Hermes Agent como un sistema operativo de IA personal

La mayoría de los frameworks de agentes de IA actuales operan principalmente como aplicaciones construidas sobre modelos de lenguaje grandes. Pueden realizar razonamiento, llamar herramientas y mantener contexto dentro de una sesión, pero generalmente carecen de mecanismos nativos robustos para la persistencia estructurada a largo plazo, el aislamiento de cargas de trabajo, la expansión autónoma de sus propias capacidades y la coordinación confiable entre múltiples componentes durante períodos prolongados.

Hermes Agent, desarrollado por Nous Research, implementa varias características arquitectónicas que lo diferencian de muchos otros frameworks de agentes. Estas incluyen soporte para memoria persistente entre sesiones, la capacidad de ejecutar múltiples contextos de ejecución aislados a través de perfiles, un sistema de orquestación de tareas estructurado basado en Kanban, mecanismos que permiten a los agentes crear y almacenar procedimientos reutilizables derivados de su propia actividad, y una pasarela de mensajería que conecta al agente con más de 27 plataformas de comunicación.

Este artículo examina a Hermes a través del lente de un Sistema Operativo de IA Personal. El objetivo es proporcionar un análisis detallado y honesto de sus capas arquitectónicas centrales, cómo interactúan estas capas en la práctica y qué puede ofrecer el sistema de manera realista a junio de 2026, basado en la documentación disponible públicamente y el comportamiento observado.

1. Capas Centrales de Hermes

Para comprender mejor la estructura de Hermes, es útil mapear sus componentes con conceptos de los sistemas operativos tradicionales.

1.1 Arquitectura de Memoria

Hermes mantiene múltiples capas de memoria distintas en lugar de intentar mantener toda la información relevante dentro de una única ventana de contexto. Los tipos principales incluyen:

• Memoria de Sesión: Contexto activo durante una tarea o conversación específica. Este tipo de memoria suele ser de corta duración y está vinculada a la sesión actual.
• Memoria a Largo Plazo: Almacenamiento persistente de hechos, insights, preferencias del usuario y conocimiento acumulado que sobrevive a través de sesiones y reinicios del sistema. Limitada por límites configurables para evitar un crecimiento descontrolado:

1memory:
2  memory_enabled: true
3  user_profile_enabled: true
4  memory_char_limit: 2200    # ~800 tokens
5  user_char_limit: 1375      # ~500 tokens

• Memoria de Habilidades: Almacenamiento de procedimientos estructurados y reutilizables (habilidades) que el agente ha creado o refinado basándose en trabajos exitosos anteriores. Se almacenan como archivos markdown simples en ~/.hermes/skills/.
• Recuperación de Sesiones: Búsqueda de texto completo FTS5 con resumen LLM en todo el historial de conversaciones. Consulta cualquier sesión pasada:

Recuérdame cada idea de negocio que discutimos el mes pasado. ¿Cuál fue el análisis de la competencia que hicimos hace 3 semanas?

El enfoque de memoria de múltiples capas es uno de los elementos fundamentales que permite a Hermes funcionar más como un sistema persistente que como un agente conversacional típico.

Proveedores de Memoria Externa:

Para casos de uso que requieren una inteligencia más profunda más allá de la memoria incorporada, Hermes admite 8 complementos de proveedores de memoria externa:

• Mem0 — grafo de conocimiento + recuperación semántica. Carga solo las entradas relevantes por turno. 72% menos tokens en comparación con la inyección completa ingenua.
• Honcho — memoria dialéctica de dos pares. Construye observaciones separadas de USUARIO + IA. Auto-alojado para entornos sensibles a PII.
• Hindsight, Holographic, RetainDB, ByteRover, Supermemory, OpenViking — proveedores adicionales con diferentes arquitecturas.

1hermes memory setup
2# selector interactivo, seleccionar proveedor
3hermes memory status
4# verificar qué está activo

1.2 Perfiles como Entornos de Ejecución Aislados

Los perfiles en Hermes permiten a los usuarios crear y ejecutar múltiples instancias separadas del agente en la misma máquina. Cada perfil mantiene sus propios:

• Configuración y selección de modelo
• Almacenes de memoria (tanto de sesión como a largo plazo)
• Conjunto de habilidades instaladas
• Conexiones de pasarela y credenciales asociadas
• Historial de sesiones
• Token del bot de Telegram
• Trabajos cron
• Base de datos de estado

1hermes profile create researcher
2hermes profile create ops
3hermes profile create content-lead

Cada perfil se convierte en su propio comando:

1researcher setup    # configurar modelo y claves API
2researcher chat     # iniciar una sesión
3researcher gateway start   # conectar a Telegram

Ejemplos de configuraciones de perfil:

1researcher:
2→ soul.md: solo investigación profunda. hechos y números.
3→ model: gpt-5.5 (más barato, alto volumen)
4→ tools: búsqueda web, firecrawl, browser-use
5
6ops:
7→ soul.md: tareas administrativas. calendario, triage de correo.
8   pedir aprobación antes de enviar cualquier cosa.
9→ model: gpt-5.5 (tareas rutinarias)
10→ tools: correo, calendario, notion
11
12content-lead:
13→ soul.md: producir contenido. igualar mi voz.
14→ model: claude-sonnet-4 (buena escritura)
15→ tools: búsqueda X, búsqueda web, analítica

Distribución de Perfiles:

Los perfiles se pueden compartir a través de git. Un agente de investigación que funciona se puede distribuir a cualquiera:

1cd ~/.hermes/profiles/researcher
2git init && git add . && git commit -m "initial"
3git push origin main

Cualquiera puede instalarlo:

1hermes profile install github.com/you/researcher

Ellos completan sus propias claves API. Las habilidades, soul.md y los flujos de trabajo se transfieren. Las memorias y sesiones permanecen por máquina.

El aislamiento de perfiles es funcional y útil para muchos escenarios del mundo real. Sin embargo, no debe entenderse como que ofrece las mismas garantías de seguridad o robustez que el aislamiento de procesos en los sistemas operativos tradicionales.

1.3 Kanban como Orquestación y Gestión de Estado

El sistema Kanban sirve como la capa principal de coordinación y gestión de estado en Hermes. Es responsable de varias funciones importantes:

• Crear y rastrear tareas
• Gestionar dependencias entre tareas
• Manejar transiciones de estado
• Facilitar la transferencia de contexto cuando una tarea o perfil pasa el trabajo a otro
• Registrar el historial de ejecución y los resultados de cada intento de tarea

Estados: Triage → Por Hacer → Listo → Ejecutando → Bloqueado → Hecho → Archivado

El despachador se ejecuta cada 60 segundos, asigna automáticamente tareas a los trabajadores disponibles, rastrea latidos, detecta procesos zombis y gestiona los presupuestos de reintentos.

1hermes kanban list    # ver el tablero
2hermes kanban swarm   # generar sistema multi-agente completo:
3                      # orquestador raíz + trabajadores paralelos
4                      # + verificador con compuerta + sintetizador con compuerta
5                      # + pizarrón compartido

Ejemplo de flujo de trabajo matutino:

1/goal aquí está mi lista de tareas para hoy:
2
31. investigar temas de IA populares en X
42. redactar 2 publicaciones basadas en los hallazgos
53. revisar la bandeja de entrada y marcar correos urgentes
64. extraer publicaciones de la competencia de las últimas 24 horas
75. actualizar el calendario de contenido en Notion
8
9agregar cada tarea al triage de kanban.
10asignar a sub-agentes cuando sea posible.
11enviarme un resumen por Telegram cuando todas las tareas estén hechas.

Una característica particularmente importante es el estado "Bloqueado". Cuando una tarea entra en este estado, la ejecución se pausa hasta que un humano proporciona información o la desbloquea. Este diseño hace que la supervisión humana sea una parte estructurada y nativa del flujo de trabajo, en lugar de una intervención externa o ad-hoc.

Al tratar las tareas como objetos de primera clase con contexto e historial preservados, la capa Kanban ayuda a reducir la pérdida de información que comúnmente ocurre durante las transferencias en flujos de trabajo multi-agente o de múltiples pasos.

1.4 Trabajos Cron — El Programador

Los trabajos cron son tareas autónomas basadas en tiempo escritas en inglés sencillo. No se requiere sintaxis crontab.

Esta es la capa que transforma a Hermes de una herramienta reactiva a un sistema proactivo. La información útil llega antes de que la pidas.

Ejemplos de trabajos cron de producción:

1Cada mañana a las 8am:
2enviarme una historia de IA que valga la pena comentar en X.
3
4Cada 3 horas:
5escanear X en busca de publicaciones frescas en mi nicho que debería citar.
6
7Cada día a las 9pm:
8verificar si los competidores publicaron algún contenido atípico hoy.
9
10Cada lunes a las 9am:
11auditar mi tablero de contenido. marcar ideas estancadas por más de 7 días.
12
13Cada viernes a las 6pm:
14resumir qué contenido se publicó esta semana,
15qué funcionó, qué no, y por qué.

Los trabajos cron pueden apuntar a temas específicos de Telegram, perfiles específicos y plataformas de entrega específicas (Telegram, Discord, Slack, correo electrónico).

El Panel Web proporciona una interfaz de usuario completa de gestión de cron: crear, editar, pausar, reanudar, activar manualmente, ver la hora de la última ejecución y la próxima hora de ejecución.

En términos de SO, los trabajos cron son el demonio del programador. Aseguran que el sistema realice trabajo en una cadencia predecible sin iniciación humana.

1.5 /goal — Objetivos Persistentes (El Bucle de Ralph)

Un mensaje normal le pide a Hermes una respuesta. /goal le da a Hermes un objetivo hacia el cual trabajar a través de múltiples turnos hasta que un modelo juez determina que el objetivo se ha logrado.

La arquitectura:

• El agente ejecuta un turno hacia el objetivo
• El modelo juez evalúa: ¿hecho o continuar?
• Si continúa: el agente ejecuta otro turno
• Si está hecho: el objetivo se completa, se entrega el resultado
• max_turns predeterminado: 20. Configurable por tipo de tarea.
• /goal resume reinicia el contador de turnos y continúa

1hermes config set goals.max_turns 20    # investigación, contenido
2hermes config set goals.max_turns 50    # código, construcciones multi-paso

La plantilla estructurada /goal:

1/goal [RESULTADO]
2usando [FUENTES]
3con restricciones: [RESTRICCIONES]
4entregable: [ENTREGABLE]

Ejemplo:

1/goal decidir la idea de contenido más fuerte que debería publicar esta semana.
2usando publicaciones populares de X en mi nicho, análisis de la competencia,
3mi rendimiento de publicaciones de los últimos 30 días.
4con restricciones: evitar ángulos repetidos,
5sin marco genérico de exageración de IA.
6entregable: una idea final con título, gancho,
7activos de prueba necesarios y un borrador de esquema.

El truco de la entrevista — dejar que Hermes escriba su propio /goal:

1Quiero usar /goal pero no quiero un objetivo vago.
2Entrevístame solo con las preguntas que necesites.
3Luego convierte mis respuestas en el comando /goal
4más fuerte posible. Incluye el resultado exacto, contexto,
5fuentes, restricciones, entregable,
6y cuándo deberías detenerte.

Cada /goal también se convierte automáticamente en una tarjeta Kanban, haciendo que el progreso sea visible en el tablero.

Comandos principales:

1/goal [descripción]     # iniciar ejecución autónoma
2/goal status            # verificar qué se está ejecutando
3/goal pause             # pausar sin perder contexto
4/goal resume            # continuar después de pausa
5/goal clear             # finalizar el objetivo actual
6/subgoal [texto]        # agregar condiciones durante la ejecución
7/undo [N]               # retroceder los últimos N turnos (nuevo en v0.16.0)

1.6 Mecanismos de Creación de Habilidades

Hermes incluye funcionalidad que permite a los agentes crear y almacenar procedimientos reutilizables (habilidades) basados en su propia actividad. Cuando un agente completa con éxito ciertos tipos de trabajo, puede identificar patrones, formalizarlos y guardarlos para uso futuro.

Las habilidades se almacenan como archivos markdown simples en ~/.hermes/skills/. Son transparentes, legibles y editables. Sin caja negra.

Ejemplo — una habilidad de creación de contenido:

1Guardar esto como una habilidad llamada "content-post":
2
3# Flujo de Trabajo de Publicación de Contenido
4
51. Verificar temas populares en el nicho de agentes de IA a través de la búsqueda en X
62. Cruzar referencias con mis últimas 14 días de publicaciones (evitar repeticiones)
73. Elegir el ángulo más fuerte basado en patrones de participación
84. Escribir un borrador en mi voz:
9   - Gancho EN MAYÚSCULAS
10   - flechas → para listas de características
11   - Sin guiones largos, sin adverbios, sin rodeos
125. Calificar el borrador:
13   - Gancho: ¿detiene el desplazamiento? (1-10)
14   - Combustible de marcador: ¿alguien lo guardaría? (1-10)
15   - Prueba: ¿cada afirmación está respaldada por un número? (1-10)
166. Si alguna puntuación está por debajo de 7, reescribir esa sección
177. Enviar el borrador final a Telegram para aprobación

Ver todas las habilidades:

1hermes skills
2# o
3hermes dashboard    # → Pestaña de Habilidades

Hermes viene con más de 60 herramientas integradas que abarcan terminal, web, navegador, visión, generación de imágenes, TTS y ejecución de código. Las habilidades se superponen a esas herramientas para crear flujos de trabajo completos.

En v0.16.0, el conjunto de habilidades predeterminado se redujo a lo que realmente necesitas — más ligero desde el principio, menos ruido. Las habilidades de NVIDIA se unieron a los taps del Skills Hub de confianza, trayendo habilidades oficiales de CUDA-X, Omniverse, NeMo y TensorRT-LLM al catálogo.

El efecto compuesto:

Los agentes con más de 20 habilidades autocreadas completan tareas futuras similares aproximadamente un 40% más rápido que las instancias nuevas (según observaciones de Nous Research). Esta acumulación es el diferenciador central de Hermes.

En la práctica, la madurez, confiabilidad y grado de autonomía de la creación de habilidades varían significativamente. En muchos casos, especialmente durante el uso inicial o con tareas complejas, la revisión y curación humana de las habilidades creadas siguen siendo importantes para lograr resultados de alta calidad.

1.7 Curador Autónomo — El Recolector de Basura

A medida que las habilidades se acumulan durante semanas y meses de uso, la redundancia, los procedimientos obsoletos y la hinchazón se convierten en preocupaciones reales. El Curador Autónomo aborda esto.

El Curador es un proceso en segundo plano que se ejecuta en un horario configurable (ciclo predeterminado: 7 días). Él:

• Identifica habilidades redundantes o superpuestas
• Poda habilidades que ya no son relevantes
• Comprime y consolida procedimientos relacionados
• Optimiza la biblioteca de habilidades para la eficiencia de recuperación
• Revisa las descripciones de las habilidades para una mejor capacidad de búsqueda

En términos de SO, el Curador funciona como un recolector de basura y desfragmentador. Evita que el sistema de archivos de habilidades se degrade con el tiempo.

Esto es particularmente importante porque la Búsqueda de Herramientas (cubierta a continuación) se basa en los nombres y descripciones de las habilidades para la recuperación. Las descripciones mal mantenidas degradan la precisión de la búsqueda.

De la transmisión en vivo de NVIDIA NemoTron Labs, Karan de Nous Research confirmó: "El Curador de Hermes es una característica de fondo autónoma que gestiona, limpia, optimiza, revisa, mejora y comprime tu biblioteca de habilidades todo el tiempo."

1.8 Búsqueda de Herramientas — Enlazador Dinámico

Cuando conectas más de 15 servidores MCP, sus esquemas de herramientas consumen espacio en la ventana de contexto en cada turno, incluso cuando la mayoría de las herramientas son irrelevantes para la tarea actual.

La Búsqueda de Herramientas reemplaza todos los esquemas MCP/complemento con 3 herramientas puente ligeras:

• tool_search — encuentra la herramienta correcta por nombre y descripción (recuperación BM25)
• tool_describe — carga su esquema completo a pedido
• tool_call — lo ejecuta

Cada herramienta puente cuesta aproximadamente 300 tokens frente a miles para el conjunto completo de esquemas.

1tools:
2  tool_search:
3    enabled: auto    # predeterminado, se activa al 10% de uso del contexto

Tres modos: auto (recomendado), on (siempre activo), off (deshabilitado).

La precisión en Opus 4 pasó del 49% al 74% con la Búsqueda de Herramientas habilitada (pruebas propias de Anthropic).

Las herramientas principales de Hermes (terminal, memoria, navegador, búsqueda web) nunca se difieren. Se mantienen cargadas en cada turno.

En términos de SO, la Búsqueda de Herramientas funciona como un enlazador dinámico. En lugar de cargar cada biblioteca compartida al inicio, el sistema las carga a pedido cuando el proceso en ejecución las necesita. Esto preserva la memoria (ventana de contexto) para el trabajo real.

1.9 Pasarela — La Pila de Red

La Pasarela es la capa que hace que Hermes sea accesible desde cualquier lugar. Un proceso de pasarela conecta al agente con más de 27 plataformas de mensajería simultáneamente:

Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, SMS, Correo Electrónico, Matrix, Mattermost, Microsoft Teams, Reuniones de Teams, Google Chat, LINE, DingTalk, Feishu/Lark, WeCom, WeChat, QQ, Yuanbao, BlueBubbles (iMessage), SimpleX, ntfy, Open WebUI, Home Assistant, Webhooks de MS Graph, y más.

1hermes gateway start

La pasarela se ejecuta como un solo proceso. Los botones de aprobación son nativos en Telegram y Slack — el agente puede solicitar confirmación humana antes de ejecutar acciones sensibles.

SSEP — Protocolo de Eventos de Flujo Estructurado (v0.16.0+):

El agente ya no transmite texto sin formato y espera que las plataformas puedan renderizarlo. En su lugar:

1. El agente emite solo eventos tipificados: MessageChunk, MessageStop, ToolCallChunk, ToolCallFinished, Commentary, LongToolHint, GatewayNotice
2. El enrutador de la pasarela enruta cada evento al adaptador de plataforma correcto
3. Cada adaptador renderiza lo que puede y descarta silenciosamente lo que no puede

Telegram recibe borradores animados en MarkdownV2. iMessage descarga el cromo de herramientas que el usuario no necesita ver. Cada evento es inmutable. El orden se preserva por flujo.

En términos de SO, la Pasarela es la pila de red y SSEP es el servidor de visualización / compositor. El agente produce un formato de salida universal; la capa de renderizado lo adapta por pantalla.

Acceso remoto:

La Aplicación de Escritorio puede conectarse a un backend de Hermes que se ejecuta en otra máquina (VPS, servidor doméstico, detrás de Tailscale):

1hermes dashboard --host 0.0.0.0
2# establecer nombre de usuario y contraseña a través de la puerta de autenticación
3# La aplicación de escritorio se conecta mediante URL + credenciales

Un agente ejecutándose en un VPS. Gestionado desde el Escritorio en tu laptop, CLI a través de SSH y Telegram en tu teléfono. Todos accediendo a la misma memoria, habilidades y sesiones.

1.10 Modo de Voz — Capa de E/S

El modo de voz proporciona entrada y salida de voz a través de la CLI y todas las plataformas de mensajería.

1/voice on        # modo voz-a-voz
2/voice tts       # siempre responder con voz
3/voice off       # volver a texto

Cinco proveedores de voz a texto:

• Local faster-whisper (gratuito, se ejecuta en el dispositivo)
• Groq
• OpenAI Whisper
• Mistral Voxtral
• xAI Grok STT

Cinco proveedores de texto a voz:

• Edge TTS (gratuito, predeterminado)
• ElevenLabs
• OpenAI
• NeuTTS (local, gratuito)
• MiniMax

Funciona en mensajes de voz de Telegram, canales de voz de Discord (conversaciones de voz en vivo con el agente), WhatsApp, Signal, Slack y CLI.

En términos de SO, el modo de voz es la capa de E/S — proporciona métodos alternativos de entrada/salida más allá del texto.

1.11 Capa de Seguridad

Hermes proporciona múltiples primitivas de seguridad para implementaciones en producción:

Capa 1 — Administrador de Secretos de Bitwarden (Gestión de Credenciales)

1hermes secrets bitwarden setup   # asistente: instala bws, solicita token
2hermes secrets bitwarden status  # verificar conexión
3hermes secrets bitwarden sync    # prueba: ver qué se aplica

Un token de arranque en .env. Todas las credenciales reales viven en Bitwarden. Cada instancia de Hermes extrae secretos al inicio. Rota una clave una vez en la aplicación web — cada instancia la recoge en el próximo reinicio. Nivel gratuito.

Capa 2 — Cortafuegos de Salida iron-proxy (Protección de Credenciales)

1hermes egress install   # descarga el binario iron-proxy, verificado SHA-256
2hermes egress setup     # asistente interactivo
3hermes egress start     # generar demonio proxy gestionado

En lugar de inyectar credenciales reales en el sandbox, Hermes le da al agente tokens proxy opacos. iron-proxy intercepta en el límite de la red, intercambia por la credencial real, reenvía la solicitud. El sandbox nunca tiene la clave real.

Capa 3 — Defensa contra Promptware

Protección contra ataques de inyección de mensajes de clase Brainworm. El agente detecta y rechaza intentos de anular sus instrucciones a través de contenido malicioso en documentos procesados, páginas web o salidas de herramientas.

v0.16.0 añadió: Corrección de CVE-2026-48710 Starlette, endurecimiento de bucle fuera de SSRF y eliminación de credenciales de subprocesos. 16 problemas relacionados con la seguridad cerrados solo en esta versión.

Capa 4 — OpenShell (Empresarial, a través de la asociación con NVIDIA)

Para implementaciones empresariales, Hermes se integra con NVIDIA OpenShell y las primitivas de seguridad de Microsoft. OpenShell proporciona:

• Compuertas de políticas por usuario que controlan a qué puede acceder el agente
• Enmascaramiento de tokens en la salida (el agente nunca ve credenciales reales)
• Políticas intercambiables en caliente sin reinicio
• Observabilidad administrativa y pistas de auditoría

De la transmisión en vivo de NVIDIA NemoTron Labs, Karan de Nous Research: "La capacidad para mí de decir, por más inteligente que te vuelvas, no hay forma de que atravieses esta pasarela en particular, no hay forma de que te permita usar la habilidad que hiciste porque no te estoy supervisando de la manera particular que quiero."

1.12 Extensibilidad — Skills Hub y Catálogo MCP

Skills Hub (agentskills.io): Habilidades contribuidas por la comunidad. Navega, busca, instala directamente desde el hub a través del panel o la CLI.

Catálogo MCP: Curado por Nous Research. Cada entrada a través de PR fusionada. 19,932 habilidades en el catálogo.

1hermes mcp    # selector interactivo

Habilidades de NVIDIA: Habilidades oficiales de agente de NVIDIA integradas en el Skills Hub. Bibliotecas CUDA-X, flujos de trabajo de Omniverse, entrenamiento e inferencia de NeMo, optimización de TensorRT-LLM, programación cuántica CUDA-Q. Reflejadas diariamente desde los repositorios de productos de NVIDIA.

En términos de SO, el Skills Hub y el Catálogo MCP funcionan como un gestor de paquetes. Los usuarios pueden descubrir, instalar y gestionar capacidades sin construirlas desde cero.

1.13 Capa de Interfaz

Se puede acceder y gestionar Hermes a través de múltiples superficies:

CLI (Interfaz de Línea de Comandos): Paridad de características completa. Cada comando, cada herramienta, cada opción de configuración disponible. La interfaz más potente.

1hermes          # iniciar una sesión
2hermes chat     # igual que arriba
3hermes doctor   # comprobación de diagnóstico
4hermes dump     # estado completo del sistema para depuración
5hermes status   # visión general visual

TUI (Interfaz de Usuario de Texto): Interfaz de terminal enriquecida con paneles y navegación. Punto medio entre el poder de la CLI y la retroalimentación visual.

Aplicación de Escritorio (v0.16.0 — "The Surface Release"): Aplicación nativa de Electron para macOS, Windows y Linux. Construida a lo largo de 100 PR y 159 confirmaciones en una sola semana. Demostrada por primera vez en la conferencia magistral de Jensen en GTC.

• Panel de vista previa lado a lado
• Explorador de archivos integrado
• Arrastrar y soltar archivos directamente en el chat
• Modo de voz integrado
• Selector de modelo en línea en la barra de estado (buscable por aproximación)
• Sesiones concurrentes de múltiples perfiles
• Interfaz de usuario de configuración para modelos, claves API, herramientas
• Gestión de perfiles
• Visor de artefactos (cada archivo que crea Hermes)
• Autoactualización en la aplicación
• Traducción completa al chino simplificado
• Mismo directorio HERMES_HOME que la CLI — las sesiones se transfieren sin problemas

Descargar: hermes-agent.nousresearch.com/desktop

Si Hermes ya está instalado:

1hermes desktop

Panel Web:

1hermes dashboard    # abre localhost:9119

• Modelos, trabajos cron, habilidades, perfiles, tablero kanban
• Panel de administración completo basado en navegador: catálogo MCP, canales de mensajería, credenciales, webhooks, gestión de memoria
• Autenticación conectable: inicio de sesión OIDC o nombre de usuario/contraseña
• Totalmente extensible con temas (YAML) y complementos (JS + Python)
• Sin datos que salgan de localhost por defecto

Plataformas de Mensajería: Más de 27 plataformas a través de la pasarela (cubierto en la sección 1.9).

2. El Efecto Compuesto

La naturaleza compuesta de Hermes es su propiedad más distintiva y la razón principal por la que funciona más como un sistema operativo que como un agente típico.

Día 1: Hermes no sabe nada de ti. Cada tarea requiere instrucciones completas. Explicas tu flujo de trabajo, tus preferencias, tus herramientas. El agente es una pizarra en blanco.

Semana 2: Hermes ha acumulado memoria sobre tus proyectos, preferencias y estilo de trabajo. Deja de hacer preguntas que ya has respondido. Las tareas que requerían 10 mensajes ahora requieren 3.

Mes 1: Hermes ha creado entre 15 y 20 skills a partir del trabajo completado. Tu flujo de contenido, tu proceso de investigación, tu método de gestión del inbox — cada uno codificado como un procedimiento reutilizable. Las tareas que le tomaban al agente 20 interacciones el día 1 ahora se completan en 5.

Mes 3: Con más de 40 skills y una memoria profunda, el agente opera a un nivel que no se puede replicar cambiando a un mejor modelo con un contexto en blanco. Las skills acumuladas, la memoria y las preferencias aprendidas crean una ventaja compuesta que crece con cada sesión.

Las matemáticas: Los agentes con más de 20 skills creadas por sí mismos completan tareas futuras similares aproximadamente un 40% más rápido que las instancias nuevas. Esta mejora se compone — cada tarea completada potencialmente crea o refina una skill que acelera el trabajo futuro.

Qué significa esto en la práctica:

Del livestream de NVIDIA NemoTron Labs, Johnny de Nous Research describió su flujo de trabajo real: "Cada mañana inicio una sesión de planificación. Para cada sesión de planificación, obtengo un archivo con clave de fecha con las cosas que quiero hacer. La skill revisa la semana y me dice en qué he estado fallando o si hay algo que dije que era urgente y no lo he hecho. A las 11 p. m., un cron se activa y me dice: ¿hiciste lo que querías hacer?"

Este es un sistema que evolucionó mediante el uso. La skill de planificación matutina, el sistema de archivos con clave de fecha, la retrospectiva semanal — nada de esto estaba preconstruido. Surgieron de los patrones de uso de Johnny y se convirtieron en infraestructura permanente.

Karan, quien entrenó los primeros modelos de Hermes, lo usa para ablaciones de ML: "Realmente odio hacer ablaciones. Es tedioso, consume mucho tiempo. Pero hay que hacerlo. Así es como se hace ciencia. Hermes lo hace ahora. Y yo no tengo que hacerlo."

El efecto compuesto es el argumento central para tratar a Hermes como infraestructura en lugar de como una aplicación. Las aplicaciones proporcionan el mismo valor en el día 90 que en el día 1. La infraestructura mejora con la inversión.

3. Economía de Tokens — Lo que Realmente Cuesta

Ejecutar Hermes como un sistema operativo personal tiene costos concretos. Entenderlos es importante para un uso sostenible.

El runtime del agente: Hermes en sí mismo es gratuito y de código abierto (licencia MIT). El costo proviene de la inferencia del modelo y la infraestructura.

Opciones de infraestructura:

Especificaciones mínimas de VPS: 2 vCPU, 2 GB de RAM para uso ligero.

Recomendado: 4 vCPU, 8 GB de RAM para uso intensivo. No se necesita GPU — Hermes llama a APIs, no al modelo directamente.

Opciones de proveedores de modelos:

Costos de la API de X (pago por uso desde febrero de 2026):

Alternativa: OpenTweet MCP a $5.99/mes plano.

Presupuestos mensuales realistas:

Las estimaciones de tokens a continuación son aproximaciones basadas en patrones de sesión típicos. El consumo real depende del modelo, la complejidad de la tarea, el volumen de salida de las herramientas y la configuración. Usa /usage dentro de Hermes para medir tus números reales

Ejecutar el sistema de contenido completo descrito en este artículo (5 trabajos cron diarios, 2 sesiones de contenido/día con /goal, investigación diaria con subagentes, seguimiento kanban) consume aproximadamente 10-11 millones de tokens al mes. Esto es lo que cuesta según tu estrategia de modelo:

El mismo sistema que cuesta $27/mes en GPT-5.5 cuesta $250/mes en Claude Opus. Una diferencia de 10x por los mismos trabajos cron, los mismos /goals, los mismos subagentes.

Por qué esto importa: Hermes es agnóstico respecto al modelo. Tú eliges el modelo por perfil, por tarea. Los trabajos cron rutinarios que escanean X en busca de publicaciones tendencia no necesitan razonamiento de nivel Opus. Una llamada de $0 a GPT-5.5 hace el mismo trabajo. Reserva el modelo costoso para el único /goal por día donde la calidad de escritura o el razonamiento profundo marquen una diferencia real.

El camino más económico completo:

Eso es un agente autónomo 24/7 con 5 trabajos cron diarios, memoria persistente, skills que se mejoran a sí mismas, seguimiento de tareas kanban y acceso a Telegram desde tu teléfono.

Compara: un asistente virtual que haga el mismo trabajo cuesta $500-2,000/mes. Una agencia de contenido cuesta $3,000-8,000/mes.

Nota sobre Nous Portal: El nivel Plus ($20/mes, $22 en créditos) funciona bien para uso ligero (1-2 trabajos cron, algunas sesiones al día). Para el sistema de contenido completo descrito aquí, el nivel Super ($100/mes, $110 en créditos) o traer tus propias claves es más realista.

Optimización de tokens (6 métodos para reducir costos):

1. Lector de archivos compacto — 14% menos tokens por archivo leído (automático en la última versión)
2. Caché de prompts — ~75% de reducción en sesiones de múltiples turnos (solo modelos Anthropic)
3. /compress — resume el historial de la sesión, elimina sobrecarga
4. Tool Search — carga esquemas bajo demanda en lugar de hacerlo por adelantado
5. Delegación a subagentes — cada subagente en su propio contexto, solo los resúmenes regresan
6. Memoria basada en recuperación — 72% menos tokens en comparación con la inyección completa ingenua

Camino más rápido a un agente funcional:

1hermes setup --portal

Un solo OAuth cubre modelo + búsqueda web + generación de imágenes + TTS + navegador en la nube. No se necesitan claves de API separadas.

4. Cómo se Encadenan las Capas

Estas capas se componen cuando se apilan. Aquí hay una cadena que se ejecuta de principio a fin:

18:00 AM — El trabajo cron se activa.
2
3El perfil de content-lead se despierta
4e inicia un /goal con la estructura:
5
6"encuentra los 3 ángulos de contenido más fuertes para hoy
7usando datos de tendencias de X y mis últimos 14 días de publicaciones."
8
9Genera 3 subagentes:
10→ subagente 1 escanea X en busca de publicaciones tendencia
11→ subagente 2 extrae el rendimiento de publicaciones recientes
12→ subagente 3 revisa cuentas de la competencia
13
14Tool Search carga solo las herramientas que cada subagente necesita.
15El caché de prompts mantiene bajos los costos del prompt del sistema.
16Cada subagente se ejecuta en su propio contexto (delegación).
17
18Los tres se convierten en tarjetas kanban.
19Dispatcher los rastrea en paralelo.
20
21Los subagentes terminan. Content-lead ejecuta
22la skill content-post para redactar 2 publicaciones.
23
24Los borradores llegan al topic Content
25en Telegram para aprobación.
26
27El usuario toca aprobar en una. Rechaza la otra.
28La publicación aprobada se publica a través de xurl.
29
3010 minutos después, un competidor publica
31una reacción al mismo tema.
32Un webhook se activa.
33Hermes redacta un ángulo de seguimiento
34y lo envía al topic React.
35
36Todo visible en el dashboard.
37Lo que se ejecutó, lo que se publicó, lo que está pendiente.
38
39A las 11 p. m., el cron de revisión diaria se activa.
40Session Search extrae el trabajo del día.
41Resumen entregado a Telegram.

Un día. Nueve capas arquitectónicas activadas. Dos publicaciones enviadas. Cero investigación manual. Costo total de API: aproximadamente $2-4.

5. Características Clave

Persistencia

Hermes está explícitamente diseñado para retener información entre sesiones a través de su sistema de memoria. Esto permite que el contexto acumulado y las skills creadas persistan en el tiempo, en lugar de perderse después de cada sesión o reinicio.

Aislamiento y Coordinación

La combinación de Perfiles y Kanban permite a Hermes soportar tanto el aislamiento como la colaboración estructurada. Los perfiles proporcionan separación entre diferentes cargas de trabajo, mientras que Kanban permite la transferencia controlada y el traspaso de contexto cuando se requiere colaboración.

Mecanismos de Auto-Mejora

La presencia de funcionalidad de creación de skills proporciona a Hermes un camino para la auto-mejora estructural. A diferencia de los sistemas que dependen únicamente de la ingeniería de prompts o definiciones manuales de herramientas, Hermes puede expandir sus propias capacidades basándose en patrones de uso. El Curador Autónomo asegura que la biblioteca de skills se mantenga limpia y eficiente con el tiempo.

Supervisión Humana como Función Nativa

La intervención humana se implementa como un concepto de primera clase a través del estado de tarea Bloqueado en Kanban y los botones de aprobación en Telegram y Slack. Esto permite que el sistema pause la ejecución de forma limpia, preserve el contexto y reanude de manera inteligente una vez que se proporciona la entrada requerida.

6. Consideraciones Prácticas

Al usar Hermes como infraestructura en lugar de como una simple herramienta conversacional, varios factores prácticos se vuelven importantes:

• El valor a largo plazo del sistema depende en gran medida de cómo se gestionan, curan y mantienen la memoria y las skills creadas a lo largo del tiempo. El Curador Autónomo ayuda, pero la revisión humana periódica mejora la calidad.
• El aislamiento de perfiles es útil pero requiere una configuración deliberada. No es automático y no proporciona las mismas garantías que el aislamiento de procesos tradicional.
• La calidad y utilidad de las skills creadas autónomamente pueden variar significativamente. En muchos casos, especialmente al principio, la revisión humana mejora los resultados.
• El consumo de recursos, particularmente las ventanas de contexto del modelo y los costos de inferencia, deben monitorearse activamente. Usa /usage y /compress regularmente. Habilita Tool Search para configuraciones MCP pesadas.
• La efectividad del sistema en general depende en gran medida de una configuración cuidadosa y una gestión continua, en lugar de surgir automáticamente simplemente ejecutando el software.
• La economía de tokens debe entenderse antes de comprometerse con patrones de uso intensivos. Comienza con Nous Portal Plus a $20/mes y escala desde allí.

Configuración con Conciencia de Tokens

Ejecutar Hermes como un sistema operativo completo con múltiples perfiles y trabajos cron consume tokens en cada inicio de sesión (prompt del sistema + memoria + índice de skills). Sin optimización, los costos pueden crecer más rápido de lo esperado.

Usa el modelo correcto para el trabajo correcto:

No todas las tareas necesitan el modelo más potente. Emparejar el modelo con el tipo de tarea es la palanca de costos más importante.

1perfil content-lead:
2→ modelo: claude-sonnet-4 (escritura potente, costo moderado)
3
4perfil researcher:
5→ modelo: gpt-5.5 (más barato, alto volumen a través de Codex a $0)
6
7perfil ops:
8→ modelo: gpt-5.5 (tareas rutinarias, eficiente en costos)
9
10perfil code-reviewer:
11→ modelo: claude-opus-4-8 (solo para razonamiento complejo)

Usa modelos frontera (Opus, GPT-5.5) para /goals complejos. Usa modelos más baratos para trabajos cron diarios y triaje rutinario. Un solo cambio reduce tu factura mensual a la mitad.

Límites de memoria más bajos para perfiles ligeros:

La inyección de memoria predeterminada es de 2,200 caracteres (~800 tokens) por turno. En una sesión de /goal de 50 turnos, eso son 40,000 tokens gastados en repetir memoria. Para perfiles que no necesitan un contexto personal profundo:

1hermes config set memory.memory_char_limit 1000
2hermes config set memory.user_char_limit 500

Establece max_turns realistas:

1# investigación y contenido (más cortos, enfocados)
2hermes config set goals.max_turns 20
3
4# tareas de código (más largas, necesitan más iteraciones)
5hermes config set goals.max_turns 50

50 turnos en Opus pueden costar $5-12 por sesión. Establece max_turns por perfil, no de forma global. Los perfiles de investigación rara vez necesitan más de 20.

Habilita las 6 optimizaciones de tokens:

1tools:
2  tool_search:
3    enabled: auto    # carga esquemas bajo demanda
4
5memory:
6  memory_char_limit: 2200    # reduce si no es necesario
7  user_char_limit: 1375      # reduce si no es necesario

Además: caché de prompts (automático en Anthropic), /compress para sesiones largas, delegación a subagentes para trabajo en paralelo.

Usa modelos auxiliares baratos para tareas secundarias:

Hermes descarga la compresión, visión, resumen web, puntuación de aprobación, enrutamiento de herramientas y títulos de sesión a modelos auxiliares. Cada espacio es configurable de forma independiente. Usa un modelo barato y rápido para estas tareas mientras mantienes tu modelo costoso para el trabajo principal:

1hermes model
2# establecer modelo principal: claude-sonnet-4 (calidad)
3# establecer auxiliar: un modelo rápido y barato (compresión, enrutamiento)

Esto significa que /compress y la compresión automática se ejecutan con tokens baratos, no con el precio de tu modelo principal.

Ajusta el umbral de compresión:

1compression:
2  threshold: 0.50    # predeterminado: comprimir al 50% de la ventana de contexto

Baja esto a 0.30-0.40 para una compresión más agresiva. Las sesiones se mantienen más ligeras, se acumulan menos tokens antes de que el compresor se active.

Gestión de Contexto Sin Pérdidas (LCM):

1context:
2  engine: "lcm"    # plugin, reemplaza la compresión con pérdidas predeterminada

El compresor predeterminado tiene pérdidas: resume y descarta el contexto más antiguo. LCM es una alternativa de plugin que preserva todo el contexto sin pérdidas mientras sigue optimizando el uso de tokens. Disponible a través de hermes plugins → Context Engine.

Monitorea con /usage:

1/usage

Ejecuta esto regularmente. Compara el conteo de tokens entre sesiones. Si un trabajo cron quema más tokens de los esperados, simplifica su prompt o cámbialo a un modelo más barato.

Escalado de costos por complejidad de configuración:

Estos son rangos estimados. Ejecuta /usage en Hermes para comparar con tus números reales.

El camino más económico: ejecuta todo a través de GPT-5.5 vía Codex (suscripción de $20/mes a ChatGPT, inferencia incluida). Reserva Claude u Opus para las sesiones donde la calidad del razonamiento marque una diferencia medible en tu resultado.

7. Limitaciones Actuales (a junio de 2026)

Hermes posee varias fortalezas arquitectónicas significativas, pero sigue siendo un sistema en evolución en lugar de un sistema operativo personal completamente maduro:

• La aplicación de escritorio nativa mejora significativamente la accesibilidad, pero aún no proporciona paridad de funciones completa con la CLI/TUI para todas las interacciones de herramientas, particularmente la automatización compleja del navegador y ciertas integraciones locales.
• Ejecutar un gran número de agentes concurrentes o flujos de trabajo de larga duración puede ejercer una presión considerable sobre las ventanas de contexto del modelo y los recursos de inferencia. A menudo se requiere una gestión cuidadosa de los recursos.
• El aislamiento de perfiles es práctico y funcional para muchos casos de uso, pero no ofrece el mismo nivel de robustez o aislamiento de fallos que el aislamiento de procesos en los sistemas operativos tradicionales.
• La creación autónoma de skills es una dirección prometedora, pero su madurez y fiabilidad siguen siendo variables. Las skills de alta calidad y reutilizables a menudo aún requieren curación humana, particularmente para tareas complejas o de alto riesgo.
• La compresión automática durante sesiones largas puede causar pérdida de contexto. El Curador Autónomo y el recuerdo de sesión son soluciones parciales. Mantener el hilo completo en contexto durante la vida de la ventana evita la deriva silenciosa pero limita la duración de la sesión.
• Algunas integraciones avanzadas de herramientas pueden ser más estables cuando se usan a través de la CLI/TUI en lugar de a través de la aplicación de escritorio o las interfaces de mensajería.
• El protocolo de puerta de enlace SSEP es nuevo (v0.16.0). Pueden existir casos extremos en la renderización por plataforma para plataformas de mensajería menos comunes.

Estas limitaciones están relacionadas principalmente con la madurez de la implementación más que con deficiencias arquitectónicas fundamentales. El proyecto continúa desarrollándose activamente. Solo la v0.16.0 "Surface Release" incluyó 874 commits, 542 PRs fusionados y contribuciones de 170 miembros de la comunidad. La versión anterior v0.15.0 "Velocity Release" incluyó 1,302 commits, 747 PRs fusionados y 321 contribuyentes.

8. Cómo se Compara Hermes con Otros Frameworks de Agentes

La pregunta más común al evaluar Hermes: ¿cómo se compara con Claude Code, OpenClaw y CrewAI? La respuesta es que resuelven diferentes problemas y están construidos sobre diferentes filosofías.

El modelo mental que funciona (de constructores que usan los tres):

Claude Code es tu controlador diario en tu escritorio. El mejor agente de codificación pura disponible. Si el trabajo es "escribir código, refactorizar código, depurar código, entender este código base", Claude Code gana.

Hermes Agent es tu infraestructura 24/7. Se ejecuta mientras duermes, gestiona múltiples cargas de trabajo a través de perfiles, se compone a través de skills y memoria, y te llega a Telegram desde cualquier lugar.

OpenClaw es tu asistente centrado en el chat. El marketplace más grande, la opción de hosting gestionado más fácil ($3/mes), la experiencia de usuario no técnica más sólida.

CrewAI es tu framework de orquestación. Cuando necesitas múltiples agentes especializados trabajando juntos en un pipeline definido en Python. No es un agente independiente — es un framework para construir sistemas multi-agente.

Un benchmark que ilustra la diferencia:

Una prueba independiente ejecutó las mismas 18 instrucciones a través de Claude Code (Opus 4.7), OpenClaw (Sonnet 4.6) y Hermes Agent. Hermes ganó 14 de 18. Las 4 que perdió fueron tareas de codificación pura donde la comprensión del código base de Claude Code es inigualable. Las 14 que ganó fueron tareas donde la memoria y el contexto de sesiones anteriores marcaron la diferencia.

La conclusión: Hermes gana cuando el historial importa. Claude Code gana cuando la profundidad del código importa. Son complementarios, no competidores.

Hermes incluye hermes claw migrate — un comando de migración integrado desde OpenClaw. Cuando un producto incluye un comando de migración con nombre para un competidor específico, el posicionamiento es claro.

9. Empieza Aquí

Si leíste este artículo completo y quieres empezar, aquí hay tres caminos según tu situación.

Camino 1 — Tengo 15 minutos (lo más rápido al primer resultado):

1# instalar
2curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
3
4# configuración con un solo comando (modelo + herramientas + puerta de enlace)
5hermes setup --portal
6
7# conectar Telegram
8# envía mensaje a @BotFather → /newbot → copia el token
9# pega el token cuando hermes setup lo solicite
10
11# establece tu primer trabajo cron
12hermes chat
13> "todas las mañanas a las 8 a. m. envíame un resumen
14   de noticias de IA de tendencia a Telegram"
15
16# listo. mañana por la mañana tendrás un informe
17# sin abrir un navegador.

Camino 2 — Tengo una tarde (configuración personal completa):

1. Instala Hermes y ejecuta hermes setup --portal
2. Conecta Telegram (BotFather → token → pegar)
3. Crea tu primer perfil: hermes profile create work
4. Escribe un soul.md que defina cómo debe comportarse el agente
5. Establece 3 trabajos cron (informe matutino, verificación de competencia, revisión diaria)
6. Ejecuta tu primer /goal con la plantilla estructurada:

1/goal [resultado] usando [fuentes]
2con restricciones: [restricciones]
3entregable: [entregable]

1. Abre el dashboard: hermes dashboard

1. Revisa las skills después de una semana. Elimina las débiles. Refina las sólidas.

Camino 3 — Quiero el sistema operativo completo (proyecto de fin de semana):

1. Configura un VPS Hetzner CX22 (~$7/mes)
2. Instala Hermes en el VPS a través de SSH
3. Ejecuta hermes setup --portal
4. Conecta la puerta de enlace de Telegram: hermes gateway start
5. Crea 3-4 perfiles (contenido, investigación, ops, código)
6. Escribe soul.md para cada perfil
7. Configura trabajos cron por perfil
8. Configura Kanban para el seguimiento de tareas entre perfiles
9. Instala la aplicación de escritorio en tu laptop
10. Conecta el escritorio al backend remoto a través de una puerta de enlace de autenticación
11. Habilita Tool Search en config.yaml
12. Reduce los límites de caracteres de memoria para la optimización de tokens
13. Configura Bitwarden Secrets Manager para las credenciales
14. Ejecuta durante una semana. Revisa skills, memoria y uso de tokens.
15. Itera. El sistema se compone a partir de aquí.

Orden de prioridad si te sientes abrumado: Comienza con los trabajos cron (#3 en el artículo de 10 trucos), la estructura /goal (#4) y las skills (#8). Estas tres configuraciones cambian la forma en que se siente Hermes de la noche a la mañana.

Conclusión

Hermes Agent representa uno de los intentos arquitectónicamente más ambiciosos entre los frameworks de agentes de código abierto actuales para ir más allá de las simples interfaces conversacionales o de llamada a herramientas. Su combinación de memoria persistente, aislamiento basado en perfiles, orquestación estructurada de tareas a través de Kanban, programación cron en lenguaje natural, objetivos /goal persistentes, carga dinámica de herramientas, acceso a través de puertas de enlace multiplataforma, interacción por voz, primitivas de seguridad de producción y mecanismos para crear procedimientos reutilizables le otorga características que se alinean más estrechamente con el concepto de un sistema operativo personal que la mayoría de los otros sistemas disponibles hoy en día.

Karan de Nous Research, quien entrenó los primeros modelos de Hermes, lo describió simplemente: "Hermes Agent es la capacidad de tomar un modelo de lenguaje y darse cuenta de que todo lo que sucede en tu computadora es texto de entrada o texto de salida. Hermes Agent te permite hacer eso con todas las integraciones en tu computadora. Puede usar tu navegador, tus aplicaciones, todo lo que haces en la computadora. Es un automatizador general, un simulador general de acciones de computadora y acciones digitales."

Al mismo tiempo, es importante mantener expectativas realistas. Hermes no es todavía un sistema operativo de IA personal completamente maduro. Su dirección arquitectónica es prometedora, pero la efectividad en el mundo real todavía depende en gran medida de una configuración cuidadosa, una gestión continua y una evaluación honesta de la madurez de las funciones.

Cuando se utiliza cuidadosamente como infraestructura, Hermes puede servir como base para construir flujos de trabajo asistidos por IA a largo plazo y en evolución que aumentan en capacidad con el tiempo. La diferencia significativa radica en cuán deliberadamente se entienden y utilizan las capacidades y limitaciones del sistema.

El agente está listo. El stack está listo. El valor se compone con el uso.

Artículos Relacionados

• HERMES AGENT: LA GUÍA COMPLETA — instalación, modelos, dashboard, casos de uso, seguridad
• El Manual Completo de /goal de Hermes — 21 Flujos de Trabajo
• Hermes /goal — La Guía Completa
• Cómo Hacer que Hermes + xurl Funcionen Realmente como un Sistema
• Hermes x Bitwarden — El Stack de Seguridad
• 10 Configuraciones de Hermes Agent

Versiones ampliadas y contenido adicional de Hermes en Substack: https://substack.com/@yanxbt

Este artículo se basa en la documentación disponible públicamente de Hermes Agent (v0.16.0 "The Surface Release"), el livestream de NVIDIA NemoTron Labs y el comportamiento observado del sistema a junio de 2026.

@NousResearch @Teknium

https://x.com/IBuzovskyi/status/2059675518966894767

https://x.com/IBuzovskyi/status/2059303967767593247

https://x.com/IBuzovskyi/status/2056764150936748082

https://x.com/IBuzovskyi/status/2057114309616885997

https://x.com/IBuzovskyi/status/2057914816015249515

https://x.com/IBuzovskyi/status/2062101068842975409