La plupart des agents IA sont un abonnement déguisé. Hermes Agent est de l’autre espèce : un agent libre de Nous Research, sous licence MIT, qui fonctionne sur votre propre machine ou votre serveur et qui garde sa mémoire, ses compétences et son historique dans un dossier que vous contrôlez. Son tour signature est une boucle d’apprentissage. Après une tâche complexe, il s’écrit un fichier de compétence qui décrit ce qui a fonctionné, il affine ces compétences à mesure qu’il les réutilise et il fouille ses propres sessions passées quand un nouveau travail lui semble familier. L’agent reste constant; le cerveau est interchangeable. Ce tutoriel l’installe, le connecte d’abord aux grands modèles, puis montre la voie bon marché et gratuite par Ollama. Le projet vit sur GitHub sous NousResearch/hermes-agent, avec la documentation sur le site de Hermes Agent.
Ce qu’il vous faut
Presque rien. Git est le seul prérequis; le programme d’installation s’occupe lui même de Python, de Node et du reste, et l’agent prend environ 2 Go de disque. Il fonctionne sous Linux, macOS, WSL2 et même Android par Termux. Les utilisateurs de Windows ont droit à un programme d’installation de bureau et à une voie PowerShell, même si WSL2 reste la voie prise en charge pour l’expérience terminal complète. Un GPU est facultatif et ne compte que pour la voie du modèle local à la fin.
Étape 1 : installer
Une seule ligne sous Linux, macOS ou WSL2, avec le script d’installation du dépôt du projet :
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
source ~/.bashrc
Sous Windows, le démarrage rapide propose un programme d’installation de bureau, qui installe l’application et les outils en ligne de commande ensemble, plus une commande d’installation PowerShell pour les puristes du terminal. Vous préférez un gestionnaire de paquets? pip install hermes-agent suivi de hermes postinstall vous mène au même endroit. Tout ce que Hermes possède vit dans ~/.hermes : config.yaml pour les réglages, .env pour les secrets, et les fichiers de mémoire et de compétences que l’agent entretient.
Étape 2 : connecter un grand cerveau
Lancez hermes setup et trois portes s’offrent à vous : l’installation rapide par un abonnement Nous Portal, l’installation complète où vous apportez vos propres clés, et la table rase, qui démarre avec le minimum d’outils activés. Le premier lancement le plus rapide passe par le Portail :
hermes setup --portal
Cela ouvre votre navigateur pour une connexion Nous, range le jeton dans ~/.hermes/auth.json et vous donne le catalogue du Portail, plus de 300 modèles, plus sa passerelle d’outils pour le Web, l’image et le navigateur. Un seul abonnement, tous les modèles de pointe, aucun jonglage de clés.
Vous apportez plutôt vos propres clés? Lancez hermes model et choisissez dans la liste des fournisseurs. Les voies vedettes :
- Anthropic. Claude en direct, par la connexion Claude Code ou une clé API.
- OpenAI. La gamme de modèles Codex par une connexion avec code d’appareil.
- Google. Gemini, y compris les versions à contexte énorme.
- OpenRouter. Une clé, plus de 200 modèles, utile si vous voulez tout derrière une seule facture.
- DeepSeek, xAI, Kimi, MiniMax et leurs amis sont aussi sur la liste pour des exécutions de classe avancée à moindre coût.
Nous publie ses propres choix pour le travail d’agent, et ce sont des réglages par défaut sensés pour commencer. Changez de modèle en pleine session avec la commande /model :
/model anthropic/claude-sonnet-4.6
/model openai/gpt-5.5-pro
/model google/gemini-3-pro-preview
/model deepseek/deepseek-v4-pro
Claude Sonnet est leur meilleur choix d’agent généraliste, GPT Pro est le poids lourd du raisonnement, Gemini apporte la fenêtre de contexte géante et DeepSeek est le codeur économique. Démarrez l’agent avec hermes (ou hermes --tui pour l’interface terminal) et donnez lui un premier travail vérifiable, par exemple lui demander d’inspecter votre dossier courant et de nommer le projet qu’il y trouve. S’il discute et appelle un outil, le cœur est vivant.
Étape 3 : le mettre dans votre poche
La passerelle est un seul processus qui connecte le même agent aux clavardages où vous vivez déjà : Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal et le courriel.
hermes gateway setup
hermes gateway start
Réglez une liste d’autorisation pendant la configuration, parce qu’un agent qui répond à quiconque lui écrit est un risque, pas un assistant. Sur un serveur, hermes gateway install l’enregistre comme service pour qu’il survive aux redémarrages. À partir de là, les mêmes commandes à barre oblique fonctionnent depuis votre téléphone comme depuis le terminal, et le planificateur intégré peut livrer les résultats des tâches cron directement dans le clavardage. Quand quelque chose se comporte bizarrement, hermes doctor est la première commande que la documentation vous dira de lancer, et hermes update garde l’installation à jour.
Les places bon marché : gratuit avec Ollama
Tout ce qui précède coûte de l’argent par jeton ou par mois. Cette voie coûte de l’électricité. Hermes traite un serveur Ollama local comme un point de terminaison personnalisé, alors toute l’installation tient en trois gestes.
Premier geste : installer Ollama et télécharger un modèle. Prenez Ollama sur son site officiel (la voie Linux est un script d’installation en une ligne), démarrez le, puis téléchargez un modèle :
ollama pull qwen2.5-coder:32b
Ce codeur 32B est le modèle que la documentation officielle de Hermes utilise comme exemple, et il mérite sa place : le travail d’agent, c’est l’appel d’outils, et la gamme de codeurs Qwen appelle les outils de façon fiable. Nous distribue aussi sa propre gamme Hermes pour l’usage local, et le classement actuel des modèles dans notre guide des LLM sans censure est une bonne carte de ce qui vaut encore la peine d’être téléchargé.
Deuxième geste : corriger le piège du contexte. C’est l’étape que tout le monde manque, et la documentation la désigne comme la première source de confusion. Hermes refuse de faire du travail d’agent avec moins de 64 000 jetons de contexte, et Ollama règle discrètement sa valeur par défaut bien en dessous : 4 096 jetons sur les machines avec moins de 24 Go de VRAM. Le contexte ne peut pas être relevé par l’API, alors réglez le sur le serveur avant de le démarrer :
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve
Troisième geste : pointer Hermes vers lui. Lancez hermes model, choisissez l’option de point de terminaison personnalisé, entrez l’adresse locale http://localhost:11434/v1, sautez la clé API et nommez le modèle téléchargé. Vous préférez modifier des fichiers? La même chose dans ~/.hermes/config.yaml est provider: custom avec cette URL de base. Vérifiez avec ollama ps et assurez vous que la colonne CONTEXT affiche vos 64 000, puis démarrez hermes et répétez le test d’inspection de dossier.
De quelle machine le gratuit a t il vraiment besoin? Des chiffres de planification approximatifs pour des poids en 4 bits plus ce long contexte obligatoire :
Mémoire vive à prévoir, selon la taille du modèle local
Chiffres de planification approximatifs pour des poids en 4 bits avec un contexte de 64 K chargé. L'inférence sur processeur fonctionne; un GPU est ce qui la rend agréable.
Le compromis honnête : un 32B local est un agent plus faible que Claude ou GPT à leur meilleur, plus lent et parfois plus maladroit avec les outils. Ce qu’il ne fait jamais, c’est envoyer vos fichiers quelque part, mesurer votre curiosité au compteur ou changer son prix en mars. Un schéma qui fonctionne bien : installez Hermes d’abord sur un modèle de pointe pour apprendre à quoi ressemble le bon travail, puis déplacez les tâches routinières vers le cerveau local.
Le rendre vôtre, le garder en laisse
Deux dossiers font la personnalisation. La mémoire vit dans ~/.hermes sous forme de fichiers compacts que l’agent organise lui même, et les compétences vivent dans ~/.hermes/skills, où vous trouverez celles qu’il écrit pour vous après les tâches difficiles. La commande /learn transforme presque n’importe quoi en compétence sur demande : une page de documentation, un dossier de notes, un déploiement que vous venez de terminer à la main. Lisez les compétences qu’il écrit comme vous liriez le guide d’exécution d’un collègue junior, parce que c’est exactement ce qu’elles sont.
Et la laisse compte, parce que c’est un processus toujours actif avec un accès au shell. Hermes livre des modes d’approbation pour les commandes risquées et une liste de blocage stricte pour les commandes irréversibles. Commencez en mode table rase si vous voulez la version prudente, gardez les listes d’autorisation de la passerelle serrées et envisagez de déplacer l’exécution des commandes dans un conteneur avec hermes config set terminal.backend docker. Un agent qui s’améliore lui même est un outil merveilleux. Un agent qui s’améliore lui même avec vos identifiants de production qui traînent autour est une histoire que vous racontez aux autres comme un avertissement.
Commandes d’installation, voies de fournisseurs et exigence de contexte Ollama vérifiés par rapport à la documentation et au dépôt officiels de Hermes Agent, octobre 2026.
Sources
- Interface screenshot: Nous Research / Hermes Agent documentation
FIN DE LA TRANSMISSION
Restez curieux. Remettez tout en question.
