Hermes Agent: 10 функций, которые прокачают Claude Code, Codex и Gemini CLI

В феврале 2026 года исследовательская лаборатория Nous Research выпустила проект, который за несколько недель собрал больше десяти тысяч звёзд на GitHub — Hermes Agent. К маю 2026 года звезд стало уже больше ста тысяч. Это открытый фреймворк на Python с лицензией MIT — то есть его можно использовать бесплатно, в том числе в коммерческих проектах.

Что делает Hermes Agent непохожим на другие агенты? Он не привязан к IDE, не живёт внутри терминальной сессии и не забывает, что вы делали в прошлый раз. Это автономный агент, который вы запускаете на своём сервере, после чего он работает круглосуточно. Он помнит ваши проекты, предпочтения и даже то, как вы любите формулировать ответы.

В статье разберём десять функций Hermes Agent, которые делают его полезным дополнением к Claude Code, Codex и Gemini CLI. Эта надстройка — слой, который управляет этими агентами, сохраняет контекст между сессиями и берёт на себя задачи, которые не решает ни один CLI-инструмент по отдельности.

Что такое Hermes Agent и зачем он рядом с Claude Code, Codex и Gemini CLI

Hermes Agent работает на вашей инфраструктуре как постоянный фоновый процесс — в отличие от ассистентов внутри редактора кода. Вся информация хранится локально в SQLite, без облачных сервисов посередине.

Архитектура построена вокруг идеи «замкнутого цикла обучения». После каждой сложной задачи агент записывает, что сделал, сохраняет полезные приёмы в виде навыков и добавляет в память то, что может пригодиться в будущем. Каждый следующий раз он работает уже с учётом прошлого опыта — как человек, который учится на своих действиях.

Отличие от Claude Code, Codex и Gemini CLI — в уровне абстракции. CLI-агенты — это исполнители внутри одного репозитория. Они работают с кодом здесь и сейчас. Hermes — это слой сверху. Он может вызвать любого из них через ACP (Agent Client Protocol), объединить результаты и сделать так, чтобы контекст не терялся между вызовами. Hermes не конкурирует с другими агентами. Он делает так, чтобы они работали вместе.

Персистентная память между сессиями

Главная проблема LLM-агентов — они забывают всё при перезапуске. Каждый новый чат для них — как первый день на новой работе. Hermes решает эту проблему с помощью памяти, которая сохраняется между сессиями.

В основе — два файла:

Оба файла лежат в ~/.hermes/memories/ и загружаются в системный промпт при старте каждой сессии.

Размер MEMORY.md ограничен 2200 символами, USER.md — 1375 символами. Это сделано намеренно: память должна оставаться сфокусированной, а не превращаться в бесконечный лог. Если агент пытается добавить слишком много, инструмент памяти возвращает ошибку. Тогда агент сам решает, что можно удалить или объединить, чтобы освободить место.

Но это ещё не всё. Hermes умеет искать данные в своих прошлых разговорах через session_search. Все сессии — и из терминала, и из мессенджеров — хранятся в SQLite (~/.hermes/state.db) с полнотекстовым поиском FTS5. Агент может найти детали задачи, которую вы обсуждали месяц назад, и использовать их в текущей работе.

Для сравнения: Claude Code и Gemini CLI начинают каждую сессию с нуля. У них нет встроенного механизма долговременной памяти, который работал бы автоматически. Codex полагается на статичные файлы контекста, которые не обновляются агентом самостоятельно.

В Hermes есть и внешние провайдеры памяти — восемь плагинов, включая Honcho, Mem0 и OpenViking. Они добавляют семантический поиск, профилирование пользователя и другие возможности сверх базовой памяти. Но даже без них встроенная система уже закрывает базовую потребность: агент помнит, кто вы и над чем работаете.

Автоматическое создание и улучшение навыков

Навыки (скиллы) в Hermes — это многократно используемые рабочие процессы, которые агент пишет сам. После завершения сложной задачи он анализирует, что делал, и создаёт skill-файл с инструкциями на естественном языке. В следующий раз, когда понадобится похожая задача, агент загружает этот навык и применяет его.

Например, вы попросили Hermes настроить мониторинг логов на сервере. Он разобрался, написал нужные команды, проверил результат. После завершения он сохраняет этот процесс как навык. Через неделю вы говорите «настрой мониторинг для нового сервера» — и агент применяет уже готовую последовательность действий, а не начинает с нуля.

Навыки не остаются статичными. При повторном использовании агент видит, что сработало, а что нет, и обновляет skill-файл. Это называется «замкнутый цикл обучения» — система становится умнее с каждым применением.

В Codex есть статичные Skills, которые загружаются по совпадению названий, но агент не создаёт их сам и не улучшает на основе опыта. Claude Code и Gemini CLI такой механики вообще не предлагают. Hermes — единственный из этой четвёрки, где навыки появляются автоматически из практики.

Вызов Claude Code, Codex и Gemini CLI как подагентов через ACP

Hermes умеет передавать задачи другим агентам и получать от них результаты. Это работает через Agent Client Protocol (ACP) — стандарт, который позволяет разным агентам общаться друг с другом.

Команды выглядят так:

hermes --provider claude-acp
hermes --provider codex-acp
hermes --provider gemini-acp

Когда вы запускаете Hermes с одним из этих провайдеров, он выступает как управляющий слой. Ваш запрос направляется в Claude Code, Codex или Gemini CLI через официальные ACP-адаптеры. Агент-исполнитель делает свою работу — пишет код, рефакторит, генерирует тесты — и возвращает результат обратно в Hermes.

Зачем это нужно? Каждый CLI-агент силён в своём. Claude Code хорошо понимает сложный рефакторинг. Codex быстро генерирует boilerplate. Gemini CLI удобен для анализа больших кодовых баз. Вместо того чтобы выбирать одного и мириться с его слабыми местами, вы используете Hermes как маршрутизатор: отправляете задачу тому агенту, который лучше всего с ней справится.

На практике это выглядит так: вы даёте Hermes одну команду, а он распределяет подзадачи между несколькими агентами, собирает результаты и выдаёт единый ответ. В репозитории Hermes уже есть реализация ACP-клиента, которая поддерживает 14 различных агентов.

Планировщик задач на cron без внешней инфраструктуры

Чтобы CLI-агент работал по расписанию, обычно нужно писать обёртки, настраивать CI/CD или использовать внешние планировщики. В Hermes планировщик встроен.

Команда hermes cron create создаёт задачу с человекочитаемым расписанием: «every 2h», «every morning at 9am», «0 9 * * *» — поддерживаются и cron-выражения. Планировщик работает в фоновом процессе gateway, который проверяет задачи каждые 60 секунд и запускает их в изолированных сессиях.

Что можно запланировать:

К задачам можно прикреплять навыки. Например, cron-задача «каждое утро проверять новые статьи в блоге и присылать краткую выжимку в Telegram» использует навык парсинга и навык форматирования сообщений.

Для Claude Code, Codex и Gemini CLI нет встроенного cron. Если вам нужно, чтобы они работали по расписанию, вы настраиваете это отдельно — через systemd, cron самого сервера или CI-пайплайны. Hermes делает то же самое, но одной командой, без написания дополнительных скриптов.

Работа из мессенджеров, а не только из терминала

Обычные CLI-агенты живут в терминале. Вы открыли сессию — поработали — закрыли. Хотите что-то сделать позже — открываете снова. Hermes работает иначе: он может принимать команды из Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, SMS, электронной почты и ещё с десятка платформ.

Всё это — один gateway-процесс. Вы настраиваете ботов в нужных мессенджерах, подключаете их к Hermes, и агент начинает отвечать там, где вам удобно. Задачу можно начать в терминале, продолжить в Telegram и получить результат в Slack — контекст сохраняется, потому что все сессии хранятся в одной базе.

Список поддерживаемых платформ впечатляет: Telegram, Discord, Slack, Signal, SMS, Email, Home Assistant, Mattermost, Matrix, DingTalk, Feishu/Lark, WeCom, Weixin, QQ, Yuanbao, Microsoft Teams, LINE. Не все одинаково полнофункциональны — где-то есть голос, где-то только текст, но базовый обмен сообщениями работает везде.

Для CLI-агентов вроде Claude Code и Gemini CLI работа из мессенджеров не предусмотрена по конструкции. Они заточены на терминальное взаимодействие. Если вы хотите дать команду из телеграма, вам придётся писать собственного бота-прокси. Hermes даёт это из коробки.

Спавн изолированных подагентов для параллельной работы

Один агент может запускать других агентов. Это называется делегированием — delegate_task. Дочерние агенты получают ограниченный набор инструментов и работают в изолированных сессиях. Они не мешают друг другу и не засоряют историю основного агента.

Пример. Вы просите Hermes проанализировать три разных микросервиса в одном репозитории. Вместо того чтобы делать это последовательно, он спавнит трёх подагентов — каждый работает со своей директорией параллельно. Через минуту все трое завершаются, и основной агент собирает их отчёты в один ответ.

Подагенты — это не внешние CLI-агенты вроде Claude Code, а лёгкие инстансы самого Hermes с урезанными правами. Они могут читать файлы, выполнять команды, но не имеют доступа к глобальной памяти и не могут создавать новые задачи. Это контролируемое выполнение, которое не выходит из-под контроля.

Для CLI-агентов параллельная работа — сложная история. Вы можете запустить несколько экземпляров в разных терминалах, но они не будут координироваться. Hermes делает координацию частью своей архитектуры.

Гибкий выбор модели без привязки к одному провайдеру

Codex жёстко завязан на модели OpenAI. Claude Code — на моделях Anthropic. Gemini CLI — на Gemini. Hermes не привязан ни к чему.

Он поддерживает больше 200 моделей через OpenRouter. Работает с прямым API Anthropic, OpenAI, собственным порталом Nous. Можно подключить локальные модели через Ollama или любые OpenAI-совместимые эндпоинты.

Сменить модель можно на лету командой hermes model. Не нужно перезапускать агента или перенастраивать окружение. Если одна модель не справляется с задачей, вы переключаетесь на другую и продолжаете с того же места. Контекст сессии не теряется.

Это особенно полезно, когда вы работаете с разными типами задач. Для генерации кода лучше подходит одна модель, для анализа архитектуры — другая, для написания документации — третья. В Hermes вы не ограничены выбором, который сделал за вас разработчик инструмента.

MCP-серверы и кастомные инструменты через плагины

MCP (Model Context Protocol) — это стандарт от Anthropic для подключения внешних инструментов к агентам. Hermes поддерживает MCP из коробки.

Через MCP можно подключить почти что угодно: GitHub, базы данных, файловые системы, браузеры, внутренние API. Конфигурация добавляется в ~/.hermes/config.yaml одной секцией:

mcp_servers:
  filesystem:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user/projects"]

Hermes поставляется с каталогом готовых MCP-серверов, которые команда Nous проверила и одобрила. Установка — через интерактивный выбор: hermes mcp. При установке можно выбрать, какие именно инструменты из сервера должны быть активны.

Кроме MCP, есть три типа плагинов: общие плагины, провайдеры памяти и контекстные движки. Это делает архитектуру открытой для расширения — вы можете написать свой плагин и подключить его к агенту.

Claude Code и Gemini CLI тоже поддерживают MCP, но архитектура кастомизации в Hermes более гибкая. Плагины могут встраиваться на разных уровнях — от инструментов до управления памятью.

Чек-поинты и откат изменений в файлах

Автономный агент, который может изменять файлы, — это всегда риск. Одна неверная команда — и код проекта перестаёт собираться. Hermes добавляет страховку: чек-поинты.

Перед тем как изменить файл (через write_file, patch или деструктивные команды вроде rm -rf), агент создаёт снапшот текущего состояния. Если что-то пошло не так, вы восстанавливаетесь одной командой: /rollback.

Чек-поинты хранятся в теневом git-репозитории (~/.hermes/checkpoints/store/). Основной .git проекта не затрагивается. Это позволяет откатывать изменения, не вмешиваясь в историю коммитов. При этом используется content-addressable storage git — файлы, которые не изменились, не дублируются, так что хранилище не разрастается бесконтрольно.

По умолчанию чек-поинты выключены — потому что не всем они нужны, а хранение снапшотов занимает место. Включаются флагом –checkpoints при запуске или глобально в конфиге.

Для новичков, которые только начинают доверять агенту изменения в коде, эта функция снимает основной страх. Экспериментируйте — если что-то сломалось, всегда есть rollback.

Claude Code, Codex и Gemini CLI не предлагают встроенного механизма отката изменений на уровне файловой системы. Они работают с git, но не создают автоматических снапшотов перед каждым изменением.

Что в итоге выбрать — Hermes, CLI-агент или всё вместе

Hermes Agent не заменяет Claude Code, Codex или Gemini CLI. Он дополняет их.

Если вам нужен быстрый ответ на вопрос по коду внутри репозитория — запускайте Claude Code или Codex прямо в терминале. Это их сильная сторона.

Если вам нужно, чтобы агент помнил ваш проект от сессии к сессии, работал по расписанию, отвечал в Telegram, вызывал других агентов и создавал навыки из опыта — ставьте Hermes сверху.

Эти два подхода не конфликтуют. Вы можете использовать Hermes как управляющий слой, который вызывает Claude Code для сложного рефакторинга, Codex для генерации тестов и Gemini CLI для анализа зависимостей — всё в рамках одного рабочего процесса.

Речь идёт об усилении. Каждый инструмент делает то, в чём силён, а Hermes координирует их и сохраняет контекст. Вместо трёх разрозненных агентов у вас одна система, которая использует сильные стороны каждого.

Hermes Agent — открытый проект с лицензией MIT. Его можно запустить на сервере и забыть о нём — он будет работать, учиться и помогать, даже когда вы спите.

Советуем дополнительно почитать по теме: