Grandream

公開: 2026.05.277 min read

Hermes Agent とは何か？「使うほど賢くなる AI」の仕組みとメリットをやさしく解説

はじめに：AI を使っていて、こんな不満はありませんか？

ChatGPT や Claude を毎日使っているけれど、こんなことを感じたことはないでしょうか。

「先週話したことを、また最初から説明しなきゃいけない」
「毎回同じ前置きを貼り付けている」
「チャットを閉じると全部リセット。何も覚えていない」

そう、今の多くの AI チャットは 「会話のたびに記憶がゼロになる」 設計です。毎回初対面から始まる AI に、プロジェクトの背景や好みのスタイルを説明し直す——それがどれだけ非効率か、使っている人はみんな感じているはずです。

Hermes Agent は、この問題に正面から向き合った AI エージェントです。

Hermes Agent とは？

Hermes Agent 公式ドキュメント

Hermes Agent は、Nous Research が開発したオープンソースの AI エージェントです。

"The only agent with a built-in learning loop"
（組み込みの学習ループを持つ、唯一のエージェント）

一言で表すなら、「使えば使うほど賢くなる AI アシスタント」 です。

ターミナル（コマンドライン）上で動き、コードを書く・ファイルを操作する・ウェブを検索する・Slack にメッセージを送るなど、70種類以上の「道具」を自分で選んで使いながらタスクをこなします。

料金は無料（MIT ライセンスのオープンソース）。使う LLM モデルの API 費用だけが発生します。LM Studio などのローカルモデルを組み合わせれば、完全無料での運用も可能です。

なぜ「使うほど賢くなる」のか？ 3つの仕組み

仕組み① メモリ（記憶）

Hermes Agent はあなたとの会話を ローカルファイルに保存し続けます。

具体的には 2 つのファイルで管理しています。

ファイル	何を覚えるか
`MEMORY.md`	プロジェクトのルール、発見した修正方法、コーディング規約など「環境に関する事実」
`USER.md`	あなたの好み、コミュニケーションスタイル、よく使う言語など「あなたに関する情報」

次のセッションが始まるとき、これらのファイルが自動的に読み込まれます。「先週の続き」をそのまま話せるわけです。

さらに、過去数週間のすべての会話は SQLite データベースに蓄積され、キーワードで検索できます。「3週間前にどうやって解決したんだっけ？」も振り返れます。

仕組み② スキル（技の習得）

人間が経験を積むと「次からはもっとうまくやれる」ようになるように、Hermes Agent も よく使う手順を「スキル」として自動で保存 します。

たとえば、あなたが「GitHub のPRをレビューして」と何度も頼んでいると、エージェントはその手順をスキルとして記録。次回からは「PR レビューのやり方を一から考える」ではなく、「覚えた手順を使う」になります。

スキルは自分で書いて追加することも、世界中のユーザーが公開している Skills Hub からインストールすることもできます。

hermes skills browse         # 公開スキルを眺める
hermes skills install <名前> # インストール

仕組み③ ラーニングループ（学習の連鎖）

この 2 つの仕組みが組み合わさることで、ループが生まれます。

タスクをこなす
    ↓
経験をメモリに記録
    ↓
手順をスキルとして保存
    ↓
次のタスクで活用
    ↓
またタスクをこなす（より速く・より正確に）

人間で言えば「新人がベテランに育っていく」プロセスが、AI で再現されているイメージです。

何ができるの？主な機能を一覧で

できること

カテゴリ	具体例
コーディング	コードを書く・レビューする・バグを直す・テストを実行する
ファイル操作	ファイルの読み書き・検索・整理
ウェブ検索	最新情報を調べてまとめる
ブラウザ操作	ウェブページを開く・フォームを入力する・スクリーンショットを撮る
画像認識	画像を見て内容を説明する（VL モデル使用時）
音声対話	マイクで話しかける・音声で返答する
Slack / Discord など	メッセージを送る・受け取る・ボットとして常駐する
スケジュール実行	「毎朝9時に〇〇する」を自動化
並列処理	複数のタスクを同時に走らせる

あらかじめ用意されているスキル（プラグイン）

Hermes Agent にはインストール直後から使える 組み込みスキル が70以上搭載されています。カテゴリ別に紹介します。

開発・コーディング

github-pr-workflow — PR の作成・レビュー・マージを自動化
github-code-review — コードレビューの観点チェックと改善提案
test-driven-development — TDD スタイルでのテスト先行開発
python-debug / nodejs-debug — デバッグセッションの支援

生産性・ドキュメント

google-workspace — Gmail・カレンダー・ドライブの操作
notion — Notion ページの読み書き・データベース更新
linear — タスク管理・Issue トラッキング
airtable — スプレッドシート感覚のデータ操作
pdf-edit — PDF の編集・テキスト抽出

クリエイティブ

image-generation（ComfyUI）— ローカルで画像生成
video-creation（Manim）— 数式・図解アニメーション動画を生成
excalidraw — 図・フローチャートの自動作成
p5js — ビジュアルアート・インタラクティブコンテンツ生成

メディア・エンタメ

spotify — 音楽の再生・プレイリスト操作
youtube — 動画検索・情報取得
minecraft — Minecraft サーバーのホスティング管理
gif-search — GIF 画像の検索と取得

AI・MLOps

claude-code — Claude Code CLI にタスクを委譲
huggingface — HuggingFace のモデル・データセット操作
vllm / llama-cpp — ローカル LLM の管理
model-eval — モデルの評価・ベンチマーク実行

Mac 連携（macOS のみ）

apple-notes — Apple メモの読み書き
apple-reminders — リマインダーの作成・管理
imessage — iMessage の送受信
find-my — デバイスの位置確認

リサーチ・情報収集

arxiv — 論文の検索・要約
x-twitter — X（旧 Twitter）の投稿・検索

これらはすべて /スキル名 と入力するだけで呼び出せます。たとえば：

/github-pr-workflow   ← PR 作業を開始
/arxiv               ← 論文を調べる
/notion              ← Notion を操作する

さらに世界中のユーザーが作ったスキルを Skills Hub から追加インストールすることもできます。

つながるサービス

Slack・Discord・WhatsApp・Telegram など 21以上のメッセージングプラットフォーム に接続できます。「Slack から話しかけると AI が作業してくれる」という使い方が可能です。

また MCP（Model Context Protocol） という仕組みで、GitHub・Notion・データベースなど外部ツールとも連携できます。

他の AI エージェントと何が違う？

Claude Code など既存の AI エージェントと比較してみます。

比較項目	Claude Code（参考）	Hermes Agent
セッション間の記憶	なし（CLAUDE.md で手動補完）	あり（MEMORY.md・USER.md に自動保存）
自己学習	なし	あり（タスク完了後にスキルを自動作成）
使える LLM	Claude のみ	18以上のプロバイダー＋ローカルモデル
コスト	Claude API 費用が必須	本体無料・ローカルモデルなら費用ゼロ
話しかける方法	ターミナル・Dispatch・channels	ターミナル・Slack・Discord・音声など21以上
スケジュール実行	あり	あり（cron で定期自動実行）
コミュニティ資産	なし	Skills Hub（世界中のスキルを共有・流用）

一言でまとめると：

Claude Code → 「コードを書く作業」に特化した高性能なペアプログラマー
Hermes Agent → 「育てて使い続けるチームメンバー」。コーディングに限らず、業務自動化・メッセージング・音声まで幅広くカバー

どちらが優れているというより、用途が違います。コーディング品質を最優先するなら Claude Code、幅広いタスクを自動化してローカルで運用したいなら Hermes Agent が向いています。

こんな人に向いている

向いている人

コードを書く仕事をしていて、繰り返し作業を自動化したい
毎回同じ前置きプロンプトを打つのが面倒
AI に「自分のこと」を覚えさせたい
Slack や Discord から AI に指示したい
LLM の API 費用を抑えてローカルで運用したい

少し難しいかもしれない人

ターミナル（黒い画面）を使ったことがない
AI の回答をブラウザで見られれば十分

料金と使い始めるコスト

Hermes Agent 本体：無料（MIT ライセンス・オープンソース）

使う LLM によってコストが変わります。

選択肢	コスト	特徴
ローカルモデル（LM Studio など）	完全無料	インターネット不要・プライバシー◎・性能はマシン依存
Anthropic Claude	従量課金	高性能・会話の自然さ◎
OpenAI GPT	従量課金	汎用性が高い
Nous Portal	サブスクリプション	300以上のモデルが使い放題
OpenRouter	従量課金	多数のモデルを一元管理

セキュリティは大丈夫？

「ファイルを操作する AI」と聞くと不安になるかもしれませんが、Hermes Agent は 7層のセキュリティ を備えています。

特に重要な点：

危険な操作は必ず人間に確認を求める（ファイルの削除など）
rm -rf /（全ファイル削除）のような致命的コマンドは 絶対に実行できない ハードブロックがある
Docker コンテナ内で動かすことで、ローカル環境を完全に隔離できる
Slack などのボット運用では、許可したユーザーだけが操作できるアクセス制御がある

まとめ

Hermes Agent を一言で表すなら、「育てる AI」 です。

使うたびに経験を積み、手順を覚え、あなたの好みを学んでいく。最初は「普通の AI アシスタント」でも、使い続けるほど「自分専用のチームメンバー」に近づいていきます。

実際に使用してみた感想は以下です。

Codexのサブスクでも動作するのでコスパがいい(API従量課金不要)
記憶が保持される
適切なSkillが自動的に起動する
マルチエージェントで長時間の自走可能
さまざまなツールから気軽に指示ができる
カンバン機能でタスクを自律的に作業可能

24時間フルに稼働させるAIとしてかなりいい選択肢だと思いました。

X APIと連携して、Xの情報を収集するskillも用意されているみたいなので、試してみたいです。

本体は無料で、ローカルモデルと組み合わせれば月額コスト0円での運用もできます。「試してみる敷居が低い」のも大きなメリットです。

詳細は公式ドキュメントをご覧ください。

気になった方は、まず1コマンドでインストールしてみてください。

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

グランドリームでは、AI エージェントを活用したシステムの設計・開発・運用を支援しています。ご相談はお気軽にどうぞ。

参考

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