Hermes: 毎日進化し、賢くなり続ける自己改善型エージェント

하이라이트

• Hermesは会話内容を memory.md や SQLite データベースに保存し、セッションを跨いでユーザーの好みを記憶する。

• コンテキスト窓の50%を超えると、古いツール実行結果を削除し中間部分を圧縮してトークン消費を抑制する。

• 全セッションは FTS5 を搭載した SQLite に保存され、過去の発言を高速に全文検索できる。

• 10ターンごとに重要な情報を自動抽出し、ユーザーのワークフローに合わせた独自のスキルを作成する。

• メモリのプリロード機能により、約3,500文字（約700トークン）の要約データが新しいチャットに自動で反映される。

타임라인

1. 00:00 - 01:29

   Hermesの概要と導入の背景

   ギリシャ神話の伝令の神に由来する名前を持つこのエージェントは、自ら考え成長する特性を持つ。既存のClaude Agent SDKベースのツールがサブスクリプション制限により使いにくくなった状況を受け、より柔軟なアシスタントとして選定されている。

   • HermesはアメリカのNews Research社が開発したオープンソースの自己改善型AIエージェントである。
   • 従来のツールであるOpenClawやNanoClawの機能制限を補う代替案として機能する。
2. 01:30 - 02:11

   インストールとモデル選択の柔軟性

   セットアッププロセスは非常にシンプルで、VPSだけでなくローカルマシンへの導入も容易に完了する。デフォルトではセッションごとに新規チャットとして開始されるが、特定のコマンドを使用することでモデルの切り替えや環境構築が動的に行える。

   • コマンド一つでインストールが完了し、OpenRouter経由でGemma 4やGLM-4-Turboなどのモデルを選択できる。
   • ハードウェア構成に応じてローカル環境での実行やCLIツールとの連携が可能である。
3. 02:12 - 04:18

   スタイル分析とパーソナライズのプロセス

   具体的な指示を与えなくても、過去のやり取りからユーザーのトーンを「実用的で懐疑的」と分析し、最適なアウトプットを生成する。数回の微調整を経て完成したツイートのスタイルや使用する絵文字の傾向までを、次回のセッションでも即座に再現できる能力を持つ。

   • 既存の台本ファイルを分析し、開発者中心で透明性のある執筆スタイルを正確に把握する。
   • 「汗を流す」などの不要な表現を排除し、ユーザーが好む特定の語彙をメモリに保存する。
4. 04:19 - 06:08

   メモリ管理とコンテキスト圧縮の仕組み

   トークンの浪費を防ぐため、全セッションの内容を要約してプリロードする仕組みが導入されている。さらに、10ターンごとにスキルマネージャーが自動で新しいスキルを作成し、エージェントの機能を拡張し続けることで長期的な生産性を向上させる。

   • メモリは外部のMarkdownファイルやSQLiteに保存され、効率的な検索を実現している。
   • コンテキスト窓の50%到達時に、セッションの最初と最後を残して中間を圧縮する独自のアルゴリズムを採用している。