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🤖AutomatisationIntermédiaire6 étapes

Hermes Agent : l'agent IA qui apprend et grandit avec vous

Hermes Agent est un agent IA open source lance par Nous Research le 25 fevrier 2026, qui a cumule plus de 57 000 etoiles GitHub en six semaines. Sa promesse : un agent qui grandit avec vous grace a une memoire persistante et des skills auto-generees. Contrairement aux agents statiques, Hermes fonctionne en boucle d'auto-amelioration : il observe ses echecs, en deduit des patterns et cree de nouveaux skills pour traiter les prochains cas. Il est compatible avec le standard ouvert agentskills.io, ce qui le rend interoperable avec OpenClaw. Hermes supporte 15+ plateformes de messagerie et se distribue sous licence MIT. C'est le choix privilegie des developpeurs qui veulent un agent reellement adaptatif et non une simple interface au-dessus d'un LLM.

open-sourcenous-researchmemoire-persistanteself-improvingagentskillsmithermes

Pour qui

Developpeurs experimentes, equipes produit IA et chercheurs qui veulent un agent evolutif avec memoire a long terme et auto-apprentissage.

Entrée

Type: text
Format: structure

Taches en langage naturel, contexte utilisateur, historique de conversation. Hermes utilise cette entree pour enrichir sa memoire et declencher la generation de skills.

étapes (6)

1

Installer Hermes

info

Cloner le repo Hermes, installer les dependances Python et configurer le backend de memoire (SQLite ou Postgres).

2

Configurer la memoire persistante

info

Initialiser le vecteur store pour la memoire a long terme. Hermes supporte pgvector, Qdrant et Chroma.

3

Activer la boucle d'auto-amelioration

info

Activer le module skill-forge qui detecte les echecs repetes et genere automatiquement de nouveaux skills agentskills.io.

4

Connecter votre messagerie

info

Lier Hermes a Telegram, Signal, Discord ou tout canal supporte parmi les 15+ plateformes.

5

Onboarder l'agent

info

Donner a Hermes un ensemble de taches reelles pendant quelques jours pour nourrir sa memoire et laisser les skills emerger.

6

Monitorer l'evolution

info

Inspecter regulierement les skills auto-generes et la memoire. Corriger manuellement les skills incorrects pour guider l'apprentissage.

Sortie

Type: text
Format: libre

Reponses contextualisees tenant compte des interactions passees, nouveaux skills generes et actions executees sur les plateformes connectees.

Exemple

Entrée

Apres plusieurs semaines d'usage : "Comme d'habitude, prepare mon rapport hebdo pour l'equipe marketing a partir des metriques Stripe et des posts LinkedIn."

Sortie

Hermes reconnait le pattern grace a sa memoire, reutilise le skill auto-genere rapport-hebdo-marketing cree les semaines precedentes, recupere les chiffres Stripe, scrape les posts LinkedIn et envoie le rapport formate directement dans Slack.

Personnalisation

ParamètreDescriptionValeur par défaut
Backend memoireChoix du vector store (pgvector, Qdrant, Chroma) pour la memoire a long terme.pgvector
Generation de skillsActiver/desactiver la boucle de generation automatique de skills.Active
Plateformes connecteesMessageries branchees a l'agent parmi les 15+ supportees.Telegram, Signal

Notes techniques

Necessite un vector store (pgvector recommande) et un LLM compatible function calling. Licence MIT. Compatible agentskills.io et donc avec OpenClaw.