15 niveaux d'Hermes Agent : du chatbot au système autonome 24/7

Traduction en français (Français)

La plupart des gens installent Hermes Agent et l'utilisent comme un chatbot. Ils tapent une requête, reçoivent une réponse, ferment l'onglet. Cela couvre peut-être 10 % de ce que l'agent peut faire.

Cet article cartographie chaque niveau d'utilisation d'Hermes Agent, de la première requête à un système qui gère votre entreprise sans vous. 15 niveaux, regroupés en trois phases. Chaque niveau s'appuie sur le précédent, mais vous pouvez sauter à n'importe quel niveau qui correspond à votre configuration.

La structure est la même pour chaque niveau : ce que c'est, ce que ça débloque, comment le configurer, et l'erreur qui fait trébucher les gens à ce stade.

Tous les détails techniques ont été vérifiés par rapport à la documentation officielle et au code source d'Hermes Agent v0.17.0.

Abonnez-vous à mon SubStack pour plus d'articles : https://substack.com/@yanxbt

PHASE 1 — FONDATION (Niveaux 1-3)

Vous utilisez Hermes. L'agent répond à ce que vous demandez.

NIVEAU 1 — REQUÊTES PONCTUELLES

Ce que c'est : Vous avez installé Hermes. Vous tapez des requêtes. L'agent répond avec des appels d'outils, des modifications de fichiers, des recherches web, des commandes terminal. Interaction basique.

Ce que ça débloque : Hermes exécute des tâches sur votre système de fichiers, votre terminal et le web. Il lit des fichiers, écrit du code, cherche sur Internet, exécute des commandes shell. Il fait des choses. Un chatbot parle de choses.

Configuration :

Application de bureau : téléchargement depuis hermes-agent.nousresearch.com. Installation en un clic. CLI : hermes setup

Trois modes de configuration : → Configuration rapide (Nous Portal) : connexion OAuth, modèle + Tool Gateway en une commande → Configuration complète : parcourez vous-même chaque fournisseur, outil et option → Table rase : tout est désactivé sauf le fournisseur, le modèle, les outils de fichiers et le terminal. Pas de recherche web, pas de navigateur, pas de mémoire, pas de délégation, pas de cron, pas de compétences, pas de plugins, pas de MCP. Vous activez uniquement ce dont vous avez besoin. Rien ne se charge que vous n'ayez pas choisi, même après les mises à jour.

La table rase est le point de départ le plus propre pour les utilisateurs qui veulent un contrôle total sur ce que l'agent peut et ne peut pas faire.

Connectez un fournisseur de modèle. Commencez à discuter.

L'erreur : Traiter Hermes comme un moteur de recherche. « Parle-moi de X » gaspille un agent qui peut FAIRE des choses. « Recherche X, écris un rapport, enregistre-le dans ~/rapports/ » utilise les outils.

Exemple : « recherche les 5 meilleurs CRM pour les fondateurs solo, compare les prix et les fonctionnalités, enregistre un rapport dans ~/rapports/comparaison-crm.html » — l'agent cherche, compare, écrit le fichier. fait en 3 minutes.

NIVEAU 2 — MÉMOIRE + SOUL.MD

Ce que c'est : Hermes se souvient de vous d'une session à l'autre. SOUL.md définit qui est l'agent. MEMORY.md et USER.md stockent des faits durables sur vos projets, préférences et contexte commercial.

Ce que ça débloque : L'agent arrête de vous demander de réexpliquer les choses. Deux personnes posant la même question obtiennent des réponses différentes parce qu'Hermes connaît leurs contextes différents. Vos instructions, préférences et informations commerciales persistent d'une session à l'autre.

v0.17.0 a ajouté les opérations mémoire atomiques : l'agent peut ajouter, remplacer et supprimer des entrées mémoire en un seul appel. Les mises à jour mémoire ne plantent plus en cours d'édition lorsque le budget est serré.

Configuration :

Application de bureau / Tableau de bord : Profil → SOUL.md → modifier CLI : ouvrez ~/.hermes/SOUL.md dans n'importe quel éditeur

Écrivez 50 à 80 lignes couvrant l'identité, la voix, les opérations et les restrictions. L'agent lit ceci à chaque début de session.

L'erreur : Laisser SOUL.md vide et s'attendre à une sortie personnalisée. Hermes sans SOUL.md est générique par conception. Le fichier d'identité fait la différence entre un assistant général et VOTRE assistant.

Exemple : vous demandez « dois-je augmenter mes prix ? » Sans SOUL.md : conseils génériques sur la stratégie de prix. Avec SOUL.md contenant votre modèle commercial, vos marges et vos segments de clientèle : « votre palier d'entrée convertit à 12 %. L'augmenter de 10 $ risque le désabonnement dans le segment B où vous avez 60 % des revenus. Testez d'abord sur le segment A. »

https://x.com/IBuzovskyi/status/2065125711401062758

NIVEAU 3 — COMMANDES SLASH

Ce que c'est : Des commandes qui changent le fonctionnement de l'agent en cours de session. La plupart des utilisateurs ne les tapent jamais.

Ce que ça débloque : Travail parallèle au sein d'une même session. Vous arrêtez d'attendre qu'une tâche se termine avant d'en commencer une autre.

Les commandes :

/background <requête> Lance une tâche en arrière-plan. Votre session principale reste libre. Le résultat apparaît dans un panneau une fois terminé.

/steer <requête> Injecte un message dans l'exécution en cours sans l'interrompre. Redirige l'agent en pleine exécution.

/queue <requête> Met en file d'attente un suivi. Attend la fin de la tâche en cours, puis s'exécute automatiquement.

/model <nom> Change de modèle en cours de session. Commencez avec Sonnet pour la planification. Passez à DeepSeek pour l'exécution. Passez à Opus pour la révision.

v0.17.0 a ajouté grok-composer-2.5-fast via Grok OAuth : le modèle de codage à contexte 200K derrière Cursor's Composer, accessible via votre abonnement Grok.

Configurez le comportement par défaut lorsque vous tapez pendant que l'agent est occupé :

définir dans l'application de bureau, le tableau de bord ou config.yaml :

display: busy_input_mode: steer # ou queue, ou interrupt

L'erreur : Ne pas savoir que ces commandes existent. La plupart des utilisateurs tapent une requête, attendent qu'elle se termine, en tapent une autre. /background à lui seul double votre débit par session.

Exemple : vous rédigez une proposition. En cours de session : /background recherche [concurrent] prix et positionnement. Vous continuez à écrire. 5 minutes plus tard, un panneau apparaît avec l'analyse concurrentielle. Vous la collez dans la proposition sans casser le flux.

PHASE 2 — EFFET DE LEVIER (Niveaux 4-7)

Hermes travaille plus intelligemment. Vous arrêtez d'effectuer les tâches que l'agent peut gérer.

NIVEAU 4 — COMPÉTENCES + BON MODÈLE PAR COMPÉTENCE

Ce que c'est : Les compétences sont des documents de connaissance à la demande et des collections d'outils que l'agent charge lorsque nécessaire. Chaque compétence peut fonctionner sur un modèle différent.

Ce que ça débloque : L'agent devient un spécialiste à la demande. Une compétence de recherche charge une méthodologie de recherche. Une compétence de révision de code charge des modèles de sécurité. Chaque compétence utilise le modèle le mieux adapté à son travail.

Configuration :

Application de bureau / Tableau de bord : Hub de compétences → Parcourir → Installer CLI : /skills search [sujet]

v0.17.0 a remanié le Hub de compétences : hubs connectés (OpenAI, Anthropic, HuggingFace, NVIDIA), section en vedette, aperçus complets des compétences avant installation et analyse de sécurité sur chaque compétence.

v0.17.0 a également ajouté l'édition d'images : image_generate modifie désormais les images sources (« rends ce logo bleu », « supprime l'arrière-plan »). Même outil, nouveau mode.

Assignez un modèle par compétence dans l'application de bureau ou config.yaml :

recherche/recherche web → DeepSeek V4 Flash (0,10 $/M tokens, le moins cher) révision de code → Claude Opus 4.8 (5/25 $/M, meilleurs benchmarks de codage) rédaction de contenu → Claude Sonnet 4.6 (3/15 $/M, prose la plus forte + appel d'outils) codage (rapport qualité-prix) → GPT-5.5 (2/12 $/M, #1 Chatbot Arena, contexte 2M) recherche avec vérification → Gemini 2.5 Pro (1,25/10 $/M, Google Search intégré) travail en sous-agents en vrac → DeepSeek V4 (0,30/0,50 $/M, 90 % de remise de cache) juge /goal → Gemini Flash (le moins cher, assez rapide pour un binaire fait/pas fait) auto-hébergé (gratuit) → Qwen 3 8B via Ollama (8 Go de RAM, gère les tâches courantes)

MiniMax M2.7 vaut également la peine d'être testé. Nous Research et MiniMax collaborent pour optimiser les futures versions pour Hermes. L'un des modèles les plus utilisés dans Hermes à partir de mi-2026.

L'erreur : Faire fonctionner chaque compétence sur votre modèle le plus cher. Une compétence de recherche web courante qui brûle des tokens Opus est de l'argent gaspillé. Faites correspondre le coût du modèle à la complexité de la tâche.

Exemple : vous exécutez une compétence de recherche concurrentielle sur DeepSeek V4 Flash au lieu d'Opus 4.8. Qualité comparable pour la recherche web. 30 à 50 fois moins cher par appel. Sur 30 appels par mois, les économies s'accumulent rapidement.

NIVEAU 5 — MCP (CONNECTEZ VOTRE MONDE)

Ce que c'est : Les serveurs MCP (Model Context Protocol) connectent Hermes à des outils externes. Gmail, Calendrier, Notion, Slack, ClickUp, GitHub, bases de données, API.

Ce que ça débloque : L'agent travaille avec VOS données, pas seulement le web ouvert. Il lit vos e-mails, vérifie votre calendrier, extrait des informations de votre tableau de projet et répond aux questions en utilisant le contexte des outils que vous utilisez déjà.

Configuration :

Application de bureau / Tableau de bord : MCP → Catalogue → parcourir et installer CLI : hermes mcp

L'erreur : Connecter 15 MCP à la fois. Chaque MCP ajoute des schémas d'outils à la fenêtre de contexte. 15 MCP avec 10 outils chacun = 150 définitions d'outils que le modèle lit à chaque tour. Installez ce que vous utilisez. Désactivez ce que vous n'utilisez pas. La recherche d'outils (activée automatiquement lorsque les schémas consomment 10 %+ de contexte) aide à gérer cela, mais moins de MCP reste préférable.

Exemple : « Que s'est-il passé sur Slack cette semaine pendant que j'étais concentré sur le codage ? » L'agent lit vos canaux Slack, filtre par mentions et sujets clés, recoupe avec vos objectifs en mémoire. Livre un résumé de 10 lignes. Pas de changement d'onglet. Pas de défilement à travers 200 messages.

NIVEAU 6 — SOUS-AGENTS + EXÉCUTION PARALLÈLE

Ce que c'est : delegate_task génère des sous-agents isolés avec leur propre fenêtre de contexte, session terminal et ensemble d'outils.

Ce que ça débloque : Travail parallèle entre plusieurs agents. L'un recherche. L'un critique. L'un code. Le parent orchestre. Chaque enfant peut utiliser un modèle différent.

Configuration :

L'agent utilise delegate_task automatiquement lorsque la tâche bénéficie de l'isolement. Vous pouvez aussi demander directement :

« lance un sous-agent sur DeepSeek pour rechercher X pendant qu'un autre sur GPT-5.5 critique les résultats »

Configuration :

définir dans l'application de bureau, le tableau de bord ou config.yaml :

delegation: max_concurrent_children: 3 # par défaut max_spawn_depth: 2 # limite la récursion

Rôles : → leaf (feuille, par défaut) : exécute, ne peut pas redéléguer → orchestrator (orchestrateur) : peut générer ses propres travailleurs

Mode arrière-plan (v0.17.0) : delegate_task(background=true) envoie le sous-agent et revient immédiatement. Votre session reste active. Le résultat rentre comme un nouveau tour lorsqu'il se termine.

L'erreur : Utiliser des sous-agents pour des tâches simples. La délégation a un surcoût (configuration du contexte, allocation d'outils). Une tâche que l'agent principal peut gérer en 3 tours ne devrait pas générer de sous-agent.

Exemple : « recherchez trois concurrents en parallèle. un agent par concurrent. utilisez DeepSeek pour la recherche. le parent sur Sonnet synthétise les trois. » trois rapports en 10 minutes au lieu de 30. chaque agent travaille isolément, donc une tâche de recherche lente ne bloque pas les autres.

NIVEAU 7 — OPÉRATIONS ASYNCHRONES

Ce que c'est : Trois fonctionnalités qui permettent à Hermes de travailler sans que vous tapiez.

Ce que ça débloque : Le passage de « je demande, il répond » à « il travaille, je révise. »

/goal — objectifs persistants : Définissez un objectif. Un modèle juge évalue après chaque tour : fait ou pas fait ? L'agent continue automatiquement jusqu'à ce que l'objectif soit atteint, que vous le mettiez en pause ou que le budget de tours (20 par défaut) soit épuisé.

/goal trouver 100 cliniques à Toronto, créer une page de renvoi pour chacune, rédiger des e-mails personnalisés pour chaque clinique.

/subgoal ajoute des critères en cours d'exécution sans réinitialiser la boucle.

Tâches cron — planifiées : La Gateway émet une impulsion toutes les 60 secondes. Déclenche les tâches dues dans des sessions isolées fraîches. Livre les résultats sur 27+ plateformes : Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, iMessage, Microsoft Teams, Google Chat, LINE, e-mail, SMS, et plus.

Ajouts v0.17.0 : → WhatsApp Business Cloud API (adaptateur officiel Meta, pas de pont QR) → iMessage via Photon Spectrum (pas de relais Mac nécessaire) → Messages riches Telegram (API Bot 10.1, formatage natif) → Modèles d'automatisation : modèles cron en un clic dans le tableau de bord (briefing matinal, revue hebdomadaire, digest d'actualités, rappel). Pas de syntaxe cron nécessaire.

Trois couches de coût : → mode no_agent : le script EST la tâche, 0 $ pour toujours → porte wakeAgent : le script décide si le LLM est nécessaire, 0 $ jusqu'à ce que quelque chose change → context_from : chaîne les sorties de tâches en pipelines sans framework

Filet de sécurité — points de contrôle : Activez les points de contrôle avant d'exécuter des opérations autonomes. L'agent prend un instantané de votre répertoire de travail avant les modifications. /rollback restaure l'état si quelque chose se passe mal pendant la nuit.

définir dans l'application de bureau, le tableau de bord ou config.yaml :

checkpoints: enabled: true

L'erreur : Écrire des requêtes cron vagues. Chaque exécution cron part de zéro. Pas de mémoire, pas d'historique de discussion. « Vérifie ce problème de serveur » ne veut rien dire. « SSH dans 10.0.0.5, vérifie le statut de nginx, vérifie que le port 443 renvoie 200 » fonctionne.

Exemple : 8 h 00. Telegram sonne. Vous n'avez pas demandé ça. Cron l'a livré : « 3 nouveaux articles arXiv dans votre niche. Un concurrent a mis à jour sa page de tarifs. Le dépôt GitHub que vous suivez a fusionné un changement cassant. Action : révisez les tarifs du concurrent avant votre appel de 11 h. »

https://x.com/IBuzovskyi/status/2066145326780518736

PHASE 3 — AUTONOMIE (Niveaux 8-15)

Hermes travaille sans vous. Le système s'accumule au fil du temps.

NIVEAU 8 — ARCHITECTURE MULTI-PROFIL

Ce que c'est : Des profils Hermes séparés, chacun avec son propre SOUL.md, sa configuration, sa mémoire, ses compétences, ses tâches cron et son modèle. Agents totalement isolés sur une seule machine.

Ce que ça débloque : Des travailleurs spécialisés au lieu d'un généraliste surchargé. Un profil Scout trouve des signaux. Un profil Analyste synthétise les recherches. Un profil Codeur livre des fonctionnalités. Chacun fait bien un seul travail avec le bon modèle pour ce travail.

Configuration :

Application de bureau / Tableau de bord : Profils → Construire (assistant en 5 étapes : Identité → Modèle → Compétences → MCP → Révision) CLI : hermes profile create [nom]

Chaque profil devient sa propre commande :

hermes -p scout chat hermes -p analyst chat

L'erreur : Donner à chaque profil le même SOUL.md. Tout l'intérêt est l'isolement. Un Scout qui essaie d'analyser gaspille des tokens. Un Analyste qui essaie de trouver des sources double le travail du Scout. Un travail par profil.

Exemple : Scout a trouvé 12 sources pendant la nuit. Analyste les a synthétisées en 4 entrées de wiki à 10 h. Briefeur a livré un résumé de 5 points à 8 h. Vous le lisez autour d'un café. Aucun d'eux ne partage la mémoire. Chacun a fait un seul travail avec le bon modèle pour ce travail.

https://x.com/IBuzovskyi/status/2067313826492547483

NIVEAU 9 — BASE DE CONNAISSANCES AUTO-AMÉLIORANTE

Ce que c'est : La compétence LLM Wiki, basée sur le modèle d'Andrej Karpathy. Une base de connaissances auto-améliorante construite sous forme de fichiers markdown liés entre eux. Livrée avec Hermes.

Ce que ça débloque : Des connaissances à long terme qui s'accumulent au-delà de la limite de mémoire. La mémoire intégrée d'Hermes gère le contexte conversationnel. Le wiki gère les connaissances de domaine : articles, transcriptions, notes de réunion, résultats de recherche. Les références croisées restent liées. Les contradictions sont automatiquement signalées.

Configuration :

définir dans l'application de bureau, le tableau de bord ou config.yaml :

WIKI_PATH=~/obsidian-wiki

Lors de la première exécution, la compétence demande votre domaine pour construire SCHEMA.md avec la bonne taxonomie de tags.

Connectez-vous à Obsidian pour la vue graphe : définissez OBSIDIAN_VAULT_PATH sur le même répertoire.

Alimentez-le : « indexe cet article dans mon wiki : [collez l'URL ou le texte] »

L'erreur : Ne jamais alimenter le wiki. Une base de connaissances vide n'ajoute rien. La valeur vient de l'accumulation. Mois 1 : 50 entrées. Mois 3 : 300+ entrées avec références croisées. L'agent devient plus précis parce que la base de connaissances est devenue plus précise.

Exemple : vous demandez « comment le concurrent X gère-t-il l'intégration ? » Sans wiki : l'agent cherche sur le web, vous donne des informations génériques. Avec 3 mois d'entrées de wiki : l'agent extrait vos propres notes de recherche, les transcriptions de réunions où un client a mentionné le concurrent X, et un article que vous avez indexé le mois dernier. La réponse inclut un contexte qu'aucune recherche web ne pourrait trouver.

NIVEAU 10 — ORCHESTRATION KANBAN

Ce que c'est : Un tableau de tâches SQLite persistant partagé entre tous les profils. Les statuts passent de triage → à faire → prêt → en cours → bloqué → fait → archivé. Le répartiteur se déclenche toutes les 60 secondes.

Ce que ça débloque : Des projets complexes en plusieurs étapes avec des chaînes de dépendances. Chaque carte peut exécuter sa propre boucle /goal (goal_mode). Les cartes dont les cartes parentes ne sont pas terminées attendent automatiquement. Plusieurs profils récupèrent les cartes qui leur sont assignées.

Configuration :

/kanban create "Rechercher 100 cliniques" \ --assignee scout --goal --goal-max-turns 15

/kanban create "Créer des pages de renvoi" \ --assignee coder --goal --goal-max-turns 20 \ --depends-on "Rechercher 100 cliniques"

CLI : hermes kanban ou /kanban dans le chat.

Kanban vs cron vs delegate_task : → Kanban : file d'attente de travail durable, persiste après redémarrages, multi-profil → Cron : planification basée sur le temps, tâches répétitives → delegate_task : exécution parallèle ponctuelle au sein d'une session

L'erreur : Utiliser Kanban pour des pipelines linéaires simples. Trois profils en ligne droite (Scout → Analyste → Briefeur) fonctionnent bien avec une coordination basée sur les fichiers. Kanban ajoute de la valeur lorsque vous avez des arbres de dépendances, des branches parallèles ou plus de 10 tâches à suivre.

Exemple : Analyse concurrentielle trimestrielle en tant que projet Kanban. 12 cartes : 3 concurrents × 4 dimensions (tarifs, fonctionnalités, positionnement, signaux d'embauche). La carte tarifs dépend de la carte de scraping web. La carte embauche dépend de la carte de recherche LinkedIn. Les agents récupèrent le travail au fur et à mesure que les dépendances sont levées. Vous révisez le rapport final synthétisé.

NIVEAU 11 — MODE VOCAL

Ce que c'est : Synthèse vocale et reconnaissance vocale sur toutes les plateformes de messagerie. Six fournisseurs de STT, cinq fournisseurs de TTS.

Ce que ça débloque : Parlez à Hermes via des messages vocaux sur Telegram, Discord, WhatsApp. L'agent transcrit, traite et peut répondre avec une parole synthétisée. Conversations vocales complètes sans taper.

Fournisseurs STT : → faster-whisper (gratuit, s'exécute sur l'appareil) → wrapper de commande local → Groq (cloud rapide) → API OpenAI Whisper → Mistral → xAI

Fournisseurs TTS : → Edge TTS (gratuit, par défaut) → ElevenLabs (meilleure qualité, payant) → OpenAI TTS → MiniMax → NeuTTS (gratuit)

L'erreur : Utiliser un STT cloud coûteux pour des messages vocaux courants. faster-whisper local gère bien la plupart des langues et ne coûte rien. Réservez le STT payant pour les fichiers audio complexes ou les environnements bruyants.

Exemple : En voiture pour une réunion. Message vocal sur Telegram : « y a-t-il quelque chose des recherches d'hier soir que je devrais savoir avant mon appel de 11 h ? » L'agent répond avec un résumé audio de 30 secondes. Vous écoutez au lieu de lire. Mains sur le volant.

NIVEAU 12 — AUTOMATISATION DU NAVIGATEUR

Ce que c'est : Hermes peut contrôler un navigateur pour naviguer sur des sites web, remplir des formulaires, extraire des données et interagir avec des applications web.

Ce que ça débloque : Des tâches qui nécessitent une session navigateur : scraping de pages dynamiques, remplissage de formulaires web, interaction avec des outils sans API. L'agent voit la page et agit dessus.

Configuration :

Inclus dans Tool Gateway pour les abonnés Nous Portal :

hermes setup --portal

Ou configurez l'automatisation du navigateur séparément via le tableau de bord.

L'erreur : Utiliser l'automatisation du navigateur pour des tâches qui ont une API. L'automatisation du navigateur est plus lente, plus fragile et plus chère qu'un appel API direct. Utilisez-la uniquement lorsqu'il n'existe pas d'API.

Exemple : Un concurrent n'a pas d'API publique. L'agent ouvre sa page de tarifs via le navigateur, extrait les plans et prix actuels, compare avec l'instantané du mois dernier stocké dans votre wiki. Changement détecté : ils ont supprimé leur offre gratuite. Signalé dans votre briefing matinal.

NIVEAU 13 — SERVEUR API

Ce que c'est : Hermes exposé comme un point de terminaison HTTP compatible OpenAI. Agent complet avec outils, mémoire et compétences accessible via un format API standard.

Ce que ça débloque : Toute interface qui parle le format OpenAI se connecte à Hermes comme backend : Open WebUI, LobeChat, LibreChat, ChatBox, applications personnalisées, intégrations Excel. L'agent devient une API sur laquelle vous construisez.

Configuration :

définir dans l'application de bureau, le tableau de bord ou .env :

API_SERVER_ENABLED=true API_SERVER_KEY=votre_clé_secrète

Démarrez la gateway : Application de bureau / Tableau de bord : Gateway → Démarrer CLI : hermes gateway

Point de terminaison : http://127.0.0.1:8642/v1/chat/completions

Configuration multi-utilisateur : Créez un profil par utilisateur sur différents ports. Chacun obtient une configuration, une mémoire et des compétences isolées.

L'erreur : Exposer le serveur API sur Internet public sans authentification. Le serveur se lie à 127.0.0.1 par défaut. Accédez à distance via tunnel SSH, pas par exposition publique. v0.17.0 a ajouté une porte OAuth sur chaque point de terminaison nécessitant un token et une authentification websocket pour le tableau de bord.

Exemple : Votre recherche concurrentielle fonctionne comme un point de terminaison API. Un tableau de bord personnalisé interroge Hermes pour les dernières informations. Votre équipe voit les données concurrentielles sur une page interne en direct. Personne n'ouvre Telegram. Les données se servent elles-mêmes.

NIVEAU 14 — INTÉGRATION IDE (ACP)

Ce que c'est : Hermes fonctionne comme un serveur ACP (Agent Communication Protocol) dans les éditeurs VS Code, Zed et JetBrains.

Ce que ça débloque : Le chat, l'activité des outils, les diffs de fichiers et les commandes terminal s'affichent dans votre éditeur. L'agent travaille dans votre répertoire de projet avec le contexte de votre éditeur. Même cœur d'agent, mêmes outils, même mémoire que CLI et gateway.

Configuration :

hermes acp start

Dans VS Code : installez l'extension ACP, pointez-la vers Hermes.

Ce que ACP inclut : → Outils fichiers : read_file, write_file, patch, search_files → Exécution terminal → Interface chat dans l'éditeur → Invites d'approbation pour les commandes dangereuses

Ce que ACP exclut (volontairement) : → Livraison de messages → Gestion des tâches cron → Fonctionnalités spécifiques à la gateway

L'erreur : Penser qu'ACP remplace la gateway. ACP est pour les sessions de codage dans un éditeur. La gateway gère la messagerie, le cron et la livraison multi-plateforme. Les deux exécutent le même cœur d'agent en dessous.

Exemple : Coder une page de tarifs. Dans VS Code, vous demandez à Hermes : « comment le concurrent X structure-t-il ses paliers ? » L'agent vérifie votre wiki Obsidian, trouve vos notes de recherche, donne la réponse. Vous ajustez votre conception sans ouvrir un navigateur ou Telegram.

NIVEAU 15 — DISTRIBUTIONS DE PROFILS

Ce que c'est : Empaquetez toute votre configuration d'agent sous forme de dépôt git. N'importe qui installe votre agent avec une seule commande.

Ce que ça débloque : Votre agent devient un produit. Vendez-le. Partagez-le avec votre équipe. Distribuez-le à vos clients. Tout est transféré sauf les clés API et les mémoires personnelles.

v0.17.0 a également introduit le RAFT Agent Network : connectez Hermes à raft.build en tant qu'agent externe. Pont de canal de réveil avec confidentialité contractuelle (les charges utiles de réveil ne contiennent que des métadonnées, jamais les corps de message). Votre agent peut collaborer avec des agents sur d'autres machines.

Ce que contient une distribution :

distribution.yaml # manifeste SOUL.md # identité config.yaml # paramètres du modèle et du fournisseur skills/ # compétences personnalisées cron/ # tâches planifiées mcp.json # outils connectés

Installer la distribution de quelqu'un d'autre :

hermes profile install

github.com/utilisateur/leur-agent

L'erreur : Inclure des clés API ou des données personnelles dans la distribution. Les identifiants restent par machine. La distribution porte la personnalité, les compétences et les flux de travail. L'utilisateur apporte ses propres clés.

Exemple : Vous avez construit un département de recherche avec Scout, Analyste, Briefeur. Un nouveau membre de l'équipe arrive. Il exécute : hermes profile install github.com/vous/dept-recherche. Il obtient vos trois profils, la structure du wiki, les tâches cron et les modèles SOUL.md. Il ajoute ses propres clés API et son bot Telegram. Opérationnel en 10 minutes.

UN SEUL FLUX DE TRAVAIL, 15 ÉVOLUTIONS

Recherche concurrentielle. Même tâche. Observez comment elle change à chaque niveau.

Niveau 1 : vous tapez « quoi de neuf dans les agents IA cette semaine ? » et lisez un mur de texte.

Niveau 2 : l'agent connaît déjà votre niche et vos concurrents grâce à SOUL.md. Même question, la réponse est filtrée pour VOTRE marché.

Niveau 3 : /background recherche les concurrents pendant que vous rédigez une proposition. Les résultats apparaissent sans casser votre flux.

Niveau 4 : la compétence de recherche s'exécute sur DeepSeek V4 Flash. La compétence d'analyse s'exécute sur Sonnet. Vous arrêtez de payer les prix Opus pour les recherches web.

Niveau 5 : l'agent vérifie Slack, les e-mails et ClickUp AVANT de répondre. « Le concurrent a lancé hier. Votre équipe en a discuté dans #product. »

Niveau 6 : trois sous-agents recherchent trois concurrents en parallèle. Chacun sur DeepSeek. L'agent parent sur Sonnet synthétise. 10 minutes au lieu de 30.

Niveau 7 : vous avez arrêté de demander. Une tâche cron s'exécute à 7h. WakeAgent gate : rien n'a changé = 0 $. Un concurrent a publié une mise à jour = l'agent se réveille, fait des recherches, envoie un briefing sur Telegram. Vous le lisez en prenant votre café.

Niveau 8 : un profil Scout détecte des signaux toutes les 3 heures. L'Analyste synthétise à 10h. Le Briefer livre à 8h. Trois profils. Un pipeline.

Niveau 9 : les résultats vont dans le wiki Obsidian. Mois 3 : plus de 300 entrées. L'agent met en lumière des schémas que vous n'aviez pas demandés parce que le wiki a trouvé des connexions entre différentes sources.

Niveau 10 : l'analyse trimestrielle s'exécute comme un projet Kanban. 12 cartes avec des chaînes de dépendances. Les agents prennent le travail au fur et à mesure que les dépendances se libèrent. Vous révisez le rapport final.

Niveau 11 : vous conduisez à une réunion. Message vocal : « Quelque chose des recherches de la nuit dernière ? » L'agent répond en audio. Vous écoutez au lieu de lire.

Niveau 12 : le concurrent n'a pas d'API. L'agent ouvre sa page de tarification via le navigateur, la compare avec l'instantané du mois dernier. Changement détecté. Signalé dans votre briefing.

Niveau 13 : la recherche s'exécute comme un point de terminaison API. Un tableau de bord personnalisé l'interroge. Votre équipe voit les informations concurrentielles sur une page en direct.

Niveau 14 : vous codez une fonctionnalité. Dans VS Code, vous demandez « Comment le concurrent X gère-t-il cela ? » L'agent répond depuis votre wiki sans quitter l'éditeur.

Niveau 15 : votre configuration de recherche est un dépôt git. Un nouveau membre de l'équipe exécute une commande. Scout, Analyste, Briefer, structure du wiki, tâches cron. Tout installé en 10 minutes.

ÉCONOMIE DE TOKENS : COMMENT EXÉCUTER LES 15 NIVEAUX SANS BRÛLER D'ARGENT

Chaque niveau au-dessus de 3 coûte des tokens. Voici les contrôles qui maintiennent les dépenses prévisibles.

BON MODÈLE POUR CHAQUE TÂCHE (Niveau 4+)

Toutes les tâches n'ont pas besoin de votre modèle le plus cher. Recherche web = DeepSeek V4 Flash (0,10 $/M). Synthèse = Sonnet (3 $/15 $/M). Révision finale = Opus 4.8 (5 $/25 $/M). Assignez les modèles par compétence, par profil, par tâche cron. Voir Niveau 4 pour la référence complète modèle-par-tâche.

GATES WAKEAGENT (Niveau 7+)

Le script s'exécute à chaque tick gratuitement. Vérifie si quelque chose a changé. Rien n'a changé = l'agent ne se réveille jamais = 0 $. L'agent ne dépense des tokens que lorsqu'il y a du travail à faire.

MODE NO_AGENT (Niveau 7+)

Quand le script EST le travail. Vérifications de disponibilité, alertes de disque, surveillances de fichiers. La sortie va directement sur Telegram. Zéro appel LLM. Zéro token. Jamais.

SCRIPTS DE PRÉ-EXÉCUTION (Niveau 7+)

Le script collecte les données gratuitement. La sortie est injectée dans le prompt comme contexte. Le modèle résume ce que le script a récupéré au lieu de brûler des appels d'outils pour trouver les données lui-même.

ENSEMBLES D'OUTILS LÉGERS (Niveau 5+)

Définissez --skills web,file par tâche cron. Moins de schémas d'outils dans le contexte = prompt plus petit = moins cher. Un travail de synthèse d'actualités n'a pas besoin d'outils de navigateur, de délégation ou de Kanban.

RECHERCHE D'OUTILS (Niveau 5+)

Activée automatiquement lorsque les schémas d'outils consomment 10 %+ du contexte. Remplace les définitions complètes d'outils par 3 outils de pont. ~300 tokens au lieu de milliers. L'agent découvre les outils à la demande au lieu de tous les charger en une fois.

SEUIL DE COMPRESSION (Niveau 7+)

Défini dans l'application Desktop, le Tableau de bord ou config.yaml :

compression: threshold: 0.40 # default 0.50

Déclenche la compression du contexte plus tôt. Maintient les longs runs /goal et les sessions cron dans le budget de tokens même à 20+ tours.

CURATEUR — GRATUIT PAR DÉFAUT (v0.17.0)

L'élagage déterministe des compétences s'exécute toujours gratuitement. La consolidation par LLM est désormais uniquement sur option :

Défini dans l'application Desktop, le Tableau de bord ou config.yaml :

curator: consolidate: true # opt-in, default false

Le curation de fond de routine coûte zéro token. Activez la consolidation uniquement lorsque votre bibliothèque de compétences nécessite un nettoyage approfondi.

DENSIFICATION SANS PERTE (PR #47866 par teknium)

Les résultats de search_files sont compressés avant d'atteindre le modèle. Mêmes informations. Moins de tokens. Fusionné dans la dernière version de Hermes. Exécutez hermes update.

MODÈLES AUXILIAIRES POUR LE JUGE (Niveau 7+)

Le juge /goal s'exécute APRÈS CHAQUE tour. Acheminez-le vers un modèle rapide et peu coûteux.

Défini dans l'application Desktop, le Tableau de bord ou config.yaml :

auxiliary: goal_judge: provider: openrouter model: google/gemini-3-flash-preview

20 appels du juge sur Gemini Flash contre 20 sur Opus = économies significatives.

PLAFONDS BUDGÉTAIRES (tous niveaux)

Défini dans l'application Desktop, le Tableau de bord ou config.yaml :

budget: daily_max_usd: 10 session_max_usd: 2 monthly_max_usd: 200

Limites strictes. L'agent s'arrête lorsqu'il atteint le plafond. Définissez-les avant d'activer toute tâche cron ou run /goal.

SURVEILLANCE DES DÉPENSES

Application Desktop / Tableau de bord : l'onglet Utilisation affiche la répartition par profil. CLI : /usage dans n'importe quelle session pour les statistiques par session.

Ajoutez « termine avec les dépenses de tokens de cette semaine » aux prompts du Briefer pour un suivi hebdomadaire des coûts sur Telegram.

Le schéma commun à tous ces éléments : repousser le travail du modèle coûteux vers du code gratuit, des modèles bon marché et un contexte compressé. L'agent raisonne. Tout le reste s'exécute gratuitement.

COMMENCER AVEC UNE ARDOISE VIERGE

Si vous voulez contrôler les tokens dès le premier jour, installez avec le mode Ardoise vierge (hermes setup → Blank Slate). Tout est désactivé sauf le fournisseur, le modèle, les outils de fichiers, le terminal. Ajoutez les fonctionnalités une par une au besoin. Rien ne se charge que vous n'ayez explicitement activé. C'est le point de départ le moins cher et le plus contrôlé.

OÙ LA PLUPART DES GENS S'ARRÊTENT

Niveaux 1-2. Ils installent Hermes, écrivent un SOUL.md et l'utilisent comme un chatbot intelligent. L'agent leur fait gagner 30 minutes par jour.

Le passage du niveau 3 au niveau 7 est l'endroit où les économies de temps quotidiennes passent de minutes à heures. /background, compétences avec les bons modèles, tâches cron avec gates WakeAgent. Ces éléments se cumulent.

Le passage du niveau 7 au niveau 10+ est l'endroit où l'agent cesse d'être un outil et devient un système. Architecture multi-profils, connaissances auto-améliorantes, orchestration Kanban. Vous révisez un travail qui s'est fait sans vous.

COMMENT IDENTIFIER VOTRE NIVEAU ACTUEL

Vous n'avez pas besoin d'atteindre le niveau 15. La plupart des fondateurs solo fonctionnent bien aux niveaux 7-10. Les niveaux supérieurs résolvent des problèmes spécifiques : voix pour les flux de travail mobiles, navigateur pour les outils sans API, serveur API pour les intégrations personnalisées, IDE pour le codage, distributions pour les équipes.

Choisissez le niveau qui correspond à votre goulot d'étranglement. Mettez en place celui-là. Passez au suivant lorsqu'il ne suffit plus.

ARTICLES CONNEXES

• HERMES AGENT SOUL.MD : POURQUOI 50 LIGNES COMPTENT PLUS QUE VOTRE MODÈLE — Plongée au niveau 2
• HERMES AGENT SE CONSTRUIT PENDANT QUE VOUS DORMEZ — Plongée au niveau 7
• HERMES AGENT + NOTEBOOKLM + OBSIDIAN : DÉPARTEMENT DE RECHERCHE À 3 AGENTS — Plongée aux niveaux 8-9

SOURCES OFFICIELLES

• Aperçu des fonctionnalités
• SOUL.md
• Compétences
• Cron
• Délégation
• Objectifs
• Profils
• Kanban
• Voix et TTS
• Automatisation du navigateur
• Serveur API
• ACP/IDE
• Distributions de profils
• Aperçu des intégrations

Tous les détails techniques vérifiés par rapport à la documentation de Hermes Agent v0.17.0.

@NousResearch @Teknium