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Hermes を Python ライブラリとして使う

目次

Hermes は CLI ツールだけではありません。AIAgent を直接インポートして、自作の Python スクリプトや Web アプリケーション、自動化パイプラインの中からプログラム的に利用できます。このガイドではその手順を説明します。

インストール

Hermes をクローンして、サポートされている編集可能な開発環境を作ります。

git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
cd hermes-agent
uv sync

作ったアプリケーションは、そのチェックアウト先で uv run python your_app.py として実行します。Hermes は requirements.txt からインストールするための wheel やソース配布物を、サポート対象としては公開していません。

基本的な使い方

いちばん簡単なのは chat() メソッドです。メッセージを渡すと、文字列が返ってきます。

from run_agent import AIAgent

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    quiet_mode=True,
)
response = agent.chat("What is the capital of France?")
print(response)

chat() はツール呼び出しやリトライを含む会話ループを内部ですべて処理し、最終的なテキスト応答だけを返します。

会話を細かく制御する

会話をより細かく制御したい場合は、run_conversation() を直接呼びます。応答の全体・メッセージ履歴・メタデータを含む辞書が返ります。

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    quiet_mode=True,
)

result = agent.run_conversation(
    user_message="Search for recent Python 3.13 features",
    task_id="my-task-1",
)

print(result["final_response"])
print(f"Messages exchanged: {len(result['messages'])}")

返ってくる辞書には次のものが入っています。

  • final_response — エージェントの最終的なテキスト応答
  • messages — メッセージ履歴の全体（system、user、assistant、ツール呼び出し）

（渡した task_id は VM の分離のためにエージェントのインスタンスへ保持されますが、戻り値の辞書には含まれません。）

その呼び出しに限って一時的なシステムプロンプトを差し替える、独自のシステムメッセージを渡すこともできます。

result = agent.run_conversation(
    user_message="Explain quicksort",
    system_message="You are a computer science tutor. Use simple analogies.",
)

ツールを設定する

エージェントが使えるツールセットは、enabled_toolsets または disabled_toolsets で制御します。

# Only enable web tools (browsing, search)
agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    enabled_toolsets=["web"],
    quiet_mode=True,
)

# Enable everything except terminal access
agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    disabled_toolsets=["terminal"],
    quiet_mode=True,
)

複数ターンの会話

メッセージ履歴を渡し直すことで、複数ターンにわたって会話の状態を保てます。

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    quiet_mode=True,
)

# First turn
result1 = agent.run_conversation("My name is Alice")
history = result1["messages"]

# Second turn — agent remembers the context
result2 = agent.run_conversation(
    "What's my name?",
    conversation_history=history,
)
print(result2["final_response"])  # "Your name is Alice."

conversation_history パラメータには、前回の結果に含まれる messages のリストをそのまま渡せます。エージェントは内部でコピーを作るため、元のリストが書き換えられることはありません。

トラジェクトリを保存する

トラジェクトリの保存を有効にすると、会話が ShareGPT 形式で記録されます。学習データの生成やデバッグに役立ちます。

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    save_trajectories=True,
    quiet_mode=True,
)

agent.chat("Write a Python function to sort a list")
# Saves to trajectory_samples.jsonl in ShareGPT format

会話ごとに JSONL の 1 行として追記されるので、自動実行の結果からデータセットを集めるのが簡単です。

独自のシステムプロンプト

ephemeral_system_prompt を使うと、エージェントの振る舞いを方向づけつつ、その内容はトラジェクトリのファイルには保存されません（学習データを汚さずに済みます）。

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    ephemeral_system_prompt="You are a SQL expert. Only answer database questions.",
    quiet_mode=True,
)

response = agent.chat("How do I write a JOIN query?")
print(response)

コードレビュー担当、ドキュメント執筆者、SQL アシスタントといった専門特化のエージェントを、同じ土台のツール群のまま作り分けるのに向いています。

バッチ処理

多数のプロンプトを並列で実行したい場合のために、Hermes には batch_runner.py が付属しています。複数の AIAgent インスタンスを、リソースを適切に分離しながら同時に動かします。

python batch_runner.py --input prompts.jsonl --output results.jsonl

プロンプトごとに専用の task_id と分離された環境が割り当てられます。独自のバッチ処理を組みたい場合は、AIAgent を直接使って書けます。


from run_agent import AIAgent

prompts = [
    "Explain recursion",
    "What is a hash table?",
    "How does garbage collection work?",
]

def process_prompt(prompt):
    # Create a fresh agent per task for thread safety
    agent = AIAgent(
        model="anthropic/claude-sonnet-4",
        quiet_mode=True,
        skip_memory=True,
    )
    return agent.chat(prompt)

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    results = list(executor.map(process_prompt, prompts))

for prompt, result in zip(prompts, results):
    print(f"Q: {prompt}\nA: {result}\n")

組み込みの例

FastAPI のエンドポイント

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from run_agent import AIAgent

app = FastAPI()

class ChatRequest(BaseModel):
    message: str
    model: str = "anthropic/claude-sonnet-4"

@app.post("/chat")
async def chat(request: ChatRequest):
    agent = AIAgent(
        model=request.model,
        quiet_mode=True,
        skip_context_files=True,
        skip_memory=True,
    )
    response = agent.chat(request.message)
    return {"response": response}

Discord ボット


from run_agent import AIAgent

client = discord.Client(intents=discord.Intents.default())

@client.event
async def on_message(message):
    if message.author == client.user:
        return
    if message.content.startswith("!hermes "):
        query = message.content[8:]
        agent = AIAgent(
            model="anthropic/claude-sonnet-4",
            quiet_mode=True,
            skip_context_files=True,
            skip_memory=True,
            platform="discord",
        )
        response = agent.chat(query)
        await message.channel.send(response[:2000])

client.run("YOUR_DISCORD_TOKEN")

CI/CD パイプラインの 1 ステップ

#!/usr/bin/env python3
"""CI step: auto-review a PR diff."""

from run_agent import AIAgent

diff = subprocess.check_output(["git", "diff", "main...HEAD"]).decode()

agent = AIAgent(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    quiet_mode=True,
    skip_context_files=True,
    skip_memory=True,
    disabled_toolsets=["terminal", "browser"],
)

review = agent.chat(
    f"Review this PR diff for bugs, security issues, and style problems:\n\n{diff}"
)
print(review)

主なコンストラクタのパラメータ

パラメータ 型 既定値 説明
model str "" OpenRouter 形式のモデル名（既定は空。実行時に hermes の設定から解決されます）
quiet_mode bool False CLI 向けの出力を抑える
enabled_toolsets List[str] None 特定のツールセットだけを許可する
disabled_toolsets List[str] None 特定のツールセットを禁止する
save_trajectories bool False 会話を JSONL に保存する
ephemeral_system_prompt str None 独自のシステムプロンプト（トラジェクトリには保存されません）
max_iterations int 500 1 回の会話でツールを呼び出せる最大回数
skip_context_files bool False AGENTS.md ファイルの読み込みをやめる
skip_memory bool False 永続メモリの読み書きを無効にする
api_key str None API キー（未指定なら環境変数を使います）
base_url str None API エンドポイントの URL を差し替える
platform str None プラットフォームの指定（"discord"、"telegram" など）

注意点