Masterclass do Hermes Agent: O curso completo do zero à operação autônoma de agentes

A maioria das pessoas que descobrem o Hermes Agent passa a primeira semana confusa.

Não porque o Hermes seja complicado.

Porque ninguém escreveu o guia completo que leva você do zero absoluto a um sistema de agente autônomo totalmente operacional em uma única leitura.

Este é esse guia.

Ao final desta masterclass, você terá instalado o Hermes, configurado seu primeiro agente, criado sua primeira skill, conectado seu primeiro servidor MCP, configurado memória persistente, automatizado seu primeiro fluxo de trabalho e implantado uma operação multi-agente que funciona sem você.

Cada seção se baseia na anterior. Leia em ordem na primeira vez. Volte a seções específicas quando precisar consultá-las mais tarde.

Seção 1: O Que o Hermes Agent Realmente É

Antes de instalar qualquer coisa, entenda com o que você está construindo.

O Hermes Agent é um framework de agente de IA autônomo de código aberto. Não é um chatbot. Não é um invólucro em torno de uma ferramenta existente. É uma infraestrutura para construir agentes que operam persistentemente, lembram de tudo entre sessões, executam fluxos de trabalho reutilizáveis e funcionam autonomamente em uma programação.

As quatro propriedades que tornam o Hermes diferente de qualquer outro framework de agente:

Memória persistente. A maioria dos agentes de IA esquece tudo quando você fecha a sessão. O Hermes lembra. Cada conversa, cada tarefa, cada saída, cada decisão é armazenada em uma camada de memória que persiste indefinidamente. O agente com o qual você interage hoje sabe tudo o que aconteceu em todas as sessões anteriores.

Sistema de skills. O Hermes executa arquivos de fluxo de trabalho reutilizáveis chamados skills. Você escreve uma skill uma vez como um arquivo Markdown simples descrevendo o que o agente deve fazer. Cada execução subsequente chama essa skill sem reconstruir a lógica. Sua operação fica mais rápida e consistente a cada skill que você adiciona.

Automação programada. O Hermes funciona em uma programação configurável sem que você inicie nada. Briefings de pesquisa matinais. Processamento de conteúdo noturno. Monitoramento de fontes a cada hora. Tudo isso é acionado automaticamente nos horários que você configurar.

Integração MCP. O Hermes se conecta a servidores Model Context Protocol que lhe dão acesso a ferramentas reais. Sistemas de arquivos. Bancos de dados. Pesquisa na web. APIs. Serviços externos. Cada conexão MCP transforma o Hermes de um modelo de linguagem em um agente que age no mundo real.

Essas quatro propriedades juntas produzem algo qualitativamente diferente de qualquer interação individual de IA.

Um agente Hermes não é uma ferramenta que você usa.

É um sistema que opera.

Seção 2: Instalação e Configuração Inicial

Pré-requisitos:

Node.js versão 18 ou superior. Git. Um terminal com o qual você se sinta confortável.

Verifique sua versão do Node.js:

node --version

Se precisar instalar ou atualizar o Node.js, visite nodejs.org e baixe a versão LTS atual.

Instale o Hermes:

git clone https://github.com/hermes-agent/hermes

cd hermes

npm install

Configure seu ambiente:

cp .env.example .env

Abra o arquivo .env e configure seu provedor de modelo:

Configuração do modelo principal

MODEL_PROVIDER=anthropic

MODEL_NAME=claude-opus-4-5

ANTHROPIC_API_KEY=sua-chave-api-anthropic

Alternativa: Use DeepSeek para operação gratuita

MODEL_PROVIDER=deepseek

MODEL_NAME=deepseek-chat

DEEPSEEK_API_KEY=sua-chave-deepseek

Configuração de memória

MEMORY_BACKEND=sqlite

MEMORY_PATH=./data/memory.db

Agendador

ENABLE_SCHEDULER=true

SCHEDULER_TIMEZONE=America/New_York

Registro de logs

LOG_LEVEL=info

LOG_PATH=./logs/hermes.log

Inicie o Hermes:

npm run start

Você deve ver uma saída confirmando que o Hermes está em execução:

[Hermes] Backend de memória: SQLite inicializado

[Hermes] Diretório de skills: ./skills carregado

[Hermes] Agendador: ativado

[Hermes] Agente pronto. Aguardando instruções.

O Hermes agora está em execução com memória persistente e o agendador ativo.

Verifique a instalação:

Digite sua primeira mensagem:

Olá. O que você sabe sobre si mesmo?

O Hermes deve responder descrevendo sua configuração, status da memória e skills disponíveis.

Seção 3: Entendendo a Arquitetura de Arquivos

Antes de construir qualquer coisa, entenda onde tudo reside.

hermes/

skills/

[seu-nome-de-skill].md

data/

memory.db

processed/

outputs/

logs/

hermes.log

config/

sources.json

schedule.json

CLAUDE.md

.env

package.json

skills/ é onde reside cada fluxo de trabalho que você constrói. Cada skill é um arquivo Markdown. O Hermes lê esses arquivos e executa os fluxos de trabalho que eles descrevem.

data/ é onde o Hermes armazena tudo o que processa. memory.db é o banco de dados SQLite que alimenta a memória persistente. processed/ contém itens que foram tratados. outputs/ contém conteúdo gerado.

logs/ contém logs de operação. Verifique hermes.log quando algo não estiver funcionando como esperado.

config/ contém seus arquivos de configuração. sources.json define suas fontes de conteúdo. schedule.json define quando os fluxos de trabalho automatizados são executados.

CLAUDE.md é o arquivo mais importante de toda a instalação. Ele diz ao Hermes tudo sobre quem você é, o que você faz e como você quer que ele opere. Nós construímos isso na Seção 4.

Seção 4: Escrevendo Seu CLAUDE.md

O CLAUDE.md é a constituição operacional do seu agente Hermes.

Toda skill o lê antes de executar. Todo fluxo de trabalho automatizado o usa para contexto. Toda saída é moldada por ele.

Um CLAUDE.md mal escrito produz saídas genéricas.

Um CLAUDE.md escrito com precisão produz saídas que parecem ter sido feitas por alguém que conhece sua operação por dentro e por fora.

Aqui está o modelo completo:

Hermes Agent — CLAUDE.md

Identidade

Nome: [SEU NOME OU MARCA]

Função: [O QUE VOCÊ FAZ]

Plataforma principal: [ONDE VOCÊ PUBLICA]

Público-alvo: [QUEM VOCÊ ATENDE]

Foco de Conteúdo e Trabalho

Tópicos principais: [LISTE SEUS PRINCIPAIS TÓPICOS]

Formatos de conteúdo: [O QUE VOCÊ CRIA]

Voz e tom: [COMO VOCÊ SE COMUNICA]

O que você nunca faz: [COISAS ESPECÍFICAS A EVITAR]

Projetos Atuais

[PROJETO 1]: [DESCRIÇÃO DE UMA FRASE]

Status: [ATIVO/PENDENTE/CONCLUÍDO]

Próxima ação: [PRÓXIMO PASSO ESPECÍFICO]

[PROJETO 2]: [DESCRIÇÃO DE UMA FRASE]

Status: [ATIVO/PENDENTE/CONCLUÍDO]

Próxima ação: [PRÓXIMO PASSO ESPECÍFICO]

Prioridades Atuais

1. [A COISA MAIS IMPORTANTE AGORA]
2. [SEGUNDA MAIS IMPORTANTE]
3. [TERCEIRA MAIS IMPORTANTE]

Padrões de Conteúdo

Uma ótima saída: [DESCRIÇÃO ESPECÍFICA]

Uma saída aceitável: [LIMIAR MÍNIMO]

Uma saída rejeitada: [O QUE FALHA]

Fontes em Que Confio

[LISTE PUBLICAÇÕES, CANAIS, PESSOAS ESPECÍFICOS]

O Que Eu Especificamente Não Quero

[LISTE TÓPICOS, FORMATOS OU ABORDAGENS A EVITAR]

Regras de Memória

• Armazene toda decisão significativa com a justificativa
• Rastreie todo conteúdo publicado com notas de desempenho
• Lembre-se das avaliações de qualidade das fontes
• Nunca repita conteúdo da mesma fonte em 72 horas

Regras de Saída

• Salve todo o conteúdo gerado em data/outputs/
• Carimbe a data em todo arquivo: YYYY-MM-DD-[tipo]-[tópico].md
• Registre todas as operações em logs/hermes.log
• Sinalize qualquer coisa que exija revisão humana antes de publicar

Agenda de Atualização

Revise e atualize este arquivo: [SUA AGENDA]

Gaste 30 minutos preenchendo isso completamente antes de construir qualquer skill. Tudo a jusante depende da qualidade deste documento.

Seção 5: Construindo Sua Primeira Skill

Uma skill é um arquivo Markdown de texto simples que descreve um fluxo de trabalho que o Hermes executa.

O formato da skill tem quatro seções obrigatórias:

nome-da-skill

Propósito

[Uma frase descrevendo o que esta skill faz]

Gatilho

[Como invocá-la — manualmente ou em uma programação]

Processo

[Instruções passo a passo para o que o Hermes faz]

Saída

[O que a skill produz e onde a salva]

Vamos construir sua primeira skill real: um briefing matinal que lê suas fontes configuradas e entrega um resumo estruturado.

Crie skills/morning-briefing.md:

morning-briefing

Propósito

Gerar um briefing de inteligência matinal estruturado

a partir de todas as fontes configuradas e salvá-lo na

pasta de saídas.

Gatilho

Agendado diariamente às 6:00 AM.

Manual: "Executar briefing matinal" ou "Gerar meu briefing"

Processo

1. Leia o CLAUDE.md para contexto completo sobre quem sou e quais tópicos são importantes para mim.

1. Leia config/sources.json para todas as fontes configuradas.

1. Para cada fonte na minha lista de tópicos principais: Pesquise desenvolvimentos significativos das últimas 24 horas usando pesquisa na web.

Filtre os resultados usando estes critérios:

INCLUIR: Novos anúncios, atualizações significativas,

descobertas de pesquisa, movimentos estratégicos de

players-chave

EXCLUIR: Conteúdo reciclado, artigos de opinião sem

novas informações, qualquer coisa que eu classificaria

como ruído com base nas minhas preferências do

CLAUDE.md

1. Verifique a memória em busca de qualquer coisa relevante de sessões anteriores que se conecte às notícias de hoje.

1. Gere o briefing neste formato:

Briefing Matinal — [DATA]

A ÚNICA COISA

[Desenvolvimento mais importante hoje e por que

isso importa especificamente para o meu trabalho]

O QUE ACONTECEU

[3-7 itens significativos, cada um com 2-3 frases]

O QUE OBSERVAR

[1-2 situações em desenvolvimento que valem a pena monitorar]

DA MEMÓRIA

[Qualquer conexão relevante com algo armazenado

em sessões anteriores]

FOCO DE HOJE

[Única prioridade recomendada com base no briefing]

1. Salve o briefing em: data/outputs/[DATA]-morning-briefing.md

1. Armazene o resumo na memória com a tag: daily-brief

Saída

Arquivo de briefing estruturado na pasta de saídas.

Entrada de memória marcada com: daily-brief

Entrada de log em hermes.log

Teste sua primeira skill:

Executar briefing matinal

Observe o Hermes executar cada etapa, pesquisar informações e gerar seu primeiro briefing automatizado.

Seção 6: O Sistema de Memória

A memória é o que transforma o Hermes de uma ferramenta capaz em um sistema que se acumula.

Entender como a memória funciona permite que você projete skills que ficam progressivamente mais inteligentes ao longo do tempo.

Como o Hermes armazena memória:

Toda operação significativa cria uma entrada de memória no banco de dados SQLite. Cada entrada tem:

• Conteúdo: o que foi armazenado
• Tags: categorias para recuperação
• Carimbo de data/hora: quando foi criada
• Fonte: qual skill a criou
• Pontuação de relevância: atualizada com base na frequência com que é recuperada

Como o Hermes recupera memória:

Quando qualquer skill é executada, o Hermes pesquisa automaticamente a memória em busca de contexto relevante antes de executar. A pesquisa usa similaridade semântica, então conceitos relacionados aparecem mesmo quando as palavras-chave exatas não correspondem.

Projetando skills para memória:

Inclua instruções de memória explícitas em toda skill:

Instruções de Memória

ARMAZENAR após a conclusão:

• Principais descobertas marcadas com: [tags-relevantes]
• Decisões tomadas marcadas com: decisão
• Saídas produzidas marcadas com: saída

RECUPERAR antes de iniciar:

• Execuções anteriores desta skill
• Quaisquer entradas marcadas com: [tags-relevantes]
• Decisões que afetam este fluxo de trabalho

Operações manuais de memória:

Armazene isto na memória: [informação] — marque como [tag]

O que você lembra sobre [tópico]?

Mostre-me todas as entradas de memória dos últimos 7 dias

Quais decisões foram armazenadas?

O efeito composto da memória:

Um agente Hermes com uma semana de memória é útil.

Um agente Hermes com três meses de memória é uma categoria diferente de ferramenta.

Após três meses de operação diária, o Hermes leu centenas de fontes, processou milhares de peças de conteúdo, rastreou dezenas de decisões e construiu uma imagem detalhada do que funciona e do que não funciona em sua operação específica.

Cada nova tarefa se beneficia desse contexto acumulado.

Seção 7: Conectando Servidores MCP

Os servidores MCP transformam o Hermes de um agente que raciocina sobre o mundo em um agente que age sobre ele.

Cada conexão MCP dá ao Hermes acesso a uma ferramenta real. Sistemas de arquivos. Pesquisa na web. Bancos de dados. APIs. Serviços externos.

Instalando os servidores MCP principais:

Filesystem MCP — ler e escrever arquivos locais

npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem

Web search — Brave Search em tempo real

npm install -g @modelcontextprotocol/server-brave-search

GitHub — acesso a repositórios

npm install -g @modelcontextprotocol/server-github

Puppeteer — automação de navegador

npm install -g @modelcontextprotocol/server-puppeteer

Configure as conexões MCP no seu .env:

Filesystem

MCP_FILESYSTEM_PATH=/caminho/para/seu/diretorio/de/trabalho

Brave Search

MCP_BRAVE_API_KEY=sua-chave-api-brave-search

GitHub

MCP_GITHUB_TOKEN=seu-token-de-acesso-pessoal-github

Puppeteer

MCP_PUPPETEER_HEADLESS=true

O MCP Filesystem:

A conexão mais imediatamente valiosa. Dá ao Hermes acesso direto de leitura e escrita aos seus arquivos locais.

Uma vez conectado, o Hermes pode:

Ler arquivos que você especifica nas instruções da skill. Escrever saídas diretamente em pastas do seu sistema. Atualizar arquivos com base em novas informações. Monitorar pastas em busca de novo conteúdo.

Skills que usam o MCP Filesystem:

Processo

1. Leia o arquivo em [CAMINHO] para contexto
2. Processe o conteúdo
3. Escreva a saída em [CAMINHO DE SAÍDA]
4. Atualize o arquivo de índice em [CAMINHO DO ÍNDICE]

O MCP Brave Search:

Dá ao Hermes acesso à pesquisa na web em tempo real. Sem isso, o Hermes só pode raciocinar sobre informações até seu corte de treinamento. Com ele, o Hermes pesquisa a web ao vivo em busca de informações atuais.

Toda skill de pesquisa, monitoramento e briefing se beneficia do Brave Search.

Obtenha sua chave de API Brave Search gratuita em brave.com/search/api. O nível gratuito permite 2.000 consultas por mês.

O MCP GitHub:

Dá ao Hermes acesso a repositórios do GitHub. Ele pode ler código, verificar repositórios em alta, monitorar repositórios que você segue e rastrear lançamentos.

Valioso para: conteúdo de ferramentas de desenvolvedor, monitoramento de código aberto, pesquisa técnica, análise de repositórios.

Verificando conexões MCP:

Quais servidores MCP estão atualmente conectados?

Liste todas as ferramentas disponíveis dos servidores conectados.

O Hermes deve listar todos os servidores conectados e as ferramentas que cada um fornece.

Seção 8: O Sistema de Agendamento

O agendador transforma o Hermes de uma ferramenta que você usa em um sistema que opera.

Sem o agendador: O Hermes faz o que você pede quando você pede.

Com o agendador: O Hermes opera continuamente, quer você esteja envolvido ou não.

Configure sua programação:

Crie config/schedule.json:

{

"agendamentos": [

{

"skill": "morning-briefing",

"cron": "0 6 \ \ *",

"descricao": "Briefing matinal diário às 6:00"

},

{

"skill": "source-monitor",

"cron": "0 \/2 \ \ \",

"descricao": "Verificar fontes a cada 2 horas"

},

{

"skill": "content-processor",

"cron": "0 20 \ \ *",

"descricao": "Processar conteúdo capturado às 20:00"

},

{

"skill": "weekly-review",

"cron": "0 19 \ \ 0",

"descricao": "Revisão semanal todo domingo às 19:00"

},

{

"skill": "memory-consolidation",

"cron": "0 23 \ \ *",

"descricao": "Consolidar entradas de memória às 23:00"

}

]

}

Referência de expressão cron:

0 6 \ \ * → 6:00 todos os dias

0 \/2 \ \ \ → A cada 2 horas

0 20 \ \ 1-5 → 20:00 de segunda a sexta

0 19 \ \ 0 → 19:00 todo domingo

0 23 \ \ * → 23:00 todos os dias

Os cinco fluxos de trabalho agendados que toda operação Hermes precisa:

Briefing matinal: 6:00 diariamente. Lê fontes. Gera briefing de inteligência. Define o foco do dia.

Monitor de fontes: A cada 2 horas. Verifica fontes configuradas em busca de novo conteúdo. Adiciona à fila de processamento.

Processador de conteúdo: 20:00 diariamente. Processa tudo capturado durante o dia. Gera saídas. Atualiza memória.

Revisão semanal: Domingo 19:00. Sintetiza a atividade da semana. Identifica padrões. Gera insights.

Consolidação de memória: 23:00 diariamente. Revisa novas entradas de memória. Remove duplicatas. Atualiza pontuações de relevância.

Monitorando a execução agendada:

Mostre-me as operações agendadas para hoje

O que foi executado nas últimas 24 horas?

Mostre-me o log de execução

Seção 9: Construindo uma Operação de Conteúdo Completa

Esta seção guia você na construção de uma operação de conteúdo automatizada completa com o Hermes. Ao final, você terá um sistema que monitora fontes, identifica oportunidades de conteúdo viral, gera rascunhos e gerencia uma fila de publicação automaticamente.

Passo 1: Configure suas fontes

Crie config/sources.json:

{

"fontes": [

{

"nome": "Blog da Anthropic",

"tipo": "rss",

"url": "https://anthropic.com/news/rss",

"prioridade": "critica",

"intervalo_verificacao": "1h"

},

{

"nome": "GitHub Trending IA",

"tipo": "web",

"url": "https://github.com/trending/python?since=daily",

"prioridade": "alta",

"intervalo_verificacao": "4h"

},

{

"nome": "HackerNews IA",

"tipo": "web",

"url": "https://news.ycombinator.com",

"prioridade": "media",

"intervalo_verificacao": "2h"

}

]

}

Passo 2: Construa o identificador de oportunidades de conteúdo

Crie skills/content-opportunity.md:

content-opportunity

Propósito

Examinar todas as fontes em busca de oportunidades de conteúdo

que valem a pena criar e adicioná-las à fila de conteúdo.

Gatilho

Executa após source-monitor detectar novo conteúdo.

Manual: "Encontrar oportunidades de conteúdo"

Processo

1. Leia o CLAUDE.md para meus pilares de conteúdo e público.

1. Leia todos os itens sinalizados como novos pelo source-monitor da memória marcados com: source-monitor-new.

1. Para cada novo item avalie:

PONTUAÇÃO DE POTENCIAL VIRAL (1-10):

• Isso é algo com que meu público específico se importa?
• Isso é informação genuinamente nova ou uma reciclagem?
• Isso se conecta a algum dos meus pilares de conteúdo atuais?
• Existe um ângulo único que posso adotar que outros não adotaram?

Apenas itens com pontuação 7 ou superior se qualificam como oportunidades.

1. Para cada oportunidade qualificada, crie uma entrada em data/outputs/content-queue.md com:
2. Fonte e link
3. Por que isso é uma oportunidade
4. Ângulo de conteúdo sugerido
5. Formato sugerido (tweet/thread/artigo/vídeo)
6. Prioridade: urgente/alta/média

1. Armazene todas as oportunidades na memória marcadas com: content-queue

Saída

Arquivo content-queue.md atualizado.

Entradas de memória marcadas com: content-queue

Passo 3: Construa o gerador de rascunhos

Crie skills/draft-generator.md:

draft-generator

Propósito

Gerar rascunhos de conteúdo para itens na

fila de conteúdo com base em sua prioridade.

Gatilho

Executa diariamente às 14:00.

Manual: "Gerar rascunhos" ou "Rascunhar os 3 principais itens"

Processo

1. Leia o CLAUDE.md para minha voz, tom e regras de conteúdo.

1. Leia data/outputs/content-queue.md para itens pendentes.

1. Selecione os 3 principais itens por pontuação de prioridade.

1. Para cada item selecionado:

a. Pesquise o tópico usando pesquisa na web para garantir

que a informação esteja atualizada e precisa

b. Verifique a memória em busca de qualquer cobertura anterior

deste tópico para evitar repetição

c. Gere o rascunho no formato especificado:

Para TWEETS:

Siga o formato cyrilXBT:

• Gancho de declaração EM CAIXA ALTA
• Linhas curtas e impactantes
• Cada frase em sua própria linha
• Salve isto + CTA de Seguir no final

Para THREADS:

• Tweet de gancho
• 5-8 tweets de corpo com detalhes específicos
• Fechamento com CTA

Para ARTIGOS:

• Parágrafo de gancho forte
• Declaração do problema
• Passo a passo da solução
• Etapas acionáveis
• CTA para seguir

1. Salve cada rascunho em: data/outputs/drafts/[DATA]-[FORMATO]-[TOPICO].md

1. Atualize content-queue.md marcando itens como rascunhados.

1. Armazene resumos dos rascunhos na memória marcados com: draft-generated

Saída

Arquivos de rascunho em data/outputs/drafts/

content-queue.md atualizado

Entradas de memória marcadas com: draft-generated

Passo 4: Construa o rastreador de desempenho

Crie skills/performance-tracker.md:

performance-tracker

Propósito

Rastrear o desempenho do conteúdo e usar os dados para

melhorar decisões futuras de conteúdo.

Gatilho

Manual: "Registrar desempenho para [conteúdo] — [métricas]"

A revisão semanal lê todos os logs de desempenho.

Processo

1. Quando acionado com dados de desempenho:
2. Armazene as métricas na memória com a referência do conteúdo
3. Marque com: performance-log

1. Identifique padrões:
2. Quais tópicos tiveram melhor desempenho esta semana?
3. Quais formatos tiveram maior engajamento?
4. Quais fontes produziram o conteúdo mais viral?

1. Atualize as prioridades de conteúdo do CLAUDE.md com base nos dados de desempenho se os padrões forem claros.

1. Gere relatório de desempenho semanal aos domingos.

Saída

Entradas de memória marcadas com: performance-log

Relatório de desempenho semanal na pasta de saídas

Seção 10: Operações Multi-Agente

O Hermes de agente único é poderoso. O Hermes multi-agente é uma categoria diferente de capacidade.

Operação multi-agente significa múltiplas instâncias especializadas do Hermes, cada uma lidando com um domínio de sua operação, compartilhando memória e coordenando saídas.

A operação de conteúdo com quatro agentes:

Agente de Pesquisa: Monitora fontes, identifica oportunidades, conduz pesquisa aprofundada. Apenas lê. Nunca cria.

Agente de Produção: Pega as saídas da pesquisa e gera rascunhos de conteúdo. Apenas cria. Nunca publica.

Agente de Qualidade: Revisa as saídas da produção de acordo com os padrões. Aprova ou retorna para revisão. Nunca cria ou publica.

Agente de Distribuição: Pega as saídas aprovadas e gerencia a programação de publicação. Apenas publica. Nunca cria.

Configurando a configuração multi-agente:

Crie arquivos CLAUDE.md separados para cada agente:

hermes-pesquisa/

CLAUDE.md ← Constituição do agente de pesquisa

skills/ ← Skills apenas de pesquisa

hermes-producao/

CLAUDE.md ← Constituição do agente de produção

skills/ ← Skills apenas de produção

hermes-qualidade/

CLAUDE.md ← Constituição do agente de qualidade

skills/ ← Skills apenas de qualidade

hermes-distribuicao/

CLAUDE.md ← Constituição do agente de distribuição

skills/ ← Skills apenas de distribuição

A camada de memória compartilhada:

Configure todos os quatro agentes para apontar para o mesmo banco de dados SQLite:

MEMORY_PATH=/shared/hermes-memory.db

Isso significa que todo agente lê as saídas de todos os outros agentes. As saídas da pesquisa são visíveis para a produção. As saídas da produção são visíveis para a qualidade. As aprovações da qualidade são visíveis para a distribuição.

O protocolo de handoff:

Cada agente sinaliza prontidão para handoff por meio de tags de memória:

Agente de pesquisa conclui o trabalho → armazena saída marcada com: pronto-para-producao

Agente de produção pega itens marcados → armazena saída marcada com: pronto-para-qualidade

Agente de qualidade aprova → armazena saída marcada com: pronto-para-distribuicao

Agente de distribuição publica → armazena resultado marcado com: publicado

A skill orquestradora:

Crie uma skill orquestradora mestre que monitora todo o pipeline:

pipeline-orchestrator

Propósito

Monitorar todos os quatro agentes e garantir

handoffs suaves entre as etapas do pipeline.

Gatilho

Executa a cada 30 minutos.

Processo

1. Verifique itens marcados com: pronto-para-producao Se encontrado: alerte o agente de produção

1. Verifique itens marcados com: pronto-para-qualidade Se encontrado: alerte o agente de qualidade

1. Verifique itens marcados com: pronto-para-distribuicao Se encontrado: alerte o agente de distribuição

1. Verifique itens em qualquer estágio por mais de 4 horas Se encontrado: sinalize como travado e alerte para revisão

1. Gere relatório de status do pipeline a cada 4 horas

Saída

Status do pipeline na memória marcado com: pipeline-status

Alertas para itens travados

Log de operação por hora

Seção 11: Padrões Avançados de Skill

À medida que sua operação Hermes amadurece, você encontrará situações que o formato básico de skill não cobre. Esses padrões avançados lidam com os cenários complexos mais comuns.

Padrão 1: Execução Condicional

Skills que tomam caminhos diferentes com base em condições:

Processo

1. Verifique a condição: [O QUE VERIFICAR]

1. SE [CONDIÇÃO A]: Execute o caminho A: [PASSOS PARA O CAMINHO A]

SE [CONDIÇÃO B]:

Execute o caminho B:

[PASSOS PARA O CAMINHO B]

SE NENHUMA:

Sinalize para revisão humana e registre o caso ambíguo.

Padrão 2: Lógica de Retry

Skills que devem tentar novamente em caso de falha:

Processo

Para cada item, tente o seguinte até 3 vezes:

1. Tentar: [ABORDAGEM PRIMÁRIA] Se bem-sucedido: prossiga para a saída Se falhou: registre o erro e tente a alternativa

1. Alternativa: [ABORDAGEM DE RESERVA] Se bem-sucedido: prossiga para a saída com nota de que a alternativa foi usada Se falhou: marque como falha e sinalize para revisão

Nunca prossiga com saída incompleta ou incerta.

Padrão 3: Portões de Qualidade

Habilidades que impõem padrões antes de produzir resultados:

Portão de Qualidade

Antes de salvar qualquer resultado, avalie-o com base nestes critérios:

Critérios de APROVAÇÃO (todos devem ser verdadeiros):

• [CRITÉRIO 1]
• [CRITÉRIO 2]
• [CRITÉRIO 3]

Se APROVADO: salve o resultado e registre o sucesso

Se REPROVADO: identifique quais critérios falharam, tente uma

revisão e reavalie. Máximo de 2 tentativas de revisão.

Se ainda estiver falhando após 2 tentativas: salve na

pasta revisão-necessária/ com notas de falha.

Padrão 4: Execução Informada por Memória

Habilidades que ficam mais inteligentes a cada execução:

Processo Informado por Memória

Antes de executar, recupere:

• Todas as execuções anteriores desta habilidade da memória
• Dados de desempenho marcados com: [tag-relevante]
• Quaisquer anotações de padrão armazenadas de execuções anteriores

Use o contexto recuperado para:

• Evitar abordagens que falharam anteriormente
• Priorizar abordagens que tiveram sucesso anteriormente
• Aplicar quaisquer insights de padrões à execução atual

Após executar, armazene:

• Qual abordagem foi usada
• Se teve sucesso
• Qualquer novo padrão observado
• Marcado com: [nome-da-habilidade]-aprendizado

Seção 12: Solução de Problemas Comuns

Toda operação do Hermes encontra problemas nas primeiras semanas. Estes são os problemas mais comuns e como resolvê-los.

Problema: O Hermes não está executando habilidades agendadas

Verifique se o agendador está ativado no seu .env:

ENABLE_SCHEDULER=true

Verifique se suas expressões cron são válidas usando crontab.guru.

Verifique o hermes.log em busca de erros do agendador:

tail -f logs/hermes.log

Problema: A memória não está persistindo entre as sessões

Verifique se o caminho do banco de dados de memória está correto:

MEMORY_PATH=./data/memory.db

Verifique as permissões de arquivo no diretório de dados:

ls -la data/

O processo do Hermes precisa de acesso de gravação a este diretório.

Problema: Os servidores MCP não estão conectando

Verifique se o servidor MCP está instalado globalmente:

which npx

npx @modelcontextprotocol/server-filesystem --help

Verifique se suas chaves de API estão configuradas corretamente no .env, sem espaços à direita.

Reinicie o Hermes após alterar a configuração do MCP.

Problema: Os resultados das habilidades são de baixa qualidade

A causa mais comum é um CLAUDE.md vago. Volte para a Seção 4 e adicione detalhes mais específicos a cada seção.

Verifique também se a seção de Processo da habilidade é específica o suficiente. Instruções vagas produzem resultados vagos.

Problema: O Hermes está usando informações desatualizadas

Verifique se o MCP do Brave Search está conectado:

Quais servidores MCP estão conectados?

Se o Brave Search não estiver listado, verifique sua chave de API e reinstale o servidor MCP.

Problema: As habilidades estão sendo executadas, mas não estão salvando os resultados

Verifique se o MCP do Filesystem está conectado e apontando para o caminho correto.

Verifique se os caminhos de saída em seus arquivos de habilidade são relativos ao diretório de trabalho em que o Hermes está sendo executado.

Seção 13: Medindo e Melhorando Sua Operação

Uma operação do Hermes que não melhora com o tempo não está usando seu sistema de memória corretamente.

A habilidade de revisão semanal:

Crie skills/weekly-review.md:

revisão-semanal

Propósito

Sintetizar a operação da semana e identificar

melhorias para a semana seguinte.

Gatilho

Todo domingo às 19h.

Manual: "Executar revisão semanal"

Processo

1. Leia todas as entradas de memória dos últimos 7 dias.

1. Analise o desempenho das habilidades:
2. Quais habilidades foram executadas sem problemas?
3. Quais habilidades encontraram erros?
4. Quais habilidades produziram os melhores resultados?
5. Quais habilidades precisam de melhoria?

1. Analise o desempenho do conteúdo (se registrado):
2. Qual conteúdo teve melhor desempenho?
3. Quais padrões aparecem nos de alto desempenho?
4. Quais tópicos devem ser priorizados na próxima semana?

1. Analise a qualidade da memória:
2. As entradas de memória estão sendo criadas corretamente?
3. Os resultados da recuperação são relevantes quando as habilidades são executadas?
4. Existem lacunas no que está sendo armazenado?

1. Gere recomendações de melhoria:
2. Uma habilidade para melhorar esta semana
3. Uma nova habilidade para construir esta semana
4. Um processo para simplificar
5. Um tópico para priorizar no conteúdo

1. Atualize o CLAUDE.md com quaisquer melhorias confirmadas.

Resultado

Relatório de revisão semanal em data/outputs/

Atualizações do CLAUDE.md se melhorias forem identificadas

Entrada de memória marcada com: revisão-semanal

As métricas que importam:

Taxa de confiabilidade das habilidades: porcentagem de habilidades agendadas que são executadas sem erros. Meta acima de 95%.

Relevância da recuperação de memória: quando a memória é recuperada para uma habilidade, ela é realmente relevante. Revise semanalmente.

Consistência da qualidade dos resultados: os resultados estão atendendo consistentemente aos seus padrões. Acompanhe manualmente.

Cobertura da operação: qual porcentagem de seus fluxos de trabalho pretendidos está realmente automatizada. Expanda para 100% ao longo do tempo.

Seção 14: O Plano de Construção de 90 Dias

Construir uma operação madura do Hermes leva 90 dias de iteração consistente.

Dias 1 a 7: Fundação

Instale o Hermes. Escreva seu CLAUDE.md. Construa a habilidade de briefing matinal. Conecte os servidores MCP do Filesystem e do Brave Search. Execute seu primeiro briefing agendado.

Meta: O Hermes está funcionando de forma confiável e produzindo um resultado útil diariamente.

Dias 8 a 30: Habilidades Principais

Construa de cinco a oito habilidades principais para sua operação específica. Configure o agendador para todos os cinco fluxos de trabalho automatizados padrão. Identifique o primeiro servidor MCP específico para seu domínio.

Meta: O Hermes está automatizando 30% do seu trabalho de conhecimento repetitivo.

Dias 31 a 60: Otimização

Revise a qualidade da memória e melhore as convenções de armazenamento. Refine os resultados das habilidades com base em três a quatro semanas de resultados. Construa suas primeiras habilidades avançadas usando execução condicional e portões de qualidade.

Meta: Os resultados do Hermes estão atendendo consistentemente aos padrões de qualidade sem revisão manual.

Dias 61 a 90: Multiagente

Se sua operação justificar, projete sua arquitetura multiagente. Construa os arquivos CLAUDE.md do agente especialista. Configure a camada de memória compartilhada. Implante a habilidade do orquestrador.

Meta: O Hermes está executando uma operação multiagente coordenada, lidando com seus fluxos de trabalho mais complexos do início ao fim.

A Realidade do Acúmulo

Os construtores que iniciarem sua operação do Hermes hoje e a executarem consistentemente por 90 dias terão algo que não pode ser replicado rapidamente.

Não porque a tecnologia seja difícil de acessar.

Porque a camada de memória que se acumula ao longo de 90 dias de operação consistente não é algo que você possa atalhar.

O agente Hermes no dia 90 conhece sua operação. Ele sabe quais fontes produzem o melhor conteúdo para seu público. Ele sabe quais abordagens funcionaram e quais falharam. Ele conhece sua voz, seus padrões e suas prioridades porque as executou centenas de vezes.

Essa inteligência acumulada é o fosso.

Cada dia que você executa a operação, o fosso fica mais profundo.

Cada dia que você espera para começar é um dia de inteligência composta que você nunca mais recupera.

Construa a fundação neste fim de semana.

As habilidades levam uma tarde para serem escritas.

A memória começa a se acumular a partir da primeira sessão.

O acúmulo começa a partir do primeiro fluxo de trabalho automatizado que é executado sem você.

Siga @cyrilXBT para cada construção do Hermes Agent, modelo de habilidade e arquitetura multiagente que faz as operações autônomas de IA realmente funcionarem.