую изоляцию на машину, которую не нужно запускать самому. Какая сторона этой сделки правильная — зависит целиком от того, во что вы готовы залогиниться на компьютере, который не можете увидеть.

Hermes Agent перешагнул рубеж 200 000 звёзд на GitHub (первоисточник на момент публикации приводил цифру 90 000 — проект вырос с тех пор более чем вдвое). Разработчики тихо строят персональных ИИ-агентов, которые изучают их рабочий процесс, помнят их контекст и работают 24/7.

Hermes Agent берёт фундаментально другой подход, который делает его гораздо практичнее OpenClaw. Он поставляется с обучающим циклом, который:

• Помнит между сессиями
• Пишет свои собственные переиспользуемые навыки
• Подрезает их в фоне
• Валидирует их offline через эволюционный движок под названием GEPA

Ни один другой open-source агент не совмещает всё это. Даже OpenClaw.

Это руководство покрывает, как работает этот обучающий цикл, что делает каждый слой памяти и как настроить всё с нуля. К концу у вас будет три полностью изолированных агента, работающих на вашей машине: программист (который использует ваш Claude Code), глубокий исследователь и дизайнер — каждый со своей личностью, памятью, навыками и Telegram-ботом.

Вся настройка занимает минуты, и всё здесь воспроизводимо на вашем собственном железе. Можно также посмотреть видео-версию: Hermes Agent Crash Course — Self-Evolving Skills, Memory, GEPA & Scaling to 10 Agents.

Однострочный питч: агент, который становится лучше, чем дольше вы им пользуетесь.

Что делает это реальным — то, что три обычно раздельные возможности сидят в одном фреймворке: обучение навыкам во время работы, постоянная многослойная память и опциональный конвейер обучения весов. Ни один другой open-source агент не поставляет все три.

Ближайшее сравнение в открытой экосистеме — OpenClaw. Оба постоянные, дружелюбные к мессенджерам, но они делают противоположный архитектурный выбор.

Чистая формулировка из блога Kilo это схватывает: Hermes упаковывает шлюз вокруг обучающегося агента. OpenClaw упаковывает агента вокруг шлюза сообщений.

Прежде чем обучающий цикл обретёт смысл, нужна базовая картина того, как Hermes структурирован.

Всё течёт через единственный класс AIAgent в скрипте run_agent.py. CLI, шлюз сообщений, batch-раннер, интеграция с IDE — все они точки входа в один и тот же core-агент. Именно это делает историю про платформенную независимость реально работающей.

Основной цикл — в стиле ReAct и синхронный: собрать системный промпт, проверить, нужна ли компрессия, сделать прерываемый API-вызов, выполнить любые вызовы инструментов и снова в цикл.

Несколько ключевых деталей:

• Агент может выполнять команды в шести разных местах: локальный терминал, Docker, SSH, Modal, Daytona или Singularity. Тот же код, лишь изменение конфига. Перенесите исполнение с ноутбука на облачный GPU-сервер, не трогая ничего другого.
• Он работает почти с любой моделью. Слой трансляции маршрутизирует любого провайдера через один из трёх форматов API. Вот почему вы можете переключиться с Claude на GPT, на Gemini, на локальную Ollama одной командой, и ничего не ломается.
• Агент имеет жёсткий лимит 90 ходов на задачу. Без него агент, застрявший в цикле (повторяющий падающий API, перечитывающий тот же файл), молча сжёг бы ваши кредиты. Субагенты делят тот же бюджет, так что убежавшая цепочка делегирования тоже не проскочит.

Прежде чем перейти к памяти и самоэволюционирующим навыкам, есть слой, который сидит выше обоих: личность.

Память — это то, что агент знает. Навыки — то, как он делает вещи. Но ни то, ни другое не говорит вам, кто он, когда появляется. Без слоя личности каждый агент ощущается как один и тот же агент в разных шляпах.

Hermes решает это единственным файлом: SOUL.md. Он живёт в ~/.hermes/SOUL.md и занимает слот №1 в системном промпте, прежде чем загрузится что-либо ещё. Он определяет личность агента, тон, стиль коммуникации и жёсткие ограничения.

# SOUL.md

You are a pragmatic senior engineer with strong taste.
You optimize for truth, clarity, and usefulness
over politeness theater.

SOUL.md написан руками и статичен. Вы пишете его один раз, подстраиваете со временем, и он остаётся согласованным в каждом проекте и каждой сессии. Если файл отсутствует, Hermes откатывается к встроенной личности по умолчанию.

Почему это важно для истории самоулучшения? Потому что всё, что следует далее — память, которую агент пишет, навыки, которые он создаёт, способ, которым он консолидирует знание — происходит через призму этой личности.

SOUL.md — фиксированная рамка. Память и навыки — подвижные части внутри неё.

У Hermes нет единой памяти. У него три слоя, каждый спроектирован под свою цель.

Уровень 1: два крошечных Markdown-файла. В ядре — два файла, хранящихся на диске:

• MEMORY.md (максимум 2 200 символов) держит заметки агента о вашем окружении, соглашениях проекта, особенностях инструментов и выученных уроках.
• USER.md (максимум 1 375 символов) держит ваш профиль: имя, коммуникационные предпочтения, уровень навыков и вещи, которых стоит избегать.

Оба внедряются в системный промпт как замороженный снапшот при старте сессии. Если агент записывает новую запись памяти посреди сессии, это изменение немедленно сохраняется на диск, но не появится в системном промпте до следующей сессии.

Когда память заполняется (~80% ёмкости, показывается как процент в заголовке системного промпта), агент обязан консолидироваться. Он сливает связанные записи в более плотные, более информационно насыщенные версии, так чтобы выживала только полезная информация.

Уровень 2: полнотекстовый поиск по сессиям. Каждый разговор (CLI и мессенджер) хранится в SQLite с полнотекстовым поиском. Агент может искать в переписках за недели.

Компромисс ясен: Уровень 1 всегда в контексте, но крошечный. Уровень 2 имеет неограниченную ёмкость, но требует активного поиска плюс LLM-суммаризации. Критические факты живут в памяти. Всё остальное доступно поиском по требованию.

Уровень 3: внешние провайдеры памяти (8 плагинов). Для более глубокой постоянной памяти Hermes поставляется с 8 подключаемыми провайдерами, которые работают рядом со встроенной памятью (никогда не заменяя её). Активным может быть только один за раз.

Когда любой внешний провайдер активен, Hermes автоматически предзагружает релевантные воспоминания перед каждым ходом, синхронизирует ходы разговора после каждого ответа и извлекает воспоминания при завершении сессии.

Память управляет фактами. Навыки управляют процедурами.

Навыки — это Markdown-файлы с YAML-frontmatter, и они функционируют как процедурная память агента. Вот анатомия навыка:

---
name: k8s-pod-debug
description: >
  Activate for crashing pods, CrashLoopBackOff,
  "why is my pod restarting", container failures.
version: 1.2.0
author: agent
platforms: [linux, macos]
---

## Procedure
1. Get pod status → check events → pull logs
2. Look for OOMKilled, ImagePullBackOff, config errors

## Pitfalls
- Forgetting --previous flag on restarted containers

## Verification
- Pod stays Running with 0 restarts for 5+ minutes

Чтобы держать расход токенов низким, навыки используют прогрессивное раскрытие:

• Уровень 0 — агент видит только имена и описания (~3 000 токенов на весь каталог)
• Уровень 1 — он загружает полное содержимое навыка, когда тот действительно нужен
• Уровень 2 — он может углубиться в конкретные reference-файлы внутри навыка

Это основной дифференциатор. Агент создаёт свои собственные навыки автономно, используя инструмент skill_manage. Создание навыка срабатывает, когда:

• Агент завершает сложную задачу (5+ вызовов инструментов)
• Он упирается в ошибки или тупики и находит рабочий путь
• Пользователь поправляет его подход
• Он открывает нетривиальный воркфлоу

Итак, цикл работает следующим образом: агент встречает проблему → решает её через пробы и ошибки → сохраняет успешный подход как файл SKILL.md → в следующий раз, когда он встречает похожую проблему, он загружает навык и следует проверенной процедуре вместо повторного открытия подхода с нуля.

Инструмент поддерживает шесть действий: create, patch (точечное исправление, предпочтительное, потому что экономно по токенам), edit (полная перезапись), delete, write_file и remove_file.

Без обслуживания созданные агентом навыки накапливаются. Вы получаете десятки узких, перекрывающихся плейбуков, которые расточают токены и загрязняют каталог.

Curator — фоновая система обслуживания, которая с этим справляется.

Он работает по проверке неактивности (не как cron-демон). Если прошло 7 дней с последнего прогона и агент простаивал 2+ часа, поднимается фоновый форк агента со своим кэшем промпта, никогда не касаясь активного разговора.

Он оперирует в две фазы:

1. Автоматические переходы (детерминированные, без LLM): навыки, не использованные 30 дней, становятся stale. Навыки, не использованные 90 дней, отправляются в архив.
2. LLM-ревью (до 8 итераций): форкнутый агент обозревает все созданные агентом навыки и решает по каждому, оставить ли, пропатчить, консолидировать или архивировать.

Два важных ограничения:

• Curator никогда не касается встроенных или установленных из хаба навыков. Только авторских навыков агента.
• Он никогда не удаляет автоматически. Худший исход — архивирование в ~/.hermes/skills/.archive/, восстанавливаемое одной командой.

Перед каждым проходом Curator Hermes делает tar.gz-снапшот всей директории навыков. Откат — одна команда, и сами откаты тоже обратимы.

Вы также можете запинить критические навыки командой hermes curator pin <skill>, чтобы защитить их от архивации и удаления. Патчи и правки всё ещё проходят, так что агент может улучшить запиненный навык, не требуя от вас сначала его отпинить.

Вот где становится интересно. У внутриагентного обучающего цикла (создание навыков + Curator) есть известная слабость:

• Агент склонен к самопоздравлению. Он почти всегда думает, что справился хорошо, даже когда это не так. Отзывы сообщества это подтвердили.
• Та же система, которая автогенерирует навыки, может перезаписать ручные кастомизации худшими версиями.

GEPA (Genetic-Pareto Prompt Evolution) решает это.

Он не встроен в рантайм Hermes. Он живёт в сопутствующем репозитории (NousResearch/hermes-agent-self-evolution) и работает как offline-конвейер оптимизации.

Основная идея в том, что вместо вопроса агенту «ты хорошо справился?» GEPA читает трассы выполнения, чтобы понять, почему что-то не сработало, и затем предлагает целевые улучшения через эволюционный поиск.

Конвейер:

1. Прочитать текущий навык из репозитория Hermes
2. Сгенерировать датасет для оценки (синтетические тест-кейсы через Claude Opus, реальная история сессий из SQLite или вручную отобранные «золотые» наборы)
3. Запустить оптимизатор GEPA: читать трассы выполнения → понять точки отказа → сгенерировать кандидатов-варианты
4. Оценить кандидатов, используя LLM-as-judge со скорингом по рубрикам (не бинарное pass/fail)
5. Применить constraint gates: полный набор тестов должен пройти на 100%, навыки остаются под 15 КБ, совместимость с кэшированием сохраняется, семантическое назначение не дрейфует
6. Лучший вариант выходит как PR против репозитория Hermes. Никогда прямой коммит.

GPU не требуется. Всё работает через API-вызовы. Стоимость: примерно $2–10 за прогон оптимизации.

Это то, что можно пропустить изначально, но что крайне эффективно, когда вы упираетесь в стену и не хотите тратить время и деньги на файнтюнинг (RL/GRPO). Больше деталей в этом репозитории. Мы также недавно написали статью про GEPA — это отличная альтернатива, которую стоит попробовать перед переходом к полному файнтюнингу или RL-файнтюнингу.

Резюмируя: SOUL.md задаёт личность. Рантайм-цикл захватывает опыт. Curator держит библиотеку чистой. GEPA следит, чтобы то, что в библиотеке, реально работало.

Linux, macOS или WSL2. Python 3.11+ идёт с установщиком. 8 ГБ RAM достаточно для использования на базе API.

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

Запустите мастер настройки. Он проведёт через провайдера, API-ключ, модель и инструменты:

hermes setup

Затем начните общаться в терминале:

hermes

Если вы хотите говорить со своим агентом с телефона вместо терминала, направьте его на Telegram-бота. Получите токен бота у @BotFather (команда /newbot), затем получите свой Telegram user ID у @userinfobot. Это даёт вам работающего агента.

Сразу после установки в вашей домашней директории появляется новая папка. Стоит понять раскладку, потому что всё, что вы делаете с Hermes, касается одного из этих путей.

~/.hermes/
├── config.yaml           # Основная конфигурация
├── .env                  # API-ключи и секреты
├── auth.json             # OAuth-креденшелы провайдеров
├── SOUL.md               # Личность агента (слот №1 в системном промпте)
│
├── memories/
│   ├── MEMORY.md         # Постоянные факты агента
│   └── USER.md           # Модель пользователя
│
├── skills/               # Все навыки (встроенные, из хаба, созданные агентом)
│   ├── mlops/
│   │   ├── axolotl/
│   │   │   ├── SKILL.md
│   │   │   ├── references/
│   │   │   └── scripts/
│   │   └── vllm/
│   ├── devops/
│   └── .hub/             # Состояние Skills Hub
│
├── sessions/             # Метаданные сессий по платформам
├── state.db              # SQLite-хранилище сессий с FTS5
├── cron/
│   ├── jobs.json         # Запланированные задания
│   └── output/           # Выводы cron-прогонов
│
├── plugins/              # Пользовательские плагины
├── hooks/                # Хуки жизненного цикла
├── skins/                # Темы CLI
└── logs/                 # agent.log, gateway.log, errors.log

Несколько файлов заслуживают более пристального взгляда:

• config.yaml — источник истины для всего несекретного. Выбор модели, терминальный бэкенд, включение инструментов, MCP-серверы — всё живёт здесь. Правьте через hermes config edit или задавайте значения по одному через hermes config set <key> <value>.
• .env держит ваши секреты: API-ключи, токены ботов, пароли. Hermes автоматически маршрутизирует сюда значения, похожие на секреты.
• SOUL.md — слот №1 в системном промпте, прежде всего остального. Слой личности, разобранный ранее.
• skills/ — то, где живёт весь обучающий цикл. Каждый навык, созданный агентом, плюс всё, что вы устанавливаете, попадает сюда.
• state.db — база SQLite, обеспечивающая поиск по сессиям.

Вы не будете вручную править большинство этого. Но знание раскладки заставляет всё остальное встать на место.

Hermes поддерживает свой собственный официальный Skills Hub с 687 навыками в 18 категориях. Разбивка:

• 87 встроенных навыков, которые идут с агентом
• 79 опциональных навыков, которые вы можете включить по требованию
• 16 от Anthropic (frontend-design, pdf, pptx, docx, mcp-builder и др.)
• 505 от LobeHub (более широкий вклад сообщества)

Вы также можете добавить любой GitHub-репозиторий как кастомный tap:

hermes skills tap add yourname/your-skills-repo
hermes skills install yourname/your-skills-repo/<skill-name>

Именно так вы делились бы навыками внутри команды или поддерживали свою приватную коллекцию.

Один агент — нормально. Несколько специализированных агентов — вот где Hermes становится интересным.

У Hermes есть первоклассная возможность для этого, называемая профилями. Каждый профиль — полностью изолированный инстанс Hermes со своим конфигом, памятью, навыками, сессиями и SOUL.md. По умолчанию они не делят ничего.

Настроим три: дизайнера, программиста и исследователя.

hermes profile create designer --clone
hermes profile create programmer --clone
hermes profile create researcher --clone
hermes profile list

--clone копирует конфиг и .env вашего профиля по умолчанию как отправную точку.

Чтобы дать каждому свой Telegram-бот, каждому профилю нужен свой бот от BotFather. Telegram допускает только одно соединение на токен, поэтому шаринг ломает работу.

Запустите /newbot три раза у BotFather и сохраните три токена. Затем прогоните мастер шлюза по разу на профиль:

hermes -p designer gateway setup
hermes -p programmer gateway setup
hermes -p researcher gateway setup

Настройка точно такая же, как у обычного агента: вы снова создаёте новых ботов в BotFather и подключаете их к соответствующим агентам.

Вот где агенты становятся по-настоящему отличными друг от друга. Отредактируйте SOUL.md каждого профиля.

Дизайнер — ~/.hermes/profiles/designer/SOUL.md:

# Soul

You are an expert at creating hand-drawn illustrations that explain
AI, machine learning, and software engineering concepts. Think
whiteboard sketches, not polished marketing art.

Every illustration should make a technical idea click. You lead with
the concept, then choose the metaphor, then commit to the sketch.
You prefer simple line work and clear labels over visual flourish.

Be opinionated about what to draw and what to leave out. Say when an
illustration would hurt more than help.

Программист — ~/.hermes/profiles/programmer/SOUL.md:

# Soul

You are my staff engineer. Terse, direct, pragmatic.

You read code before you write code. You write the smallest change
that solves the problem. You prefer standard library over dependencies,
boring tech over shiny tech, and explicit over clever.

Always check: does this already exist in the codebase? Are there
tests? What breaks if this fails? Run the tests before saying "done."

Исследователь — ~/.hermes/profiles/researcher/SOUL.md:

# Soul

You are my deep researcher for the AI and machine learning space.
Your main job is a daily Telegram digest of what's new and what
matters.

Cover four streams: trending GitHub repos, big tech and lab
announcements, fresh research papers, and the social pulse on X,
Reddit, and Hacker News. Lead with what changed since yesterday.
Cite every claim with a URL. Flag when signal is thin.

Use delegate_task aggressively to parallelize across streams. Never
state a contested claim as settled. Never fabricate a citation.

Программист интереснее, если он не пишет код сам, а делегирует исполнение Claude Code CLI, пока Hermes оркестрирует.

Claude Code делает правки файлов, выполняет команды и управляет git. Hermes читает результат и решает, что дальше.

Это также то, как мы работаем поверх нашей подписки Claude Max без необходимости в отдельном API-ключе. Claude Code использует Max-креденшелы автоматически.

Начните сессию и отправьте этот единственный активирующий промпт:

We already have a Claude Max subscription. You are my staff engineer who helps me with my day-to-day coding tasks, and under the hood you use Claude Code for all the executions. Set yourself up accordingly.

Программист сам установит навык autonomous-ai-agents/claude-code, проверит, что claude находится в PATH, и начнёт использовать его для исполнения кода. С следующего сообщения всё, связанное с кодом (чтение файлов, написание кода, запуск тестов, коммит, пуш), маршрутизируется через Claude Code под капотом.

Два момента, которые стоит знать:

• Убедитесь, что claude находится в PATH перед активацией. Команда which claude должна вывести реальный путь к бинарнику.
• У Claude Code есть print mode (одноразовый, быстрый, без TUI) и interactive mode (полная tmux-сессия). Программист выбирает в зависимости от задачи. Вам не нужно об этом думать.

Дизайнер становится по-настоящему полезным, когда может генерировать изображения в вашем стиле, а не генерический ИИ-вывод. Паттерн: скормить ему референсные дизайны, дать изучить их и попросить создать навык, который генерирует новые изображения в том же стиле.

Это цикл самоулучшения, используемый как механизм настройки. Вместо написания навыка руками вы показываете агенту хорошие примеры и просите его закодировать паттерн самому.

Начните сессию с дизайнером и вставьте свои референсные изображения (drag-and-drop в CLI или вложением в Telegram). Затем отправьте этот промпт:

Carefully study these reference illustrations. Note the color palette,
line weight, level of detail, composition, and overall aesthetic.

I want you to create a new skill called "my-design-style" that captures
this visual style. The skill should:

1. Document the style fingerprint in plain language (palette, line
   weights, composition rules, recurring motifs)
2. Include a Python script that takes a text description of a new
   illustration and generates the image using the Nano Banana model
   (google/gemini-2.5-flash-image) via the OpenRouter API in this style
3. Read OPENROUTER_API_KEY from the environment

Use skill_manage to create it. Test the generated script on a sample
prompt before saying it's done.

Дизайнер изучит референсы, напишет SKILL.md, сгенерирует Python-скрипт, сохранит его в ~/.hermes/profiles/designer/skills/my-design-style/ и проверит, что скрипт работает.

Если вы уже прогнали hermes setup и выбрали OpenRouter как провайдера, ключ уже находится в .env профиля дизайнера благодаря --clone. Если нет, добавьте его один раз:

hermes -p designer config set OPENROUTER_API_KEY <your-key>

С этого момента запрос новой иллюстрации у дизайнера триггерит навык. Он пишет промпт, информированный отпечатком вашего стиля, вызывает Nano Banana через OpenRouter и сохраняет вывод.

Тот же паттерн работает для любого стилезависимого вывода. Скормите референсный контент, попросите агента построить навык, который воспроизводит паттерн: интро для рассылки, треды в X, комментарии код-ревью — всё, где важна согласованность.

SOUL.md исследователя говорит, что он отвечает за ежедневный дайджест в Telegram. Это подразумевает задание, работающее по своему расписанию, без того чтобы вы помнили о необходимости спросить. Для этого и существует Hermes cron.

Hermes поставляется со встроенным планировщиком. Демон шлюза тикает каждые 60 секунд, запускает любые подошедшие задания в изолированных сессиях агента и доставляет вывод на ту мессенджер-платформу, которую вы укажете.

Задания переживают перезапуск. Они живут в ~/.hermes/cron/jobs.json, а вывод идёт в ~/.hermes/cron/output/.

Вам не нужно писать cron-выражения. Вы описываете, что хотите, на английском, и Hermes конвертирует это.

Чтобы подключить ежедневный дайджест исследователя, откройте сессию с исследователем и отправьте этот промпт:

Every weekday at 8am India time, prepare a deep digest of what's new
in the AI and machine learning space over the last 24 hours. Cover
four streams in this order:

1. Trending GitHub repos (especially new AI/ML tooling)
2. Big tech and lab announcements (Anthropic, OpenAI, Google, Meta,
   xAI, Nous, etc.)
3. Fresh research papers worth reading
4. Social pulse from X, Reddit, and Hacker News

Lead with what changed since yesterday. Cite every claim with a URL.
Keep it under 800 words. Deliver to Telegram.

Set this up as a recurring cron job.

Исследователь создаёт задание, используя свой инструмент cronjob, цель доставки по умолчанию — текущий чат (в данном случае Telegram), и планировщик берёт дело на себя дальше. Проверьте, что задание создано:

hermes -p researcher cron list

Вы должны увидеть задание со временем его следующего запланированного запуска.

Другие полезные паттерны. Синтаксис cron гибкий. Несколько вариаций, о которых стоит знать:

• Однократные задержки — /cron add 30m Remind me to check the build срабатывает один раз через 30 минут.
• Повторяющиеся интервалы — /cron add every 2h Check server status работает каждые два часа.
• Стандартные cron-выражения — /cron add 0 9 * * 1-5 ... для точного контроля. По будням в 9 утра в этом случае.
• Прикрепление навыка — /cron add every 1h Summarize new feed items --skill blogwatcher загружает навык перед выполнением промпта.

Вы также можете связывать задания в цепочки. Вывод одного cron становится входом следующего через флаг context_from. Полезно для многоэтапных автоматизаций, где вы хотите, чтобы шаг исследования подавал данные в шаг написания.

Вся установка занимает минуты, и всё здесь воспроизводимо на вашем собственном железе.

К этому моменту у вас есть три полностью изолированных агента: программист, который делегирует исполнение Claude Code, глубокий исследователь, доставляющий дайджест по расписанию, и дизайнер с навыком, воспроизводящим ваш визуальный стиль. Каждый со своей личностью, памятью, навыками и Telegram-ботом.

Авторы первоисточника продолжат много писать о Hermes, поскольку используют его интенсивно, и обещали полный видео-разбор.