Hermes Agent 解説：自らスキルを書くオープンソースエージェント

Nous Researchは、プロジェクトのGitHubリポジトリのREADMEで、Hermes Agentを「組み込みの学習ループを持つ唯一のエージェント」と呼んでいる。私たちが2026年10月23日に確認した時点で、このリポジトリには256,360個のスターと56,015件のフォークがあり、MITライセンスを採用し、2025年7月22日に作成され、同じ日までプッシュされていた。スターは証拠ではなく注目の指標であり、その注目は偶然ではない。2026年10月23日に確認したGoogle トレンドの世界全体・過去7日間では、「hermes」と「hermes agent」が30〜40％上昇していた。このプロジェクトが丁寧な説明に値するのは、その数ではなく、その背後にある主張のためだ。このエージェントはモデル非依存で、当社のものも含め、任意のOpenAI互換エンドポイントに向けることができる。そして、比較対象となる製品にはないが、このエージェントが行うとされている唯一のことは、自らの作業から学ぶことだ。

実際にインストールしているもの

Claude Code、Claude Cowork、Claude Duet は製品です。サインインすればインターフェースが提供され、ベンダーがモデルを運用し、プランが利用量をカバーします。Hermes Agent はリポジトリです。自分で管理するマシンにインストールし、モデルエンドポイントを渡せば、あとは設定するのも、壊すのも、動かしたままにするのも自由です。README 自体の位置づけは消費者向けではなくインフラ的です。「$5 の VPS、GPU クラスタ、またはアイドル時にほとんどコストがかからないサーバーレスインフラで実行できます。」これは意図的にラップトップに縛られておらず、続く売り文句は、クラウド VM 上で作業している間に Telegram から話しかけられるというものです。

インストールも同じ形をとる。Linux、macOS、WSL2ではワンラインスクリプトを使い、ネイティブWindowsではPowerShellのワンライナーを使う。READMEによれば、これはWSLをまったく使わずにCLI、ゲートウェイ、ターミナルインターフェース、ツールを実行する。AndroidとTermuxのユーザーには、aarch64デバイス向けの署名付きAPTリポジトリが安定版チャネルとカナリアチャネル付きで提供され、READMEはデスクトップ用インストーラーではなく別のTermuxガイドへ案内している。ソースインストーラーは、Python 3.14、Node.js、npm、ripgrep、FFmpeg、Pythonの依存関係をパッケージマネージャーに委ね、Gitが存在しない場合は検証済みのGit for Windowsアーカイブを用意するが、マシンに既にあるGitは置き換えない。同梱のuv.exeをアンチウイルスソフトが隔離する場合のトラブルシューティング項目まであり、READMEはこれを同梱しているRust製パッケージマネージャーに対する誤検知だと特定している。メンテナーが見ることのできないマシンへのこのレベルの気配りは、それ自体がこのソフトウェアが誰に向けたものかを示すシグナルだ。

それが存在する場所、そして作業が行われる場所

機能リストには、流し読みされやすく、しかもうまく実現するのが難しい部分が2つあります。1つ目は、すでに使っている場所にそのまま存在することです。Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、そしてプレーンなCLI。これらすべてを単一のゲートウェイプロセスから利用でき、ボイスメモの文字起こしと、チャネル間で引き継がれる会話の継続性を備えています。2つ目は、作業が実際に行われる場所です。6つのターミナルバックエンドが組み込まれています — ローカル、Docker、SSH、Modal、Daytona、Vercel Sandbox — さらに Singularity や Apptainer などのプラグインバックエンドもあります。DaytonaとModalはサーバーレス永続化を提供します。エージェントの環境はアイドル時に休止状態に入り、必要に応じて復帰します。だからこそREADMEは、「$5 VPS」と「アイドル時はほぼゼロ」の両方を、互いに矛盾させることなく同じ説明の中で提示できるのです。

さらにその上に、任意のプラットフォームへ配信するcronスケジューラがあります。日次レポート、夜間バックアップ、週次監査を自然言語で書き、無人で実行できます。また、並列ワークストリーム用の分離されたサブエージェントもあり、そのプロバイダー、モデル、制限はデスクトップアプリのSettings、Model、Subagentsで設定します。研究向けの領域もあり、次世代のツール呼び出しモデルを訓練するためのバッチ軌跡生成と軌跡圧縮を扱います。ターミナルインターフェース自体は、複数行編集、スラッシュコマンドのオートコンプリート、会話履歴、中断と方向転換、ツール出力のストリーミングを備えた完全なTUIです。これらのどれも、プロジェクトが最初に掲げる売り文句ではありません。これは示唆的です。放置されても動き続けなければならないエージェントの、華やかさのない半分なのです。

ループの分解

「learning loop」というフレーズはREADMEの最初の行で大きな役割を果たしているため、文書が実際に挙げている五つの事柄に分解して考える価値がある。

• エージェントがキュレーションするメモリと、定期的なナッジ：何を残す価値があるかはエージェント自身が判断し、ユーザーに求められるのを待つのではなく、それを永続化するよう促されます。

• 複雑なタスクの後に自律的にスキルを作成することで、長い一連のステップが次回に再導出されるのではなく、再利用可能な手順として残ります。

• 使用中に自己改善するスキル：手順は書かれた時点で固定されるのではなく、次に適用される際に編集される。

• FTS5 によるセッション検索と LLM による要約により、過去の会話は誰も読まないスクロールバックバッファに溜まったままになるのではなく、セッションをまたいで取得できるようになります。

• ユーザーモデリング — READMEはHonchoの功績として{{1}}弁証法的アプローチ{{/1}}を挙げている — それは「セッションをまたいで、あなたが誰であるかについてのモデルが深まっていく」ものへと蓄積される。

一貫した設計であり、重要なのは成果物に関する問いだ。READMEには学習実行について何も書かれていない。このループは書き残された素材、すなわちオープンに保持され改訂されるメモリエントリとスキルを生み出す。原理的には、ユーザーはエージェントが保持すると決めた内容を読み、次のタスク後に何が変わったかの差分を取れる。また、改善がモデルの外に、モデルを変えても残るファイルの中に存在することを意味する。このプロジェクトはagentskills.ioオープン標準にも準拠しており、これはまさに、それらのスキルがそれを書き出したツールより長く存続するかどうかを気にする場合に重要だ。個別に見れば、メモリ、検索、スケジュールジョブ、サブエージェントはいずれも他に存在する。組み合わせと、エージェントが自身の手順を書き換えることへの強調が、新しいものとして主張されている部分だ。

何が測定されたか

公には何も。READMEにはベンチマークスコアも、他のエージェントとの監査済みの比較も、デフォルトモデルも、ホスト型の料金ページも公開されていない。最初の文の最上級表現には、それを裏づけるテストが添えられていない。そして、その形の主張にはそれが求められる。なぜなら、それが行っている比較は、すでに記憶を保持したり自らツールを作成したりするエージェントを含む、現存する他のすべてのエージェントとの比較だからだ。「学習ループを内蔵した唯一のエージェント」という文は、読者が機能一覧表と照らし合わせて確認できるものだ。そのループがあなたの仕事においてエージェントをより良くするかどうかは別の問いであり、それは公には答えられていない。

一方で、注目は、本来なら証拠が果たすはずの役割を代行している。2025年7月に作成されたリポジトリとしては、256,360個のスターと56,015件のフォークは大きな数字であり、読者が判決のように受け止めてしまう類の数字だ。しかし、それは判決ではない。スターはクリック1回の手間で付く。2026年10月初旬の報道では、Nous Researchの調達額は9,000万ドル、評価額は報道によると15億ドルとされ、出資者にはNVIDIAやSamsungが名を連ね、また同エージェントのダウンロード数は2,400万回超とされた。これらは企業自身が公表した主張ではなく報道による数字であり、額面通りに受け取ったとしても、測っているのは能力ではなく普及度だ。

これを適切に測定するのは本当に難しく、それがこのプロジェクトのために言える最も公平なことだ。改善の単位はすでに実行済みのタスクなので、反実仮想は、それが書いたスキルなしで同じエージェントが同じタスクを行うことだ。つまり、成果物ありとなしで作業負荷を2回実行し、実行ごとのノイズから実際の向上を切り分けられる十分な数のタスクにわたって行う必要がある。誰もそれを公表していない。誰かがそうするまでは、率直な要約は、メカニズムは異常なほど詳細に記述されているが、結果は主張されているだけだ、というものになる。

それが比較されるClaude製品

Claude側からHermesにたどり着いた読者は、特定の製品群を思い浮かべているはずです。そして、この比較は行う価値があります。なぜなら、機能が違う以前にカテゴリが異なるからです。Anthropicのナビゲーションには、Claude自体、Claude Code、Claude Cowork、Claude Duet、Claude Tag、Claude Science、Claude Securityが並んでいます。Claude Codeはソフトウェアエンジニアリング向けに作られ、ターミナル、デスクトップアプリ、Webインターフェース、モバイルアプリで動作し、GitHubおよびIDEとの統合、TeamとEnterpriseで一般提供されているコードレビュー、ベータ版のセキュリティプラグインを備えています。Claude Coworkはゴールを受け取ると、ファイルやツールを横断して作業し、サイドパネルにブラウザを備えており、何かを削除するには承認が必要です。Claude Duetは先回りして動くタイプです。単体アプリで、米国のClaude ProおよびMax購読者向けのウェイトリストに登録受付中であり、Claude Opus 5.5上に構築されています。

そうしたものはすべて、モデルベンダー自身の製品が、モデルベンダー自身のインフラ上にある。Hermesはその3つの項をすべて反転させる。エージェントはオープンソースであり、モデルはパラメータであり、インフラは自分が向けた先の何かである。この反転こそが、学習ループという主張に重みを与える。なぜなら、クローズド製品はいつでも好きなときにユーザーの下でエージェントを変更できるが、スキルが自分の所有するファイルに存在するエージェントは、検査でき、原理的には移すこともできるからだ。Anthropicは自社の機能としてSkillsとPluginsを挙げている。しかし、2026年10月23日に我々が読んだどの製品ページも、自分のタスク履歴から新しいスキルを書き出し、次に使うときにそのスキルを改訂するエージェントについては記述していない。その違いが価値あるかどうかは、それが実在するかどうかとは別問題であり、決着がついているのは後者だけだ。

モデルを指定する

READMEのモデルに関する説明は、コマンド1つ、hermes modelだ。READMEによれば、コードを変更せずに、しかもロックインなしで、エージェントが動作する基盤を切り替えられる。これは設計の中でも最も長く価値を持ち続けるべき部分だ。なぜなら、この種のエージェントで興味深い変数はループではなく、その下にあるモデルだからだ。同じスキルライブラリでも、小さなオープンモデルとフロンティアモデルでは振る舞いが異なる。その入れ替えを設定変更に変えるツールがあれば、違いについて論じるのではなく、実際に試せる。

OpenAI互換のインターフェースこそが、乗り換えを安く済ませる鍵であり、私たちが扱うインターフェースでもあります。OrcaRouterは、単一のキーで200以上のモデルにアクセスできる1つのエンドポイントです。マークアップは0%——プロバイダーの定価をそのまま適用——プロバイダーの品質が低下した際の自動フェイルオーバー、そしてどのモデルが何を処理するかを具体的に指定したいリクエスト向けのルーティングDSLを備えています。エージェントの背後にフロンティアモデルを置きたい場合、Claude Opus 5.5は入力トークン100万個あたり$4.00、出力トークン100万個あたり$20.00で、100万トークンのコンテキストと、100万個あたり$0.20のキャッシュ読み取りを備えています。Hermesはどのエンドポイントが応答するかを気にしません。明確にしておきたい点が1つあります。私たちがホストするのはモデルであり、Anthropicのアプリや他の誰かのエージェントではありません。HermesはNous Researchのソフトウェアであり、それを実行するということは、あなたのマシン、あなたのチャネル、そしてあなたのトークン請求を意味します。

実行するつもりなら

インストール前の正直なチェックリストはループとはほとんど関係がなく、READMEはその大半について異例なほど率直だ。

• エージェントには、起動し続けるホストが必要です。スリープするノートPCは適切なマシンではありません。だからこそREADMEでは、机の上のコンピュータではなく、小さなVPSや、ハイバネートするサーバーレスバックエンドを勧めています。

• チャネルはデフォルトではなく、選択です。Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal を一つのゲートウェイプロセスに接続するということは、そのプロセスがそれらすべての認証情報を保持するということであり、それは機能として楽しむ前に、まず考えるべき攻撃面です。

• 5ドルという数字はコンピュート費用です。トークンは、model コマンドの向き先にしたエンドポイントによって課金され、cron スケジュールで動くエージェントは、あなたが見ていない間にトークンを消費します。スケジュールされた作業と安価なアイドル時間は、別の経済圏です。

• それが書き出すスキルは、あなたがレビューするためのものです。重みではなくアーティファクトの利点は、読めることです。規律とは、同僚がリポジトリに残したスクリプトを読むのと同じように、実際にそれらを読むことです。

問う価値のある問い

Nous Researchは、明確な主張を掲げたものをリリースした。エージェントが次に成し遂げる有用なことは、より長いコンテキストウィンドウではなく、自ら書いた手順の増え続けるライブラリであり、それは何カ月も動かし続けられるほど安価なインフラ上で実現する、という主張だ。READMEはその主張を、詳細な機能リスト、開発者が使いそうなあらゆるプラットフォームで機能するインストール手順、そしてほとんどのプロジェクトならロードマップと引き換えにしても惜しまないスター数によって論じている。まだ携えていないのは、その議論に決着をつける数値だ——同じエージェント、同じタスクを、自身のスキルが備わる前と後で比較した数値である。誰かがその比較を公表するまでは、公平な読み方は、学習ループはよく説明されたメカニズムであり、結果は未測定だ、というものになる。それでも、インストールしてみる対象としては、単なる約束や切り捨てもよりも興味深い。