La mayoría de los agentes de IA lo olvidan todo en cuanto cierras la pestaña.
Siguiente sesión, vuelta a cero. Explícale el contexto otra vez. Empieza de nuevo. Cada vez.
Hermes funciona de otra manera. Guarda lo que aprende. Cada tarea que le das, escribe el procedimiento en un archivo en tu disco. La próxima vez que ejecutes algo similar, encuentra ese archivo y lo usa. Al cabo de un mes, tu Hermes tiene de 30 a 50 de estas habilidades en una carpeta. Se vuelve más rápido. Se vuelve más preciso. Se acumula.
Lo configuré en una laptop normal. Sin hardware especial. Me tomó unos 30 minutos. La primera semana cerré tres clientes a $300–400 cada uno haciendo informes de investigación de competidores. Trabajo real por informe: 15 minutos.
Aquí está la configuración completa.
Qué es Hermes
Marco de agente de código abierto de Nous Research. 140,000 estrellas en GitHub en tres meses. El agente más usado en OpenRouter ahora mismo. NVIDIA lo destacó en un blog en mayo ejecutándose en su nueva estación de trabajo DGX Spark.
No necesitas ese hardware. Un MacBook con 16 GB de RAM funciona. También cualquier máquina Windows con una GPU de gama media.
Tres carpetas en tu disco hacen todo el trabajo:
1~/.hermes/memory/ tus preferencias, proyectos, patrones2~/.hermes/sessions/ historial indexado de todo3~/.hermes/skills/ flujos de trabajo aprendidos guardados como archivos .md
Esa carpeta de skills es el punto clave. Los agentes con 20+ habilidades auto-creadas completan tareas similares un 40% más rápido que una instancia nueva. No es mejor resultado. Es menos tiempo para obtener el mismo resultado.
El servicio
Informes de investigación de competidores para startups en etapa temprana y pequeñas empresas SaaS.
Un fundador quiere saber qué están haciendo sus tres competidores principales: precios, posicionamiento, qué odian los clientes de ellos, dónde están los vacíos. Normalmente eso son 3–4 horas de trabajo para alguien. Yo cobraba $300 y lo entregaba el mismo día.
Hermes hace la investigación real en 15 minutos.
Lo que la mayoría paga:
1Servicio Costo2─────────────────────────────────────3Analista independiente $150–3004Firma de investigación (mín.) $500–20005Hágalo usted mismo 3–4 horas de su tiempo
Lo que esto cuesta:
1Herramienta Costo2─────────────────────────────────────3Agente Hermes $04Ollama $05Modelo Qwen 3.6 27B $06Tu laptop $07Electricidad ~$2/mes8─────────────────────────────────────9Total $0–2/mes
Configuración (30 minutos)
Paso 1. Servidor de modelo local
Ve a lmstudio.ai. Descárgalo e instálalo.
Abre LM Studio, ve a la pestaña Discover, busca Qwen 3.6 27B. Elige cuantización Q4. La descarga toma 10–15 minutos.
Después: pestaña Developer, carga el modelo, activa "Serve on Network" en ajustes, presiona Start Server. Se ejecuta en:
1http://localhost:1234
Abre esa URL en tu navegador. Si ves JSON, está funcionando.
Si prefieres la terminal, usa Ollama:
1ollama pull qwen3.62export OLLAMA_HOST=0.0.0.03ollama run qwen3.6 -c 65536
Esa bandera -c 65536 no es opcional. Ollama tiene por defecto 4K de contexto. Hermes necesita 64K. Si la omites, no funciona nada.
Paso 2. Instalar Hermes
1bash scripts/install.sh23source ~/.bashrc45hermes --version
Obtén el script de instalación de: github.com/NousResearch/hermes-agent
Los usuarios de Windows ejecutan esto dentro de WSL2.
Paso 3. Conectar a tu modelo
1hermes model
Elige "Custom endpoint" del menú.
1URL: http://localhost:1234/v1 (LM Studio)2 http://localhost:11434/v1 (Ollama)3API Key: déjalo en blanco, presiona Enter4Nombre del modelo: nombre exacto del archivo en LM Studio, o "qwen3.6" para Ollama
Si obtienes "Model context too small" al iniciar, regresa a tu servidor de modelo y establece el contexto en 65536. Este es el problema más común. La solución siempre está del lado del servidor de modelo.
Paso 4. Primera sesión
1hermes
Pega esto como tu primera tarea:
1Investiga tres competidores para una herramienta de gestión de proyectos2dirigida a freelancers. Para cada uno: posicionamiento, precios, quejas3principales de clientes en reseñas, un vacío en su oferta. Guarda esto4como una habilidad para que podamos reutilizar el proceso la próxima vez.
Hermes lo divide en subtareas, busca, escribe el informe, guarda el procedimiento en ~/.hermes/skills/. La próxima tarea de investigación se ejecuta más rápido porque la habilidad ya está ahí.
Escribe /exit cuando termines.
Paso 5. Verifica que funcionó
1ls ~/.hermes/skills/
Deberías ver archivos .md. Abre uno. Es un flujo de trabajo estructurado con pasos y notas. Así aprende Hermes.
Carpeta vacía significa que la instalación no terminó. Vuelve a ejecutar el script.
Puerta de enlace de Telegram
1hermes gateway
Elige Telegram. Ve a @BotFather, crea un nuevo bot, pega el token.
Ahora puedes enviar mensajes a tu agente desde tu teléfono mientras la laptop está en casa. Cambia completamente la sensación.
Encontrar clientes
Tres lugares que funcionaron la primera semana:
Upwork. Busca "competitor analysis" o "market research". Filtra por últimos 7 días. Envía de 10 a 15 mensajes cortos por día. Ofrece enviar un informe de muestra. Crea la muestra con Hermes antes de tener clientes.
X/Twitter. Busca "anyone know" + "competitor research". Los fundadores publican esto constantemente. Responde, ofrece una muestra, no hagas venta directa.
Correo frío. Ve a Product Hunt, filtra lanzamientos de los últimos 30 días. Envía un correo directo al fundador. Una oración, enlace a la muestra. Asunto: "investigación rápida de competidores para [nombre del producto]."
El primer cliente suele llegar en 3–5 días si envías suficientes mensajes.
Los números
1Semana 12─────────────────────────────────────3Configuración 2 horas4Contacto por día 1 hora5Informes entregados 36Ingresos $900–1,2007Trabajo por informe 15–20 min
1Mes 12─────────────────────────────────────3Informes vendidos 10–154Ingresos $3,000–4,5005Retenedores iniciados 2–36Recurrencia mensual añadida $600–900
1Mes 32─────────────────────────────────────3Habilidades en ~/.hermes/skills/ 30+4Tiempo por informe 10 min5Clientes con retenedor 6–86Recurrencia mensual $1,800–2,4007Informes únicos $1,500–2,0008Total $3,300–4,400/mes
Problemas comunes
"Model context too small" al iniciar. Establece el contexto en 65536 en tu servidor de modelo. Esto es el 80% de todos los problemas de configuración.
Hermes es lento. Baja del modelo 35B a 27B, o de Q6 a Q4 de cuantización. Solo CPU significa 2–3 minutos por respuesta. Consigue una GPU o usa la API en la nube.
Hermes olvida entre sesiones. Revisa que ~/.hermes/ tenga archivos. Si está vacío, vuelve a ejecutar la instalación.
WSL2 no puede alcanzar el servidor de modelo. Activa el networking reflejado en la configuración de WSL en Windows 11 22H2+. O ejecuta el servidor de modelo dentro de WSL2.
Stack completo de herramientas
1Herramienta Propósito Costo2────────────────────────────────────────────3Hermes Agent marco de agente gratis4 github.com/NousResearch/hermes-agent56LM Studio servidor local de modelo gratis7 lmstudio.ai89Qwen 3.6 27B el modelo gratis10 vía LM Studio o ollama.com1112Stripe pagos 2.9% + 30¢
Costo de inicio: $0. Tiempo hasta el primer cliente: una semana.
Después de cada informe entregado, pide dos cosas. Primero, una reseña. Segundo, un fundador que conozcan que pueda necesitar esto.
Los fundadores conocen a otros fundadores. Para el segundo mes, las referencias reemplazan la mayor parte del contacto frío.
La carpeta de habilidades se llena. El trabajo se vuelve más rápido. El margen mejora.
Crea un informe antes de tener un cliente. Envíalo como muestra a 10 personas mañana.
más configuraciones como esta cada semana. t.me/GipArcAI
