README 설명에 따르면 Hermes Agent 는 'Nous Research 가 만든 자가 진화형 AI 에이전트' 다. 내장된 학습 루프가 경험에서 스킬을 만들고, 사용 중에 그것을 다듬고, 자기 과거 대화를 검색하고, 세션을 넘나들며 너에 대한 모델을 쌓아 간다. MIT 라이선스고 github.com/NousResearch/hermes-agent 에서 공개 개발된다.

Hermes Agent 는 Nous Research 가 개발한다. NousResearch/hermes-agent 저장소에 300+ 명의 contributor 가 올라와 있지만 commit 의 대부분은 Nous Research 의 코어 메인테이너들이 올린다 — top contributor 한 명만 해도 2,500+ commit 을 기록 중이다. 라이선스는 MIT.

공식 추천은 README 에 있는 curl 한 줄이다: `curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash`. 스크립트가 uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg 까지 전부 챙긴다. 전체 문서는 hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/installation 에 있다.

안 돌아간다. 네이티브 Windows 는 공식적으로 지원하지 않는다. README 가 명시하는 지원 플랫폼은 Linux, macOS, WSL2, Termux 를 통한 Android 다. Windows 사용자는 WSL2 에 들어가서 WSL2 배포판 안에서 같은 curl 명령을 돌리면 된다.

Python 3.11. README 와 repo 의 pyproject.toml 이 둘 다 그렇게 적고 있다. 설치 스크립트가 uv 를 통해 Python 3.11 을 자동으로 깔아 주므로 직접 환경을 잡을 필요가 없다. 사전 준비물은 git 뿐이다.

README 에 내장 프로바이더로 Nous Portal, OpenRouter(200+ 모델), z.ai/GLM, Kimi/Moonshot, MiniMax, OpenAI, 커스텀 endpoint 가 나열된다. v0.8.0 에서는 네이티브 Google AI Studio 지원이 추가됐고 Anthropic 과 Mistral 도 의존성으로 포함된다. 설치 후 `hermes model` 을 돌려 원하는 걸 고르면 된다.

README 에 내장 배포 대상으로 Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email, CLI 가 들어가 있다. v0.6.0 에서는 飞书/Lark 와 WeCom 도 추가됐다. 모든 플랫폼은 동일한 `hermes setup` 플로우로 설정한다.

Hermes Agent 자체는 MIT 라이선스의 무료 소프트웨어다. 돈은 네가 고른 모델 프로바이더(Nous Portal, OpenRouter, OpenAI 등) 쪽에서 나간다. v0.8.0 릴리스 노트에 따르면 Nous Portal 은 무료 MiMo v2 Pro 접근을 제공하고, Hermes 를 로컬 모델 endpoint 로 돌릴 수도 있다.

설치 스크립트는 기본적으로 저장소를 `~/.hermes/hermes-agent/` 로 clone 하고 `hermes` 바이너리를 `~/.local/bin/hermes` 에 심볼릭 링크한다. 설치 디렉터리를 바꾸고 싶다면 스크립트 실행 전에 `HERMES_INSTALL_DIR` 를 설정하면 된다.

`hermes update` 한 줄이면 된다 — CLI 에 내장 업데이터가 있고 공식 설치 가이드에 문서화되어 있다. 손수 관리하고 싶다면 설치 디렉터리에 `cd` 한 뒤 `git pull` 하고 venv 안에서 `uv pip install -e ".[all]"` 를 다시 실행하면 된다.

돌아간다. README 는 Termux 를 통한 Android 를 명시적으로 지원하고, 설치 스크립트가 Termux 를 자동 감지해 `.[termux]` extra 를 깔아 준다. 같은 명령 한 줄, 루팅도 필요 없다.

README 의 설명은 이렇다: Hermes 는 '경험에서 스킬을 만들고, 사용하면서 그걸 개선하고, 스스로 지식을 정착시키도록 자극하고, 자기 과거 대화를 검색하고, 세션을 넘나들며 네가 누구인지를 조금씩 더 깊이 알아 간다.' README 는 바로 이 점으로 Hermes 를 무상태 챗 비서와 구분 짓는다.

스킬은 재사용 · 조합 가능한 능력 단위다. Hermes 는 README 에 언급된 오픈 카탈로그 agentskills.io 를 네이티브로 지원하고, 작업 세션 중에 자기가 스킬을 만들어 저장할 수도 있다. 스스로 써 나가는 이 스킬 시스템이 학습 루프의 일부다.

지원한다. v0.6.0(2026-03-30) 에서 MCP 서버 모드가 들어와 Hermes 가 자기 도구를 다른 MCP 클라이언트에 노출할 수 있게 됐다. v0.8.0(2026-04-08) 에서는 인증된 MCP 연결을 위한 MCP OAuth 2.1 이 추가됐다 — 둘 다 공식 릴리스 노트에서 하이라이트로 다뤄진다.

v0.6.0(2026-03-30) 에서 공식 Docker 컨테이너가 추가됐고, 해당 릴리스의 GitHub notes 에서 하이라이트로 소개됐다. v0.6.0 이전에는 curl 스크립트와 로컬 Python 환경만이 지원되는 설치 경로였다.

README 에는 여섯 가지 terminal 백엔드가 나와 있다: local, Docker, SSH, Daytona, Singularity, Modal. 일반 셸부터 수명이 짧은 서버리스 컨테이너까지 원하는 격리 수준으로 Hermes 의 명령을 돌릴 수 있다.

v0.7.0(2026-04-03) 에서 memory 가 플러그인 가능한 provider 인터페이스로 바뀌었다 — 서드파티 백엔드는 provider ABC 를 구현하고 플러그인 시스템에 등록하면 된다. 참조 구현은 Honcho 이고, 프로파일 범위의 host/peer 해석을 갖고 있어 README 에 나오는 '변증법적 사용자 모델' 백엔드로 쓰인다.

README 의 퀵스타트는 다음 순서다: 먼저 `source ~/.bashrc` 로 셸을 다시 읽고, `hermes` 로 대화를 시작하고, `hermes model` 로 프로바이더를 고르고, `hermes tools` 로 도구를 설정하고, `hermes setup` 으로 전체 마법사를 돌린다. 모두 README 의 설치 후 섹션에 있다.

공식 저장소는 github.com/NousResearch/hermes-agent 다 — MIT 라이선스, 현재 약 5 만 star, 약 6,500 fork, main 에는 3,700+ commit. 홈페이지는 hermes-agent.nousresearch.com.

README 는 세 개의 커뮤니티 채널을 준다: Nous Research Discord(discord.gg/NousResearch), 버그 리포트는 github.com/NousResearch/hermes-agent/issues, 좀 더 긴 질문과 스킬 레시피 공유는 같은 repo 의 GitHub Discussions.

CLI 의 심볼릭 링크와 설치 디렉터리만 지우면 된다: `rm ~/.local/bin/hermes` 다음에 `rm -rf ~/.hermes/hermes-agent`. 설치할 때 `HERMES_INSTALL_DIR` 를 지정했다면 그 경로를 지운다. 시스템 전역 패키지는 건드리지 않는다.

아니다. 이곳은 팬이 만든 커뮤니티 사이트로, Nous Research 가 운영하거나 보증하거나 관여하는 사이트가 아니다. 여기 실린 내용은 전부 공개 자료에서 가져왔다 — GitHub 저장소, 릴리스 노트, hermes-agent.nousresearch.com 의 공식 문서가 출처다. Hermes Agent 와 Nous Research 는 각 권리자의 상표다.

없다. README 에 나와 있는 내장 인터페이스는 CLI 와 채팅 게이트웨이(Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email)이고, v0.8.0 에는 공식 브라우저 UI 가 포함되어 있지 않다. 브라우저에서 Hermes 를 쓰고 싶다면 커뮤니티에서 흔히 쓰는 방법은 두 가지다: (1) Hermes 를 Matrix/Discord/Slack 워크스페이스에 연결하고 해당 플랫폼의 웹 클라이언트를 사용하거나, (2) MCP 호환 편집기로 Hermes 의 MCP 서버 모드(v0.6.0 에서 추가)에 접속하는 것이다.

가능하다. Linux VPS 가 가장 일반적인 배포 방식이다. 공식 요구 사항은 최소 2 GB 메모리(로컬 모델을 돌리면 더 필요), 약 1 GB 디스크, Python 3.11(curl 스크립트가 자동 설치). SSH 로 접속해서 같은 설치 명령을 실행하면 된다. 공유 호스트에서 명령 격리가 걱정된다면 README 의 SSH 또는 Docker 샌드박스 백엔드를 활성화하면 Hermes 의 셸 도구가 VPS 파일 시스템이 아닌 컨테이너 안에서 실행된다.

업스트림 공식 문서는 hermes-agent.nousresearch.com/docs 에 있다 — 설치, 설정, 도구, 채널, CLI 레퍼런스의 정식 출처다. 이 커뮤니티 사이트(hermesagents.net)의 모든 사실은 해당 공식 문서, NousResearch/hermes-agent README, GitHub 릴리스 노트에서 가져온 것이다. 업스트림과 이 사이트의 정보가 다르면 업스트림을 믿어라.

아니다. 'Hermes' 라는 이름을 쓰는 관련 없는 제품이 여러 개 있다 — 엔터프라이즈 보안 에이전트, 이메일 클라이언트, 미들웨어 등. 이 사이트는 Nous Research 의 Hermes Agent 만 다룬다: github.com/NousResearch/hermes-agent 에 있는 오픈 소스 자기 개선형 AI 에이전트다. Hermes 보안 제품을 찾고 있다면 해당 제품의 공식 사이트를 확인해라.

Teams launched in v0.12.0 (March 2026) as the first plugin-shipped messaging platform. v0.14.0 (May 2026) wired the full Microsoft Graph stack end-to-end: Graph auth + client foundation, a webhook listener that receives Teams events, a pipeline plugin runtime, and outbound delivery via the Teams adapter. Register a Microsoft Graph app, paste the credentials into `hermes gateway setup`, and the bot can read messages and post back in any Teams channel, DM, or group.

Both were added as first-class platforms in v0.14.0 (May 16, 2026). LINE runs via the official LINE Messaging API and brings Hermes to Japan, Korea, and Taiwan markets where LINE dominates. SimpleX Chat is the privacy-focused decentralized messenger with no user IDs — Hermes can run on it without exposing identifiers. They bring total messaging support to 22 platforms.

Yes — v0.14.0 introduced `hermes proxy`. Run it once and you get a local OpenAI-compatible HTTP endpoint backed by whichever OAuth provider you're signed into — Claude Pro, ChatGPT Pro, or SuperGrok. Codex CLI, Aider, Cline, Continue, and anything else that accepts an OpenAI-compatible endpoint can hit it. One subscription, every tool, no API key required.

Yes — v0.14.0 made `/handoff` actually transfer sessions live. Mid-conversation, hand off to a different model, personality, or profile and Hermes moves the entire session — every message, every tool call, every piece of context — without dropping anything. Useful for switching from a fast model to a deep-reasoning one mid-debugging, or passing a session between profiles for different parts of a task.

Yes, via `/goal`. You specify a target and success criteria; the agent runs in a loop — worker proposes, a separate judge LLM evaluates — iterating until the judge confirms the criteria are met. v0.14.0 added `/subgoal` so you can append new criteria to an active loop mid-flight without restarting (#25449). The pattern is called the Ralph loop internally; it works best for tasks with concrete, gradable success conditions and is a poor fit for fuzzy goals where the judge can't grade consistently.

v0.14.0 (May 16, 2026) added an early-beta native Windows build that installs via a PowerShell one-liner — no WSL needed. It bundles MinGit (~45 MB, no admin) for shell command execution; the CLI, gateway, TUI, and tools all run natively. WSL2 remains the production-recommended path because it's been battle-tested longer; native Windows is functional for casual use but has ongoing platform-specific fixes. The only Hermes feature that currently needs WSL2 specifically is the browser-based dashboard chat pane, which uses a POSIX PTY.

Use the built-in cron scheduler: `hermes cron add`. You specify a name, a schedule (cron syntax like `0 8 * * MON-FRI` or natural language), a natural-language description of the job, and delivery targets. Hermes spawns an isolated agent session at the scheduled time, runs the job, and delivers the output to your messaging gateway. v0.14.0 added `deliver=all` (#21495) to fan output to every connected platform at once — useful for nightly backups, weekly audits, daily reports.

Yes. The `computer_use` tool drives the host's GUI via a cua-driver backend. v0.14.0 made this work with non-Anthropic models (#21967, #24063) — previously it was locked to Claude. Any vision-capable model (GPT-5, Gemini, Grok-vision) can now take screenshots, click, type, and drag. Focus-safe operations prevent the agent from fighting your active window. The driver refreshes automatically on `hermes update`.

No. Hermes supports OAuth login for Claude Pro, ChatGPT Pro, and SuperGrok — sign in with your existing subscription, no API key, no separate billing. v0.14.0 added `hermes proxy` (#25969) which exposes those OAuth providers as a local OpenAI-compatible endpoint, so tools like Aider, Cline, and Codex CLI can use them too. For other providers (Nous Portal, OpenRouter, NovitaAI, NVIDIA NIM, etc.), API keys remain the standard path.

v0.14.0's debloating wave (#24220, #24515) made heavyweight backends lazy-install on first use — the `[all]` extras dropped everything covered by lazy-deps, so a base install is meaningfully smaller. The cold start wave (#22138 and ~10 related PRs) shaved ~19 seconds off `hermes` launch — the `hermes tools` All Platforms screen alone dropped from 14 seconds to under 1.5. Concrete numbers depend on which extras you install, but the post-v0.14.0 experience is fast where it used to be sluggish.

Run `hermes claw migrate`. The migrator imports your SOUL.md (persona), MEMORY.md/USER.md entries, user-created skills (to `~/.hermes/skills/openclaw-imports/`), command allowlist, messaging platform configs, API keys (Telegram, OpenRouter, OpenAI, Anthropic, ElevenLabs), TTS assets, and workspace AGENTS.md. Two presets: `full` (default, includes secrets) and `user-data` (no secrets). Always run with `--dry-run` first to preview. The setup wizard auto-detects `~/.openclaw` and offers to migrate before first config.

Layered defenses. Container isolation is the primary boundary — the agent runs shell commands inside a sandbox (Docker, Daytona, Modal, SSH, Singularity, Vercel, or local — seven backends total). A command-approval workflow flags dangerous operations (rm -rf, sudo, curl|sh) for explicit user approval. v0.14.0 added three specific hardening fixes: a sudo brute-force block (#23736), three closures of known dangerous-command bypasses (#26829), and tool error sanitization (#26823) that strips injection attempts from error strings before they re-enter the model context. The overall security policy was rewritten in v0.14.0 around OS-level isolation as the primary trust boundary (#20317).