Vous ouvrez une nouvelle discussion avec votre assistant IA. Et vous réexpliquez tout. Le nom du projet, la structure du dépôt, votre façon de nommer les branches. Vous aviez déjà tout dit la veille, dans une conversation que l'outil a oubliée. Hermes Agent attaque précisément ce problème.
Hermes Agent est un framework open source d'agents IA autonomes publié par Nous Research en février 2026 sous licence MIT. Il ne fonctionne pas comme un chatbot ouvert dans un onglet, mais comme un service installé sur votre propre machine ou votre serveur, actif en permanence. Il garde sa mémoire d'une session à l'autre, exécute des tâches en plusieurs étapes et écrit lui-même des fiches de méthode qu'il réutilise ensuite.
Vous allez voir comment tourne sa boucle de travail, ce que vaut vraiment sa mémoire, à quoi ressemblent ses compétences, ce qu'il coûte à faire tourner et dans quels cas il déçoit. Aucune connaissance préalable des agents IA n'est nécessaire pour suivre.
Qu'est-ce que Hermes Agent, exactement ?
C'est un agent, pas un assistant conversationnel. La différence tient à l'initiative. Un chatbot répond à une question et s'arrête. Un agent reçoit un objectif, le découpe, lance des actions sur votre machine, vérifie le résultat, recommence si besoin.
Hermes Agent tourne comme un processus en arrière-plan, souvent sur un serveur privé virtuel (un ordinateur loué chez un hébergeur, allumé en permanence). Vous lui donnez des instructions depuis Telegram, Discord, Slack ou un terminal. Il continue son travail même après que vous ayez fermé la conversation.
Nous Research publie aussi une famille de modèles de langage appelés Hermes. Hermes Agent n'est pas un modèle. C'est l'enveloppe qui fait travailler un modèle, le leur ou celui que vous choisissez, en lui ajoutant une mémoire, des outils et un accès à votre machine.
Le projet est publié sous licence MIT, la plus permissive des licences libres. Vous pouvez lire le code, le modifier, l'utiliser commercialement. Tout est visible dans le dépôt GitHub de Hermes Agent.
Comment il fonctionne, étape par étape
Une fois installé, Hermes Agent crée son dossier de travail dans ~/.hermes/ et démarre une boucle qui ne s'arrête jamais vraiment. Elle se déroule en cinq temps.
- Réception. Une demande arrive par la ligne de commande, par une messagerie connectée ou par une tâche planifiée.
- Planification. L'agent envoie la demande au modèle de langage configuré, avec sa mémoire du moment et la liste des outils disponibles. Le modèle décide de l'action suivante.
- Exécution. L'agent utilise l'outil choisi : terminal, éditeur de fichiers, navigateur web. Le résultat repart dans la boucle.
- Mémorisation. Les résultats et le raisonnement partent dans une base de données locale, parfois dans des fichiers de mémoire structurés.
- Itération. Le cycle recommence jusqu'à ce que la tâche soit finie. Ensuite l'agent attend le prochain déclencheur, sans s'éteindre.
Cette persistance change la nature des tâches qu'on peut lui confier. Un travail qui s'étale sur plusieurs jours ne repart pas de zéro à chaque réveil.
La mémoire en quatre couches
C'est la partie la plus travaillée du produit, et celle qui explique le slogan de Nous Research. Hermes Agent ne stocke pas tout au même endroit, parce que tous les souvenirs n'ont pas la même durée de vie.
- Deux fichiers courts,
MEMORY.mdetUSER.md, qui contiennent votre environnement et vos préférences. Ils sont injectés au début de chaque session. - Une archive de sessions dans une base SQLite (
~/.hermes/state.db), indexée avec FTS5, le moteur de recherche plein texte de SQLite. Chaque conversation passée reste retrouvable. - Un dossier de compétences, qui conserve le savoir-faire : comment faire telle chose, dans quel ordre.
- Des fournisseurs de mémoire externes compatibles, comme Honcho, Mem0, OpenViking ou Supermemory, qui affinent le profil de l'utilisateur sur la durée.
Concrètement, vous cessez de réexpliquer votre contexte. L'agent sait où vit votre code, comment vous déployez, quel format de message de commit vous utilisez.
Les compétences qu'il écrit lui-même
Après une tâche compliquée, celles qui demandent cinq appels d'outils ou plus, Hermes Agent s'arrête et rédige un document structuré décrivant ce qu'il vient de faire. C'est ce que le projet appelle une compétence.
Prenons un déploiement qui échoue. L'agent tâtonne, trouve la cause, corrige. Il consigne ensuite la marche à suivre. La fois suivante, face à un problème du même genre, il ouvre sa fiche au lieu de recommencer l'enquête.
Ces fiches sont de simples fichiers Markdown rangés dans ~/.hermes/skills/. Elles suivent le format ouvert agentskills.io, ce qui les rend transportables vers d'autres agents compatibles. Vous pouvez aussi installer des compétences écrites par la communauté depuis le Skills Hub, avec des commandes du type /github-pr-workflow.
L'agent met à jour ses propres compétences quand il les juge dépassées. Si vous modifiez une fiche à la main, attendez-vous à ce qu'elle soit réécrite au prochain cycle. Gardez une copie hors du dossier ~/.hermes/ pour les fiches auxquelles vous tenez.
Outils, modèles et hébergement
Hermes Agent arrive avec plus de 40 outils intégrés. Recherche web, exécution de commandes dans le terminal, lecture et modification de fichiers, pilotage d'un navigateur, analyse d'images, génération d'images, synthèse vocale, délégation à des sous-agents. Les outils s'enregistrent automatiquement au chargement.
Vous pouvez ajouter les vôtres en déposant une extension dans les dossiers prévus. C'est du code Python, un langage accessible aux débutants, ce qui met l'extension du produit à portée de quelqu'un qui n'est pas ingénieur système.
Côté cerveau, tout point d'accès compatible avec l'API d'OpenAI fonctionne. Nous Portal, OpenRouter, Anthropic, ou une instance locale d'Ollama si vous voulez que rien ne sorte de chez vous. Le Model Context Protocol, la norme qui permet de brancher des outils externes sur un agent, est pris en charge via stdio ou HTTP et se configure dans un seul fichier config.yaml.
Hermes Agent réclame un modèle capable de gérer au moins 64 000 tokens de contexte. Un token est un fragment de mot, l'unité que découpe le modèle. Cette exigence porte sur le modèle que vous branchez, pas sur la puissance de votre serveur : un petit VPS suffit si le modèle tourne ailleurs.
Pour exécuter les commandes, six environnements au choix : local pour la vitesse, Docker pour l'isolation, SSH pour un serveur distant, plus Daytona, Singularity et Modal. Sur un serveur exposé à internet, Docker est le réglage raisonnable, parce que le conteneur fait barrière entre l'agent et le reste de la machine.
Le logiciel lui-même ne coûte rien. Vos dépenses viennent du serveur et des appels au modèle, et elles montent vite si vous laissez tourner du pilotage de navigateur ou plusieurs sous-agents en parallèle.
Hermes Agent face aux autres outils
Le rapprochement le plus fréquent se fait avec OpenClaw, un autre agent autonome qu'on héberge soi-même. Les deux se ressemblent de loin, mais leur logique diffère.
| Critère | Hermes Agent | OpenClaw |
|---|---|---|
| Objectif principal | S'améliorer en créant ses propres compétences | Exécuter directement des tâches formulées en langage naturel |
| Mémoire | Quatre couches : fichiers de prompt, archive SQLite, compétences, fournisseurs externes | Mémoire conversationnelle longue durée |
| Persistance | Boucle continue avec tâches planifiées et cron | Assistant actif en permanence |
| Hébergement | Machine locale, VPS, backends sans serveur comme Modal ou Daytona | Machine locale, Raspberry Pi ou VPS |
Si vous utilisez déjà OpenClaw, la commande hermes claw migrate importe vos réglages, vos mémoires, vos compétences et vos clés API pendant la configuration initiale. Vous ne reconfigurez pas vos fournisseurs de modèles ni vos messageries.
Paperclip joue à un autre étage. C'est une couche d'orchestration qui coordonne plusieurs agents avec des rôles et une hiérarchie. Hermes Agent peut d'ailleurs y travailler comme exécutant. Les deux se complètent plus qu'ils ne se concurrencent.
Enfin, ne confondez pas cette famille d'outils avec les assistants de code. Claude Code, l'assistant de programmation d'Anthropic en ligne de commande, travaille avec vous sur un projet, sous votre regard. Hermes Agent travaille pendant que vous faites autre chose, et son terrain dépasse largement le code.
À quoi ça sert concrètement
Quatre usages ressortent, tous portés par la même mécanique : l'agent garde le contexte dans la durée et enchaîne des étapes sans que vous soyez devant l'écran.
- Automatisation du développement : relecture de pull requests, exécution de tests, refonte de code étalée sur plusieurs jours.
- Recherche et analyse de données : il navigue, exécute du code, stocke ce qu'il trouve et y revient plus tard.
- Travaux planifiés : un rapport hebdomadaire, une veille lancée la nuit, un récapitulatif envoyé chaque matin sur Telegram ou Discord.
- Assistant personnel persistant : il apprend vos préférences et reprend vos tâches répétitives.
Le point commun de ces quatre cas est le rythme. Ce sont des travaux qui s'étirent, pas des questions ponctuelles. Pour une question ponctuelle, un chatbot classique reste plus rapide à dégainer.
Les limites à connaître avant de se lancer
Hermes Agent privilégie le contrôle sur la facilité. Ce choix a un prix, et il vaut mieux le connaître avant l'installation qu'après.
Il faut savoir administrer une machine. Faire vivre un agent en continu suppose de comprendre Linux, les services système et les conteneurs, au moins assez pour diagnostiquer une panne un dimanche soir.
Un agent autonome qui a accès à votre terminal et à vos clés API élargit fortement la surface d'attaque. Hermes Agent bloque certaines commandes dangereuses et demande confirmation pour les commandes en sudo, mais ces garde-fous peuvent être contournés dans certains conteneurs. Sécuriser l'hôte, isoler les identifiants et surveiller les journaux reste votre travail.
La facture peut grimper sans prévenir. Une configuration légère tient sur un petit VPS, mais le pilotage de navigateur et les sous-agents parallèles consomment processeur, mémoire et tokens. À grande échelle, le poste principal devient le modèle, pas l'hébergement.
L'agent ne vaut jamais mieux que son modèle. Inventions, mauvaise lecture d'une sortie d'outil, fil logique perdu au milieu d'une tâche longue : rien de tout cela ne disparaît parce qu'on ajoute une mémoire.
Deux contraintes plus terre à terre. La boucle d'apprentissage se déclenche après les tâches complexes, donc elle n'apporte rien si vos demandes ne se ressemblent jamais. Et il n'y a pas de version Windows native : il faut passer par WSL2. Sur Android, Termux fonctionne, avec des fonctions vocales et multimédias amputées.
Comment démarrer
Première décision : où l'agent va tourner. Une installation sur votre portable s'éteint quand vous fermez le capot, ce qui annule tout l'intérêt de la persistance. Un VPS est le choix le plus cohérent.
Il vous faut un serveur Linux, un Mac ou une instance WSL2, avec Python 3.11. Docker n'est pas obligatoire, mais c'est la couche d'isolation qui vous évitera de mauvaises surprises. Ensuite, l'installateur officiel fait le reste.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bashCette commande installe les dépendances (uv, Python, Node.js, ripgrep, ffmpeg) et crée le dossier ~/.hermes/. Vous choisissez ensuite votre fournisseur de modèle avec hermes model, vous branchez une messagerie avec gateway setup, et vous activez un fournisseur de mémoire externe avec hermes memory setup si vous en voulez un.
Dernière étape, la plus importante pour la continuité : lancer l'agent comme service système, pour qu'il redémarre tout seul après un redémarrage du serveur. Si vous préférez être guidé de bout en bout, notre formation Hermes Agent couvre l'installation, la configuration des messageries et l'écriture de compétences.
Questions fréquentes
Hermes Agent est-il gratuit ?
Le logiciel est gratuit et publié sous licence MIT par Nous Research. Deux postes de dépense subsistent : l'hébergement, si vous louez un serveur pour le faire tourner en continu, et les appels au modèle de langage que vous branchez dessus. En utilisant un modèle local via Ollama sur une machine que vous possédez déjà, la facture peut tomber à zéro.
Quelle différence avec ChatGPT ou Claude ?
ChatGPT et Claude sont des assistants conversationnels : vous posez une question, ils répondent, et la session suivante repart sans souvenir de la précédente. Hermes Agent est un agent autonome auto-hébergé qui reçoit un objectif, enchaîne les actions sur votre machine et conserve sa mémoire d'une session à l'autre dans une base locale. Il utilise d'ailleurs un de ces modèles comme moteur de raisonnement.
Hermes Agent fonctionne-t-il sous Windows ?
Pas nativement. Il faut installer WSL2, la couche Linux intégrée à Windows, et lancer Hermes Agent depuis cet environnement. Sur Linux et macOS, l'installation est directe. Android est possible via Termux, avec des limitations sur les fonctions vocales et multimédias.
Peut-on passer d'OpenClaw à Hermes Agent sans tout reconfigurer ?
Oui. La commande hermes claw migrate, lancée pendant la configuration initiale, importe vos paramètres, vos mémoires, vos compétences et vos clés API depuis OpenClaw. Vos fournisseurs de modèles et vos connexions aux messageries sont conservés.
Quel modèle de langage choisir pour le faire tourner ?
N'importe quel point d'accès compatible avec l'API d'OpenAI convient, y compris Nous Portal, OpenRouter, Anthropic ou une instance locale d'Ollama. La seule contrainte technique est une fenêtre de contexte d'au moins 64 000 tokens, sans quoi la mémoire de travail de l'agent ne tient pas sur les tâches en plusieurs étapes.