学習パス

Hermes Agent でできることは幅広く、CLI アシスタント、Telegram / Discord のボット、作業の自動化、RL による学習などが含まれます。このページでは、経験の度合いとやりたいことに応じて、どこから手をつけ、何を読めばよいのかを整理します。

このページの使い方

レベル	目的	おすすめの読む順番	所要時間の目安
初級	動く状態にして、基本的な対話をし、組み込みツールを使う	インストール → クイックスタート → CLI の使い方 → 設定	約 1 時間
中級	メッセージングのボットを用意し、メモリ・cron ジョブ・スキルといった応用機能を使う	セッション → メッセージング → ツール → スキル → メモリ → Cron	約 2〜3 時間
上級	独自ツールを作り、スキルを作成し、RL でモデルを学習させ、プロジェクトに貢献する	アーキテクチャ → ツールの追加 → スキルの作成 → コントリビュート	約 4〜6 時間

やりたいことに当てはまるシナリオを選んでください。それぞれ、読むべき順番どおりに関連ドキュメントへのリンクが並んでいます。

Hermes Agent を、コードの記述・レビュー・実行を対話的に行うターミナルアシスタントとして使います。

Hermes Agent を、普段使っているメッセージングのプラットフォーム上のボットとして動かします。

プロジェクトの完成例は、次を参照してください。

定期的な作業をスケジュールしたり、バッチ処理を走らせたり、エージェントの動作をつなげたりします。

それぞれ独自のモデル・メモリ・スキル・定期実行・チャットを持つ名前付きのボットを作り、グループチャットや @mentions でまとめて動かします。

自作のツールや、再利用できるスキルのパッケージで Hermes Agent を拡張します。

Hermes Agent の RL 学習パイプライン（Atropos が土台）を使い、強化学習でモデルの振る舞いをファインチューニングします。

Hermes Agent を、自作の Python アプリケーションにプログラムとして組み込みます。

何が使えるのか分からない場合は、主要な機能を並べた次の一覧を確認してください。

機能	何ができるか	リンク
ツール	エージェントが呼び出せる組み込みツール（ファイル入出力、検索、シェルなど）	ツール
スキル	新しい機能を追加する、インストール可能なプラグインのパッケージ	スキル
メモリ	セッションをまたいで保持される記憶	メモリ
ボットモード	会話履歴・定期実行・グループチャット・`@mentions` を備えた、名前付きの専門ボット	ボットモード
コンテキストファイル	ファイルやディレクトリを会話に渡す	コンテキストファイル
MCP	Model Context Protocol を通じて外部のツールサーバーに接続する	MCP
Cron	エージェントの作業を定期実行としてスケジュールする	Cron
委譲	並行作業のためにサブエージェントを起動する	委譲
コード実行	Hermes のツールをプログラムから呼び出す Python スクリプトを実行する	コード実行
ブラウザ	Web の閲覧とスクレイピング	ブラウザ
フック	イベント駆動のコールバックとミドルウェア	フック
バッチ処理	複数の入力をまとめて処理する	バッチ処理
プロバイダのルーティング	複数の LLM プロバイダにリクエストを振り分ける	プロバイダのルーティング

今いる段階に応じて、次のように進めてください。