Hong Cheung 
Hermes Agent のセットアップ方法
私がやったのは、Hetzner1 でセルフホストしている VPS サーバー上でこれを動かすことでした。スマホから自分の GPT と話すためのゲートウェイとして Telegram を使っていました。そして、当時は無料で 1M トークンの上限があった OpenRouter の Owl Alpha モデルを使っていました。これなら何にでも十分です。
長期記憶とリファレンス
また、VPS 上にローカルで記憶を保存するために MCP-Memory もセットアップしました。これで新しいセッションを始めるたびに同じことを繰り返さずに済みます。さらに、質問の参考にしたい地元の書籍コレクション用に MCP-Local-Rag も入れました。ビジネス、健康、科学などのトピックをカバーしています。
Hermes Agent の（私にとっての）最良のユースケース
語学学習
私にとって最良のユースケースは、これで語学を学ぶことだと分かりました。やり方は、Fiona という名前の語学学習エージェントを作ることでした。そしてセッションごとに「Hey Fiona」と話しかけると、語学学習のスキルとコンテキストがすべてそのセッションに読み込まれ、これから何をするのかが分かる仕組みです。
語学の部分では、私はスペイン語と日本語を学んできました。このワークフローでの語学学習は、主に GPT で設定した単語と意味のクイズのようなものです。
対象言語の単語を探す
両言語の csv/md ファイルを github で探してダウンロードし、ローカルの /vocabs/Spanish などのフォルダ内で分類するように頼みました。ファイル名はレベルに応じて N1〜N5 や A1〜C2 と付けました。つまり N1.csv、A1.md といった具合で、ファイル形式は混在していました。
クイズ
Fiona にルールを設定し、対象言語の単語の意味を一度に 5 語ずつ聞いてくるようにしました。間違えるたびに、その単語を何回間違えたかを別の wrong-N1.csv ファイルに書き込みます。正解した場合は元のファイルを編集し、その行にスコアを 1 加えます。スコアが高いほど、クイズに出る頻度が低くなります。こうして、クイズの単語はランダムでありながら私向けに最適化されます。
単語復習チャレンジ
これは便利だと感じたものです。cronjob をいくつか設定して、毎日一日中自動でクイズを送ってもらうようにしました。通常は仕事の休憩がある午前 8 時ごろに 2 つのクイズが届きます。昼休み直前の午前 11 時にもう 2 つ。そして就寝前、理想的には午後 8 時にもう 2 つです。
語学学習に使った全体的な感想
良くも悪くも混ざっていると言えます。私の設定が十分に正確でなかったのか、あるいは LLM に繰り返し自律的に物事をさせること自体が安定しないのかもしれません。時には「言われた通りに動く」というまずまずの体験が得られることもありましたが、ハルシネーションに陥ったり、時折あらゆる奇妙な bash を実行する方向にそれたりしました。そのせいで全体の体験はあまり快適ではありませんでした。
その他のユースケース
ただチャットするためだけに使ってみたこともあります。つまり、私のすべてを覚えていて、私の野心や習慣、状況をすべて考慮した上で、私だけに合わせた答えをくれるパーソナルアシスタントを持つということです。しかし結局のところ、価値ある会話において人間の代わりにはなりません。知らないことは分からないのです。私は自分が望むように設定できますが、それが欠点だと私は思います。
GPT を AI パートナーとして使おうとする人々に似ています。彼らは自分が望むように設定できます。しかしそれはあまりに理想的すぎて、気分や自分自身のビジョン、あなたに対する感情、人と人とのつながりといった人間の核心的な要素が欠けています。ですから、GPT と友達のように話すのは、うまくいかないでしょう。私はエコーチェンバーや永遠の慰め役は必要ありません。現実の経験を聞きたいのです。
そうは言っても、GPT や AI が多少役立つと私が見つけた唯一の方法は、単なる検索エンジンとして使うことです。ほぼそれだけです。ウェブページの広告もなく、面倒なクリックもありません。そして私はまずテキストで始めたいのです。
Hermes Agent の代替（OpenClaw ではない）
興味深いことに、OpenCode や任意のプログラミング IDE、つまり AI プログラミング向けに作られたツールを使う方が、一般的に Hermes Agent より有用だと分かりました。
それらと Hermes Agent の主な違いは、ほとんどがプロジェクトスコープであることです。つまり、宣言した各プロジェクトのフォルダ内でしか動作できません。一方、Hermes Agent / OpenClaw の能力を最大限に活用するには、通常はデフォルトで完全な権限を与えることになり、それはマシン上の他のファイルや設定を台無しにできる、そして実際に台無しにするということです。
プログラミング IDE、エージェントごとに新しいフォルダ、これが今の私のやり方です。今では語学学習エージェントはそのフォルダ内だけで動き、投資リサーチャー兼アドバイザーは別のフォルダ内だけで動きます。それぞれに異なるルールとガードレールがあります。Hermes Agent を使うのとは対照的に、異なるテーマで作業するためにそれらを簡単に切り替えられ、ファイル自体も調整できます。
結論
Hermes Agent は革新的に聞こえますし、実際そうなのかもしれません。しかし私は、あまり必要でない痒いところに届くように過剰に設計されているように感じます。というのも、語学学習に使っていたある時点で、もうここまで来たら自分でフラッシュカードアプリを作った方がリソースも軽く、何より非常に安定していただろうなと思ったからです。
しかし、もしかしたらいつか Hermes Agent がロボットの中で動き、Hermes Agent がロボット OS になるかもしれません。Nvidia が Hermes Agent を組み込んだ新しい AI コンピューターを発表するにあたって、どれだけ大きく後押ししているかを考えると。
しかし今のところ、私はすでにアンインストールし、日常使いには OpenCode と KiloCode を使い続けていますが、調子は良いです。
ああ、プライバシーへの懸念から有料モデルも使い始めました。
