Hầu hết các AI agent đều quên sạch mọi thứ ngay khi bạn đóng tab.
Phiên làm việc tiếp theo, lại quay về con số không. Bạn lại phải giải thích bối cảnh. Nó lại bắt đầu từ đầu. Lần nào cũng vậy.
Hermes hoạt động khác. Nó lưu lại những gì nó học được. Mỗi nhiệm vụ bạn giao, nó đều ghi quy trình vào một tệp trên ổ cứng của bạn. Lần sau bạn chạy một tác vụ tương tự, nó sẽ tìm tệp đó và sử dụng. Sau một tháng, Hermes của bạn sẽ có 30-50 kỹ năng như vậy trong một thư mục. Nó trở nên nhanh hơn. Nó trở nên chính xác hơn. Nó tích lũy dần.
Tôi đã thiết lập nó trên một laptop thông thường. Không cần phần cứng đặc biệt. Mất khoảng 30 phút. Tuần đầu tiên tôi đã chốt được ba khách hàng với giá $300-400 mỗi khách cho các báo cáo nghiên cứu đối thủ cạnh tranh. Thời gian thực tế cho mỗi báo cáo: 15 phút.
Đây là hướng dẫn thiết lập đầy đủ.
Hermes là gì
Một framework agent mã nguồn mở từ Nous Research. 140.000 sao GitHub trong ba tháng. Agent được sử dụng nhiều nhất trên OpenRouter hiện tại. NVIDIA đã giới thiệu nó trong một bài đăng blog tháng 5 chạy trên máy trạm DGX Spark mới của họ.
Bạn không cần phần cứng đó. Một chiếc MacBook với 16GB RAM là đủ. Máy tính Windows nào có GPU tầm trung cũng được.
Ba thư mục trên ổ cứng của bạn làm tất cả công việc:
1~/.hermes/memory/ sở thích, dự án, mẫu hình của bạn2~/.hermes/sessions/ lịch sử đã được lập chỉ mục của mọi thứ3~/.hermes/skills/ quy trình làm việc đã học được lưu dưới dạng tệp .md
Thư mục kỹ năng đó mới là cốt lõi. Các agent có hơn 20 kỹ năng tự tạo hoàn thành các tác vụ tương tự nhanh hơn 40% so với một phiên bản mới toanh. Không phải đầu ra tốt hơn. Mà là ít thời gian hơn để đạt được cùng một kết quả.
Dịch vụ
Báo cáo nghiên cứu đối thủ cạnh tranh cho các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu và các công ty SaaS nhỏ.
Một nhà sáng lập muốn biết ba đối thủ cạnh tranh chính của họ đang làm gì. Giá cả, định vị, khách hàng ghét điều gì ở họ, khoảng trống ở đâu. Thông thường đó là 3-4 giờ làm việc cho một người. Tôi tính phí $300 và giao hàng trong ngày.
Hermes thực hiện nghiên cứu thực tế trong 15 phút.
Những gì hầu hết mọi người phải trả:
1Dịch vụ Chi phí2─────────────────────────────────────3Chuyên viên phân tích tự do $150-3004Công ty nghiên cứu (tối thiểu) $500-20005Tự làm 3-4 giờ thời gian của bạn
Chi phí của việc này là:
1Công cụ Chi phí2─────────────────────────────────────3Hermes Agent $04Ollama $05Mô hình Qwen 3.6 27B $06Laptop của bạn $07Tiền điện ~$2/tháng8─────────────────────────────────────9Tổng cộng $0-2/tháng
Thiết lập (30 phút)
Bước 1. Máy chủ mô hình cục bộ
Truy cập lmstudio.ai. Tải xuống và cài đặt nó.
Mở LM Studio, vào tab Discover, tìm kiếm Qwen 3.6 27B. Chọn Q4 quantization. Quá trình tải xuống mất 10-15 phút.
Sau đó: tab Developer, tải mô hình, bật "Serve on Network" trong cài đặt, nhấn Start Server. Nó chạy trên:
1http://localhost:1234
Mở URL đó trong trình duyệt của bạn. Nếu bạn thấy JSON, nó đang hoạt động.
Nếu bạn thích terminal hơn, hãy sử dụng Ollama:
1ollama pull qwen3.62export OLLAMA_HOST=0.0.0.03ollama run qwen3.6 -c 65536
Cờ -c 65536 đó là không thể thiếu. Ollama mặc định ngữ cảnh 4K. Hermes cần 64K. Bỏ qua nó và sẽ không có gì chạy được.
Bước 2. Cài đặt Hermes
1bash scripts/install.sh23source ~/.bashrc45hermes --version
Lấy script cài đặt từ: github.com/NousResearch/hermes-agent
Người dùng Windows chạy cái này bên trong WSL2.
Bước 3. Kết nối với mô hình của bạn
1hermes model
Chọn "Custom endpoint" từ menu.
1URL: http://localhost:1234/v1 (LM Studio)2 http://localhost:11434/v1 (Ollama)3API Key: để trống, nhấn Enter4Tên mô hình: tên tệp chính xác từ LM Studio, hoặc "qwen3.6" cho Ollama
Nếu bạn gặp lỗi "Model context too small" khi khởi động, hãy quay lại máy chủ mô hình của bạn và đặt ngữ cảnh thành 65536. Đây là vấn đề phổ biến nhất. Giải pháp luôn nằm ở phía máy chủ mô hình.
Bước 4. Phiên làm việc đầu tiên
1hermes
Dán nội dung này làm nhiệm vụ đầu tiên của bạn:
1Nghiên cứu ba đối thủ cạnh tranh cho một công cụ quản lý dự án nhắm2mục tiêu đến người làm việc tự do. Đối với mỗi đối thủ: định vị, giá cả,3khiếu nại hàng đầu của khách hàng từ các bài đánh giá, một khoảng trống4trong sản phẩm của họ. Lưu cái này thành một kỹ năng để chúng ta có thể5tái sử dụng quy trình vào lần sau.
Hermes chia nhỏ nó thành các nhiệm vụ phụ, tìm kiếm, viết báo cáo, lưu quy trình vào ~/.hermes/skills/. Nhiệm vụ nghiên cứu tiếp theo sẽ chạy nhanh hơn vì kỹ năng đã có sẵn ở đó.
Gõ /exit khi hoàn thành.
Bước 5. Kiểm tra xem nó đã hoạt động chưa
1ls ~/.hermes/skills/
Bạn sẽ thấy các tệp .md. Mở một tệp. Đó là một quy trình làm việc có cấu trúc với các bước và ghi chú. Đó là cách Hermes học.
Thư mục trống có nghĩa là quá trình cài đặt chưa hoàn tất. Chạy lại script.
Cổng Telegram
1hermes gateway
Chọn Telegram. Truy cập @BotFather, tạo một bot mới, dán token.
Bây giờ bạn có thể nhắn tin cho agent của mình từ điện thoại trong khi laptop chạy ở nhà. Điều này thay đổi hoàn toàn cảm giác sử dụng.
Tìm kiếm khách hàng
Ba nơi đã hiệu quả trong tuần đầu tiên:
Upwork. Tìm kiếm "competitor analysis" hoặc "market research." Lọc theo 7 ngày qua. Gửi 10-15 tin nhắn ngắn mỗi ngày. Đề nghị gửi một báo cáo mẫu. Xây dựng báo cáo mẫu với Hermes trước khi bạn có bất kỳ khách hàng nào.
X/Twitter. Tìm kiếm "anyone know" + "competitor research." Các nhà sáng lập đăng điều này liên tục. Trả lời, đề nghị một bản mẫu, đừng chào hàng.
Cold email. Truy cập Product Hunt, lọc các bản ra mắt từ 30 ngày qua. Gửi email trực tiếp cho nhà sáng lập. Một câu, kèm link đến bản mẫu. Tiêu đề: "quick competitor research for [tên sản phẩm]."
Khách hàng đầu tiên thường đến trong 3-5 ngày nếu bạn gửi đủ nhiều tin nhắn.
Con số
1Tuần 12─────────────────────────────────────3Thiết lập 2 giờ4Tiếp cận mỗi ngày 1 giờ5Báo cáo đã giao 36Doanh thu $900-1,2007Công việc mỗi báo cáo 15-20 phút
1Tháng 12─────────────────────────────────────3Báo cáo đã bán 10-154Doanh thu $3,000-4,5005Hợp đồng định kỳ đã bắt đầu 2-36Thu nhập định kỳ hàng tháng mới $600-900
1Tháng 32─────────────────────────────────────3Kỹ năng trong ~/.hermes/skills/ 30+4Thời gian mỗi báo cáo 10 phút5Khách hàng hợp đồng định kỳ 6-86Thu nhập định kỳ hàng tháng $1,800-2,4007Báo cáo một lần $1,500-2,0008Tổng cộng $3,300-4,400/tháng
Các vấn đề thường gặp
"Model context too small" khi khởi động. Đặt ngữ cảnh thành 65536 trên máy chủ mô hình của bạn. Đây là 80% của tất cả các vấn đề thiết lập.
Hermes chạy chậm. Giảm từ mô hình 35B xuống 27B, hoặc Q6 xuống Q4 quantization. Chỉ dùng CPU đồng nghĩa với 2-3 phút mỗi phản hồi. Hãy có GPU hoặc sử dụng cloud API.
Hermes quên giữa các phiên. Kiểm tra ~/.hermes/ có tệp không. Nếu trống, chạy lại script cài đặt.
WSL2 không thể kết nối được với máy chủ mô hình. Bật mirrored networking trong cài đặt WSL trên Windows 11 22H2+. Hoặc chạy máy chủ mô hình bên trong WSL2 để thay thế.
Bộ công cụ đầy đủ
1Công cụ Mục đích Chi phí2────────────────────────────────────────────3Hermes Agent framework agent miễn phí4 github.com/NousResearch/hermes-agent56LM Studio máy chủ mô hình cục bộ miễn phí7 lmstudio.ai89Qwen 3.6 27B mô hình miễn phí10 qua LM Studio hoặc ollama.com1112Stripe thanh toán 2.9% + 30c
Chi phí khởi nghiệp: $0. Thời gian đến khách hàng đầu tiên: một tuần.
Sau mỗi báo cáo đã giao, hãy hỏi hai điều. Thứ nhất, một bài đánh giá. Thứ hai, một nhà sáng lập mà họ biết có thể cần dịch vụ này.
Các nhà sáng lập biết các nhà sáng lập. Đến tháng thứ hai, các giới thiệu sẽ thay thế hầu hết các hoạt động tiếp cận lạnh.
Thư mục kỹ năng sẽ đầy dần. Công việc trở nên nhanh hơn. Tỷ suất lợi nhuận trở nên tốt hơn.
Xây dựng một báo cáo trước khi bạn có khách hàng. Gửi nó như một bản mẫu cho 10 người vào ngày mai.
thêm các thiết lập như thế này mỗi tuần. t.me/GipArcAI
