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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 SourceCLImacOSLinuxPython

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 (rund 196 000 GitHub-Stars), das Feld bewegt sich aber schnell; OpenClaw bleibt der noch größere Platzhirsch.

Hermes Agent ist ein offener, selbst gehosteter Agenten-Rahmen von Nous Research (Start Februar 2026, MIT-Lizenz, Python). Per Ein-Zeilen-Installer läuft er lokal im Terminal und arbeitet mehrschrittige Aufgaben autonom ab – mit austauschbaren Speicher-Providern und freier Modellwahl (Anthropic, OpenAI, MiniMax oder OpenRouter mit über 200 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-Call-Horizonte. Auf GitHub ist er eines der am schnellsten gewachsenen Open-Source-Projekte 2026.

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

Stärken

  • Vollständig offen (MIT), lokal/self-hostbar, freie Modellwahl (200+ über OpenRouter)
  • Eingebaute Lern-Schleife: gelernte, persistente Skills aus vergangenen Läufen
  • Ein-Zeilen-Installation; sehr aktive Entwicklung und große Community (rund 196 000 Stars)

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. Über YouTube (David Ondrej, C35) aufgekommen – jenes Video ist MiniMax-/Apify-gesponsert, daher Fakten an GitHub/Primärquelle geprüft, nicht am Video.

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