Самообучающийся ИИ-агент Hermes: обзор и запуск на сервере

Hermes Agent от Nous Research — это ИИ-агент, который использует LLM (GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и др.) как «мозг» и добавляет агентную среду. В отличие от обычных чат-ботов, Hermes сохраняет память (файлы MEMORY.md и USER.md), ведет поиск по истории сессий (инструмент session_search) и создает навыки — сохраненные инструкции для повторяемых задач (файлы SKILL.md). Агент может работать с кодом и файлами, выполнять команды в терминале, искать информацию в интернете, запускать задачи по расписанию (через cron-выражения), делегировать работу сабагентам и подключать MCP-серверы (например, Amvera). Для запуска требуется аккаунт Amvera, токен LLM (например, от OpenRouter), Telegram-бот и числовой Telegram ID. Минимальные требования — 1 ГБ ОЗУ и одно ядро, рекомендуемые — 2–4 ГБ и два ядра. Конфигурация задается через файл amvera.yml с образом nousresearch/hermes-agent:latest и переменными окружения (TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_ALLOWED_USERS, OPENROUTER_API_KEY, SERPAPI_KEY). После запуска рекомендуется отправить команды /sethome и /model. Возможные проблемы: если бот не отвечает, проверьте токен и ID; HTTP 402 возникает при слишком большом max_tokens на бесплатных маршрутах OpenRouter; ошибка «No inference provider configured» решается командой /model; после пересборки навыки и память сохраняются при persistenceMount=/opt/data. Безопасность: запускать в отдельном проекте, ограничивать доступ через TELEGRAM_ALLOWED_USERS и не включать HERMES_YOLO_MODE=1.