Die meisten KI-Agenten vergessen alles, sobald du den Tab schließt.
Nächste Sitzung, wieder bei null. Du erklärst den Kontext erneut. Es fängt jedes Mal von vorne an.
Hermes funktioniert anders. Es speichert, was es lernt. Bei jeder Aufgabe, die du ihm gibst, schreibt es die Vorgehensweise in eine Datei auf deiner Festplatte. Wenn du das nächste Mal etwas Ähnliches ausführst, findet es diese Datei und verwendet sie. Nach einem Monat hat dein Hermes 30–50 dieser Fähigkeiten in einem Ordner. Es wird schneller. Es wird genauer. Es summiert sich.
Ich habe es auf einem normalen Laptop eingerichtet. Keine spezielle Hardware. Hat etwa 30 Minuten gedauert. In der ersten Woche habe ich drei Kunden für jeweils 300–400 $ mit Konkurrenzanalyse-Berichten abgeschlossen. Tatsächliche Arbeit pro Bericht: 15 Minuten.
Hier ist die vollständige Einrichtung.
Was Hermes ist
Open-Source-Agent-Framework von Nous Research. 140.000 GitHub-Sterne in drei Monaten. Der am häufigsten genutzte Agent auf OpenRouter. NVIDIA hat ihn in einem Blogbeitrag vom Mai auf ihrer neuen DGX Spark Workstation vorgestellt.
Du brauchst diese Hardware nicht. Ein MacBook mit 16 GB RAM reicht aus. Genauso jeder Windows-Rechner mit einer Mittelklasse-GPU.
Drei Ordner auf deiner Festplatte erledigen die ganze Arbeit:
1~/.hermes/memory/ deine Einstellungen, Projekte, Muster2~/.hermes/sessions/ indizierter Verlauf von allem3~/.hermes/skills/ erlernte Arbeitsabläufe als .md-Dateien
Auf diesen Skills-Ordner kommt es an. Agenten mit 20+ selbst erstellten Fähigkeiten erledigen ähnliche Aufgaben 40 % schneller als eine frische Instanz. Nicht bessere Ergebnisse. Weniger Zeit, um das Gleiche zu erreichen.
Der Service
Konkurrenzanalyse-Berichte für junge Start-ups und kleine SaaS-Unternehmen.
Ein Gründer möchte wissen, was die drei Hauptkonkurrenten tun. Preise, Positionierung, was Kunden an ihnen hassen, wo die Lücken sind. Normalerweise sind das 3–4 Stunden Arbeit für jemanden. Ich habe 300 $ verlangt und am selben Tag geliefert.
Hermes erledigt die eigentliche Recherche in 15 Minuten.
Was die meisten Leute zahlen:
1Dienstleistung Kosten2────────────────────────────────────────────3Freiberuflicher Analyst 150–300 $4Recherchefirma (Mindestpreis) 500–2000 $5Selber machen 3–4 Stunden deiner Zeit
Was das kostet:
1Tool Kosten2────────────────────────────────────────────3Hermes Agent 0 $4Ollama 0 $5Qwen 3.6 27B Modell 0 $6Dein Laptop 0 $7Strom ~2 $/Monat8────────────────────────────────────────────9Gesamt 0–2 $/Monat
Einrichtung (30 Minuten)
Schritt 1. Lokaler Modellserver
Gehe zu lmstudio.ai. Lade es herunter und installiere es.
Öffne LM Studio, gehe zum Tab „Discover“, suche nach Qwen 3.6 27B. Wähle Q4-Quantisierung. Der Download dauert 10–15 Minuten.
Danach: Tab „Developer“, lade das Modell, aktiviere „Serve on Network“ in den Einstellungen, klicke auf „Start Server“. Läuft auf:
1http://localhost:1234
Öffne diese URL in deinem Browser. Wenn du JSON siehst, funktioniert es.
Wenn du Terminal bevorzugst, verwende Ollama:
1ollama pull qwen3.62export OLLAMA_HOST=0.0.0.03ollama run qwen3.6 -c 65536
Das Flag -c 65536 ist nicht optional. Ollama standardmäßig auf 4K Kontext. Hermes benötigt 64K. Überspringe es und nichts läuft.
Schritt 2. Hermes installieren
1bash scripts/install.sh23source ~/.bashrc45hermes --version
Hole das Installationsskript von: github.com/NousResearch/hermes-agent
Windows-Nutzer führen dies in WSL2 aus.
Schritt 3. Mit deinem Modell verbinden
1hermes model
Wähle „Custom endpoint“ aus dem Menü.
1URL: http://localhost:1234/v1 (LM Studio)2 http://localhost:11434/v1 (Ollama)3API-Key: leer lassen, Eingabetaste drücken4Modellname: exakter Dateiname aus LM Studio oder „qwen3.6“ für Ollama
Wenn du beim Start „Modellkontext zu klein“ erhältst, gehe zurück zu deinem Modellserver und setze den Kontext auf 65536. Das ist das häufigste Problem. Die Lösung liegt immer auf der Seite des Modellservers.
Schritt 4. Erste Sitzung
1hermes
Füge dies als erste Aufgabe ein:
1Recherchiere drei Wettbewerber für ein Projektmanagement-Tool für2Freelancer. Für jeden: Positionierung, Preise, häufigste Kundenbeschwerden3aus Bewertungen, eine Lücke im Angebot. Speichere dies als Fähigkeit,4damit wir den Prozess beim nächsten Mal wiederverwenden können.
Hermes zerlegt es in Teilaufgaben, sucht, schreibt den Bericht, speichert die Vorgehensweise in ~/.hermes/skills/. Die nächste Rechercheaufgabe läuft schneller, weil die Fähigkeit bereits vorhanden ist.
Gib /exit ein, wenn du fertig bist.
Schritt 5. Überprüfen, ob es funktioniert hat
1ls ~/.hermes/skills/
Du solltest .md-Dateien sehen. Öffne eine. Es ist ein strukturierter Arbeitsablauf mit Schritten und Notizen. Das ist Hermes beim Lernen.
Ein leerer Ordner bedeutet, dass die Installation nicht abgeschlossen wurde. Führe das Skript erneut aus.
Telegram-Gateway
1hermes gateway
Wähle Telegram. Gehe zu @BotFather, erstelle einen neuen Bot, füge den Token ein.
Jetzt kannst du deinen Agenten von deinem Handy aus texten, während der Laptop zu Hause läuft. Das verändert das Gefühl komplett.
Kunden finden
Drei Orte, die in der ersten Woche funktioniert haben:
Upwork. Suche nach „Konkurrenzanalyse“ oder „Marktforschung“. Filtere auf die letzten 7 Tage. Sende 10–15 kurze Nachrichten pro Tag. Biete an, einen Beispielbericht zu schicken. Erstelle den Beispielbericht mit Hermes, bevor du überhaupt Kunden hast.
X/Twitter. Suche nach „kennt jemand“ + „Konkurrenzforschung“. Gründer posten das ständig. Antworte, biete ein Beispiel an, keine Verkaufsargumente.
Kaltakquise per E-Mail. Gehe zu Product Hunt, filtere nach Veröffentlichungen der letzten 30 Tage. Schreibe den Gründer direkt per E-Mail an. Ein Satz, Link zum Beispielbericht. Betreff: „Schnelle Konkurrenzanalyse für [Produktname].“
Der erste Kunde kommt normalerweise in 3–5 Tagen, wenn du genügend Nachrichten sendest.
Die Rechnung
1Woche 12────────────────────────────────────────────3Einrichtung 2 Stunden4Akquise pro Tag 1 Stunde5Ausgelieferte Berichte 36Einnahmen 900–1.200 $7Arbeit pro Bericht 15–20 Min.
1Monat 12────────────────────────────────────────────3Verkaufte Berichte 10–154Einnahmen 3.000–4.500 $5Gestartete Retainer 2–36Monatlich wiederkehrend hinzugefügt 600–900 $
1Monat 32────────────────────────────────────────────3Fähigkeiten in ~/.hermes/skills/ 30+4Zeit pro Bericht 10 Min.5Retainer-Kunden 6–86Monatlich wiederkehrend 1.800–2.400 $7Einmalberichte 1.500–2.000 $8Gesamt 3.300–4.400 $/Monat
Häufige Probleme
„Modellkontext zu klein“ beim Start. Setze den Kontext auf 65536 auf deinem Modellserver. Das sind 80 % aller Einrichtungsprobleme.
Hermes ist langsam. Wechsle von 35B auf 27B Modell oder von Q6 auf Q4 Quantisierung. Nur CPU bedeutet 2–3 Minuten pro Antwort. Besorge dir eine GPU oder verwende die Cloud-API.
Hermes vergisst zwischen Sitzungen. Überprüfe, ob ~/.hermes/ Dateien enthält. Wenn leer, führe die Installation erneut aus.
WSL2 kann den Modellserver nicht erreichen. Aktiviere gemirrertes Networking in den WSL-Einstellungen unter Windows 11 22H2+. Oder führe den Modellserver stattdessen in WSL2 aus.
Vollständiger Werkzeugkasten
1Tool Zweck Kosten2────────────────────────────────────────────────────────3Hermes Agent Agent-Framework kostenlos4 github.com/NousResearch/hermes-agent56LM Studio Lokaler Modellserver kostenlos7 lmstudio.ai89Qwen 3.6 27B Das Modell kostenlos10 via LM Studio oder ollama.com1112Stripe Zahlungen 2,9 % + 0,30 $
Startkosten: 0 $. Zeit bis zum ersten Kunden: eine Woche.
Frage nach jedem ausgelieferten Bericht zwei Dinge. Erstens eine Bewertung. Zweitens einen Gründer, den sie kennen, der das vielleicht braucht.
Gründer kennen Gründer. Bis Monat zwei ersetzen Weiterempfehlungen den Großteil der Kaltakquise.
Der Skills-Ordner füllt sich. Die Arbeit wird schneller. Die Marge wird besser.
Erstelle einen Bericht, bevor du einen Kunden hast. Sende ihn morgen als Beispiel an 10 Leute.
Weitere Einrichtungen wie diese jede Woche. t.me/GipArcAI
