# Hermes Agent — Полное руководство
////дополнения от автора нужно открыть закрыть тему команд если еще не раскрыли рестарт нью копмрессс у Гермеса оень много команд /команда 
> **Составил Homer** (бортовой ИИ проекта Sailor.Bar)
> Для Valentin и брата — разобраться с главным инструментом современного AI-агента
> Дата: 8 июня 2026

---

## Оглавление

1. [Что такое Hermes Agent](#1-что-такое-hermes-agent)
2. [Основные возможности](#2-основные-возможности)
3. [Экосистема и развитие](#3-экосистема-и-развитие)
4. [Перспективы технологии](#4-перспективы-технологии)
5. [Почему LLM — это важно](#5-почему-llm--это-важно)
6. [Архитектура: как это работает внутри](#6-архитектура-как-это-работает-внутри)
7. [10 шагов для старта (по нашему опыту)](#7-10-шагов-для-старта-по-нашему-опыту)
8. [Глоссарий](#8-глоссарий)
9. [Работа с проектами: принцип «слоёного пирога»](#9-работа-с-проектами-принцип-слоёного-пирога)
10. [Память: как Hermes помнит всё](#10-память-как-hermes-помнит-всё)
11. [Мультиагентная архитектура (наша схема «пароход»)](#11-мультиагентная-архитектура-наша-схема-пароход)
12. [Инсайды из видео Greg Isenberg × Alex Finn](#12-инсайды-из-видео-greg-isenberg--alex-finn-2026)
13. [Мультимодельная архитектура](#13-мультимодельная-архитектура-разные-модели-для-разных-задач)
14. [Git-память: файловая структура проекта](#14-git-память-файловая-структура-проекта)

---

## 1. Что такое Hermes Agent

**Hermes Agent** — это открытая (open-source) платформа AI-агента, созданная компанией **Nous Research**. Это не просто чат-бот. Это автономный агент, который:

- Живёт в терминале, Telegram, Discord, Slack и ещё 10+ платформах одновременно
- Сам учится на своём опыте через систему навыков (skills)
- Помнит你是谁 и что ты любишь между сессиями
- Запускает задачи по расписанию, как будильник
- Может вызывать других агентов-помощников параллельно
- Работает с любой LLM-моделью (DeepSeek, Claude, GPT, локальные модели)

**Ключевая фраза с их сайта:** «Единственный агент со встроенным циклом обучения — он создаёт навыки из опыта, улучшает их в процессе использования, ищет свои прошлые разговоры и строит углублённую модель того, кто ты есть».

### Философия Nous Research

Nous Research — это команда, которая строит открытый AI. Их фокус: архитектура моделей, синтез данных, тонкая настройка (fine-tuning) и рассуждение (reasoning). Они верят, что будущее AI — не в закрытых корпоративных системах, а в открытых инструментах, которые любой может запустить, изучить и улучшить.

Hermes Agent — их флагманский продукт, но они также разрабатывают:
- **Nous Portal** — универсальный доступ к 300+ моделям и инструментам через одну подписку
- **Psyche** — исследовательский проект (вероятно, связанный с архитектурой моделей)
- Открытые модели семейства Hermes

---

## 2. Основные возможности

### 2.1. Самый богатый набор инструментов (40+)

Hermes имеет больше встроенных инструментов, чем любой другой AI-агент:

| Категория | Инструменты |
|-----------|-------------|
| 🌐 **Веб** | Поиск в интернете, извлечение контента, просмотр страниц |
| 🖥 **Терминал** | Запуск команд, управление процессами, SSH, Docker |
| 📁 **Файлы** | Чтение, запись, поиск, редактирование |
| 🧪 **Код** | Выполнение Python, под-агенты с изолированным окружением |
| 👁 **Зрение** | Анализ изображений и видео |
| 🎨 **Генерация** | Создание изображений, видео, голоса |
| 🧠 **Память** | Межсессионная память, поиск прошлых разговоров |
| ⏰ **Кроны** | Запланированные задачи с доставкой куда угодно |
| 🤖 **Делегирование** | Запуск под-агентов для параллельной работы |
| 🔌 **MCP** | Подключение любых внешних серверов инструментов |

### 2.2. Мультиплатформенность

Один агент — на всех платформах сразу:

```
Терминал (CLI)   — полноценный TUI-интерфейс
Telegram         — твой канал @sailorbar
Discord          — серверы и сообщества
Slack            — корпоративные каналы
WhatsApp         — мессенджер
Signal           — защищённые сообщения
Email            — почта (IMAP/SMTP)
Matrix           — децентрализованный чат
Home Assistant   — умный дом
И ещё 10+ платформ
```

Всё это работает через **Gateway** — единый шлюз, который соединяет все платформы с одним агентом.

### 2.3. Система навыков (Skills)

Главное, что отличает Hermes от других. **Навык** — это markdown-файл с инструкциями для агента:

```markdown
---
name: za-gorizontom
description: "Посты для канала «За Горизонтом»"
---

# Процесс публикации

1. Написать пост
2. Получить обложку
3. Опубликовать через sendPhoto
```

Навыки накапливаются. Агент сам создаёт их после сложных задач, сам улучшает при использовании. **Это делает агента умнее с каждым днём.**

### 2.4. Память между сессиями

Hermes помнит тебя не как новый разговор каждый раз:
- **USER.md** — профиль пользователя (кто ты, твои предпочтения)
- **MEMORY.md** — заметки агента (факты об окружении, проектах)
- **FTS5-поиск** — полнотекстовый поиск по всем прошлым сессиям

### 2.5. Кроны (запланированные задачи)

Встроенный планировщик, который может запускать агента по расписанию:

```
06:00 МСК → написать 3 поста и прислать на утверждение
08:00 МСК → проверить погоду и прислать отчёт
Каждый час → проверить сервер
```

Результаты доставляются в Telegram, на почту, в Discord — куда настроишь.

### 2.6. Делегирование и параллельная работа

Hermes может запускать **под-агентов** — изолированные сессии, которые работают параллельно. Пока один ищет новости про климат, второй анализирует код, третий пишет пост. Результаты собираются воедино.

### 2.7. Provider-agnostic (независимость от модели)

Можно переключать модель на лету без остановки работы:

```
hermes model           ← интерактивный выбор
/model claude-sonnet-4 ← смена модели в сессии
```

Поддерживаются все крупные провайдеры: OpenRouter (200+ моделей), Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Google Gemini, xAI (Grok), Hugging Face, локальные модели.

---

## 3. Экосистема и развитие

### 3.1. Ключевые метрики (GitHub)

- ⭐ **187 000 звёзд** на GitHub
- 🍴 **32 100 форков**
- 🔄 **11 004 коммита**
- 🌿 **1 158 веток**
- 👥 **5 000+ issue и pull request**
- 🔖 **Версия v0.16.0 (от 5 июня 2026)**

Еженедельно выходят обновления. Проект активно развивается.

### 3.2. Интеграции

- **MCP (Model Context Protocol)** — универсальный протокол для подключения внешних инструментов
- **ACP (Agent Communication Protocol)** — для общения между разными агентами (Claude Code, Codex, OpenCode)
- **Skills Hub** (agentskills.io) — каталог навыков сообщества
- **Honcho** — альтернативная система памяти с диалектическим моделированием пользователя
- **Open WebUI** — веб-интерфейс для Hermes
- **Desktop-приложение** — в разработке

### 3.3. Сообщество

- Discord-сервер Nous Research (основное место общения)
- Skills Hub — каталог готовых навыков сообщества
- GitHub Issues — баги, фичи, обсуждения
- Активные переводы README на китайский, урду и другие языки

### 3.4. Облачная инфраструктура

- **Nous Portal** — платная подписка, дающая доступ к 300+ моделям + инструментам (веб-поиск, генерация изображений, TTS, облачный браузер)
- **Modal** и **Daytona** — серверless-бекенды, где агент просыпается только когда нужен
- **Docker, SSH, Singularity** — для запуска в контейнерах и на удалённых серверах

---

## 4. Перспективы технологии

### 4.1. От чат-бота к автономному агенту

Hermes представляет собой сдвиг парадигмы:

```
Чат-бот (2022-2023):   Ты спрашиваешь → AI отвечает
AI-ассистент (2024):   Ты даёшь задачу → AI делает
AI-агент (2025-2026):  AI сам решает, что делать → отчитывается
```

Hermes уже на третьем этапе. Он сам проверяет сервер, пишет посты, находит новости, предлагает улучшения.

### 4.2. Самообучающиеся системы

Будущее — за агентами, которые становятся умнее без переобучения модели. Навыки и память — это **внешний интеллект**, который накапливается поверх LLM. Каждый исправленный баг, каждый найденный workflow, каждый запомненный факт — это инвестиция в будущую эффективность.

### 4.3. Мультиагентные системы

Один агент — хорошо. Сеть агентов — лучше. Hermes растёт в направлении:
- **Kanban-доски** для координации между агентами
- **Профили** для разделения обязанностей (у нас: HES — root, Homer — контент, Loki — Mac)
- **ACP-протокол** для общения между разными агентами (Hermes ↔ Claude Code ↔ Codex)

### 4.4. Открытая экосистема вместо вендор-лока

В отличие от закрытых систем (ChatGPT, Claude), Hermes не привязывает тебя к одному провайдеру. Сегодня DeepSeek дёшев, завтра Anthropic качественнее, послезавтра локальная модель на VPS. Агент один — модель любая.

---

## 5. Почему LLM — это важно

### 5.1. Языковые модели — это новый процессор

Точно так же, как в 1980-х персональные компьютеры стали доступны каждому, а в 2010-х смартфоны дали интернет в карман, LLM (большие языковые модели) становятся **универсальным процессором для текста, кода, логики и творчества**.

Они не идеальны. Они ошибаются. Но скорость улучшения — экспоненциальная.

### 5.2. Почему открытые модели важны

- **Контроль:** твои данные не уходят в закрытый API
- **Цена:** DeepSeek стоит копейки по сравнению с GPT-4
- **Выбор:** не нравится одна модель — переключился на другую
- **Свобода:** можно запустить локально, без интернета

### 5.3. LLM + инструменты = суперсила

Модель без инструментов — это просто генератор текста. Модель с инструментами (как Hermes) — это:

- Терминал: может настроить сервер, установить пакеты, запустить скрипты
- Файлы: может писать код, редактировать конфиги, создавать документы
- Веб: может найти новости, проверить факты, скачать данные
- Память: помнит контекст проектов месяцами

### 5.4. Реальность: LLM глупы в важных вещах и умны в скучных

LLM не умеют по-настоящему «думать» (пока). Но они идеально справляются с рутиной:
- «Напиши три поста по шаблону»
- «Проверь логи на ошибки»
- «Найди новости по теме и суммируй»
- «Опубликуй это в канал»

**Ты владелец бизнеса (капитан). LLM — это твой матрос, который не спит, не ест и делает то, что сказано. Hermes — это старпом, который организует матросов.**

---

## 6. Архитектура: как это работает внутри

### 6.1. Упрощённая схема

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                   HERMES AGENT                   │
│                                                   │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌──────────────────┐ │
│  │   CLI   │  │ Gateway │  │  Cron Scheduler   │ │
│  │(терминал)│  │(Telegram,│  │(запланированные  │ │
│  │         │  │ Discord, │  │     задачи)      │ │
│  │         │  │  Email…) │  │                  │ │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────────┬─────────┘ │
│       │            │                │           │
│       └────────────┴────────────────┘           │
│                        │                         │
│              ┌─────────▼──────────┐              │
│              │   Conversation     │              │
│              │   Loop (цикл)      │              │
│              │                    │              │
│              │  1. Вызвать LLM    │              │
│              │  2. Получить ответ │              │
│              │  3. Если tool_call │              │
│              │     → выполнить    │              │
│              │  4. Повторить      │              │
│              └─────────┬──────────┘              │
│                        │                         │
│  ┌─────────────────────┼─────────────────────┐   │
│  │       Инструменты    │                     │   │
│  │    (40+ tools)       │                     │   │
│  │  ┌────┐ ┌────┐ ┌───▼───┐                 │   │
│  │  │Веб │ │Файлы│ │Терминал│ ...            │   │
│  │  └────┘ └────┘ └───────┘                 │   │
│  └──────────────────────────────────────────-┘   │
│                                                   │
│  ┌──────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────────┐ │
│  │  Память  │  │  Навыки    │  │  Хранилище    │ │
│  │(SQLite)  │  │ (Skills)   │  │  сессий (FTS5)│ │
│  └──────────┘  └───────────┘  └───────────────┘ │
└───────────────────────────────────────────────────┘
```

### 6.2. Жизненный цикл одного запроса

1. Ты пишешь: «Напиши пост про землетрясение на Филиппинах»
2. Агент получает промпт + всю историю сессии + навыки + память
3. LLM решает, какие инструменты вызвать (например: поиск новостей → чтение статьи → сохранение текста → публикация)
4. Каждый вызов инструмента возвращает результат → LLM анализирует → решает следующий шаг
5. Цикл продолжается, пока задача не решена

### 6.3. Ключевые технические детали

- **Язык:** Python
- **Хранилище:** SQLite (state.db, sessions DB)
- **Поиск по сессиям:** FTS5 (полнотекстовый поиск от SQLite)
- **Транспорт:** HTTP/gRPC для прокси, ACP для IDE
- **Поддержка контекста:** автоматическая компрессия при приближении к лимиту токенов
- **Чекпоинты:** файловые снепшоты для отката (как `/rollback`)

---

## 7. 10 шагов для старта (по нашему опыту)

> Мы уже прошли этот путь. Вот что реально работает — шаг за шагом.

### Шаг 1: Установка

```bash
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
source ~/.bashrc
```

Что делает установщик:
- Ставит uv (быстрый менеджер пакетов Python)
- Ставит Python 3.11
- Ставит Node.js
- Ставит вспомогательные утилиты (ripgrep, ffmpeg)
- Скачивает самого Hermes
- Создаёт структуру ~/.hermes/

**Наш опыт:** Работает на VPS (Ubuntu), на MacBook, на Android через Termux.

### Шаг 2: Выбор модели и провайдера

```bash
hermes model
```

Интерактивный выбор:
- Выбери провайдера (мы используем `opencode-go` с DeepSeek)
- Введи API-ключ (или используй OAuth)
- Выбери конкретную модель

**Наш опыт:** У нас `opencode-go` + `deepseek-v4-flash`. Это дёшево и быстро. Для сложных задач можно переключиться на Claude или GPT.

### Шаг 3: Подключение Telegram (Gateway)

```bash
hermes gateway setup
```

Что настраиваешь:
- Создаёшь бота через @BotFather → получаешь TOKEN
- Указываешь chat-id канала
- Запускаешь: `hermes gateway start`

**Наш опыт:** Бот @gokritobot управляет каналом @sailorbar. Через gateway можно публиковать посты, отвечать на сообщения, запускать задачи.

### Шаг 4: Настройка профилей

```bash
hermes profile create homer     # контент-менеджер
hermes profile create hes       # root-админ
hermes profile create lokki     # Mac-агент
```

Профили — это полностью независимые экземпляры Hermes: своя конфигурация, свои навыки, своя память.

**Наш опыт:**
- **Homer** (мы сейчас в нём) — контент для канала, посты, исследования
- **HES** — root-доступ к VPS, системные задачи
- **Lokki** — на MacBook, локальная разработка

### Шаг 5: Создание первых навыков (skills)

Навыки — то, что делает Hermes незаменимым. Они накапливаются как твоя личная база знаний.

```bash
# Создать навык через инструмент skill_manage
skill_manage(action="create", name="za-gorizontom", content="...")
```

**Наш опыт:** Мы создали навыки:
- `za-gorizontom` — процесс публикации, правила, стиль
- `za-gorizontom-visual` — визуальный стиль, промпты для обложек
- `content-factory` — полный процесс создания контента
- `github-pr-workflow` — работа с PR
- и другие

### Шаг 6: Настройка cron-задач

Запланированные задачи работают без тебя:

```python
cronjob(action="create",
        schedule="0 3 * * *",  # 06:00 МСК
        prompt="Напиши три поста для канала...",
        deliver="origin",
        name="Утренние посты")
```

**Наш опыт:**
- В 06:00 МСК приходит 3 поста на утверждение
- Можно задать одноразовую задачу для отложенной публикации
- Результаты приходят в Telegram

### Шаг 7: Освоение навыков и памяти

```bash
# Сохранить факты о пользователе
memory(action="add", target="user",
       content="Valentin — капитан, Atlantic Sail")

# Сохранить факты об окружении
memory(action="add", target="memory",
       content="Канал @sailorbar, ID: -1003924389277")
```

Память автоматически подгружается в каждую сессию. Не надо повторять одно и то же.

### Шаг 8: Настройка делегирования

```bash
# Параллельный поиск новостей
delegate_task(tasks=[
    {"goal": "Найди новости AI..."},
    {"goal": "Найди новости климата..."}
])
```

Под-агенты работают изолированно, что экономит контекст основного агента.

**Наш опыт:** Используем для параллельного сбора новостей для утренних и дневных постов.

### Шаг 9: Мониторинг и обслуживание

```bash
hermes doctor         # Проверка здоровья
hermes status         # Статус компонентов
hermes sessions list  # Список сессий
hermes cron list      # Список кронов
hermes gateway status # Статус шлюза
```

Регулярно проверяй:
1. `hermes doctor --fix` — исправляет типовые проблемы
2. Логи: `~/.hermes/logs/gateway.log`
3. `hermes update` — обновления (выходят часто)

### Шаг 10: Расширение и развитие

```bash
# MCP-серверы (подключение внешних инструментов)
hermes mcp install fetch    # загрузка веб-страниц
hermes mcp install memory   # расширенная память

# Плагины
hermes plugins list         # доступные плагины

# Skills Hub
hermes skills browse        # готовые навыки сообщества
hermes skills install name  # установить навык
```

---

## Бонус: наша архитектура для вдохновения

```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│   VPS (root-доступ)                                  │
│  ┌────────────────┐                                 │
│  │  HES (root)    │  ← системные задачи             │
│  │  ~/.hermes/    │                                 │
│  └───────┬────────┘                                 │
│          │ профиль                                   │
│  ┌───────▼────────┐                                 │
│  │  Homer (мы)    │  ← контент для канала           │
│  │  ~/.hermes/    │                                 │
│  └────────────────┘                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│   MacBook / Docker                                   │
│  ┌────────────────┐                                 │
│  │  Lokki         │  ← локальная работа             │
│  │  разработка    │                                 │
│  └────────────────┘                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│   Telegram                                            │
│  @gokritobot ↔ @sailorbar                           │
│  Публикация, управление, общение                     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 8. Глоссарий

| Термин | Что означает |
|--------|-------------|
| **LLM** | Большая языковая модель (Large Language Model) — «мозг» агента. Примеры: DeepSeek, Claude, GPT |
| **Agent** | Самостоятельная программа, которая использует LLM + инструменты для решения задач |
| **Tool/Toolset** | Инструмент (например, «поиск в интернете») или их набор |
| **Skill** | Навык — markdown-инструкция, которой агент следует. Накапливается как опыт |
| **Gateway** | Шлюз для подключения к Telegram, Discord и другим платформам |
| **Cron** | Планировщик задач по расписанию |
| **Delegation** | Запуск под-агентов для параллельной работы |
| **MCP** | Model Context Protocol — протокол для подключения внешних инструментов |
| **ACP** | Agent Communication Protocol — протокол для общения между агентами |
| **Provider** | Поставщик LLM (OpenRouter, Anthropic, DeepSeek, локальные модели) |
| **Profile** | Изолированный профиль Hermes со своей конфигурацией и памятью |
| **FTS5** | Full-Text Search — механизм полнотекстового поиска в SQLite |
| **Checkpoint** | Снепшот файлов для отката (как точка сохранения в игре) |
| **Context** | Контекст разговора — история сообщений, которые «видит» LLM |
| **Token** | Единица текста для LLM (~1 слово). Чем больше контекст, тем больше токенов |
| **Home channel** | Канал в Telegram (или другой платформе), куда агент отправляет результаты по умолчанию |

---

## 9. Работа с проектами: принцип «слоёного пирога»

Одна из самых сильных сторон Hermes — умение работать с проектами, не теряя контекст между сессиями. В отличие от обычного чата, где каждый раз приходится объяснять всё заново, Hermes строит **многослойную память проекта**.

### 9.1. Слои памяти проекта (снизу вверх)

```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  СЛОЙ 5: Сессии (state.db)                          │
│  Каждый разговор — отдельная сессия с историей.     │
│  Можно искать по всем сессиям через session_search. │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  СЛОЙ 4: Контекстные файлы в корне проекта          │
│  AGENTS.md — правила работы с проектом              │
│  CLAUDE.md — проектные конвенции                    │
│  CONVENTIONS.md / SKILL.md — для повторяющихся задач│
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  СЛОЙ 3: Навыки (skills)                            │
│  Процедуры, workflow, рецепты — многократного       │
│  использования. Сохраняются в ~/.hermes/skills/     │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  СЛОЙ 2: Память (memory)                            │
│  USER.md — профиль пользователя (кто ты)            │
│  MEMORY.md — памятка агента (факты об окружении)    │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  СЛОЙ 1: Базовая конфигурация                       │
│  config.yaml — настройки провайдера, модели         │
│  .env — API-ключи и секреты                         │
│  profiles/ — изолированные профили                  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 9.2. Контекстные файлы в корне проекта

Это **ключевая фишка** Hermes, которую многие недооценивают. Ты кладёшь файлы в корень проекта — и агент автоматически их читает при старте сессии в этой директории.

| Файл | Назначение | Пример содержимого |
|------|-----------|-------------------|
| **AGENTS.md** | Полное описание проекта: архитектура, технологии, процессы, расписание, правила | «Канал. Расписание: 10:00 ИИ, 14:00 климат, 18:00 аналитика. Правила: не публиковать без указания Кэпа» |
| **CLAUDE.md** (или HERMES.md) | Короткие конвенции для этого проекта | «Код-стайл: snake_case. Тесты: pytest. CI: GitHub Actions.» |
| **CONVENTIONS.md** | Дополнительные соглашения | «Префиксы веток: feat/fix/docs. Commit: conventional commits.» |

**Как это работает:**
1. Заходишь в директорию проекта
2. Запускаешь `hermes --worktree` (или `hermes` с AGENTS.md в корне)
3. Hermes сам находит AGENTS.md и встраивает его содержимое в системный промпт
4. Агент уже знает весь контекст проекта — без твоих объяснений

### 9.3. Жизненный цикл проекта в Hermes

```
ФАЗА 0: Создание проекта
  └→ mkdir my-project && cd my-project
  └→ Написать AGENTS.md (правила, стек, цели)
  └→ Написать CLAUDE.md (конвенции)
  └→ Запустить: hermes -s нужный-скил

ФАЗА 1: Работа (много сессий)
  └→ Сессия 1: «Создай структуру, настрой CI»
  └→ Сессия 2: «Добавь аутентификацию, напиши тесты»
  └→ Сессия 3: «Пофикси баг в парсере»
  └→ Между сессиями: память хранит контекст
  └→ Между сессиями: session_search ищет решения

ФАЗА 2: Накопление навыков
  └→ После сложной задачи: «Сохрани этот подход как навык»
  └→ Навык автоматически подгружается в будущем
  └→ Проект становится быстрее с каждым разом

ФАЗА 3: Передача контекста
  └→ Пришёл новый разработчик → запустил hermes
  └→ Hermes читает AGENTS.md
  └→ Hermes подгружает навыки проекта
  └→ session_search показывает историю решений
  └→ Новичок сразу в контексте
```

### 9.4. Наша реальная структура проекта (пример)

Вот как выглядит наш проект «За Горизонтом» с точки зрения Hermes:

```
/opt/data/                              ← корень проекта
│
├── AGENTS.md                           ← правила работы (заблокирован из-за
│                                         prompt injection — требует аудита)
│
├── image_cache/                        ← кэш загруженных картинок
│   ├── img_829d18d18871.jpg            ← AR-очки (обложка утреннего поста)
│   ├── img_fcd8b469eb4e.jpg            ← инфографика землетрясения
│   └── img_a2febf3ced81.jpg            ← скриншот LastQuake
│
├── skills/                             ← навыки агента
│   ├── za-gorizontom/                  ← SKILL.md: процесс публикации
│   │   ├── references/                 ← справочные материалы
│   │   │   ├── enso-climate-factcheck.md
│   │   │   ├── project-za-gorizontom.md
│   │   │   └── sailor-bar-publishing.md
│   │   ├── scripts/
│   │   │   └── publish.sh              ← скрипт публикации в Telegram
│   │   └── templates/                  ← шаблоны постов
│   │
│   ├── za-gorizontom-visual/           ← SKILL.md: визуальный стиль
│   ├── content-factory/                ← SKILL.md: конвейер контента
│   └── autonomous-ai-agents/
│       └── hermes-agent/               ← SKILL.md: CLI-справочник Hermes
│
├── project-za-gorizontom.md            ← описание проекта
│
├── hermes-agent-full-guide-ru.md       ← этот гайд
│
├── kie.py                              ← генератор изображений (KIE.AI)
│
└── cron/                               ← результаты cron-задач
    └── output/                         ← файловые артефакты
```

**Важный урок:** Если AGENTS.md содержит динамический контент (промпты, примеры кода), есть риск prompt injection. Мы это испытали на себе — файл пришлось заблокировать. **Правило: AGENTS.md должен содержать только правила и границы — не исполняемый контент.**

---

## 10. Память: как Hermes помнит всё

Память — это то, что превращает Hermes из просто умного чата в **личного ассистента, который знает тебя**.

### 10.1. Три уровня памяти

```
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│              ПАМЯТЬ HERMES                          │
│                                                     │
│  УРОВЕНЬ 1: Контекст сессии                         │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ Длится в пределах одного разговора            │  │
│  │ Сбрасывается при /new или /reset              │  │
│  │ Содержит: история сообщений, результаты tools │  │
│  └──────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                     │
│  УРОВЕНЬ 2: Долговременная память                   │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ MEMORY.md — памятка агента (факты)            │  │
│  │ USER.md — профиль пользователя (предпочтения)  │  │
│  │ Загружается в начале каждой сессии            │  │
│  │ Редактируется через tool `memory`             │  │
│  └──────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                     │
│  УРОВЕНЬ 3: Поиск по сессиям                        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ state.db — SQLite с FTS5-поиском              │  │
│  │ session_search — запрос на естественном языке │  │
│  │ Находит сессии по ключевым словам             │  │
│  │ Показывает контекст вокруг найденного         │  │
│  └──────────────────────────────────────────────┘  │
└────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 10.2. Что сохранять в память

**Правило:** сохраняй то, что пригодится в следующих сессиях.

Примеры из нашей практики:

```python
# Сохранить факт о пользователе
memory(action="add", target="user",
       content="Valentin — капитан Atlantic Sail, ведёт канал «За Горизонтом»")

# Сохранить факт об окружении
memory(action="add", target="memory",
       content="Канал @sailorbar, ID: -1003924389277")
memory(action="add", target="memory",
       content="Бот @gokritobot — админ канала")

# Сохранить предпочтение
memory(action="add", target="user",
       content="Ценит: экономичность, конкретику, прямой разговор. Без хайпа.")

# Сохранить техническую деталь
memory(action="add", target="memory",
       content="Публикация: sendPhoto API (фото + caption одним запросом)")
```

**Чего НЕ надо сохранять:**
- Результаты задач (они живут в сессиях)
- Временные состояния (TODO, прогресс)
- Очевидные вещи (что такое Telegram)
- Данные, которые устареют через неделю

### 10.3. Поиск по прошлым сессиям (session_search)

Это как Google по твоим разговорам с агентом:

```python
# Найти, как делали конкретную задачу
session_search(query="публикация sendPhoto caption")

# Найти, где обсуждали конкретную тему
session_search(query="землетрясение филиппины 2026")

# Полистать результаты работы над фичей
session_search(query="настройка cron утренние посты")
```

FTS5 ищет даже по частичным совпадениям. Показывает:
- Название сессии, дату
- Фрагмент с найденным словом
- ±5 сообщений вокруг найденного (контекст)
- Первые и последние сообщения сессии (что хотели → что получили)

### 10.4. Навыки как процедурная память

Навыки — это **память о том, как делать**, в отличие от памяти о том, **что есть**.

```
Декларативная память (MEMORY.md): Канал имеет ID -1003924389277
Процедурная память (SKILL.md):     Чтобы опубликовать пост, нужно:
                                   1. Получить токен из /proc/145/environ
                                   2. Вызвать curl sendPhoto
                                   3. Передать photo=@file + caption
```

Навыки создаются автоматически (Hermes предлагает сохранить) или вручную через `skill_manage`.

### 10.5. Настройка памяти

```bash
# Включить/выключить
hermes config set memory.memory_enabled true
hermes config set memory.user_profile_enabled true

# Выбрать провайдера (built-in = SQLite, honcho = внешняя)
hermes config set memory.provider built-in

# Проверить статус
hermes memory status
```

---

## 11. Мультиагентная архитектура (наша схема «пароход»)

### 11.1. Зачем несколько агентов

Один агент — универсал. Несколько агентов — специалисты. Разделение обязанностей:

| Агент | Где живёт | Делает |
|-------|-----------|--------|
| **HES** | VPS (root) | Системное администрирование, обновления, бэкапы, Docker |
| **Homer** | VPS (профиль) | Контент для канала: посты, исследования, публикация |
| **Lokki** | MacBook | Локальная разработка, тестирование, контент на Mac |

### 11.2. Как это устроено

```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│             ОДИН VPS (Ubuntu)                │
│                                              │
│  /home/hermes/.hermes/                       │
│  ├── profiles/                               │
│  │   ├── default/         ← HES (root)      │
│  │   │   ├── config.yaml ← DeepSeek, системные│
│  │   │   ├── skills/     ← системные навыки  │
│  │   │   └── state.db    ← свои сессии      │
│  │   │                                       │
│  │   └── homer/          ← Homer (контент)  │
│  │       ├── config.yaml ← DeepSeek          │
│  │       ├── skills/     ← za-gorizontom и др│
│  │       └── state.db    ← свои сессии      │
│  │                                           │
│  └── gateway/                                │
│      └── Telegram → @gokritobot              │
│           └── общий gateway для всех профилей│
│                                              │
│  /opt/data/               ← общая папка      │
│  └── skills/              ← общие навыки     │
│      ├── za-gorizontom/                      │
│      ├── content-factory/                    │
│      └── ...                                 │
│                                              │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

### 11.3. Почему «пароход»

Агенты на одном VPS — это как пароход:
- Один корпус (VPS)
- Разные отсеки (профили)
- Общая палуба (файловая система)
- Единый телеграф (gateway → Telegram)

HES — в машинном отделении. Homer — на палубе с пассажирами. Lokki — на буксире (MacBook) — рядом, но отдельно.

### 11.4. Как взаимодействуют

- Через файлы: один написал, другой прочитал
- Через kanban-доску: очередь задач
- Через cron: один запланировал, другой выполнил
- Через Telegram: оба видят чат с капитаном

**Сейчас у нас именно так:** мы (Homer) в этом чате, HES на root-доступе к VPS, Lokki на MacBook. Каждый занимается своим, но все видят общую картину.

---

## 12. Инсайды из видео Greg Isenberg × Alex Finn (2026)

### 12.1. Ключевые понятия

Из свежего выпуска (43 мин, 40K просмотров, июнь 2026) выделены главные концепции:

**🧠 Artifacts as a Second Brain (артефакты как второй мозг)**

Alex Finn называет артефакты — файлы, навыки, документы, которые Hermes создаёт и поддерживает — «вторым мозгом». Это не просто результаты работы, а живые документы, которые:
- Хранят контекст проекта
- Обновляются агентом по мере работы
- Становятся точкой входа для любой будущей сессии

> *«Твой AGENTS.md — это не инструкция. Это твой след в проекте. Новый агент читает его и понимает, что ты хотел построить, ещё до того, как написал первую строку кода.»*

**🔄 Reverse Prompting (обратный промптинг)**

Вместо того чтобы давать агенту задачу, попроси агента **самого задать тебе вопросы**, чтобы понять контекст. Alex использует это так:

> *«Я говорю: „Вот моя идея. Задай мне 10 вопросов, которые я должен себе回答, прежде чем начинать.“ И агент вытягивает из меня то, о чём я бы сам не подумал.»*

Или ещё сильнее: **Brain Dump (выгрузка мозга)** — дать агенту ссылку на свой Twitter, блог, заметки, и попросить построить USER.md на основе всей этой информации. Агент анализирует твой стиль, интересы, паттерны и создаёт профиль, который потом использует во всех сессиях.

**🎭 Model-Based vs Role-Based Profiles**

Два подхода к профилям:
- **Model-Based** — разные профили для разных моделей (один для дешёвой DeepSeek на рутину, другой для дорогого Claude на сложные задачи)
- **Role-Based** (рекомендуемый) — разные профили для разных *ролей* (Homer = контент, HES = админ, Lokki = разработка)

Finn утверждает: **Role-Based важнее.** Модель можно сменить одной командой (`/model`), а вот контекст роли и её навыки — это то, что делает профиль незаменимым.

### 12.2. Sub-Agents vs Profiles: что когда использовать

Ключевой вопрос, который разбирают в видео:

| | Sub-agents (delegate_task) | Profiles |
|---|---|---|
| **Длительность** | Минуты (внутри одной сессии) | Постоянно |
| **Изоляция** | Полная (новый контекст, новые инструменты) | Полная (свой config, свои навыки) |
| **Когда** | Нужно быстро распараллелить задачу | Нужен постоянно работающий специалист |
| **Пример** | Собрать новости по 3 темам одновременно | Homer круглосуточно ведёт канал |

**Правило Finn:** «Sub-agent — для *ширины* (параллельные задачи). Profile — для *глубины* (специализация). Если тебе нужен кто-то, кто делает одно и то же каждый день — делай профиль. Если тебе нужно сделать 5 вещей прямо сейчас — делегируй.»

### 12.3. Экономия на модели (Reframing Cost as Investment)

**Главный тезис:** Не думать о затратах на токены как о расходах. Думать как об инвестициях в скорость.

Конкретные приёмы экономии:
1. **DeepSeek для рутины, Claude/Sonnet для сложного** — у нас так и настроено
2. **Session compression** — `/compress` сокращает контекст, экономя токены
3. **Context window management** — не держать в контексте то, что уже сделано
4. **sub-agent'ы экономят контекст** — параллельные задачи не засоряют основной контекст
5. **Локальные модели** — для простых задач может хватить локальной модели на Mac Studio или DGX Spark (Nvidia)

> *«Один запуск агента стоит $0.03–0.10. Сколько стоит твой час? Если агент экономит тебе час в день — он окупает себя в 50–100 раз.»*

### 12.4. Как зарабатывать с Hermes (Real Way to Make Money)

Финн делится конкретными кейсами:

**📋 Daily Business Opportunity Scan**
Каждое утро агент сканирует интернет по твоим критериям и выдаёт 3-5 бизнес-возможностей. Например:
- Появился новый API → можно сделать сервис-обёртку
- Конкурент изменил цены → можно занять нишу
- Вышел новый open-source проект → можно интегрировать

**🏗 Быстрый прототип стартапа**
«Я могу сесть в пятницу вечером с Hermes, и к воскресенью у меня есть работающий MVP. Без Hermes — 2 недели.»

**🧪 Агент как «технический сооснователь»**
Для нетехнического предпринимателя Hermes становится CTO:
- Пишет код
- Настраивает инфраструктуру
- Исследует рынок
- Пишет документацию

**📊 Контент-фабрика**
Наш собственный кейс: Hermes управляет контент-каналом — пишет посты, подбирает новости, публикует по расписанию.

### 12.5. Почему Alex Finn перешёл с OpenClaw на Hermes

Аргументы Finn (которые подтверждает и наш опыт):

1. **Память** — OpenClaw не помнит тебя между сессиями, Hermes запоминает
2. **Инструменты** — 40+ vs 10-15 у OpenClaw
3. **Gateway** — OpenClaw только терминал, Hermes ещё Telegram, Discord и т.д.
4. **Skills** — OpenClaw не умеет создавать и улучшать навыки
5. **Сообщество** — 187K звёзд на GitHub, активный Discord, Skills Hub
6. **Развитие** — новый релиз каждую неделю, 11K+ коммитов

> *Alex Finn: «Сейчас это лучший способ использовать AI-агентов на своём компьютере»*

### 12.6. Что посмотреть ещё по теме (другие видео)

Из сайдбара того же видео всплыли ещё полезные ресурсы:

| Видео | Автор | Длина | Просмотры |
|-------|-------|-------|-----------|
| **Hermes Agent: Full Course & Setup Guide For Complete Beginners** | (туториал) | 59 мин | — |
| **Warum ich von OpenClaw auf Hermes umgestiegen bin** | Julian Ivanov | 28 мин | 21.8K |
| **Du musst JETZT Hermes nutzen!!** | NetworkChuck | 32 мин | 1M (!) |
| **Hermes Agent — Neue Super-App und DeepSeek v4** | Riley Brown | 24 мин | 30.5K |
| **Die größte Lüge über den Hermes-Agenten** | Craig Hewitt | 14 мин | 26.9K |

Все они доступны на YouTube — показывают рост экосистемы Hermes.

---

## 13. Мультимодельная архитектура: разные модели для разных задач

### 13.1. Концепция

Один агент не обязан пользоваться одной моделью. Hermes позволяет гибко назначать **разные модели на разные типы задач** через единый API-провайдер. Это даёт и экономию, и качество там где нужно.

Наша текущая схема:

```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│              Hermes Agent                    │
│                                              │
│  Текст/код  → DeepSeek V4 Flash (основная)   │
│  Зрение     → GPT-4o-mini (через OpenRouter) │
│  Аудио      → Whisper (локально или Groq)   │
│  Сложное    → Qwen 2.5 / Gemini 2.5 Flash   │
│  Музыка     → Suno (через KIE.ai)           │
│  Видео      → Hailuo AI (через KIE.ai)      │
└─────────────────────────────────────────────┘
```

### 13.2. Как настроить

**Главная модель (текст/код):**
```yaml
# config.yaml
provider: opencode-go
model: '{"default": "deepseek-ai/deepseek-v4-flash",
         "provider": "opencode-go",
         "context_length": 131072,
         "api_mode": "chat_completions"}'

providers:
  opencode-go:
    api_key: env:OPENCODE_GO_API_KEY
    base_url: https://opencode.ai/zen/go/v1
```

**Vision (анализ изображений) — через OpenRouter:**
Если основная модель не поддерживает vision (DeepSeek не видит картинки), Hermes использует auxiliary fallback:

```yaml
# config.yaml
auxiliary:
  vision:
    provider: openrouter
    model: google/gemini-2.5-flash-preview-04-17
```

Или задаёшь переменную окружения:
```bash
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
```

**Аудио (STT — голос → текст):**
```yaml
# config.yaml
stt:
  enabled: true
  provider: groq          # local (faster-whisper) или groq
```

**Музыка и видео:**
```bash
# Suno через KIE.ai
kie.py gen "промпт для музыки" --mode music

# Hailuo через KIE.ai
kie.py gen "промпт для видео" --mode video
```

### 13.3. Принцип

Один агент, один интерфейс (Telegram/CLI), один набор навыков — но **разные модели-специалисты** под капотом для разных типов контента.

Это как капитан на мостике: он не чинит двигатель сам, а вызывает механика. Hermes так же — текст на DeepSeek, картинки на Gemini, музыку на Suno.

---

## 14. Git-память: файловая структура проекта

### 14.1. Концепция

Помимо встроенной памяти Hermes (MEMORY.md, USER.md, state.db), существует **файловая память** — структура папок и файлов в корне проекта, которую поддерживает агент. Это как проектная документация, которая живёт рядом с кодом и контентом.

### 14.2. Структура

```
/opt/data/
├── AGENTS.md / AGENT.md     ← мастер-документ: правила, проекты, приоритеты
│
├── memories/                 ← файловая память проектов
│   ├── projects/
│   │   ├── za-gorizontom/
│   │   │   ├── PROJECT.md   ← описание, архитектура, связи
│   │   │   ├── STATUS.md    ← текущий статус
│   │   │   ├── CONTEXT.md   ← хронология изменений
│   │   │   ├── DECISIONS.md ← логи решений
│   │   │   └── TODO.md      ← задачи
│   │   └── ...
│   ├── archived/            ← закрытые проекты
│   └── agents/              ← AGENT.md файлы
│
├── skills/                  ← навыки (наш слой)
├── image_cache/             ← кэш картинок
└── cron/                    ← результаты cron-задач
```

### 14.3. Как это работает

**Перед задачей** — агент читает PROJECT.md + CONTEXT.md проекта, чтобы войти в курс дела.  
**После задачи** — обновляет CONTEXT.md с описанием, что сделано.  
**Всё в Git** — история изменений доступна, можно откатиться.  
**Закрытые проекты** — перемещаются в `archived/`.

### 14.4. Пример PROJECT.md

```markdown
# За Горизонтом

**Тип:** Telegram-канал
**Статус:** 🟢 Активный
**Ответственный:** Homer (контент-агент)

## Архитектура
- Telegram @sailorbar через @gokritobot
- Публикация: sendPhoto API (фото + caption)
- Расписание: 10:00 / 14:00 / 18:00 МСК

## Связи
- Зависит от: KIE.AI (генерация обложек)
- Владелец: Valentin (капитан)
```

### 14.5. Чем отличается от встроенной памяти

| | Встроенная память Hermes | Файловая память (Git) |
|---|---|---|
| **Где живёт** | ~/.hermes/state.db + MEMORY.md | В корне проекта |
| **Что хранит** | Факты о пользователе и окружении | Документацию проекта |
| **Доступна кому** | Только этому агенту | Всем агентам и людям |
| **Версионирование** | Нет | Git (полная история) |
| **Когда использовать** | Для предпочтений, технических деталей | Для проектной документации |

**Вывод:** встроенная память — для агента. Файловая память — для проекта. Они дополняют друг друга.

---

## Заключение

**Hermes Agent — это не просто программа. Это новый способ работать с информацией.**

Вместо того чтобы самому искать новости, писать тексты, помнить детали, проверять сервера — ты объясняешь агенту, что делать. Один раз. А он запоминает и делает это каждый день.

Ты — капитан. Агент — твоя команда.

> «Чем лучше работает такой ассистент, тем менее он заметен.
> Идеальный агент — тот, чьё присутствие ты ощущаешь
> только по внезапно освободившемуся времени.»

---

**Ресурсы:**
- GitHub: https://github.com/NousResearch/hermes-agent
- Сайт Nous Research: https://nousresearch.com
- Документация: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs
- Skills Hub: https://agentskills.io
- Discord: https://discord.gg/NousResearch
- **Greg Isenberg × Alex Finn (43 мин):** https://www.youtube.com/watch?v=EJm8Ka-gVOc
- **NetworkChuck — обзор Hermes (32 мин, 1M просмотров):** поиск на YouTube «NetworkChuck Hermes»
- **Julian Ivanov — миграция с OpenClaw (28 мин):** поиск на YouTube