ほとんどの AI エージェントは、タブを閉じた瞬間にすべてを忘れてしまいます。
次のセッションではゼロに戻ります。またコンテキストを説明し直し、毎回最初からやり直しです。
Hermes は違います。学んだことを保存します。あなたが与えたタスクごとに、その手順をディスク上のファイルに書き込みます。次回似たようなことを実行すると、そのファイルを見つけて利用します。1 ヶ月もすれば、あなたの Hermes には 30 ～ 50 ものスキルがフォルダに蓄積されています。どんどん速くなり、正確になり、効果が積み上がっていきます。
私は普通のノートパソコンでセットアップしました。特別なハードウェアは不要です。30 分ほどで完了しました。最初の 1 週間で、競合調査レポートを使って 3 件のクライアントを獲得し、それぞれ 300 ～ 400 ドルをいただきました。レポート 1 件あたりの実作業時間は 15 分です。
以下が完全なセットアップ方法です。
Hermes とは
Nous Research によるオープンソースのエージェントフレームワークです。3 ヶ月で GitHub スター 140,000 を獲得。現在 OpenRouter で最も使用されているエージェントです。NVIDIA は 5 月のブログ記事で、新しい DGX Spark ワークステーション上での動作を紹介しました。
そのハードウェアは必要ありません。RAM 16GB の MacBook で動作します。ミッドレンジ GPU を搭載した Windows マシンでも同様です。
ディスク上の 3 つのフォルダがすべての作業を担います。
1~/.hermes/memory/ あなたの設定、プロジェクト、パターン2~/.hermes/sessions/ すべてのインデックス化された履歴3~/.hermes/skills/ 学習されたワークフロー（.md ファイルとして保存）
このスキルフォルダこそが肝心です。20 以上の自己生成スキルを持つエージェントは、新しいインスタンスよりも同様のタスクを 40% 速く完了します。出力が良くなるわけではありません。同じ結果を得るまでの時間が短縮されるのです。
提供するサービス
アーリーステージのスタートアップや小規模 SaaS 企業向けの競合調査レポートです。
創業者が、主要な競合 3 社の動向（価格、ポジショニング、顧客の不満点、市場のギャップ）を知りたいと考えています。通常、これを誰かに依頼すると 3 ～ 4 時間の作業になります。私は 300 ドルで請け負い、即日納品していました。
Hermes は実際の調査を 15 分で完了します。
一般的な費用相場：
1サービス 費用2─────────────────────────────────────3フリーランスアナリスト $150-3004調査会社（最低料金） $500-20005自分でやる場合 3-4 時間の工数
この方法の費用：
1ツール 費用2─────────────────────────────────────3Hermes Agent $04Ollama $05Qwen 3.6 27B モデル $06あなたのノートパソコン $07電気代 〜$2/月8─────────────────────────────────────9合計 $0-2/月
セットアップ（30 分）
ステップ 1. ローカルモデルサーバー
lmstudio.ai にアクセスし、ダウンロードしてインストールします。
LM Studio を開き、Discover タブで Qwen 3.6 27B を検索します。Q4 量子化を選択してください。ダウンロードには 10 ～ 15 分かかります。
その後、Developer タブでモデルをロードし、設定で「Serve on Network」を有効にして Start Server をクリックします。以下のアドレスで起動します。
1http://localhost:1234
その URL をブラウザで開いてください。JSON が表示されれば正常に動作しています。
ターミナルを使用したい場合は、Ollama を使います。
1ollama pull qwen3.62export OLLAMA_HOST=0.0.0.03ollama run qwen3.6 -c 65536
この -c 65536 フラグは必須です。Ollama のデフォルトは 4K コンテキストですが、Hermes には 64K 必要です。これを省略すると何も動作しません。
ステップ 2. Hermes のインストール
1bash scripts/install.sh23source ~/.bashrc45hermes --version
インストールスクリプトはこちらから入手してください：github.com/NousResearch/hermes-agent
Windows ユーザーは WSL2 内で実行してください。
ステップ 3. モデルへの接続
1hermes model
メニューから「Custom endpoint」を選択します。
1URL: http://localhost:1234/v1 （LM Studio）2 http://localhost:11434/v1 （Ollama）3API Key: 空白のまま Enter キーを押す4Model name: LM Studio の場合は正確なファイル名、Ollama の場合は "qwen3.6"
起動時に「Model context too small」と表示された場合は、モデルサーバーに戻ってコンテキストを 65536 に設定してください。これが最も一般的な問題です。修正は常にモデルサーバー側で行います。
ステップ 4. 最初のセッション
1hermes
最初のタスクとしてこれを貼り付けてください。
1フリーランサー向けプロジェクト管理ツールの競合3社を調査してください。2各社について：ポジショニング、価格、レビューからわかる主な顧客の不満、3提供内容のギャップを1つずつ。このプロセスを次回も使えるよう、スキルとして保存してください。
Hermes はこれをサブタスクに分割し、検索を行い、レポートを作成し、手順を ~/.hermes/skills/ に保存します。次回の調査タスクは、スキルが既にあるため、より速く実行されます。
完了したら /exit と入力します。
ステップ 5. 動作確認
1ls ~/.hermes/skills/
.md ファイルが表示されるはずです。1 つ開いてみてください。ステップとメモが構造化されたワークフローです。これが Hermes の学習です。
フォルダが空の場合は、インストールが完了していません。スクリプトを再実行してください。
Telegram ゲートウェイ
1hermes gateway
Telegram を選択します。@BotFather にアクセスし、新しいボットを作成してトークンを貼り付けます。
これで、ノートパソコンが自宅で動作している間、スマートフォンからエージェントにテキストメッセージを送信できるようになります。使い勝手がまったく変わります。
クライアントの見つけ方
最初の 1 週間で効果があった 3 つの方法です。
Upwork。「competitor analysis」または「market research」で検索し、過去 7 日間に絞り込みます。1 日 10 ～ 15 件の短いメッセージを送信します。サンプルレポートを送ることを提案します。クライアントができる前に、Hermes でサンプルを作成しておきましょう。
X/Twitter。「anyone know」+「competitor research」で検索します。創業者は常にこれらを投稿しています。返信してサンプルを提供し、売り込みはしないでください。
コールドメール。Product Hunt で過去 30 日間のローンチをフィルタリングし、創業者に直接メールを送ります。1 文とサンプルへのリンクを記載します。件名は「[プロダクト名] の簡易競合調査」。
十分な数のメッセージを送信していれば、通常 3 ～ 5 日で最初のクライアントが見つかります。
収支計算
11 週目2─────────────────────────────────────3セットアップ 2 時間41 日あたりの営業活動 1 時間5納品したレポート 3 件6売上 $900-1,2007レポート 1 件あたりの作業時間 15-20 分
11 ヶ月目2─────────────────────────────────────3販売したレポート 10-15 件4売上 $3,000-4,5005開始したリテイナー契約 2-3 件6追加された月次継続収入 $600-900
13 ヶ月目2─────────────────────────────────────3~/.hermes/skills/ 内のスキル数 30+4レポート 1 件あたりの時間 10 分5リテイナークライアント 6-8 社6月次継続収入 $1,800-2,4007スポットレポート $1,500-2,0008合計 $3,300-4,400/月
よくある問題
起動時に「Model context too small」。モデルサーバーでコンテキストを 65536 に設定してください。セットアップ問題の 80% はこれです。
Hermes が遅い。モデルを 35B から 27B に、または量子化を Q6 から Q4 に変更してください。CPU のみの場合は、1 応答あたり 2 ～ 3 分かかります。GPU を入手するか、クラウド API を使用してください。
Hermes がセッション間で忘れる。~/.hermes/ にファイルがあるか確認してください。空の場合はインストールを再実行してください。
WSL2 がモデルサーバーに到達できない。Windows 11 22H2+ の WSL 設定でミラーリングネットワークを有効にするか、WSL2 内でモデルサーバーを実行してください。
完全なツール構成
1ツール 目的 費用2────────────────────────────────────────────3Hermes Agent エージェントフレームワーク 無料4 github.com/NousResearch/hermes-agent56LM Studio ローカルモデルサーバー 無料7 lmstudio.ai89Qwen 3.6 27B モデル 無料10 LM Studio または ollama.com 経由1112Stripe 決済 2.9% + 30 セント
起動コスト：$0。最初のクライアントまでの時間：1 週間。
レポートを納品するたびに、2 つのことを尋ねてください。1 つはレビュー。もう 1 つは、このサービスを必要とするかも知れない知り合いの創業者です。
創業者は創業者を知っています。2 ヶ月目までには、紹介によってコールドアウトリーチのほとんどを置き換えられます。
スキルフォルダはどんどん増えていきます。作業はより速くなり、利益率は向上します。
クライアントを得る前に、1 つレポートを作成してください。それをサンプルとして、明日 10 人に送りましょう。
このようなセットアップを毎週公開しています。 t.me/GipArcAI
