Hermes Agent ยิ่งใช้งานยิ่งฉลาดขึ้น นี่คือวิธีเปลี่ยนให้เป็นรายได้ 3,000 ดอลลาร์ต่อเดือน

ตัวแทน AI ส่วนใหญ่ลืมทุกอย่างทันทีที่คุณปิดแท็บ

พอเปิด session ใหม่ ทุกอย่างกลับไปที่ศูนย์ คุณต้องอธิบายบริบทอีกครั้ง มันเริ่มใหม่ทุกครั้ง

Hermes ทำงานต่างกัน มันบันทึกสิ่งที่เรียนรู้ งานที่คุณมอบให้ มันจะเขียนขั้นตอนลงในไฟล์บนดิสก์ของคุณ ครั้งต่อไปที่คุณเรียกใช้สิ่งที่คล้ายกัน มันจะหาไฟล์นั้นและใช้งาน หลังจากหนึ่งเดือน Hermes ของคุณจะมีทักษะประมาณ 30-50 รายการในโฟลเดอร์ มันจะเร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และสะสมขึ้นเรื่อยๆ

ผมตั้งค่ามันบนแล็ปท็อปทั่วไป ไม่มีฮาร์ดแวร์พิเศษ ใช้เวลาประมาณ 30 นาที สัปดาห์แรกผมปิดดีลลูกค้า 3 รายที่รายละ 300-400 ดอลลาร์ จากรายงานวิจัยคู่แข่ง งานจริงต่อรายงาน: 15 นาที

นี่คือวิธีการตั้งค่าอย่างละเอียด

Hermes คืออะไร

เฟรมเวิร์คตัวแทนโอเพนซอร์สจาก Nous Research มี 140,000 ดาวบน GitHub ในสามเดือน ปัจจุบันเป็นตัวแทนที่ถูกใช้มากที่สุดบน OpenRouter NVIDIA กล่าวถึงมันในบล็อกโพสต์เมื่อเดือนพฤษภาคม โดยทำงานบนเวิร์กสเตชัน DGX Spark ตัวใหม่

คุณไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์นั้น MacBook ที่มี RAM 16GB ก็ใช้งานได้ เช่นเดียวกับเครื่อง Windows ที่มี GPU ระดับกลาง

สามโฟลเดอร์บนดิสก์ของคุณทำงานทั้งหมด:

1~/.hermes/memory/     การตั้งค่า โปรเจกต์ รูปแบบของคุณ
2~/.hermes/sessions/   ประวัติที่ถูกจัดทำดัชนีของทุกอย่าง
3~/.hermes/skills/     ขั้นตอนการทำงานที่เรียนรู้แล้ว บันทึกเป็นไฟล์ .md

โฟลเดอร์ทักษะนั้นคือประเด็นทั้งหมด ตัวแทนที่มีทักษะที่สร้างเอง 20+ รายการจะทำงานที่คล้ายกันได้เร็วขึ้น 40% เมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ใหม่ ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ดีกว่า แต่ใช้เวลาน้อยกว่าเพื่อให้ได้ผลลัพธ์เดียวกัน

บริการ

รายงานการวิจัยคู่แข่งสำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้นและบริษัท SaaS ขนาดเล็ก

ผู้ก่อตั้งต้องการรู้ว่าคู่แข่งหลักสามรายกำลังทำอะไรอยู่ ราคา การวางตำแหน่ง ลูกค้าเกลียดอะไรเกี่ยวกับพวกเขา จุดว่างที่ตรงไหน โดยปกติแล้วนั่นคืองาน 3-4 ชั่วโมงสำหรับใครบางคน ผมคิดเงิน 300 ดอลลาร์และส่งมอบภายในวันเดียวกัน

Hermes ทำการวิจัยจริงใน 15 นาที

สิ่งที่คนส่วนใหญ่จ่าย:

1บริการ                          ราคา
2─────────────────────────────────────
3นักวิเคราะห์อิสระ               $150-300
4บริษัทวิจัย (ขั้นต่ำ)            $500-2000
5ทำเอง                           3-4 ชั่วโมงของเวลาคุณ

สิ่งที่สิ่งนี้มีค่าใช้จ่าย:

1เครื่องมือ                       ราคา
2─────────────────────────────────────
3Hermes Agent                    $0
4Ollama                          $0
5Qwen 3.6 27B model              $0
6แล็ปท็อปของคุณ                  $0
7ค่าไฟฟ้า                        ~$2/เดือน
8─────────────────────────────────────
9รวม                             $0-2/เดือน

การตั้งค่า (30 นาที)

ขั้นตอนที่ 1. เซิร์ฟเวอร์โมเดลท้องถิ่น

ไปที่ lmstudio.ai ดาวน์โหลดและติดตั้ง

เปิด LM Studio ไปที่แท็บ Discover ค้นหา Qwen 3.6 27B เลือก Q4 quantization ดาวน์โหลดใช้เวลา 10-15 นาที

หลังจากนั้น: แท็บ Developer โหลดโมเดล เปิดใช้งาน "Serve on Network" ในการตั้งค่า กด Start Server ทำงานบน:

1http://localhost:1234

เปิด URL นั้นในเบราว์เซอร์ของคุณ ถ้าคุณเห็น JSON แสดงว่าทำงาน

ถ้าคุณชอบเทอร์มินัล ให้ใช้ Ollama:

1ollama pull qwen3.6
2export OLLAMA_HOST=0.0.0.0
3ollama run qwen3.6 -c 65536

แฟล็ก -c 65536 นั้นไม่ใช่ตัวเลือก Ollama ค่าเริ่มต้นคือบริบท 4K Hermes ต้องการ 64K ข้ามไปแล้วไม่มีอะไรทำงาน

ขั้นตอนที่ 2. ติดตั้ง Hermes

1bash scripts/install.sh
2
3source ~/.bashrc
4
5hermes --version

รับสคริปต์ติดตั้งจาก: github.com/NousResearch/hermes-agent

ผู้ใช้ Windows ให้รันภายใน WSL2

ขั้นตอนที่ 3. เชื่อมต่อกับโมเดลของคุณ

1hermes model

เลือก "Custom endpoint" จากเมนู

1URL:        http://localhost:1234/v1      (LM Studio)
2            http://localhost:11434/v1    (Ollama)
3API Key:    เว้นว่าง กด Enter
4ชื่อโมเดล: ชื่อไฟล์ที่แน่นอนจาก LM Studio หรือ "qwen3.6" สำหรับ Ollama

ถ้าคุณได้รับ "Model context too small" เมื่อเริ่มต้น ให้กลับไปที่เซิร์ฟเวอร์โมเดลของคุณและตั้งค่าบริบทเป็น 65536 นี่คือปัญหาที่พบบ่อยที่สุด การแก้ไขอยู่ฝั่งเซิร์ฟเวอร์โมเดลเสมอ

ขั้นตอนที่ 4. เซสชันแรก

1hermes

วางสิ่งนี้เป็นงานแรกของคุณ:

1วิจัยคู่แข่งสามรายสำหรับเครื่องมือการจัดการโปรเจกต์ที่ targeting
2ฟรีแลนซ์ สำหรับแต่ละราย: ตำแหน่ง ราคา ข้อร้องเรียนของลูกค้าสูงสุด
3จากรีวิว หนึ่งจุดว่างในสิ่งที่พวกเขาเสนอ บันทึกเป็นทักษะเพื่อให้
4เราสามารถนำกระบวนการกลับมาใช้ใหม่ในครั้งต่อไป

Hermes แบ่งเป็นงานย่อย ค้นหา เขียนรายงาน บันทึกขั้นตอนไปที่ ~/.hermes/skills/ งานวิจัยครั้งต่อไปจะเร็วขึ้นเพราะทักษะมีอยู่แล้ว

พิมพ์ /exit เมื่อเสร็จ

ขั้นตอนที่ 5. ตรวจสอบว่ามันทำงาน

1ls ~/.hermes/skills/

คุณควรเห็นไฟล์ .md เปิดหนึ่งไฟล์ มันเป็นเวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างพร้อมขั้นตอนและบันทึก นั่นคือการเรียนรู้ของ Hermes

โฟลเดอร์ว่างหมายถึงการติดตั้งไม่สมบูรณ์ รันสคริปต์อีกครั้ง

เกตเวย์ Telegram

1hermes gateway

เลือก Telegram ไปที่ @BotFather สร้างบอทใหม่ วาง token

ตอนนี้คุณสามารถส่งข้อความถึงตัวแทนของคุณจากโทรศัพท์ในขณะที่แล็ปท็อปทำงานที่บ้าน เปลี่ยนความรู้สึกโดยสิ้นเชิง

การหาลูกค้า

สามที่ที่ได้ผลในสัปดาห์แรก:

Upwork ค้นหา "competitor analysis" หรือ "market research" กรองโดย 7 วันที่ผ่านมา ส่งข้อความสั้น 10-15 ข้อความต่อวัน เสนอให้ส่งรายงานตัวอย่าง สร้างตัวอย่างด้วย Hermes ก่อนที่คุณจะมีลูกค้า

X/Twitter ค้นหา "anyone know" + "competitor research" ผู้ก่อตั้งโพสต์แบบนี้ตลอด ตอบกลับ เสนอตัวอย่าง อย่าเสนอขาย

Cold email ไปที่ Product Hunt กรองการเปิดตัวจาก 30 วันที่ผ่านมา ส่งอีเมลถึงผู้ก่อตั้งโดยตรง หนึ่งประโยค ลิงก์ไปยังตัวอย่าง หัวเรื่อง: "quick competitor research for [ชื่อผลิตภัณฑ์]"

ลูกค้ารายแรกมักจะมาใน 3-5 วันถ้าคุณส่งข้อความมากพอ

ตัวเลข

1สัปดาห์ที่ 1
2─────────────────────────────────────
3การตั้งค่า                        2 ชั่วโมง
4การหาลูกค้าต่อวัน                 1 ชั่วโมง
5รายงานที่ส่งมอบ                   3
6รายได้                            $900-1,200
7งานต่อรายงาน                     15-20 นาที

1เดือนที่ 1
2─────────────────────────────────────
3รายงานที่ขายได้                  10-15
4รายได้                            $3,000-4,500
5ลูกค้าคงที่เริ่มต้น              2-3
6รายรับประจำที่เพิ่ม              $600-900

1เดือนที่ 3
2─────────────────────────────────────
3ทักษะใน ~/.hermes/skills/        30+
4เวลาต่อรายงาน                    10 นาที
5ลูกค้าคงที่                       6-8
6รายรับประจำ                       $1,800-2,400
7รายงานครั้งเดียว                  $1,500-2,000
8รวม                               $3,300-4,400/เดือน

ปัญหาที่พบบ่อย

"Model context too small" เมื่อเริ่มต้น ตั้งค่าบริบทเป็น 65536 บนเซิร์ฟเวอร์โมเดลของคุณ นี่คือ 80% ของปัญหาการตั้งค่าทั้งหมด

Hermes ช้า ลดจากโมเดล 35B เป็น 27B หรือ Q6 เป็น Q4 quantization CPU เท่านั้นหมายถึง 2-3 นาทีต่อการตอบกลับ หา GPU หรือใช้คลาวด์ API

Hermes ลืมระหว่างเซสชัน ตรวจสอบว่า ~/.hermes/ มีไฟล์ ถ้าว่าง ให้รันสคริปต์ติดตั้งอีกครั้ง

WSL2 ไม่สามารถเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์โมเดลได้ เปิดใช้งาน mirrored networking ในการตั้งค่า WSL บน Windows 11 22H2+ หรือรันเซิร์ฟเวอร์โมเดลภายใน WSL2 แทน

ชุดเครื่องมือทั้งหมด

1เครื่องมือ          วัตถุประสงค์              ราคา
2────────────────────────────────────────────
3Hermes Agent      เฟรมเวิร์คตัวแทน          ฟรี
4                  github.com/NousResearch/hermes-agent
5
6LM Studio         เซิร์ฟเวอร์โมเดลท้องถิ่น   ฟรี
7                  lmstudio.ai
8
9Qwen 3.6 27B      โมเดล                     ฟรี
10                  ผ่าน LM Studio หรือ ollama.com
11
12Stripe            การชำระเงิน               2.9% + 30c

ต้นทุนเริ่มต้น: $0 เวลาถึงลูกค้ารายแรก: หนึ่งสัปดาห์

หลังจากส่งมอบรายงานทุกครั้ง ให้ถามสองสิ่ง อย่างแรก รีวิว อย่างที่สอง ผู้ก่อตั้งหนึ่งคนที่พวกเขารู้จักที่อาจต้องการสิ่งนี้

ผู้ก่อตั้งรู้จักผู้ก่อตั้ง ภายในเดือนที่สอง การแนะนำจะแทนที่การหาลูกค้าแบบเย็นส่วนใหญ่

โฟลเดอร์ทักษะเต็ม งานเร็วขึ้น อัตรากำไรดีขึ้น

สร้างรายงานหนึ่งฉบับก่อนที่จะมีลูกค้า ส่งเป็นตัวอย่างให้ 10 คนในวันพรุ่งนี้

การตั้งค่าแบบนี้เพิ่มเติมทุกสัปดาห์ t.me/GipArcAI