O Hermes, explicado por inteiro.
Um agente de IA que roda no seu servidor, usa ferramentas de verdade, lembra de você entre sessões e transforma o que dá certo em procedimentos reutilizáveis. Esta página explica cada peça: do loop que o faz avançar sozinho até como o nosso time de agentes trabalha no Maestri.
- O que é
- Framework de agente autônomo, open source, criado pela Nous Research
- Diferencial
- Loop de aprendizado embutido: memória curada, criação e melhoria de skills, busca em conversas antigas
- Modelos
- Qualquer provedor: Anthropic, OpenAI, Google, OpenRouter, Nous Portal, modelos locais
- Roda em
- Terminal, app desktop, painel web, IDEs e apps de mensagem (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp…)
- Versão aqui
v0.22.5(stable, setembro de 2026)
O que é um agente
Um chatbot responde e para. Um agente recebe um objetivo e trabalha até chegar nele.
Num chatbot, você pergunta, ele responde e você decide o próximo passo. Com um agente, você entrega o objetivo (“organize os prompts deste roteiro e revise”) e ele mesmo escolhe os passos, usa ferramentas (terminal, arquivos, navegador, APIs) e confere o resultado de cada ação antes de seguir.
O loop do agente
Observa
Lê a conversa, os arquivos de contexto e o resultado da última ação.
Pensa
O modelo decide o próximo passo e qual ferramenta usar.
Age
Chama a ferramenta: roda um comando, edita um arquivo, busca na web.
Confere
Deu certo? Avança. Deu errado? Tenta outro caminho. Repete até terminar.
O valor está na repetição: cada volta usa o resultado da anterior. No Hermes, esse loop roda dentro do AIAgent, que monta o prompt, chama o modelo, executa as ferramentas pedidas e devolve o resultado ao modelo, quantas vezes for preciso.
Os cinco níveis de um agente completo
Uma forma útil de ler o resto desta página: cada nível resolve uma limitação do anterior.
Arquitetura
Vários pontos de entrada, um único núcleo. Toda conversa, venha de onde vier, passa pelo mesmo agente.
Pontos de entrada CLI / TUI · App desktop · Painel web · Gateway de mensagens · IDEs (ACP) · API · Batch │ ▼ Núcleo — AIAgent ┌───────────────┬──────────────────┬───────────────────┐ │ Prompt Builder│ Resolução de │ Despacho de │ │ (monta o │ provedor/modelo │ ferramentas │ │ contexto) │ (3 modos de API) │ (registro) │ ├───────────────┴──────────────────┴───────────────────┤ │ Compressão de contexto · Cache de prompt │ └───────────────────────────┬──────────────────────────┘ ▼ Estado state.db (SQLite + busca FTS5) · memórias · skills · logs
- Prompt Builder: junta identidade (SOUL.md), regras do projeto, memória e o índice de skills num system prompt estável, que pode ficar em cache.
- Resolução de provedor: decide para qual API vai a chamada (Anthropic, OpenAI, Google…) e em qual formato.
- Despacho de ferramentas: executa as tool calls do modelo, com aprovações e sandbox, e devolve o resultado.
- Compressão: quando a conversa fica longa, resume o histórico antigo para caber no contexto do modelo.
- state.db: banco SQLite com todas as sessões e índice de busca em texto completo. É o que permite “lembrar daquela conversa da semana passada”.
Contexto e system prompt
Sem contexto, a IA responde no genérico ou enche você de perguntas. O Hermes carrega o contexto certo sozinho, em camadas.
O que entra no início de toda conversa
Identidade e personalidade do agente. Sempre carregado, fica em ~/.hermes/SOUL.md.
Um arquivo de contexto da pasta de trabalho: .hermes.md → AGENTS.md → CLAUDE.md → .cursorrules. O primeiro encontrado vence; só um é carregado.
MEMORY.md (notas do agente) e USER.md (quem é você).
Nome e descrição curta de cada skill. O conteúdo completo só é lido quando a tarefa pede.
Esquema das ferramentas habilitadas para aquela plataforma.
AGENTS.md: o manual do agente
Um arquivo Markdown em português comum, como o manual que você daria a um funcionário no primeiro dia: o que fazer, como responder, o que nunca fazer. A regra de ouro é ser enxuto (até ~200 linhas) e conter só o que muda decisões. O que é detalhe vai para outros arquivos que o AGENTS.md aponta.
AGENTS.md é lido só da pasta atual (não sobe nem desce em subpastas). .hermes.md sobe pelas pastas pai até a raiz do git e tem prioridade, então pode esconder outro arquivo de regras. Cada arquivo tem limite de 20.000 caracteres; acima disso o meio é cortado. Todo arquivo de contexto passa por um scanner que bloqueia tentativas de prompt injection.
Referências com @
Na conversa, digite @ seguido de um arquivo, pasta, diff do git ou URL, e o Hermes injeta o conteúdo na mensagem.
Por que Markdown
Títulos, listas e tabelas são o formato em que os modelos foram treinados a ler estrutura. Não é programação: é texto organizado. Por isso toda a base de conhecimento (regras, memória, skills, o vault do Obsidian) é Markdown.
Memória
Contexto diz quem você é. Memória faz o agente lembrar do que você corrigiu ontem.
Sem memória, cada conversa começa do zero: você corrige algo hoje e amanhã o agente repete o erro. O Hermes resolve isso em três camadas:
| Camada | O que guarda | Como funciona |
|---|---|---|
USER.md | Quem você é: idioma, trabalho, preferências | Injetado em toda conversa. Tem limite de caracteres para ficar enxuto. |
MEMORY.md | Fatos estáveis do ambiente e convenções | O próprio agente cura: adiciona, corrige e consolida. Recebe lembretes periódicos para salvar o que aprendeu. |
| Histórico (state.db) | Todas as conversas passadas | Busca em texto completo (FTS5) com resumo por LLM. O agente consulta quando você cita algo antigo. |
O loop de automelhoria
O agente trabalha, você corrige, ele anota, e na próxima conversa já parte da regra nova. É o mesmo loop do nível 1 (observa, age, ajusta), aplicado ao aprendizado do próprio agente. Em outras ferramentas isso precisa ser montado à mão; no Hermes vem de fábrica.
Para quem precisa de mais, há provedores de memória externos plugáveis, como Honcho (modelagem do usuário ao longo do tempo), Mem0 e Supermemory.
Contexto acumulado
Duas pessoas podem instalar a mesma ferramenta de graça. Um agente com seis meses de memória, skills e regras de um negócio específico não se copia. Esse é o ativo que cresce com o uso.
Skills
Um procedimento salvo. Você ensina uma vez, o agente repete do jeito certo para sempre.
Uma skill é uma pasta com um SKILL.md: quando usar, passo a passo, armadilhas conhecidas e, se preciso, scripts e referências. Segue o padrão aberto agentskills.io, então funciona em outros agentes também.
Divulgação progressiva
No início da conversa o agente vê só o nome e a descrição de cada skill (uma linha). O conteúdo completo é carregado só quando a tarefa combina. Assim dá para ter centenas de skills sem lotar o contexto.
De onde vêm
| Origem | O que é | Confiança |
|---|---|---|
| Bundled | Vêm com o Hermes e são semeadas automaticamente | Oficial |
| Optional | Oficiais do repositório, instaladas sob demanda (finanças, ML, criativas, segurança…) | Oficial |
| Hub | skills.sh, GitHub, ClawHub e outros registros | Variável: passa por scanner, mas leia antes |
| Criadas pelo agente | Geradas a partir de tarefas que deram certo | Revisar |
O curator
Depois de tarefas complexas, um processo de revisão em segundo plano (o curator) propõe criar ou corrigir skills com o que foi aprendido. Toda mudança fica registrada num ledger, com antes e depois.
SKILL.md antes de confiar.# gerenciar skills hermes skills list # instaladas hermes skills search <termo> # procurar nos registros hermes skills inspect <nome> # ler antes de instalar hermes skills install <id> hermes skills repair-official all --restore # restaurar oficiais
Ferramentas e MCP
Inteligência sem mãos fica presa na tela. Ferramentas são o que deixa o agente agir no mundo.
O Hermes tem mais de 40 ferramentas, organizadas em toolsets que podem ser ligados ou desligados por plataforma (hermes tools).
| Grupo | Exemplos |
|---|---|
| Terminal e arquivos | Rodar comandos, ler, buscar e editar arquivos, processos em segundo plano |
| Web | Busca, extração de páginas, navegador real (local via CDP ou na nuvem) |
| Mídia | Visão (analisar imagens), geração de imagem (FAL), texto para fala, transcrição de áudio |
| Código | execute_code: scripts Python que chamam ferramentas por RPC, juntando vários passos num só turno |
| Agentes | delegate_task: subagentes isolados em paralelo |
| Memória e skills | Gravar memória, criar e editar skills, buscar no histórico |
| Segurança de arquivo | Checkpoints automáticos antes de editar; /rollback desfaz |
Onde os comandos rodam
Seis backends de terminal: localDockerSSHModalDaytonaVercel Sandbox. Modal e Daytona hibernam quando ociosos e custam quase nada entre sessões.
MCP: o tradutor universal
Antes, cada app (Gmail, Notion, um gerador de imagens) exigia uma integração própria. O MCP (Model Context Protocol, padrão criado pela Anthropic) é uma língua comum: qualquer servidor MCP, por stdio ou HTTP, vira ferramenta do agente, com filtro de quais ferramentas expor.
Exemplo direto do nosso trabalho: o Higgsfield tem servidor MCP oficial. Conectado, o agente passa a gerar imagem e vídeo dentro da própria conversa.
Modelos e provedores
O modelo é o cérebro, e é escolha sua. Trocar não exige mudar nada no resto.
O Hermes funciona com qualquer provedor: Anthropic, OpenAI, Google, OpenRouter, Nous Portal (300+ modelos numa assinatura), endpoints compatíveis com OpenAI e modelos locais. Troca com hermes model ou /model no meio da conversa.
- Modelos auxiliares: tarefas paralelas usam modelos próprios e mais baratos (visão, compressão, títulos, revisão). Ficam em
auxiliary.*no config. - Fallback: se o provedor principal falhar, cai para um reserva automaticamente.
- Credential pools: várias chaves do mesmo provedor em rodízio quando batem limite.
- Provider routing: escolher por custo, velocidade ou qualidade.
- Cache de prompt: o system prompt estável é reaproveitado entre chamadas, o que reduz custo e latência. Por isso o Hermes evita mudar o contexto no meio da conversa.
Custo importa
Modelos de ponta são ótimos para planejar e decidir; para tarefa repetitiva em volume, um modelo menor faz igual por uma fração do preço. Modelos abertos (que rodam até na sua máquina) estão chegando perto dos fechados, o que interessa para agentes 24 horas e dados sensíveis.
Automação e delegação
Agente de sessão você abre e fecha. Agente autônomo fica de pé, agenda tarefas e distribui trabalho.
Cron: tarefas agendadas
Agendamento por linguagem natural ou expressão cron, com entrega do resultado em qualquer plataforma. Um job pode rodar com agente (usando skills) ou só um script, sem gastar modelo nenhum.
hermes cron list
# exemplo real aqui: rotina diária às 07:00, script puro,
# só reporta o que estiver fora do normal
Delegação
delegate_task: cria subagentes com contexto isolado, ferramentas restritas e terminal próprio; 3 em paralelo por padrão.- Processos Hermes independentes: sessões completas em tmux para missões longas, horas ou dias.
- Kanban: fila de tarefas para vários agentes trabalharem em lanes.
Hooks e plugins
Hooks rodam código em pontos do ciclo de vida (logs, alertas, guardrails). Plugins adicionam ferramentas, provedores de memória e motores de contexto sem mexer no núcleo.
Onde o Hermes roda
O mesmo agente, a mesma memória, em várias telas.
| Superfície | Para quê |
|---|---|
| CLI e TUI | Terminal com edição multilinha, autocompletar de comandos, interromper e redirecionar |
| App desktop | App nativo (macOS, Windows, Linux) com sessões, paleta de comandos e arrastar arquivos |
| Painel web | Administração: canais, MCP, webhooks, memória, perfis, e chat embutido |
| Gateway de mensagens | Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, e-mail e outros, num único processo |
| IDEs (ACP) | VS Code, Zed, JetBrains: chat, diffs e terminal dentro do editor |
| API e proxy | Endpoint compatível com OpenAI para ligar outros apps |
| Voz | Conversa por voz, transcrição de áudio e palavra de ativação |
Profiles permitem várias instâncias independentes, cada uma com seu config, memória, skills e sessões, em ~/.hermes/profiles/<nome>/.
Segurança
Poder de agir exige regras claras do que pode e do que não pode.
- Aprovação de comandos: comandos arriscados (apagar, sobrescrever config, scripts) pedem confirmação. Há modo “smart”, que aprova o óbvio e segura o perigoso.
- Segredos separados: chaves de API só em
~/.hermes/.env; o resto emconfig.yaml. Variáveis secretas são filtradas antes de chegar às ferramentas. - Redação: tokens e dados sensíveis são mascarados em logs e saídas.
- Scanner de contexto: arquivos de regras e skills passam por detecção de prompt injection.
- Isolamento: backends em container ou sandbox para comandos; pareamento de DM nas plataformas de mensagem.
- Credenciais: logins, códigos 2FA e cartões são preenchidos por um cofre, nunca digitados pelo agente nem colados no chat.
Configuração e arquivos
Onde cada coisa mora e os comandos para mexer nela com segurança.
| Caminho | O que é |
|---|---|
~/.hermes/config.yaml | Configuração (modelos, ferramentas, terminal, auxiliares). Nunca segredos. |
~/.hermes/.env | Só chaves de API e segredos |
~/.hermes/SOUL.md | Identidade do agente |
~/.hermes/memories/ | MEMORY.md e USER.md |
~/.hermes/skills/ | Skills instaladas |
~/.hermes/state.db | Todas as sessões + busca |
~/.hermes/cron/ | Jobs agendados e saídas |
~/.hermes/logs/ | Logs do agente, erros e gateway |
~/.hermes/auth.json | Tokens OAuth e pools de credenciais |
hermes setup # assistente completo hermes model # escolher provedor e modelo hermes tools # ligar/desligar ferramentas hermes config set terminal.timeout 180 # editar config com segurança hermes doctor # diagnóstico hermes update # atualizar
hermes config set, nunca à mão (um recuo errado quebra o gateway). E não mude o contexto no meio da conversa: isso quebra o cache de prompt e encarece cada chamada.Como funciona aqui
O nosso setup: um time de Hermes num canvas do Maestri, produzindo narrativas visuais com IA para clientes.
O Hermes roda num servidor Linux. O Maestri, app no Windows, conecta por SSH e mostra cada agente como um terminal num canvas visual, com notas e conexões entre eles. A base de conhecimento é um vault do Obsidian, sincronizado com o PC e com o GitHub.
O time
Coordenador
Orquestra o time e toma as decisões contínuas. É o único que grava regras, memória e skills.
Planejador
Escreve o Plano Mestre de cada projeto novo, uma vez, no início.
Ajudantes
Trabalho repetitivo em volume, como montar um prompt por imagem.
Revisor QA
Revisão adversarial: procura erros, nunca elogia. Aprova ou reprova o lote.
Regras de operação
- Todo subagente aparece no canvas. Nada de agente invisível em trabalho de projeto.
- Todo terminal tem uma nota
Função - <nome>dizendo modelo, papel, o que faz e o que não faz. - Correções do usuário vão para a nota Caixa de Aprendizados; o coordenador promove às regras, à memória ou a uma skill.
- Remover uma skill é permitido quando necessário, mas o usuário é avisado antes, com o motivo.
- Faltou informação: perguntar, nunca inventar.
Pipeline: do roteiro à imagem
- Ingestão do roteiroSeparar o que o cliente pediu literalmente do que é interpretação.
- Plano MestreCenários e personagens mínimos, textos fixos de continuidade, lista de quadros com método (gerar, recortar, retocar, compor, montar) e perguntas em aberto.
- Prompt por imagemMontado a partir dos textos fixos do plano: inglês, um parágrafo, até 180 palavras.
- Portão 1: revisão QANenhum prompt vai para o gerador sem a aprovação do Revisor QA.
- GeraçãoCenários vazios primeiro, depois fichas de personagem, depois as cenas em sequência.
- Portão 2: QA visualCada imagem é checada (eixo de câmera, figurino, luz, sem texto gerado). Até 2 retoques; depois o usuário decide.
Organização do conhecimento
| Onde | O que guarda |
|---|---|
AGENTS.md | Manual curto lido por todo agente: quem é o usuário, papéis, regras e onde está cada coisa |
00 Núcleo | Única fonte de regras de produção, cada uma com fonte citada |
01 Templates | Pipeline, ingestão de briefing, storyboard, ficha de personagem |
02 Estudos de Caso | Projetos encerrados, só referência; nunca reabrem |
03 Hermes | Documentação do próprio setup |
04 Projetos Ativos | O que está em execução |
src/ | Volátil e não verificado; nunca é regra |
Manutenção automática
Todo dia às 07:00 uma rotina sem modelo de IA confere sincronização do vault, conflitos, tamanho dos arquivos de contexto, uso da memória e o canal do Maestri. Só escreve um relatório quando algo está fora do normal.
Comandos rápidos
Os mesmos comandos de barra funcionam no terminal e nos apps de mensagem.
| Ação | Comando |
|---|---|
| Nova conversa | /new ou /reset |
| Trocar modelo | /model provedor:modelo |
| Personalidade | /personality nome |
| Refazer ou desfazer o último turno | /retry · /undo |
| Comprimir contexto, ver uso | /compress · /usage · /insights |
| Skills | /skills ou /nome-da-skill |
| Desfazer edições de arquivo | /rollback |
| Interromper | Ctrl+C ou mandar nova mensagem (no chat: /stop) |
Glossário
Os termos que aparecem em toda conversa sobre agentes.
| Agente | IA que recebe um objetivo e avança sozinha, usando ferramentas, até cumpri-lo. |
| Harness | A plataforma onde o agente roda (Hermes, Claude Code etc.). O carro; o modelo é o motor. |
| Modelo | O LLM que pensa: Claude, GPT, Gemini, modelos abertos. |
| Contexto | Tudo o que o modelo vê numa chamada: instruções, memória, conversa, resultados. |
| Tool call | Pedido do modelo para executar uma ferramenta. |
| Skill | Procedimento salvo em Markdown, carregado sob demanda. |
| MCP | Protocolo padrão para conectar apps externos como ferramentas. |
| Subagente | Outro agente, com contexto isolado, que recebe parte do trabalho. |
| Gateway | Processo que liga o agente aos apps de mensagem e aos jobs agendados. |
| Profile | Instância separada do Hermes, com config, memória e skills próprios. |
| Compressão | Resumo automático do histórico antigo para caber no contexto. |
| Clean plate | No nosso pipeline: imagem do cenário vazio, base de todos os planos daquele cenário. |