Hermes Agent Ustalık Sınıfı

Hermes Agent'i anlamak ve özelleştirmek için ihtiyacınız olan her şey. Kendi kendine gelişen beceriler, üç katmanlı bellek, GEPA optimizasyonu ve sizin için 7/24 çalışan 1'den 10'a kadar ajan.

Hermes Agent, iki ayda 90.000 GitHub yıldızını aştı. Geliştiriciler, iş akışlarını öğrenen, bağlamlarını hatırlayan ve 7/24 çalışan kişisel yapay zeka ajanlarını sessizce inşa ediyor.

Kullandığınız her yapay zeka ajanının aynı sorunu var: oturumunuz biter bitmez her şeyi unutuyor.

Kodlama tercihleriniz, üç kez düzelttiğiniz proje kuralları, dün 10 dakikada buldua bulduğu çözümü düzeltme. Hepsi gitti. Bir sonraki oturumda sıfırdan başlıyorsunuz.

Nous Research tarafından geliştirilen Hermes Agent temelde farklı bir yaklaşım benimsiyor. Şunları içeren bir öğrenme döngüsüyle geliyor:

• Oturumlar arasında hatırlar
• Kendi yeniden kullanılabilir becerilerini yazar
• Bunları arka planda budar
• Ve bunları GEPA adlı bir evrimsel motor aracılığıyla çevrimdışı olarak doğrular

Başkaçık kaynaklı başka bir ajan bu üçünü bir aynü bir arada sunmuyor. OpenClaw bile.

Bu kılavuz, bu öğrenme döngüsünün nasıl çalıştığını, her bellek katmanının ne yaptı ve her şeyi sıfırdan nasıl yapılandıracağınızı kapsar.

Sonunda, makinenizde çalışan üç tamamen izole ajanınız olacak: bir programcı (Claude Code'unuzu kullanan), bir derin araştırmacı ve bir tasarımcı; her biri kendi kişiliğiliği, hafızası, becerileri ve Telegram botuyla.

Şuna bir bakın:

Tüm kurulum dakikalar sürer ve buradaki her şey kendi donanımınızda tekrarlanabilir.

Not: Bu kılavuzdaki tüm illüstrasyonlar, sonunda inşa etmeyi öğreneceğiniz Hermes ajanlarından biri olan Pixel tarafından tasarlandı. Okurken onlara dikkat edin.

Haydi başlayalım!

Bu Kılavuz Nasıl Okunmalı

İki bölüm: önce teori, sonra, sonra uygulama.

Zamanınız kısıtlı mı? "Çalışır Duruma Getirme" bölümüne atlayın. Komutlar bağımsız olarak çalışır.

Ama teori işe yarar. Becerilerin kendi kendine nasıl geliştiğini, belleğin nasıl birleştiğini ve GEPA'nın ne zaman devreyeceğini bilmek, Hermes'i notları olan bir sohbet botu olarak kullanmakla, onu birikimli bir şey olarak kullanmak arasındaki farktır.

Sizi bekleyenler:

• Hermes Agent Gerçekte Nedir? Tanıtım ve OpenClaw ile karşılaştırma.
• Nasıl İnşa Edilmiş. Tek bir diyagramda mimari.
• Bellekten Önce: Ajan Kimdir? SOUL.md, kimlik katmanı.
• Bellek Sistemi. Üç katman, üç hız.
• Kendi Kendine Gelişen Beceriler. Ajan tarafından yazılan oyun kitapları ve Küratör.
• GEPA. Çevrimdışı beceri optimizasyonu.
• Çalışır Duruma Getirme. Kurulum, Telegram, ilk ajan.
• Birden Çok Ajan Çalıştırma. Profiller, üç kişilik, zamanlanmış özetler.
• Ajanları ihtiyaçlarınıza göre özelleştirme.

Hermes Nedir ve Onu Mimari Olarak Farklı Kılan Ne?

Tek satırlık tanıtım: ne kadar uzunuzu kullandıkça daha iyi hale gelen bir ajan.

Bunu gerçek kılan şey, genellikle ayrı olan üç yeteneğin tek bir çerçevede bulunmasıdır: çalıştırma zamanı becerisi öğrenimi, kalıcı çok katmanlı bellek ve isteğe bağlı bir ağırlık eğitimi hattı. Açık kaynaklı başka bir ajan bu üçünü bir arada sunmuyor.

Açık ekosistemdeki en yakın karşılaştırma OpenClaw. Her ikisi de kalıcı, mesajlaşmaya uygun, ancak zıt mimari seçimler yapıyorlar.

Kilo blogundan net bir çerçeve şöyle: "Hermes, bir öğrenme ajanının etrafına bir ağ geçidi sarar. OpenClaw, bir mesajlaşma ağ geçidinin etrafına bir ajan sarar."

Nasıl İnşa Edilmiş

Öğrenme döngüsünün anlamlı olması için, Hermes'in nasıl yapılandırıldığına dair temel bir resme ihtiyacınız var.

Her şey, run_agent.py betiğindeki tek bir AIAgent sınıfından geçer. CLI, mesajlaşma ağ geçidi, toplu çalıştırıcı, IDE entegrasyonu: hepsi aynı çekir ajan için giriş noktalarıdır.

Platformdan baımsız hikayesini gerçekten işe yarayan şey budur.

Çekirdek döngü ReAct tarzı ve eşzamanlıdır. Sistem istemini oluşturun, sıkıştırma gerekip gerekmediğini kontrol edin, kesilebilir bir API çağrısı yapın, araç çağrılarını yürütün, döngüyü tekrarlayın.

Daha sonra önemli olacak birkaç ayrıntı:

• Ajan, komutları altı farklı yerde çalıştırabilir. Yerel terminal, Docker, SSH, Modal, Daytona veya Singularity. Aynı kod, sadece bir yapılandırma değişikliği. Başka hiçbir şeye dokunmadan yürütmeyi dizüstü bilgisayarınızdan bir bulut GPU sunucusuna taşıyın.
• Neredeyse her modelle çalışır. Bir çeviri katmanı, herhangi bir sağlayıcıyı üç API formatından birine yönlendirir. Bu sayede Claude'dan GPT'den GPT'ye, Gemini'ye veya yerel Ollama'ya tek bir komutla geçiş yapabilir ve hiçbir şey bozulmaz.
• Ajanın görev başına en fazla 90 dönme sınırı vardır. Bu olmadan, bir döngüde sıkışmış bir ajan (başarısız bir API'yi yeniden denemek, aynı dosyayı yeniden okumak) sessizce kredinizi tüketecektir. Alt ajanlar aynı bütçeyi paylaşır, bu nedenle kontrolden çıkmış bir yetkilendirme zinciri de fark edilmeden geçemez.

Bu kadar iskele yeter. Şimdi ilginç kısım.

Bellekten Önce: Ajan Kimdir?

Belleğe ve kendi kendine gelişen becerilere geçmeden önce, her ikisinin de üzerinde yer alan bir katman var: kimlik.

Bellek, ajanın bildiği şeydir. Beceriler, işleri yapma şeklidir. Ancak hiçbiri, ortaya çıktığında kim olduğunu söylemez. Bir kimlik katmanı olmadan, her ajan farklı şapkalar takan aynı ajan gibi hissettirir.

Hermes bunu tek bir dosyayla çözer: SOUL.md.

~/.hermes/SOUL.md konumunda bulunur ve başka hiçbir şey yüklenmeden önce sistem isteminde 1. yuvayı kaplar. Ajanın kişiliğini, tonunu, iletişim tarzını ve katı sınırlarını tanımlar.

SOUL.md elle yazılır ve statiktir ve statiktir. Bir kez yazarsınız, zamanla ince ayar yaparsınız ve her projede ve her oturumda tutarlı kalır. Dosya eksikse, Hermes yerleşik bir varsayılan kimliğe geri dönüş yapar.

Bu, kendini geliştirme hikayesi için neden önemli? Çünkü bundan sonraki her şey (ajanın yazdığı bellek, oluşturduğu beceriler, bilgiyi birleştirme şekli) bu kimlik merceğinden gerçekleşir.

SOUL.md sabit çerçevedir. Bellek ve beceriler ise onun içindeki hareketli parçalardır.

Bellek Sistemi: Üç Katman, Üç Hız

Hermes'in tek bir "belleği" yoktur. Her biri farklı bir amaç için tasarlanmış üç katmanı vardır.

Katman />

Katman 1: İki küçük Markdown dosyası.

Çekirdekte diskte depolanan iki dosya vardır:

• MEMORY.md (maks. 2.200 karakter), ajanın ortamınız, proje kurallarınız, araç tuhaflıklarınız ve çıkarılan dersler hakkındaki notlarını içerir.
• USER.md (maks. 1.375 karakter), adınız, iletişim tercihleriniz, beceri seviyeniz ve kaçınılması gerekenler gibi profilinizi içerir.

Her ikisi de bir oturum başladığında donmuş bir anlık görüntü olarak sistem istemine enjekte edilir. Ajan oturum sırasında yeni bir bellek girişi yazarsa, bu değişiklik hemen diske hemen diske hemen kaydedilir ancak bir sonraki oturuma kadar sistem isteminde görünmez.

Bellek dolduğunda (~%80 kapasite, sistem istemi başlığında yüzdesi olarak gösterilir), ajan birleştirme yapmak zorundadır.

İlgili girişleri daha yoğun, daha bilgi dolu sürümlere birleştürür, böylece yalnızca yararlı bilgiler hayatta kalır.

Katman 2: Tam metin oturum arama.

Her konuşma (CLI ve mesajlaşma), tam metin arama özelliğine sahip SQLite'da depolanır. Ajan, haftalarca süren geçmiş konuşmaları buradan arayabilir.

Buradakişleminin net: Katman 1 her zaman bağlam içindedir ancak küçüktür. Katman 2 sınırsız kapasiteye sahiptir ancak aktif bir arama ve LLM özetlemesi gerektirir.

Kritik bilgiler bellekte yaşar. Diğer her şey ihtiyaç duyulduğunda aranabilir.

Katman 3: Harici bellek sağlayıcıları (8 eklenti).

Daha derin kalıcı bellek için Hermes, yerleşik bellekle birlikte çalışan 8 takılabilir sağlayıcıyla gelir (asla hiçbir zaman değiştirmez). Aynı anda yalnızca biri aktif olabilir.

Herhangi bir harici sağlayıcı aktif olduğunda, Hermes her dönüşten önce ilgili anıları otomatik olarak önceden getirir, her yanıttan sonra konuşma dönüşlerini eşitir ve oturum sonunda anıları çıkarır.

Kendi Kendine Gelişen Beceriler: Ajan Kendi Oyun Kitaplarını Yazar

Bellek, bilgileri halleder. Beceriler, prosedürleri yönetir.

Beceriler, YAML ön yüze sahip Markdown dosyalarıdır ve ajanın prosedürel belleği olarak işlevi görür: ne bildiği değil yapacağı.

Bir becerinin anatomisi:

Token maliyetlerini düşük seviyeli açımlama kullanır:

• Seviye 0: Ajan yalnızca adları + açıklamaları görür (tam katalog için ~3k token)
• Seviye 1: Gerçekten ihtiyacı olduğunda becerinin tam içeriğini yükler
• Seviye 2: Bir beceri içindeki belirli referans dosyalarına kadar inebilir

Kendini geliştirme döngüsü.

Temel farklılaştırıcı budur. Ajan, skill_manage aracını kullanarak kendi becerilerini otonom olarak oluşturur. Beceri oluşturma şu durumlarda tetiklenir:

• Ajan karmaşık bir görevi tamamlar (5+ araç çağrısı)
• Hatalarla veya çıkmaz sokaklarlaşır ve çalışan yolu bulur
• Kullanıcı yaklaşımını düzeltir
• Önemsiz olmayan bir iş akışı keşfeder

Döngü şöyle çalışır: ajan bir sorunla karşılaşır → deneme yanılma yoluyla çözer → başarılı yaklaşımı bir SKILL.md dosyası olarak kaydeder → bir dahaki sefere benzer bir sorunla karşılaştığında, beceriyi yükler ve kanıtlanmış prosedürü izler, yaklaşımı sıfırdan keşfetmek yerine.

Araç altı eylemi destekler: oluşturma, yama (hedefli düzeltme, token verimli olduğu için tercih edilir), düzenleme (tam yeniden yazma), silme, write_file ve remove_file.

Küratör: beceriler için çöp toplama.

Bakım yapılmazsa, ajan tarafından oluşturulan beceriler birikir. Tokenları boşa harcayan ve kataloğu kirleten düzinelerce dar, örtüşen oyun kitabınız olur.

Küratör, bunu halleden bir arka plan bakım sistemidir. Bir cron hizmeti değil, bir hareketsizlik kontrolü üzerinde çalışır): son çalıştırmadan bu yana 7 gün geçmişse ve ajan 2+ saattir boştaysa, ajanın kendi önbelleğiyle arka plan çatalı döner ve aktif konuşmaya asla dokunmaz.

İki aşamada çalışır:

1. Otomatik geçişler (belirleyici, LLM yok): 30 gün boyunca kullanılmayan beceriler bayatlar. 90 gün boyunca kullanılmayan beceriler arşivlenir.
2. LLM incelemesi (en fazla 8 yineleme): Çatallanmış bir ajan, ajan tarafından oluşturulan tüm becerileri inceler ve beceri başına saklama, yama yapma, birleştirme veya arşivleme kararı verir.

İki önemli kısıtlama:

• Küratör, paketlenmiş veya merkezden yüklenmiş becerilere asla dokunmaz. Yalnızca ajan tarafından yazılanlar.
• Asla otomatik olarak silmez. En kötü durum, ~/.hermes/skills/.archive/ konumuna arşivlemektir ve bu, tek bir komutla kurtarılabilir.

Her Küratör geçişinden önce, Hermes tüm beceriler dizininin tar.gz anlık görüntüsünü alır. Geri alma tek bir komuttur ve geri almaların kendisi de geri alınabilir.

Ayrıca, kritik becerileri arşivleme ve silmeye karşı korumak için hermes curator pin <skill> ile sabitleyebilirsiniz. Yamalar ve düzenlemeler yine de geçer, böylece ajan, sabitlemeyi kaldırmanızı gerektirmeden sabitlenmiş bir beceriyi geliştirebilir.

GEPA: Yürütme İzleriyle Becerileri Çevrimdışı Geliştirme

İşte işin ilginçleştiği yer.

Ajan içi öğrenme döngüsününün (beceri oluşturma + Küratör) bilinen bir zayıflığı vardır:

• Ajan kendini övme eğilimindedir. Neredeyle iyi yaptığını düşünür, yapmadığı zaman bile. Topluluk geri bildirimi bunu doğrulamıştır. 子işlem buna değinir.

GEPA

Yukarıda belirtilen sorunu ele almak için, yürütme izlerini okuyarak başarısızlıklarını anlamak ve evrimsel arama yoluyla hedefli iyileştirmeler önerir.

Yayınlanan bir ICLR 2026 Sözlü Bildiri olarak, MIT lisanslı.

Temel fikir: ajana "iyi mi yaptın?" diye sormak yerine, GEPA başarısızlık nedenlerini anlamak için yürütme izlerini okur, ardından evrimsel arama yoluyla hedefli iyileştirmeler önerir.

ş hattı:

1. Hermes deposundan geçerli beceriyi okuyun
2. Bir değerlendirme veri seti oluşturun (Claude Opus aracılı sentetik test vakaları, SQLite'dan gerçek oturum geçmişi veya elle seçilmiş altın setler)
3. GEPA en iyileyicisini çalıştırın: yürütme izlerini okuyun → başarısızlık noktalarını anlayın → aday varyantlar oluşturun
4. Rubriklerle (ikili başarılı/başarısız değil) LLM-as-judge puanlaması kullanarak adayları değerlendirin
5. Kısıtlama geçitlerini uygulayın: tam test paketi %100 geçmeli, beceriler 15KB'ın altında kalmalı, önbellek uyumluluğu korunmalı, anlamsal amaç kaymamalı
6. En iyi varyant, Hermes deposuna karşına karşı bir PR olarak gider. Asla doğrudan bir taahhüt değil.

GPU gerekmez. Her şey API çağu API çağrılarıyla çalışır. Maliyet: optimizasyon çalıştırması başına yaklaşık 2-10 dolar.

Bu başlangıçta atlanabilir, ancak bir duvara çarptığınızda ve ince ayar (RL/GRPO) için zaman ve para harcamak istemiyorsanız oldukça etkili.

Bu depoda daha fazla ayrıntı →

Yakın zamanda GEPA hakkında bir makale yazdım.

Tam ince ayara veya RL tabanlı ince ayara geçmeden önce denemek için harika bir alternatif.

Tamam, özetlemek gerekirse:

SOUL.md kimliği belirler. Çalışma zamanı döngüsü deneyimi yakalar. Küratör kütüphaneyi temiz tutar. GEPA, kütüphanedekilerin gerçekten çalışmasını sağlar.

Teori bu kadar. Şimdi onu makinenizde çalıştıralım.

Çalışır Duruma Getirme

Linux, macOS veya WSL2. Python 3.11+ yükleyiciyle birlikte gelir. API tabanlı kullanım için 8GB RAM yeterlidir.

Tek satırlık kurulum:

Kurulum sihirbazını çalıştırın. Sağlayıcı, API anahtarı, model ve araçlar arasında gezinir:

Terminalde sohbet etmeye başlayın:

Telegram'a bağlayın:

Ajanınızla terminal yerine telefonunuzdan konuşmak istiyorsanız, onu bir Telegram botuna yönlendirin.

@BotFather adresinden bir bot jetonu alın (/newbot çalıştırın), ardından Telegram kullanıcı kimliğinizi @userinfobot adresinden alın.

Bu kadar. Çalışan bir ajanınız var:

~/.hermes/ İçinde Ne Var

Kurulumdan hemen sonra, ana dizininizde yeni bir klasör oluşur.

Düzeni anlamakta fayda var çünkü Hermes ile yaptığınız her şey bu yollardan birine dokunur.

Birkaç dosya daha yakından bakmayı hak ediyor.

• config.yaml, gizli olmayan her şey için gerçeğin kaynağıdır. Model seçimi, terminal arka ucu, araç etkinleştirme, MCP sunucuları burada yaşar. hermes config edit ile düzenleyin veya hermes config set <anahtar> <değer> ile birer birer değer ayarlayın.
• .env, sırlarınızı tutar. API anahtarları, bot jetonları, şifreler. Hermes, sır gibi görünen değer buraya otomatik olarak yönlendirir.
• SOUL.md, diğer her şeyden önce sistem isteminde 1. yuvadır. Kimlik katmanı, daha önce ele alındı.
• skills/, tüm öğrenme döngüsünün yaşadığı yerdir. Ajanın oluşturduğu her becerişkin, ayrıca yüklediğiniz her şey buraya gelir.
• state.db, oturum aramasını destekleyen SQLite veritabanıdır. WAL modunda güvenli, FTS5 indeksli. "Üç hafta önce ne konuştuk?" sorusunu gerçekten çalıştıran şey budur.

Bunların çoğunu elle düzenlemezsiniz. Ancak düzeni bilmek diğer her şeyin anlaşılmasını sağlar.

Yeni Beceriler Ekleme

Hermes, 18 kategoride 687 beceriyle kendi resmi Beceriler Merkezi'ni korur. Dağılım:

• Ajanla birlikte gelen 87 yerleşik beceri
• talep üzerine etkinleştirebileceğiniz 79 isteğe bağlı beceri
• Anthropic'ten 16 (ön yüz tasarımı, pdf, pptx, docx, mcp-builder vb.)
• LobeHub'dan 505 (daha geniş topluluk katkıları)

Ayrıca herhangi bir GitHub deposunu özel bir GitHub deposunu özel bir musluk olarak ekleyebilirsiniz:

Becerileri bir ekip arasında paylaşmanın veya kendi özel koleksiyonunuzu sürdürmenin yolu budur.

1 Ajandan 10 Ajana Geçiş

Bir ajan iyidir. Birden çok uzmanlaşmış ajan, Hermes'in ilginçleştiği yerdir.

Hermes'in profiller adı verilen birinci sınıf bir özelliği vardır. Her profil, kendi yapılandırması, belleği, becerileri, oturumları ve SOUL.md'si olan tamamen izole bir şeypackage.json

package##Irregular expression

import re

**D...

2: 10 ...

...

...