Hermes — личный ИИ-агент: аналитик, ассистент и координатор задач в одном окне. Не чат, который просто отвечает текстом, а рабочий помощник: сам проверяет, ищет, анализирует, пишет, запускает инструменты и доводит задачу до результата.
Боль, которую закрываем
Обычный чат-бот отвечает и забывает. А в работе задачу нужно довести до конца: собрать данные, проверить факты, подготовить документ, поставить задачу на расписание. Держать под каждую роль отдельного специалиста или десяток сервисов — дорого и медленно.
Для кого
Предприниматели, руководители и специалисты, которым нужен один надёжный AI-помощник вместо разрозненных инструментов: личный ассистент, бизнес-аналитик, технический специалист и контент-помощник одновременно.
Как это работает
Hermes разбирает задачу и подключает нужную роль. Аналитика: поиск и сравнение информации, проверка гипотез, отчёты простым языком. Документы: ТЗ, инструкции, README, презентации, коммерческие тексты. Техника: чтение и правка кода, работа с сайтами, API и логами. Маркетинг: посты, сценарии, анализ конкурентов. Медиа: анализ и генерация изображений, визуальные концепции.
Скилы и субагенты
Скилы — готовые профессиональные навыки под конкретные задачи; у Hermes их 88 в 21 рабочем направлении: браузер и сайты, YouTube и соцсети, PDF и таблицы, GitHub и код, email, Notion, Google Docs, Airtable, генерация изображений, исследование рынка, cron-задачи и интеграции. Большую задачу Hermes делит между субагентами: один ищет информацию, второй проверяет код, третий анализирует конкурентов, четвёртый пишет текст — итог собирается в один результат.
Публичный скил hermes-skill-imagen-vertex описан как плагин Hermes Agent для text-to-image через Google Cloud Vertex AI Imagen 3: скрипт разбирает base64, сохраняет файл в локальный кэш и отдаёт путь к медиа.
В том же README у картинок перечислены соотношения 16:9, 1:1, 9:16 и 4:3, а поддержка модели помечена как готовая ещё и к Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro Image.
Скил hermes-skill-veo-vertex по README делает text-to-video на Veo 3.1: рендер лежит в бакете Google Cloud Storage, наружу отдаётся .mp4, имя бакета задаёт VEO_GCS_BUCKET.
Оба README ставят скил командой hermes skills install на URL своего SKILL.md; вызов Vertex AI находится в scripts/generate.py и идёт через GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS и GOOGLE_CLOUD_PROJECT.
Адаптер hermes-skill-max-bot README описывает на Python 3.10+ (aiohttp, faster-whisper) и принимает MAX только вебхуком: на старте сам регистрирует /subscriptions на message_created и message_callback, а long polling называет неподдерживаемым.
Голос в этом адаптере распознаёт локальный faster-whisper с зафиксированными model small и language ru; README ограничивает память ориентиром около 450 МБ, чтобы не поймать OOM на сервере с 6 ГБ RAM.
Роли README делит по MAX_ID: Owner может запускать bash и менять код сервера, Admin и User вызывают функции без доступа к терминалу.
Под капотом
Агентская платформа с маршрутизацией моделей через LiteLLM на Google Vertex AI и мультипровайдерными адаптерами. Я спроектировал и собрал систему целиком: от оркестрации субагентов и скилов до готовых документов.
Проверено на деле
Hermes вырос из ИИ-аналитика маркетинга: по истории задач — 200+ разборов, аудитов и документов, типовой глубокий аудит занимает около 45 минут. Реальные клиенты: сеть стоматологий, B2B-производство кранов, ERP-продукт. По каждому — аудит, исследование рынка и готовая стратегия.