Como o Hermes trabalha

O que o agente lê ao abrir uma sessão

O modelo não guarda nada entre uma chamada e outra. Tudo o que ele sabe sobre você, sobre o servidor e sobre o próprio trabalho chega no prompt de sistema que o Hermes monta quando a sessão começa. Esse prompt é feito de camadas. Cada uma vem de um arquivo do profile:

1. SOUL.mdIdentidadePersonalidade e instruções do agente. É o primeiro bloco do prompt.
2. memories/MEMORY.mdNotas do agenteFatos do ambiente, convenções e o que ele aprendeu.até 2.200 caracteres
3. memories/USER.mdPerfil de quem usaSuas preferências e o seu jeito de pedir as coisas.até 1.375 caracteres
4. skills/Lista de skillsSó o nome e a descrição de cada uma. O conteúdo vem quando a tarefa pede.cerca de 3 mil tokens
5. hermes toolsFerramentas habilitadasTerminal, arquivos, web, memória e as demais que o profile libera.
6. AGENTS.mdArquivos do projetoAGENTS.md, .hermes.md e afins da pasta de trabalho, quando existem.

A conversa entra depois dessas camadas, mensagem a mensagem.

Essa montagem acontece uma vez. Durante a conversa, o bloco fica congelado. Um prompt que não muda deixa o provedor reaproveitar o cache. Assim, cada resposta sai mais rápida e mais barata. Quando o agente grava uma memória nova no meio da sessão, o arquivo muda na hora, mas o modelo só lê a versão nova na próxima sessão.

Por isso as instruções permanentes vão no SOUL.md. Uma instrução dada no chat vale para aquela sessão. Uma instrução escrita no SOUL.md vale para todas as sessões seguintes do profile.

Ferramentas: o que o agente consegue fazer

Uma ferramenta é uma função que o Hermes executa quando o modelo a escolhe. As ferramentas ficam em grupos, os toolsets, ligados e desligados pelo comando hermes tools. O modelo só enxerga as que você habilitou, então o mesmo agente executa comandos numa instalação com o terminal liberado e apenas conversa numa instalação com essa ferramenta desligada.

Uma tarefa é uma sequência desses passos. Pense numa pergunta simples, como descobrir por que um serviço caiu:

1. A pergunta

   Você pergunta por que o serviço da sua aplicação parou de responder.

2. Uma ferramenta

   journalctl

   O modelo escolhe ler o log do serviço. O Hermes executa no terminal.

3. Outra ferramenta

   systemctl status

   Com o trecho do log, o modelo consulta o estado do serviço para confirmar a causa.

4. A resposta

   Com as duas saídas, o modelo explica o que aconteceu e sugere a correção.

Cada ida e volta usa o modelo de novo. Por isso a escolha do modelo pesa tanto na qualidade do agente. Um comando que muda o sistema, como reiniciar o serviço, passa antes pela checagem de comandos perigosos.

Dois arquivos curtos de memória

A memória do Hermes são dois arquivos curtos, mantidos pelo próprio agente com a ferramenta memory. O MEMORY.md guarda as notas dele: o sistema do servidor, as convenções do seu projeto, uma lição aprendida. O USER.md guarda o seu perfil: como você prefere as respostas, o que espera do trabalho. Os dois ficam em ~/.hermes/memories/.

Os limites são pequenos: cerca de 2.200 caracteres para as notas e 1.375 para o perfil. A memória não se compacta sozinha. Quando uma gravação estoura o limite, a ferramenta devolve um erro. O agente então junta ou apaga entradas antigas antes de tentar de novo. O resultado é uma memória que cabe em toda sessão, com o que continua útil por muito tempo.

Os detalhes de uma tarefa específica ficam na sessão dela, no state.db. Quando você volta ao assunto, a busca de sessões anteriores encontra esses detalhes, sem que eles ocupem a memória que vale para todas as conversas.

Skills: procedimentos que o agente aprende

A memória guarda fatos. As skills guardam procedimentos. Depois de uma tarefa trabalhosa, o agente pode registrar as etapas que funcionaram num SKILL.md e corrigir esse arquivo quando uma execução revelar uma falha. Você também instala skills prontas pelo hub e chama qualquer uma pelo nome, com / na frente.

Como o agente escreve nas próprias skills, o que ele grava orienta as tarefas seguintes. A área de skills mostra o formato do arquivo, as fontes do hub, a varredura de segurança e como ligar a revisão das skills que o agente escreve.

Subagentes para dividir o trabalho

Uma tarefa grande pode ser dividida. A ferramenta delegate_task cria agentes filhos, cada um com uma conversa nova, ferramentas restritas e o próprio terminal. Por padrão, até dez subagentes rodam ao mesmo tempo, número que a opção delegation.max_concurrent_children muda. O agente principal recebe o resultado de cada um e monta a resposta final.

Um subagente tem conversa própria, mas usa a mesma instalação, o mesmo profile e o mesmo usuário. Ele termina quando entrega o resultado.

O que o portal cobre

Além do que a trilha mostra, o Hermes oferece modo de voz, automação de navegador, servidores MCP, geração de imagem, tarefas agendadas e uma API compatível com a da OpenAI. Este portal começa pelo uso numa VPS: instalar com um usuário próprio, conversar pelo terminal, escolher o modelo, separar agentes em profiles, deixar o gateway rodando e atender pelo Telegram e pelo Discord.