Hermes Agent kullandıkça akıllanıyor. İşte bunu aylık 3.000 dolara dönüştürmenin yolu.

Çoğu AI ajanı, sekmeyi kapattığın an her şeyi unutur.

Bir sonraki oturumda sıfırdan başlarsın. Bağlamı tekrar açıklarsın. Her seferinde yeniden başlar.

Hermes farklı çalışır. Öğrendiklerini kaydeder. Verdiğin her görev için prosedürü diskinde bir dosyaya yazar. Bir dahaki sefere benzer bir şey çalıştırdığında o dosyayı bulur ve kullanır. Bir ay sonra Hermes'in klasöründe 30-50 arası beceri birikir. Hızlanır. Daha doğru hale gelir. Katlanarak büyür.

Bunu sıradan bir dizüstü bilgisayarda kurdum. Özel bir donanım yok. Yaklaşık 30 dakika sürdü. İlk hafta rakip araştırma raporları yaparak her biri 300-400 dolar olan üç müşteri kazandım. Rapor başına gerçek çalışma süresi: 15 dakika.

İşte tüm kurulum.

Hermes Nedir?

Nous Research'ten açık kaynaklı ajan çerçevesi. Üç ayda 140.000 GitHub yıldızı. Şu anda OpenRouter'da en çok kullanılan ajan. NVIDIA, Mayıs ayındaki bir blog yazısında yeni DGX Spark iş istasyonunda çalışırken tanıttı.

O donanıma ihtiyacınız yok. 16 GB RAM'li bir MacBook yeterli. Orta seviye GPU'lu herhangi bir Windows makinesi de iş görür.

Diskinizdeki üç klasör tüm işi yapar:

1~/.hermes/memory/     tercihleriniz, projeleriniz, kalıplarınız
2~/.hermes/sessions/   her şeyin indekslenmiş geçmişi
3~/.hermes/skills/     .md dosyaları olarak kaydedilmiş öğrenilmiş iş akışları

İşte asıl mesele o beceriler klasörü. Kendi kendine 20'den fazla beceri oluşturmuş ajanlar, benzer görevleri yeni bir örneğe göre %40 daha hızlı tamamlar. Daha iyi çıktı değil. Aynı sonuca ulaşmak için daha az zaman.

Hizmet

Erken aşama girişimler ve küçük SaaS şirketleri için rakip araştırma raporları.

Bir kurucu, ana rakiplerinin ne yaptığını bilmek ister. Fiyatlandırma, konumlandırma, müşterilerin onlardan nefret ettiği şeyler, boşlukların nerede olduğu. Normalde bu birisi için 3-4 saatlik iştir. Ben 300 dolar alıp aynı gün teslim ettim.

Hermes gerçek araştırmayı 15 dakikada yapar.

Çoğu kişinin ödediği:

1Hizmet                          Maliyet
2─────────────────────────────────────
3Serbest çalışan analist         $150-300
4Araştırma firması (minimum)     $500-2000
5Kendin yap                      3-4 saatlik zamanınız

Bunun maliyeti:

1Araç                            Maliyet
2─────────────────────────────────────
3Hermes Ajanı                    $0
4Ollama                          $0
5Qwen 3.6 27B modeli             $0
6Dizüstü bilgisayarınız          $0
7Elektrik                        ~$2/ay
8─────────────────────────────────────
9Toplam                          $0-2/ay

Kurulum (30 dakika)

Adım 1. Yerel model sunucusu

lmstudio.ai adresine gidin. İndirin ve kurun.

LM Studio'yu açın, Discover sekmesine gidin, Qwen 3.6 27B'yi arayın. Q4 nicelemesini seçin. İndirme 10-15 dakika sürer.

Sonra: Geliştirici sekmesi, modeli yükleyin, ayarlardan "Serve on Network" seçeneğini etkinleştirin, Start Server'a tıklayın. Şurada çalışır:

1http://localhost:1234

Bu URL'yi tarayıcınızda açın. JSON görüyorsanız çalışıyor demektir.

Terminali tercih ediyorsanız Ollama kullanın:

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

Bu -c 65536 bayrağı isteğe bağlı değil. Ollama varsayılan olarak 4K bağlam kullanır. Hermes'in 64K'ya ihtiyacı var. Atlarsanız hiçbir şey çalışmaz.

Adım 2. Hermes'i Kurun

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

Kurulum betiğini şuradan alın: github.com/NousResearch/hermes-agent

Windows kullanıcıları bunu WSL2 içinde çalıştırır.

Adım 3. Modelinize Bağlanın

1hermes model

Menüden "Custom endpoint" seçeneğini seçin.

1URL:        http://localhost:1234/v1      (LM Studio)
2            http://localhost:11434/v1    (Ollama)
3API Anahtarı: boş bırakın, Enter'a basın
4Model adı: LM Studio'dan tam dosya adı veya Ollama için "qwen3.6"

Başlangıçta "Model context too small" hatası alırsanız, model sunucunuza geri dönün ve bağlamı 65536 olarak ayarlayın. Bu en yaygın sorundur. Çözüm her zaman model sunucusu tarafındadır.

Adım 4. İlk oturum

1hermes

İlk göreviniz olarak bunu yapıştırın:

1Serbest çalışanlara yönelik bir proje yönetim aracı için üç rakibi
2araştır. Her biri için: konumlandırma, fiyatlandırma, yorumlardaki
3en büyük müşteri şikayetleri, tekliflerindeki bir boşluk. Süreci
4tekrar kullanabilmemiz için bunu bir beceri olarak kaydet.

Hermes bunu alt görevlere böler, araştırır, raporu yazar ve prosedürü ~/.hermes/skills/ klasörüne kaydeder. Bir sonraki araştırma görevi, beceri zaten orada olduğu için daha hızlı çalışır.

İşiniz bittiğinde /exit yazın.

Adım 5. Çalıştığını kontrol edin

1ls ~/.hermes/skills/

.md dosyaları görmelisiniz. Birini açın. Bu, adımlar ve notlar içeren yapılandırılmış bir iş akışıdır. İşte Hermes öğreniyor.

Klasör boşsa kurulum tamamlanmamıştır. Betiği yeniden çalıştırın.

Telegram ağ geçidi

1hermes gateway

Telegram'ı seçin. @BotFather adresine gidin, yeni bir bot oluşturun, token'ı yapıştırın.

Artık dizüstü bilgisayarınız evde çalışırken telefonunuzdan ajana mesaj atabilirsiniz. Bu, hissi tamamen değiştiriyor.

Müşteri bulma

İlk hafta işe yarayan üç yer:

Upwork. "Competitor analysis" veya "market research" arayın. Son 7 güne göre filtreleyin. Günde 10-15 kısa mesaj gönderin. Örnek bir rapor göndermeyi teklif edin. Henüz müşteriniz yokken Hermes ile örneği oluşturun.

X/Twitter. "Anyone know" + "competitor research" arayın. Kurucular sürekli bunu paylaşır. Yanıtlayın, örnek teklif edin, satış yapmayın.

Soğuk e-posta. Product Hunt'a gidin, son 30 günün lansmanlarını filtreleyin. Kurucuya doğrudan e-posta gönderin. Tek cümle, örneğe bağlantı. Konu: "[ürün adı] için hızlı rakip araştırması."

Yeterince mesaj gönderiyorsanız ilk müşteri genellikle 3-5 gün içinde gelir.

Hesap

11. Hafta
2─────────────────────────────────────
3Kurulum                       2 saat
4Günlük müşteri arama          1 saat
5Teslim edilen raporlar        3
6Gelir                         $900-1,200
7Rapor başına çalışma          15-20 dk

11. Ay
2─────────────────────────────────────
3Satılan raporlar              10-15
4Gelir                         $3,000-4,500
5Başlatılan abonelikler        2-3
6Eklenen aylık tekrarlanan     $600-900

13. Ay
2─────────────────────────────────────
3~/.hermes/skills/'deki beceriler 30+
4Rapor başına süre             10 dk
5Abonelik müşterileri          6-8
6Aylık tekrarlanan gelir       $1,800-2,400
7Tek seferlik raporlar         $1,500-2,000
8Toplam                        $3,300-4,400/ay

Sık karşılaşılan sorunlar

Başlangıçta "Model context too small" hatası. Model sunucunuzda bağlamı 65536 olarak ayarlayın. Tüm kurulum sorunlarının %80'i budur.

Hermes yavaş. 35B modelden 27B'ye veya Q6'dan Q4 nicelemesine düşürün. Sadece CPU kullanımı, yanıt başına 2-3 dakika anlamına gelir. Bir GPU edinin veya bulut API'sini kullanın.

Hermes oturumlar arasında unutuyor. ~/.hermes/ dosyalarını kontrol edin. Boşsa kurulumu yeniden çalıştırın.

WSL2 model sunucusuna ulaşamıyor. Windows 11 22H2+ üzerinde WSL ayarlarında yansıtmalı ağı etkinleştirin. Veya model sunucusunu WSL2 içinde çalıştırın.

Tam araç seti

1Araç              Amaç                  Maliyet
2────────────────────────────────────────────
3Hermes Ajanı      ajan çerçevesi        ücretsiz
4                  github.com/NousResearch/hermes-agent
5
6LM Studio         yerel model sunucusu  ücretsiz
7                  lmstudio.ai
8
9Qwen 3.6 27B      model                 ücretsiz
10                  LM Studio veya ollama.com ile
11
12Stripe            ödemeler              2,9% + 30 sent

Başlangıç maliyeti: $0. İlk müşteriye kadar geçen süre: bir hafta.

Teslim edilen her rapordan sonra iki şey isteyin. Birincisi, bir yorum. İkincisi, buna ihtiyaç duyabilecek bir kurucu tanıdıkları.

Kurucular kurucuları tanır. İkinci aya kadar yönlendirmeler, soğuk müşteri aramalarının çoğunun yerini alır.

Beceriler klasörü dolar. İş hızlanır. Marj iyileşir.

Bir müşteriniz olmadan önce bir rapor oluşturun. Yarın 10 kişiye örnek olarak gönderin.

buna benzer daha fazla kurulum her hafta. [t.me/GipArcAI](//t.me/GipArcAI)