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Werkzeug · Coding-Agent

Hermes Agent

von Nous Research

Quelloffener (MIT), lokal laufender autonomer Agent von Nous Research, der aus vergangenen Läufen eigene „Skills“ lernt – modellunabhängig (Anthropic, MiniMax, OpenRouter u. a.).

Open SourceCLIDesktop-AppmacOSWindowsLinuxPython

Einschätzung

Selbst-verbessernder Open-Source-Agent (MIT)

Die naheliegende Wahl, wenn man einen frei modell-wählbaren, lokal laufenden Agenten will, der über Zeit aus eigenen Läufen dazulernt – statt an ein Anbieter-Ökosystem gebunden zu sein. Die Reichweite ist enorm (über 200 000 GitHub-Stars), das Feld bewegt sich aber schnell; OpenClaw bleibt der noch größere Platzhirsch.

Hermes Agent ist ein offener, Self-HostingEin (meist open-weight) Modell auf eigener Hardware oder in der eigenen Cloud betreiben, statt die API eines Anbieters zu nutzen. Bringt Datenhoheit und Kostenkontrolle, erfordert aber eigene Infrastruktur.Mehr im Wissen → Agenten-Rahmen von Nous Research (Start 2026, MIT-Lizenz, Python). Per Ein-Zeilen-Installer läuft er lokal – im Terminal oder seit der öffentlichen Preview Mitte 2026 als native Desktop-App (macOS, Windows, Linux) mit Browser-Dashboard – und arbeitet mehrschrittige Aufgaben autonom ab, mit austauschbaren Speicher-Providern und freier Modellwahl (u. a. OpenAI, OpenRouter sowie das Nous Portal mit über 300 Modellen).

Das Alleinstellungsmerkmal ist eine eingebaute Lern-Schleife: Hermes destilliert aus früheren Trajektorien wiederverwendbare Fähigkeiten („Skills“), verfeinert sie im Gebrauch und baut über Sitzungen hinweg ein Bild des Nutzers auf. Mit der „/goal“-Funktion läuft er über lange Tool-CallingFähigkeit eines Modells, strukturiert externe Werkzeuge oder Funktionen aufzurufen (Suche, Code ausführen, APIs) und deren Ergebnisse weiterzuverwenden. Die Grundlage für Agenten.Mehr im Wissen →-Horizonte; Hintergrund-Subagenten und rund ein halbes Dutzend „Gateways“ (Slack, Telegram, WhatsApp, Signal, iMessage u. a.) binden ihn in bestehende Kanäle ein.

Seit 2026 bringt Hermes ein **Mixture-of-Agents (MoA)**-Feature: mehrere Referenzmodelle (z. B. GPT‑5.5, Opus 4.8) laufen parallel, ein Aggregator-Modell fasst ihre Antworten zusammen und führt die Tool-Calls aus – auswählbar wie ein normales Modell-Preset. Nous bewirbt das mit einem eigenen HermesBench-Wert (0,82 für eine Opus‑4.8‑über‑GPT‑5.5-Kombination vs. 0,76 Opus bzw. 0,74 GPT‑5.5 solo) – eine Anbieter-Selbstmessung, kein unabhängiger Beleg; mehr Modelle bedeuten mehr Tokens, Kosten und Laufzeit.

Wofür es gut ist

  • Autonome, mehrschrittige Aufgaben lokal und modellunabhängig ausführen
  • Wiederkehrende Abläufe als gelernte, wiederverwendbare Skills festhalten
  • Always-on-Agenten mit günstigen Modellen (z. B. MiniMax) betreiben
  • Per Mixture-of-Agents mehrere Modelle für besonders harte Aufgaben kombinieren (gegen Mehrkosten)

Stärken

  • Vollständig offen (MIT), lokal/self-hostbar, freie Modellwahl (300+ über das Nous Portal, dazu OpenRouter)
  • Eingebaute Lern-Schleife: gelernte, persistente Skills aus vergangenen Läufen
  • Ein-Zeilen-Installation; sehr aktive Entwicklung und große Community (über 200 000 Stars)
  • Native Desktop-App + Browser-Dashboard, viele Chat-Gateways (Slack/Telegram/WhatsApp/iMessage …), Mixture-of-Agents-Preset

Schwächen

  • Junges, sehr schnelllebiges Projekt – Funktionsumfang und Stabilität in Bewegung
  • Autonomer Web-Zugriff braucht zusätzliche Werkzeuge/MCP-Anbindung (z. B. Scraping-Dienste)

Im Vergleich

Wofür dieses Werkzeug die bessere Wahl ist – und wann ein direkter Konkurrent.

  • Direkte Open-Source-Alternative zu OpenClaw (dem reichweitenstärkeren Agenten mit rund 370 000 Stars und NVIDIAs Enterprise-Fork NemoClaw). Hermes bringt eine Ein-Klick-Migration aus OpenClaw mit und setzt sich über seine selbst-lernenden Skills ab.
  • Anders als Claude Code oder Codex ist Hermes nicht an ein Anbieter-Ökosystem gebunden, sondern modellagnostisch und lokal – dafür ohne das integrierte Cloud-Agent-/IDE-Drumherum jener Werkzeuge.

Direkt ausprobieren

hermes-agent.nousresearch.com

Zur offiziellen Seite ↗

ℹ️ GitHub NousResearch/hermes-agent: rund 195 670 Stars / 34 374 Forks (Stand 2026-06-17), MIT, Python, aktiv. Star-Zahl in einem schnelllebigen Feld vor Zitat erneut prüfen. 2026-06-30 aktualisiert (YouTube-Sweep, C4 Matthew Berman + C35 David Ondrej, beide Hostinger-gesponsert → Fakten an GitHub-Releases + Nous-Docs geprüft, nicht am Video): native Desktop-App seit öffentlicher Preview Anfang Juni (v0.15.2), Release-Stand v0.17.0 „Reach Release“ (19.06.2026, Hintergrund-Subagenten, iMessage/Raft-Channels); Mixture-of-Agents-Feature dokumentiert. HermesBench ist eine Anbieter-eigene Benchmark – nicht als unabhängiger Beleg verwenden.

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