Hermes Agentとは？使うほど賢くなるAIエージェントの始め方と活用法

AIエージェントの新しい形、Hermes Agentが登場

ChatGPTやClaudeに質問すると、その場で答えてくれますよね。ただ、会話が終わったらまたゼロに戻ってしまいます。次に話しかけるときは、また最初から説明し直す必要がある。「前に教えたじゃん」と思ったことがある人は多いのではないでしょうか。

ここ数年で「AIエージェント」と呼ばれる仕組みが生まれてきました。これは通常のチャットAIとは異なり、あなたに代わって実際の作業を進め、結果を返してくれるものです。たとえば「毎朝、天気予報を確認してSlackに投稿して」と一度お願いすれば、毎日自動でやってくれます。質問に答えるだけでなく、手足を持って動いてくれるAIと考えるとイメージしやすいかもしれません。

そのAIエージェントの中でも、2026年に入ってから急速に注目を集めているのがHermes Agentです。AI研究組織のNous Researchが開発し、2026年2月にリリースしたオープンソースのAIエージェントで、GitHubのスター数は35,700を超えています。

Hermes Agentが他のAIツールと大きく異なる点は「使えば使うほど賢くなる」ことです。公式サイトでは「The agent that grows with you（あなたと共に成長するエージェント）」と紹介されています。ChatGPTに同じことを何度も教え直す煩わしさは、Hermes Agentには存在しません。一度教えた作業手順を記憶し、次からは自分で判断して実行してくれるようになります。

さらに、MITライセンスのオープンソースで公開されており、すべてのデータは自分のマシンに保存されます。テレメトリ（利用状況の外部送信）もなく、クラウドロックイン（特定サービスへの囲い込み）もありません。自分のPCやサーバーの中だけで完結するため、社外秘の情報を扱う業務でも安心して使えます。

この記事では、Hermes Agentの仕組みから具体的な使い方、他のツールとの違いまで、初めてAIエージェントに触れる方にもわかるように解説していきます。読み終わるころには「自分でも試してみよう」と思えるはずです。

使えば使うほど賢くなる仕組み

Hermes Agentの核心にあるのが「クローズドループ学習（closed learning loop）」と呼ばれる自己改善の仕組みです。名前は難しそうですが、やっていることはシンプルなので順を追って説明します。

新しいアルバイトが入ってきた場面を想像してみてください。最初は「コーヒーの淹れ方」を一から教える必要がありますよね。でも何日か経てば、教えなくてもお客さんの好みを覚えて対応できるようになります。Hermes Agentが内部でやっていることも、この構造と同じです。

具体的にはこうなっています。あなたがHermes Agentに何かタスクを依頼すると、エージェントはそのタスクを実行します。そしてうまくいった手順を自動的に「スキル」というドキュメントに書き出して保存します。次に似たようなタスクが来たとき、エージェントはこの保存済みスキルを参照して、ゼロから考え直すことなく素早く正確に実行できるようになります。この一連の流れが自己学習ループです。

しかもスキルは使うたびに改善されていきます。「前回この手順でうまくいったけど、今回はこっちの方法の方が速かった」という学びを、エージェント自身がスキルに反映してくれます。人間が手動で手順書を更新する必要はありません。

この学習を支えているのが「3層メモリシステム」です。

1つ目は「SOUL.md」です。エージェントの人格や行動指針を定義するファイルで、「どんなトーンで話すか」「どこまでの操作を許可するか」といった基本方針を決めます。

2つ目は「MEMORY.md」と「USER.md」です。これは「永続メモリ」と呼ばれる仕組みで、あなたの好み、過去の作業内容、プロジェクトの構成などを、会話を終了した後もずっと記憶し続けてくれます。Qiitaの解説記事によると、このメモリはSQLiteというデータベースで保存されており、過去の記憶を全文検索できる機能（FTS5）にも対応しています。

3つ目が「スキル（Skills）」です。前述のとおり、成功したタスクの実行手順をドキュメントとして保存したもので、「こういう場面ではこう対処する」という経験則の蓄積です。保存先は~/.hermes/skills/ディレクトリで、createやedit、patchなどの6つのアクションでスキルを管理します。

ちなみに、似たプロダクトのOpenClawとはアプローチが異なります。OpenClawは「外部で作られたスキルをインポートして使う」のが得意で、Hermes Agentは「自分で新しいスキルを獲得・作成していく」方向に力を入れています。料理で言えば、OpenClawはレシピサイトからレシピを集めてくる人、Hermes Agentは毎日の料理の中でオリジナルレシピを編み出していく人、というイメージでZennの記事では紹介されています。

Hermes Agentのセットアップ方法

「面白そうだけど、インストール難しいんじゃない？」と思うかもしれません。実はHermes Agentのインストールは、ターミナル（コマンドを入力する黒い画面）にたった1行コピペするだけで完了します。

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

この1行を実行すると、Python 3.11、必要なライブラリ、Hermes Agent本体がすべて自動でインストールされます。sudoも不要で、公式サイトによるとLinux、macOS、WSL2（Windows上でLinux環境を動かす仕組み）に対応しています。AndroidのTermux環境でも動作するため、古いスマホをAIサーバーにすることも技術的には可能です。

インストールが完了したら、次は初期設定です。hermes setupコマンドを実行すると、対話式のセットアップウィザードが起動します。ここで設定するのは主に2つです。

1つ目はAIモデルの接続先です。Hermes Agentは特定のAIモデルに縛られず、200種類以上のモデルを切り替えて使えます。接続先としてよく使われるのが「OpenRouter」というサービスです。OpenRouterのサイトでアカウントを作成し、APIキー（接続に使うパスワードのようなもの）を取得して、ウィザードで入力します。無料枠もあるため、まずはコストをかけずに試せます。

2つ目はメッセージングプラットフォームの設定です。これはオプションですが、設定しておくとスマホのTelegramやDiscordからHermes Agentに指示を出せるようになります。Metics Mediaのチュートリアル動画では、TelegramのBotFatherでボットを作成し、そのトークンをHermes Agentに登録する手順が紹介されています。

セットアップが完了したら、ターミナルでhermesと入力してみてください。すぐに会話が始まり、最初のメッセージを送れるようになります。

もう少し本格的に運用したい場合は、VPS（バーチャル・プライベート・サーバー、月500円程度からレンタルできるクラウド上の仮想マシン）にHermes Agentを置くのがおすすめです。24時間稼働させておけば、スケジュールされたタスクを自動で実行してくれます。Hostingerなどのレンタルサーバーでは、ワンクリックテンプレートでHermes Agentをデプロイ（設置）できるプランも提供されています。

まとめると、セットアップの流れは「curlでインストール → hermes setupでAPIキー登録 → hermes で会話開始」の3ステップです。プログラミング経験がなくても、ターミナルの基本的な使い方がわかれば10分ほどで動かし始められます。

こんな使い方ができる！実践ユースケース6選

「で、結局何に使えるの？」という疑問に答えるために、実際にユーザーが活用している事例を6つ紹介します。

1. 毎朝の優先事項マネージャー

YouTuberのAlex Finn氏が紹介しているのが、毎朝9時にその日の最優先事項を聞いてくれるエージェントです。設定はたった一文です。

「Every morning at 9am ask me what my number 1 priority is for that day. Then, come up with tasks you can do to help me with that priority. Then, update your memories about me accordingly」

（日本語訳：毎朝9時にその日の最優先事項を聞いて。それを手伝えるタスクを考えて。そしてその内容を記憶に反映して）

このように自然言語で指示するだけで、Hermes Agentが毎朝Telegramにメッセージを送り、その日の優先事項を確認してくれます。回答すると、エージェントはその内容をもとに自分にできるタスクを提案し、あなたの好みや仕事のパターンをメモリに記録します。使い続けるうちに、提案の精度が上がっていく仕組みです。

2. メモリWiki（個人ナレッジベース）

Hermes Agentとの会話で蓄積された情報を、Wikiとして閲覧可能にするユースケースです。「これまで話したテーマの一覧と、毎日の活動ログを表示するサイトを作ってほしい」と指示すると、エージェントが自動でWebページを生成してくれます。テーマをクリックすれば過去の会話の詳細が見られるため、自分専用のナレッジベースとして活用できます。

3. Kanbanボードでチームのように動かす

Hermes Agentのサブエージェント機能を使うと、複数の子エージェントを並列で動かせます。たとえば「3つのリサーチテーマを同時に調べて」と指示すれば、3つのサブエージェントがそれぞれ独立して調査を行い、結果をまとめて返してくれます。

これをKanban形式のボードで管理すると、あたかも小さなチームに仕事を振っているような感覚で作業を進められます。Redditでは「本当のチームみたいに感じる」という声も上がっています。

4. GitHubの自動バックアップ（cronジョブ）

Hermes Agentのcronジョブ機能（定期実行の仕組み）を使えば、自然言語だけでスケジュールタスクを設定できます。たとえば「毎晩12時にこのGitHubリポジトリに変更をプッシュして」と一言伝えるだけで、エージェントがスキルとcronジョブを自動で作成してくれます。

設定方法も簡単で、チャット内で/cron add "every day at midnight" "Push changes to GitHub"と入力するか、普通の日本語で「毎日深夜にGitHubにプッシュして」と伝えるだけです。91個のビルトインスキルの中にはGitHubリポジトリ管理や認証スキルが含まれているため、追加設定なしですぐに動作します。

5. セキュリティレビューの委任

開発者向けのユースケースですが、コードのセキュリティレビューをサブエージェントに委任できます。公式ドキュメントでは、認証モジュールのセキュリティ問題を新しい視点（先入観なし）でレビューしてもらう例が紹介されています。

親エージェントがdelegate_taskでサブエージェントを起動し、対象ファイルのパスとコンテキストを渡すと、独立した環境で徹底的にレビューしてくれます。サブエージェントには独自のモデルを割り当てることもできるため、簡単なタスクにはコストの低いモデルを使い分けるといった運用も可能です。

6. ローカルLLMとの組み合わせ

OllamaやGemini APIと組み合わせることで、クラウドに一切データを送らずにAIエージェントを運用できます。hermes modelコマンドでカスタムエンドポイント（Ollama、vLLM、LM Studioなど）を指定すれば、ローカルで動くLLMをそのままHermes Agentの頭脳として使えます。

インターネット接続が不安定な環境や、社外秘のデータを扱う場面で重宝する構成です。

他のAIツールとの違いを整理する

2026年現在、AIエージェントやAIコーディングツールは選択肢が急増しています。「結局どれを使えばいいの？」と迷う方のために、主要なツールとの違いを整理してみます。

OpenClawとの違い

最もよく比較されるのがOpenClawです。Zennの記事によると、両者の最大の違いはスキル獲得の方針にあります。

OpenClawは「外部で作られたスキルをインポートして使う」アプローチです。豊富なスキルライブラリから必要なものを選んで組み込むのが得意です。一方のHermes Agentは「自分でスキルを獲得・作成していく」アプローチで、使い込むうちに自分専用のスキルセットが出来上がっていきます。

興味深いのは、OpenRouterのアプリランキングでの動向です。OpenClaw経由の利用が減少傾向にある一方で、Hermes Agentの利用は増えているという報告があります。Hermes Agentにはhermes claw migrateというコマンドが用意されており、OpenClawの設定・メモリ・スキル・APIキーを自動でインポートできるようになっています。

Claude Codeとの違い

AnthropicのClaude Codeは、IDE（開発環境）に統合されたコーディング支援ツールです。コードの読み書きに特化しており、プロジェクト内のファイルを直接編集できます。

Hermes Agentとの設計思想の違いは、メモリの扱いに顕著に表れています。Claude CodeはMEMORY.mdやCLAUDE.mdといったマークダウンファイルで記憶を管理するのに対し、Hermes AgentはSQLiteデータベースによる永続化と全文検索（FTS5）を標準で備えています。Hermes Agentのスキルはコードで管理されるため、実行の確実性が一段高いとも指摘されています。

用途で切り分けると、Claude Codeはプログラミング作業の効率化に最適です。一方Hermes Agentは、コーディングに限らず日常業務全般の自動化・パーソナルAIとしての運用に向いています。

OpenHands / Aider / SWE-agentとの違い

秋霜堂の解説記事では、これらのツールとの使い分けが整理されています。

OpenHandsは開発支援に特化したエージェント、Aiderはペアプログラミング（AIと一緒にコードを書く）に特化したCLIツール、SWE-agentはGitHubのIssue自動修正や研究用ベンチマーク（SWE-bench）での利用が中心です。

これらはすべて「ソフトウェア開発」という特定ドメインに最適化されています。対してHermes Agentは「汎用パーソナルAI」として、開発だけでなくリサーチ、文書作成、スケジュール管理、システム運用まで幅広くカバーする設計です。

どんな人に向いているか

Hermes Agentが特に向いているのは、次のような方です。

• 繰り返し発生する作業を自動化したい人
• 自分のデータを外部サービスに送りたくない人（セルフホスト重視）
• 複数のプラットフォーム（Telegram、Slack等）からAIに指示を出したい人
• AIに自分の仕事のやり方を学習してほしい人
• オープンソースを自分で改造・拡張したい人

逆に「今すぐコードを書いてほしい」という単発のタスクにはClaude CodeやAiderの方が直接的で、「セットアップの手間なくブラウザで使いたい」という方にはChatGPTやClaudeのWebアプリの方が手軽です。

AIエージェントを「育てる」時代へ

ここまでHermes Agentの仕組みと使い方を見てきましたが、最後に一歩引いて「これが意味すること」を考えてみます。

Hermes Agentの登場は、AIとの関わり方そのものが変わりつつあることを示しています。これまでのAI活用は「良いプロンプトを書くスキル」が重要でした。毎回、AIに的確な指示を出すことが求められていたわけです。しかしHermes Agentのような自己学習型エージェントの世界では、「一度教えればあとは育っていく」形に変わります。

これはちょうど、新入社員の教育に似ています。最初は手取り足取り教える必要がありますが、仕事の進め方が分かってくれば、だんだん任せられる範囲が広がっていきます。Hermes Agentも同じで、初期の数週間でしっかり使い込めば、あとは自律的に動いてくれるようになります。

今後のトレンドとして注目すべきは、このような「AIエージェントの育成」が個人や組織の競争力に直結する可能性です。同じHermes Agentを使っていても、どんなスキルを学習させたか、どんなメモリを蓄積させたかによって、生産性に差が出てきます。

また、v0.14.0のリリースでは22のメッセージングプラットフォーム対応、SuperGrok OAuth、ネイティブWindows対応など、対応範囲がさらに広がっています。Nous ResearchはMLOps（機械学習の運用管理）やRLトレーニング（強化学習）のプラットフォームとしてもHermes Agentを位置づけており、単なるパーソナルAIを超えた発展が見込まれます。

Hermes Agentを試してみたいと思った方は、まず公式サイトのインストールコマンドをターミナルに貼り付けるところから始めてみてください。最初はシンプルな会話から入り、慣れてきたらcronジョブやTelegram連携を設定して「24時間動く自分だけのAIアシスタント」を育て始めることをおすすめします。

AIに毎回プロンプトを考えて入力する時代から、AIを育てて任せる時代へ。その転換点に立つツールとして、Hermes Agentは今後もチェックする価値があります。