Hermes Agent : le guide de référence des praticiens (2026)

En bref : Hermes Agent est un agent d’IA open source et auto-améliorant de Nous Research. Il fonctionne comme une CLI et comme un gateway de messagerie multiplateforme, stocke sur disque une identité durable et une mémoire persistante, agrège des skills qui s’améliorent à l’usage et fonctionne avec tout fournisseur LLM compatible avec OpenAI — Nous Portal, OpenRouter, Anthropic, GitHub Copilot, z.ai, Kimi, MiniMax, DeepSeek, Qwen Cloud, Hugging Face, Google, xAI/SuperGrok ou votre propre endpoint auto-hébergé.¹²¹⁹ Depuis la v0.14.0 (16 mai 2026), Hermes prend en charge l’OAuth SuperGrok avec le contexte de 1 million de tokens de grok-4.3, un proxy local compatible avec OpenAI pour les fournisseurs OAuth (hermes proxy), une intégration native de x_search, l’installation depuis PyPI (désormais obsolète depuis la v0.19.0 — le programme d’installation en une ligne est la méthode prise en charge), l’installation différée des dépendances, 28 plateformes de messagerie dont LINE et SimpleX Chat, /handoff, les diagnostics sémantiques LSP après chaque écriture, l’outil unifié video_generate, computer_use via cua-driver pour les fournisseurs autres que Anthropic, une version bêta native pour Windows ainsi que la résolution de 12 problèmes P0 et 50 problèmes P1.¹⁹ Pour la plupart des nouveaux utilisateurs, l’authentification auprès des fournisseurs constitue la principale difficulté : Hermes propose 39 fournisseurs dans sa liste de sélection statique au tag v2026.9.7 et étend automatiquement cette liste à partir de 39 plugins de fournisseurs intégrés, auxquels s’ajoutent les endpoints personnalisés, avec trois parcours d’authentification distincts (clé API dans .env, OAuth via hermes model ou endpoint personnalisé dans config.yaml). Le modèle d’authentification est la première chose à maîtriser : tout le reste dépend du fournisseur sélectionné.

Hermes Agent fonctionne comme un environnement d’exécution complet pour agents, et non comme une simple interface de chat. Il lit votre système de fichiers, exécute des commandes dans des backends isolés, extrait des données du Web, lance des sous-agents, exécute des tâches cron planifiées, communique avec Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal/Email depuis un même processus gateway et crée ses propres skills à partir de son expérience.¹ La CLI est une interface de terminal bâtie sur une boucle de conversation dans run_agent.py ; le gateway est un processus de longue durée qui transmet les messages des plateformes de messagerie à cette même boucle de conversation.³

La différence entre une utilisation occasionnelle et experte de Hermes repose sur cinq systèmes. Maîtrisez-les et Hermes deviendra un puissant multiplicateur de capacités :

1. Résolution des fournisseurs : comment les flux d’authentification sont associés aux appels API
2. Hiérarchie de configuration : config.yaml + .env + auth.json + SOUL.md + AGENTS.md
3. Système d’outils et de toolsets : ce que l’agent peut faire, avec des autorisations propres à chaque plateforme
4. Système de skills : la mémoire procédurale que l’agent crée et fait évoluer
5. Gateway + cron + profiles : exécuter Hermes là où vous vivez, et pas seulement là où vous vous trouvez

Points clés

• L’authentification auprès des fournisseurs suit trois parcours, pas un seul. Clé API dans .env, OAuth via hermes model/hermes auth ou endpoint personnalisé dans config.yaml. Choisissez le parcours correspondant à votre fournisseur, pas simplement celui qui vous semble familier.
• Une seule commande suffit pour changer de fournisseur. hermes model vous guide de manière interactive parmi tous les fournisseurs pris en charge, y compris les connexions OAuth, tandis que /model provider:model permet d’en changer en cours de session sans perdre l’historique.²
• Deux fichiers constituent la surface de configuration modifiable par l’utilisateur. ~/.hermes/config.yaml contient les paramètres et ~/.hermes/.env les secrets. auth.json, SOUL.md, MEMORY.md et skills/ sont gérés directement par Hermes — vous pouvez modifier SOUL.md manuellement, mais l’agent intervient lui-même sur tous les autres éléments.⁴
• Hermes succède à OpenClaw. Si vous effectuez une migration, hermes claw migrate importe automatiquement plus de 30 catégories d’état.⁵
• Par défaut, les tâches auxiliaires utilisent votre modèle principal. La vision, la classification des approbations, la compression et les titres de session sont traités sous forme d’appels LLM « auxiliaires » distincts. Au tag auto, chacun d’eux est acheminé vers votre modèle de chat principal : vous n’avez rien à configurer, mais ces tâches annexes peuvent entraîner un surcoût notable avec les modèles de raisonnement coûteux. Lorsque cela compte, affectez individuellement les emplacements auxiliary.<task> à des modèles rapides et peu coûteux.⁴³⁴

Ce que change la v0.14

La v0.14.0 vise moins à introduire une fonctionnalité phare qu’à alléger la configuration tout en élargissant les environnements dans lesquels Hermes peut fonctionner.¹⁹ Voici les principales évolutions opérationnelles :

• L’installation et le démarrage sont plus légers. pip install hermes-agent fonctionne depuis PyPI, les adaptateurs lourds sont installés à la demande lors de leur première utilisation et le processus de lancement diffère suffisamment d’opérations pour réduire le démarrage à froid d’environ 19 secondes. (Depuis, la v0.19.0 a rendu les installations avec pip obsolètes — consultez Installation.)
• Les abonnements peuvent devenir des endpoints API locaux. hermes proxy transforme les fournisseurs reposant sur OAuth, tels que Claude Pro, ChatGPT Pro et SuperGrok, en endpoint local compatible avec OpenAI pour des outils comme Codex, Aider, Cline et Continue.
• La portée du gateway s’étend. LINE et SimpleX Chat rejoignent le gateway (le tableau comparatif des plateformes dans la documentation en recense 28 au tag v2026.8.31 ; la section Gateway de messagerie précise ce que ce nombre englobe), Microsoft Teams est intégré de bout en bout, la récupération de l’historique Discord est activée par défaut et les invites clarify de Telegram/Discord utilisent désormais des boutons natifs.
• La vérification au moment de l’écriture s’améliore. Après les modifications, Hermes peut afficher, pour chaque tour, un récapitulatif des changements apportés aux fichiers ainsi que les diagnostics sémantiques du serveur de langage avant le tour suivant, ce qui le rapproche d’un travail d’agent fondé sur des preuves.
• Les outils de bureau et multimédias s’enrichissent. computer_use fonctionne via cua-driver pour les fournisseurs autres que Anthropic, video_generate est unifié derrière des backends interchangeables et vision_analyze envoie les pixels bruts aux modèles réellement capables de les analyser.

Chaque section ci-dessous s’appuie sur la documentation en amont disponible sur hermes-agent.nousresearch.com/docs et sur l’arborescence du code source sur github.com/NousResearch/hermes-agent. Chaque affirmation factuelle est accompagnée d’une note de bas de page renvoyant vers la page précise dont elle provient.

Choisissez votre parcours

Fonctionnement de Hermes : le modèle mental

Hermes s’articule autour d’une boucle de conversation unique que n’importe quel point d’entrée peut invoquer. Ces points d’entrée sont la CLI (cli.py), le gateway de messagerie (gateway/run.py), l’adaptateur ACP pour l’intégration aux éditeurs, l’exécuteur de traitements par lots et un serveur API.³ Tous finissent par appeler AIAgent.run_conversation() dans run_agent.py, qui :

1. Construit le prompt système à partir de SOUL.md, MEMORY.md, USER.md, des skills, des fichiers de contexte et des instructions relatives aux outils via agent/prompt_builder.py (la décomposition de septembre 2026 l’a déplacé dans le nouveau package agent/)³
2. Détermine le fournisseur d’exécution via runtime_provider.py — c’est à cette étape que sont sélectionnés votre mode d’authentification, l’URL de base et le mode API³
3. Appelle le fournisseur à l’aide de l’un des trois modes API : chat_completions, codex_responses ou anthropic_messages³
4. Transmet tous les appels d’outils renvoyés à model_tools.py et au registre central des outils (tools/registry.py)³
5. Répète la boucle jusqu’à ce que le modèle produise une réponse finale, puis enregistre la session dans SQLite avec FTS5³

Il est essentiel de comprendre cette boucle, car chaque fonctionnalité — personnalités, mémoire, skills, compression, solution de repli — se rattache à l’une de ces étapes. Lorsque vous consultez une clé de configuration et vous demandez à quoi elle sert, la réponse est généralement : « elle permet d’ajuster l’étape 1, 2, 3 ou 4 de la boucle ci-dessus ».

Noyau indépendant de la plateforme. Une seule classe AIAgent prend en charge la CLI, le gateway, ACP, le traitement par lots et le serveur API. Les différences propres aux plateformes résident dans le point d’entrée, et non dans l’agent lui-même.³ C’est pourquoi les mêmes commandes slash fonctionnent dans le terminal et dans Telegram — elles sont acheminées depuis un COMMAND_REGISTRY partagé dans hermes_cli/commands.py.⁶

La structure des dossiers constitue le système. Hermes stocke tout sous ~/.hermes/ (ou $HERMES_HOME pour les profiles autres que celui par défaut) :⁴

~/.hermes/
├── config.yaml        # Settings (model, terminal, TTS, compression, etc.)
├── .env               # API keys and secrets
├── auth.json          # OAuth provider credentials (Nous Portal, Codex, Anthropic)
├── SOUL.md            # Primary agent identity (slot #1 in system prompt)
├── memories/          # Persistent memory (MEMORY.md, USER.md)
├── skills/            # Bundled + agent-created + hub-installed skills
├── cron/              # Scheduled jobs
├── sessions/          # Gateway session state
└── logs/              # agent.log, gateway.log, errors.log (secrets auto-redacted)

Chaque fichier ci-dessus remplit un rôle précis ; aucun ne fait double emploi. Si vous cherchez à savoir « où Hermes stocke X », la réponse se trouve parmi ces fichiers.

Nouveautés de la v0.21.0 (The Pantheon Release)

Hermes Agent v0.21.0 (tag v2026.8.31, 31 août 2026) est la version fonctionnelle actuelle et constitue le registre organisé vers lequel toute la série cumulative v0.20.x renvoyait jusqu’ici : « Cette version regroupe tout le contenu des tags de correctifs d’infrastructure v0.20.1 à v0.20.6 — ces périodes sont entièrement documentées ici. » La mise en scène prolonge celle du Herald : « La v0.20.0 a fait de Hermes le héraut — il parlait et transmettait les messages aux autres agents. Dans la v0.21.0, les dieux se rassemblent. » Voici les statistiques, reproduites telles quelles : « Depuis la v0.20.0 : environ 5 800 commits · environ 2 475 PR fusionnées · environ 5 680 fichiers modifiés · environ 869 000 insertions · environ 135 000 suppressions · environ 2 100 issues clôturées · plus de 760 contributeurs ».³⁵

La version s’organise par domaine fonctionnel ; ce résumé en fait autant. Lorsqu’une fonctionnalité modifie une section permanente de ce guide, le renvoi figure directement dans le texte.

• Bot Mode : vos agents forment désormais une société intégrée. Bot Mode, auparavant fourni par le plugin hermes-bots dans la période v0.20.3, devient une composante activée par défaut de l’application de bureau. Chaque profile d’agent reçoit un nom, un visage d’avatar déterministe avec des commandes de génération aléatoire et de verrouillage, ainsi qu’une place dans une liste commune ; vous créez des discussions de groupe à la manière de Discord, dans lesquelles plusieurs bots et vous-même échangez dans une même salle, mentionnez n’importe quel bot avec @ depuis l’éditeur et attribuez des noms et des images aux salles. Le sous-catalogue comprend des cartes de messages agent à agent avec attribution, des avis de livraison côté expéditeur, une hydratation donnant la priorité à l’affichage pour des réveils instantanés, un volet Routines et une refonte fondée sur le système de conception de l’application. Comme l’indique la version elle-même : « Auparavant, le “multi-agent” désignait de la tuyauterie ; désormais, cela ressemble à une application de chat remplie de collègues. »³⁵
• hermes peer : des messages privés de bot à bot entre vos agents. Tout agent Hermes peut envoyer un message à n’importe quel autre agent par son identifiant, quels que soient leurs profiles et gateways, depuis la CLI ou au sein d’une conversation — demandez à votre bot de recherche de transmettre ses conclusions à votre bot de programmation, puis lisez sa réponse là où vous vous trouvez. « Les réponses arrivent dans le Bot Chat canonique de chaque agent : les conversations entre agents sont donc durables et consultables, et ne disparaissent pas après leur envoi. » La commande hermes peer (ajout, affichage et suppression de peers, ainsi que dm) figure dans le tableau des commandes de premier niveau.³⁵
• Des tâches cron qui se souviennent. Les tâches planifiées cessent d’avoir une mémoire de poisson rouge : les agents cron chargent et actualisent une mémoire persistante comme tous les autres agents, continuity=true transmet la sortie de chaque exécution à la suivante afin qu’un moniteur puisse éliminer les doublons en fonction de ce qu’il a déjà signalé, chaque tâche dispose d’un bloc-notes durable, les tâches en mode moniteur ignorent entièrement la LLM lorsque rien n’a changé, l’effort de raisonnement peut être défini pour chaque tâche et la sortie cron peut être envoyée dans le Bot Chat canonique d’un bot, où celui-ci répond effectivement. La section Tâches planifiées (Cron) documente désormais le fonctionnement précis de chacune au niveau de ce tag.³⁵³⁷
• Orchestration en direct des subagents. delegate_task se dote d’actions de contrôle : répertorier les enfants en cours d’exécution, réorienter l’un d’eux en plein travail ou l’arrêter prématurément tout en conservant son résultat partiel. Les sorties des enfants peuvent être validées selon un schéma JSON, le coût de chaque délégation apparaît dans les résultats et les valeurs par défaut passent à 250 itérations par subagent et 10 enfants simultanés (les limites unifiées qui ont remplacé max_async_children dans la v0.19.0).³⁵³⁸
• Le centre de commande MCP. Les serveurs MCP et le catalogue fusionnent sur une même page de l’application de bureau, avec import par glisser-déposer « collez n’importe quoi », contrôles d’intégrité en arrière-plan vous invitant à vous réauthentifier avant qu’un appel d’outil n’échoue, vue superposée des coûts et de l’utilisation de la flotte (estimation des tokens du schéma, utilisation sur 30 jours par serveur) et liens profonds hermes:// permettant d’installer un serveur MCP après confirmation explicite. Consultez Intégration de MCP.³⁵
• Une vague d’améliorations pour la CLI. Ctrl+P ouvre une palette de commandes avec recherche approximative (également accessible avec /palette), le sélecteur /model filtre les résultats à mesure que vous saisissez du texte, /status affiche le mode de raisonnement, les approbations en attente et l’utilisation du contexte, tandis que la barre d’état peut présenter en temps réel le pourcentage de résultats issus du cache, la latence et le nombre de tokens par seconde, avec un réglage pour chaque champ. S’y ajoutent un arrêt d’urgence global, l’épinglage et le désépinglage des sessions, des textes indicatifs tournants dans l’éditeur et des animaux de compagnie dans le terminal. Précision terminologique : la version présente un vérificateur d’approbation en simulation sous le nom hermes approval-check ; dans ce tag, cette interface correspond à hermes approvals test — aucune sous-commande approval-check n’existe.³⁵⁴⁰
• L’agent pilote le navigateur de l’application de bureau. Le navigateur intégré cesse d’être une simple fenêtre que l’agent ne peut qu’observer : Hermes y navigue, clique et lit directement son contenu, tandis que les pages peuvent s’ouvrir dans votre navigateur système avec des menus contextuels complets pour les liens.³⁵
• Six nouveaux fournisseurs et une vague d’enrichissements du catalogue de modèles. Meta Model API (Muse Spark), CommandCode, Tencent TokenPlan, Nebius Token Factory, Ramp Router et Actual Computer. Trois d’entre eux (Meta AI, CommandCode et Actual Computer) avaient été intégrés au cours de périodes cumulatives antérieures et figuraient déjà dans la matrice des fournisseurs ; celle-ci inclut désormais Tencent TokenPlan, Nebius Token Factory et Ramp Router, ainsi que la nouvelle offre Alibaba Token Plan mentionnée dans la documentation. Les catalogues accueillent GLM-5.3-Flash, qwen3.8-max/flash, Gemini 3.7 Flash, MiniMax M3 free, Nemotron 3.5 Lightning et Muse Spark 1.2. Deux évolutions structurelles les accompagnent : model_overrides dans config.yaml vous permet de modifier la fenêtre de contexte ou la tarification de n’importe quel modèle sans attendre une nouvelle version, et les fournisseurs peuvent maintenant être distribués sous forme de packages installés avec pip et détectés par des points d’entrée ; un registre unifié de garde-fous de sélection avertit également l’utilisateur dans chaque sélecteur lorsqu’un modèle s’entraîne sur ses données.³⁵³⁶
• Renforcement général de la sécurité. Les écritures dans les fichiers protégés contenant les instructions des agents (AGENTS.md, skills, espaces de stockage de mémoire) nécessitent désormais toujours une approbation, afin qu’un agent victime d’une injection de prompt ne puisse pas modifier discrètement ses propres consignes permanentes ; une vaste opération de masquage comble les failles susceptibles d’exposer des secrets dans les erreurs du terminal, la lecture des fichiers .env, les checkpoints et les journaux ACP ; le système d’approbation reconnaît désormais les commandes destructrices de Windows ; sur macOS, les autorisations persistent après les mises à jour grâce à une identité de signature TCC stable (hermes desktop --setup-tcc-identity) ; enfin, l’entrée Blender du catalogue MCP et son skill ont été supprimés à la suite d’une compromission en amont. Consultez Renforcement de la sécurité pour les détails correspondant à ce tag.³⁵³⁹
• Maturation du gateway. Slack bénéficie de cartes dynamiques natives (réponses réellement diffusées en streaming, avec cartes facultatives pour les plans et les tâches) ainsi que de la désactivation des aperçus de liens sortants ; Telegram se dote d’un sélecteur intégré permettant de rechercher toutes les commandes et tous les skills via @botname, sans subir la limite de son menu de commandes ; le canal de relais gagne en maturité (initialisation native des plugins, opérations sur les cartes dynamiques avec diffusion des brouillons en streaming, segmentation par étendues de session, rétablissement de la transcription vocale STT) ; un socket de contrôle du gateway permet aux consommateurs de la flotte de l’interroger et aux programmes de mise à jour de le suspendre proprement au lieu d’arrêter tout son arbre de processus ; enfin, le turn-reaper capture les piles des workers bloqués lorsque le watchdog se déclenche.³⁵
• Une vague de skills. Huit skills de productivité récupérés (document-to-action-items, meeting-action-items, email-inbox-triage, github-issue-to-pr, weekly-review-planning, competitor-news-monitor, product-price-monitor, social-media-content-calendar), des clients API dérivés de fichiers HAR (« observez une fois un site Web, puis appelez directement son API caché sans navigateur »), publish-site, session-librarian, blocked-page-recovery, merge-reconciler, plan-interrogation et un linter consultatif de SKILL.md lors de la création.³⁵

Annulés pendant cette période (non distribués) : le mode Model Council (/council) et le context engine DCP ont tous deux été intégrés, puis annulés ; le serveur gateway exclusivement WS (#94245) a été fusionné, puis annulé (#96118), si bien que FastAPI reste sur le chemin de démarrage de l’application de bureau — mais la relecture des événements estampillés par numéro de séquence (#94219) et la reconnexion sans perte de l’application de bureau via WebSocket ont bien été distribuées. Electron est revenu à la version 40.10.2. Si des publications de la communauté consacrées aux périodes v0.20.x mentionnaient l’un de ces éléments, ceux-ci ne figurent pas dans cette version.³⁵

La procédure de mise à jour ne change pas : hermes update depuis une installation existante, ou le programme d’installation shell pour une nouvelle installation. La sous-section cumulative située sous la version Herald ci-dessous conserve, pour chaque tag, le détail des éléments intégrés pendant chaque période.³⁵

Nouveautés de la v0.21.1 (le correctif cumulatif)

Hermes Agent v0.21.1 (tag v2026.9.7, 7 septembre 2026) est la version actuelle, volontairement succincte : une « version corrective » qui « regroupe l’état actuel de la branche main depuis la v0.21.0 pour les déploiements associés à un tag et les consommateurs en aval ». Le corps fournit les statistiques de cette période — « 5 139 commits hors fusion dans 4 364 fichiers modifiés (+601 014 / -768 419) » et « 632 PR fusionnées » — puis reporte le récit détaillé : « Les notes de version complètes et éditorialisées pour cette période seront publiées avec la v0.22.0. » Il s’agit donc de la plus vaste période entre deux tags de toute l’histoire du projet (aucune période précédente entre deux tags adjacents ne dépasse les 2 790 commits hors fusion de v2026.7.20..v2026.7.30), accompagnée des notes de version les plus courtes. En attendant que la v0.22.0 en fournisse le compte rendu éditorialisé, les six ensembles ci-dessous résument ce qui change concrètement dans votre utilisation d’Hermes avec ce tag, chaque point ayant été vérifié dans le code source.⁴¹

• Le code source a été décomposé, et le délai de compatibilité des plugins expire le 14 septembre. La décomposition de septembre 2026 (PR #102117) a scindé les grands modules du dépôt en fichiers spécialisés : un nouveau package agent/ contient les composants internes de la boucle de conversation (214 modules de premier niveau et sept sous-packages ; prompt_builder.py se trouve désormais dans agent/prompt_builder.py, tandis que run_agent.py reste le fichier d’origine d’AIAgent), les analyseurs des sous-commandes de CLI ont été déplacés dans un package hermes_cli/subcommands/ (61 modules), la liste statique CANONICAL_PROVIDERS a été déplacée de hermes_cli/models.py vers hermes_cli/models_catalog_static.py (la liste elle-même reste inchangée : 39 entrées statiques, toujours complétées automatiquement à partir des 39 dossiers de plugins de fournisseurs inclus), et delegate_task a été réparti entre une douzaine de modules tools/delegate_tool_* environ. Les chemins d’importation internes ne constituent pas une API stable ; un nouveau fichier COMPAT_MANIFEST.md à la racine du dépôt réexporte donc 1 148 noms publics « moved-lazy » depuis leurs anciens chemins de modules, chacun émettant un HermesPluginCompatWarning une fois par nom et par processus lors de sa résolution. Cette couche de compatibilité est temporaire et sera supprimée le 14 septembre 2026, six jours après le tag. À compter de cette date, tout plugin tiers concerné ne sera pas chargé : la bannière de CLI, hermes doctor et hermes update affichent un avis rouge nommant le plugin désactivé, l’application de bureau affiche une boîte de dialogue unique et hermes plugins list en indique la raison. Si vous utilisez des plugins externes, vérifiez-les dès maintenant : hermes plugins compat <path> affiche chaque occurrence sous la forme file:line, avec l’ancien chemin -> le nouveau chemin, et renvoie le code de sortie 1 tant qu’il en reste (--json pour une sortie lisible par une machine ; exécutez la commande sans argument pour analyser tous les plugins installés). Si l’auteur d’un plugin n’a pas encore effectué la migration, la solution de secours consiste à définir plugins.allow_deprecated_imports: true dans config.yaml ; les plugins concernés continueront ainsi à se charger après cette date, jusqu’à ce que l’annulation du commit de compatibilité supprime effectivement les anciens chemins. La section Système de plugins contient le même encadré.⁴²
• Les conversations du gateway ne sont désormais plus jamais renouvelées selon des minuteries. La documentation relative au cycle de vie des sessions énonce maintenant explicitement le contrat : « L’inactivité et le temps écoulé ne provoquent jamais le renouvellement d’une conversation. /new et /reset créent une limite explicite ; la compression du contexte continue de gérer les longs historiques. L’ancienne configuration des minuteries est ignorée. Le type de données SessionResetPolicy existant est une donnée de compatibilité inerte, et non une politique appliquée à l’exécution. » Les limites sont explicites et définies par l’utilisateur ; si vous avez conservé des minuteries de réinitialisation de session datant d’OpenClaw lors de l’exécution de hermes claw migrate, elles sont désormais inertes. Consultez Gateway de messagerie.⁴³
• L’autorisation MCP bénéficie désormais d’un flux par code d’appareil. hermes mcp login <name> accepte maintenant --flow {browser,device} : browser correspond au flux PKCE existant, device à une connexion par code d’appareil conforme à la RFC 8628 pour les machines sur lesquelles un rappel de navigateur est peu pratique, et cette option remplace la configuration oauth.flow du serveur. Cette période a également renforcé le reste de la surface d’authentification MCP : la propriété du profile est appliquée dans toutes les sessions OAuth, les caches de métadonnées OAuth mal formés sont ignorés au lieu de bloquer un serveur, et l’application de bureau relaie OAuth de MCP au moyen de rappels locaux au client. Autre changement connexe : -t/--toolsets filtre désormais aussi les serveurs MCP configurés qui sont effectivement lancés ; une exécution ponctuelle de hermes -z -t <toolsets> évite ainsi le démarrage à froid des serveurs inutiles. Le bloc de commandes de la section Intégration de MCP inclut désormais login et reauth [--all], deux commandes antérieures à cette période, mais qui n’avaient pas encore été documentées ici.⁴⁴
• La délégation rend désormais compte avec transparence du travail en arrière-plan. Six améliorations de fiabilité apportées à delegate_task, toutes relevées dans le code source de l’outil de délégation pour ce tag. (1) Par défaut, un lot exécuté en arrière-plan renvoie UNE SEULE notification d’achèvement ; l’activation de delegation.independent_completions scinde l’appel en unités d’achèvement : les tâches partageant une même valeur group sont réunies et signalées ensemble, tandis que chaque tâche non groupée est signalée séparément dès qu’elle se termine. Ce comportement par défaut est intentionnel — le code source précise qu’une rafale de notifications pour chaque tâche « fragmentait les orchestrateurs qui n’étaient pas conçus pour cela ». (2) Les processus en arrière-plan d’un enfant sont arrêtés lors de sa finalisation, sauf si celui-ci les transmet au parent avec process_manage(action="handoff") ; les processus résiduels non transmis sont nommés dans le résultat sous orphaned_processes, tandis que les processus enfants ayant pris fin sans que leur sortie ait jamais été lue apparaissent sous unread_completions, avec la fin de leur sortie. Selon la docstring du code source, le principe de conception est le suivant : le parent « doit l’apprendre de l’environnement d’exécution » au lieu de se fier à l’affirmation « watcher running » d’un enfant. (3) delegation.fallback_providers devient une véritable option de configuration : null hérite de la chaîne du parent pour les enfants non épinglés, [] désactive le fallback, et un enfant épinglé par fournisseur, endpoint ou modèle ne bénéficie d’aucun fallback sauf si ce paramètre en définit un. (4) La chaîne de fallback de l’enfant est résolue au moyen du normaliseur canonique ; les entrées mal formées sont donc écartées au lieu d’empêcher un lancement. (5) Un plantage en cours d’unité ne fait plus perdre les enfants ayant terminé : chaque enfant achevé d’une unité à plusieurs enfants est enregistré durablement sur la propre ligne de l’unité et conservé comme résultat partiel lors de la récupération. (6) Les subagents n’héritent jamais du niveau de cache de prompt d’une heure : un enfant délégué est rétrogradé au niveau de cinq minutes, car le niveau d’une heure est tarifé pour une personne qui s’absente, et non pour une rafale d’enfants parallèles.⁴⁵
• Fournisseurs et modèles. Les catalogues accueillent GPT-6 Astra et Astra Pro d’OpenAI, accompagnés des variantes de niveau de vitesse -fast/-flex (« prix multiplié par 2, niveau prioritaire » / « prix multiplié par 0,5, niveau flex ») dans les catalogues Nous Portal et OpenRouter. Sur la route OAuth de ChatGPT/Codex, Astra est réservé aux comptes autorisés (seule la découverte en direct propre au compte peut le proposer) et reçoit une variante de sélection -900k, activable volontairement, qui porte la fenêtre annoncée de 272K à environ 900K après vérification en direct ; le suffixe n’est jamais transmis. S’y ajoutent : anthropic/claude-fable-5.1, google/gemini-3.7-flash et gemini-3.8-flash, qwen/qwen3.8-max-0902 et qwen3.8-flash, ainsi que la famille Muse Spark 1.3 de Meta (contexte de 1M, variantes de contributeurs incluses) et un plugin fournisseur de génération d’images Meta muse-image. Tavily fait son entrée comme backend de recherche et d’extraction sur le Web (TAVILY_API_KEY ; un fonctionnement sans clé est possible lorsque Tavily est sélectionné via hermes tools). Un environnement d’exécution llama.cpp géré fait des modèles locaux une option de premier ordre (binaires officiels, un seul llama-server supervisé, configuration en un clic depuis l’application de bureau), tandis que les fournisseurs de processus externes hors dépôt disposent de leur propre branche de résolution. Sur le plan opérationnel, les catalogues distants du sélecteur sont désormais actualisés toutes les 20 minutes (model_catalog.ttl_minutes, valeur par défaut : 20 ; l’ancienne clé ttl_hours n’est respectée que lorsqu’un utilisateur l’a explicitement définie).⁴⁶
• Application de bureau : annotez la page, contrôlez la session. Le navigateur intégré bénéficie d’un mode commentaire : cliquez sur Annotate, puis sur n’importe quel élément de la page active — ou tracez un rectangle — et saisissez une note ; les commentaires enregistrés restent affichés sous forme de repères numérotés et n’envoient jamais de tour de conversation à eux seuls. Une fois terminé, « Add N comments » transfère le lot dans la zone de saisie avec une capture d’écran recadrée pour chaque repère ; chaque commentaire associé à un élément contient son sélecteur CSS, son balisage et les styles calculés pertinents pour la mise en page. L’agent peut ainsi retrouver l’élément dans votre code source au lieu de le deviner à partir d’une image (les mots de passe, les valeurs masquées et les attributs ressemblant à des clés sont expurgés avant que le balisage ne quitte la page). Les lots volumineux sont regroupés par région de la page : une vingtaine de commentaires devient ainsi une poignée de tâches qui concernent généralement des fichiers distincts, ce qui permet de les répartir en toute sécurité entre plusieurs workers parallèles. Autour de cette fonctionnalité viennent s’ajouter des commandes structurées de session et des commandes d’automatisation des sessions, la création de sessions par glisser-déposer, une vue d’importation de sessions pour les transcriptions provenant d’autres agents de programmation, display.resume_last_session (valeur par défaut : true ; lors d’un démarrage à froid, la dernière conversation ou page est rouverte), une demande de consentement à la première ouverture proposant browser.use_real_profile lorsqu’un panneau Browser s’ouvre alors que cette option est désactivée, un catalogue intégré de skills facultatifs sous Capabilities -> Skills avec installation en un clic, ainsi qu’une nouvelle interface de bureau en russe (les 17 catalogues de langues de CLI restent inchangés).⁴⁷

La procédure de mise à jour reste inchangée : hermes update depuis une installation existante, ou le programme d’installation shell pour une nouvelle installation. Il reviendra à la v0.22.0 de fournir le compte rendu éditorialisé de cette période ; les ensembles ci-dessus résument ce qui change avec ce tag.⁴¹

Nouveautés de la v0.20.0 (version The Herald)

Hermes Agent v0.20.0 (tag v2026.8.3, 3 août 2026) était la version fonctionnelle précédant la v0.21.0, qui a regroupé l’ensemble des nouveautés ; les versions v0.20.1 (13 août) et v0.20.2 (16 août) sont des tags de stabilisation qui s’appuient sur elle, tandis que les versions v0.20.3 (tag v2026.8.16.2, publiée le 17 août), v0.20.4 (tag v2026.8.18, 18 août), v0.20.5 (tag v2026.8.19, publiée le 21 août) et v0.20.6 (tag v2026.8.27, 27 août) poursuivent cette série de regroupements avec leurs propres lots de fonctionnalités — consultez la sous-section ci-dessous. La période écoulée depuis la v0.19.0 couvre environ 3 650 commits, 1 400 PR fusionnées et 1 200 tickets clôturés, avec plus de 650 contributeurs.⁴⁹

Trois changements rendent obsolètes les instructions données par les versions précédentes de ce guide. Lisez-les avant toute autre chose :

• Node 26 est désormais obligatoire. Le programme d’installation fixe NODE_VERSION="26" et refuse les environnements d’exécution plus anciens avec le message « Node.js … is too old (Hermes requires Node >=26). » Les programmes d’installation, heal et upgrade appliquent tous cette exigence. Notez que la page d’installation du site de documentation indique encore Node v22 — le script d’installation et les notes de version, plus récents, font autorité.⁴⁹
• pip et Homebrew ont été abandonnés, pas simplement déclarés obsolètes. Citation exacte : « brew + pip/PyPI wheel channels retired (shell installer / Docker / Nix are the supported channels). » Si votre installation repose encore sur pip ou brew, ce canal ne reçoit plus aucune nouvelle version.⁴⁹
• La limite d’itérations par défaut pour les appels d’outils est passée de 90 à 500. Les longues exécutions autonomes ne se heurtent plus à une limite artificielle, et tous les seuils de pression sur le budget ci-dessous sont calculés par rapport à ce nouveau plafond. read_file utilise également une valeur par défaut de 2 000 lignes au lieu de 500.⁴⁹

Autres nouveautés de cette version :

• Voix conversationnelle. Synthèse vocale en streaming avec interruption par la voix et mots d’activation traités sur l’appareil.⁴⁹
• A2A v1.0. Un plugin de protocole agent à agent, qui répond à la demande de longue date du ticket nº 514.⁴⁹
• Webhooks sortants signés. hermes webhook ne gérait auparavant que les événements entrants ; la v0.20.0 ajoute des webhooks sortants de cycle de vie signés par HMAC pour les événements de session, de tour et d’outil.⁴⁹
• Citations étayées. Un nouveau skill doté d’un mode de vérification des faits.⁴⁹
• Vague d’améliorations de CLI pour les utilisateurs avancés. !command exécute instantanément une commande shell sans consommer de tour du modèle ; /init analyse le projet et crée ou met à jour un fichier AGENTS.md ; /diff affiche les changements indexés, tous les changements ou ceux de la session depuis n’importe quelle interface ; /context détaille ce qui occupe la fenêtre de contexte ; /focus propose une vue à sortie réduite permettant de récupérer les lignes masquées ; Ctrl+S met de côté une invite en cours de rédaction. hermes import-agent migre une configuration Claude Code ou Codex CLI en une seule commande.⁴⁹
• Nouveautés concernant la gestion des secrets. Une source de secrets reposant sur une commande auxiliaire et compatible avec tous les coffres, la rotation des jetons en une seule commande avec des erreurs de démarrage exploitables, un cache chiffré de dernier recours facultatif pour Bitwarden, des clés injectées depuis le coffre et limitées au dossier personnel de chaque profile, ainsi que la parité des SecretRef ${env:VAR} entre config.yaml et la configuration MCP. Le modèle d’authentification à trois voies présenté ci-dessous reste inchangé.⁴⁹
• Démarrage à chaud plus rapide. Le démarrage à froid de hermes -w est passé d’environ 14 s à 1,8 s.⁴⁹
• L’application de bureau est devenue une plateforme. Des artifacts avec des cartes versionnées et un aperçu interactif dans un bac à sable, un SDK de plugins avec Kanban comme premier plugin de bureau, un raccourci clavier global de saisie rapide, plusieurs fenêtres d’interface graphique, un mode de backend distant SSH et une connexion native conforme à la RFC 8252.⁴⁹

Les regroupements v0.20.3, v0.20.4, v0.20.5 et v0.20.6 (du 17 au 27 août)

Après la v0.20.0, le projet a adopté un rythme soutenu de regroupements associés à des tags, qui ne se limitaient pas à la stabilisation. Pour les quatre versions, les notes détaillées avaient été reportées de la même façon — chacune indiquait que « full curated release notes for this window will ship with v0.21.0 » — et la v0.21.0 les a désormais publiées : la section Nouveautés de la v0.21.0 ci-dessus constitue le relevé éditorialisé de toute cette période (la version confirme que ces fenêtres « are fully documented here »). Les blocs ci-dessous restent le relevé par tag établi à l’époque — ils précisent les apports de chaque tag, que les notes éditorialisées regroupent.^48233035

v0.20.3 (environ 250 commits et 125 PR depuis la v0.20.2) :

• Migration vers MCP 2.x SDK, avec prise en charge du protocole sans état du 28 juillet 2026. Hermes adopte la génération actuelle de MCP SDK et prend en charge la révision sans état du protocole.⁴⁸
• Bot Mode est fourni sous forme de plugin intégré (hermes-bots) contenant le protocole principal de collaboration.⁴⁸
• Un plugin fournisseur CommandCode rejoint le catalogue des fournisseurs.⁴⁸
• Contrats d’exécution Cua Driver 0.20 pour l’utilisation de l’ordinateur, accompagnés d’un renforcement de la propriété de l’environnement d’exécution Python des sous-processus (isolation de PYTHONHOME/PYTHONPATH).⁴⁸
• Fiabilité : autoréparation du planificateur cron (récupération après EMFILE, rapprochement des revendications obsolètes, réarmement des tâches bloquées), corrections des pertes de données lors du transfert de sessions, autoréparation de la connexion de l’application de bureau au gateway distant et série d’améliorations issues de l’écosystème (analyse de sécurité lors de l’installation des plugins, /worktree, conservation des modifications manuelles par /rollback, lecture des fichiers UTF-16).⁴⁸

v0.20.4 (environ 146 commits et 74 PR depuis la v0.20.3) :

• L’interface vitrée de l’application de bureau : travail sur le verre mat et la translucidité, avec un sélecteur de givre et une présélection pour macOS.⁴⁸
• Une barre latérale à onglets SESSIONS|BOTS, avec masquage et réaffichage de chaque bot, ainsi que des corrections pour les discussions de groupe de Bot Mode (tours prolongés des membres, rendu Markdown, routage entre machines).⁴⁸
• Analyse consultative NVIDIA SkillEvaluator de niveau 1 lors de l’installation des skills — des vérifications de licence et de sécurité s’exécutent lorsque vous installez un skill.⁴⁸
• Renforcement de l’envoi de médias par cron (délai d’expiration configurable, pièces jointes pour les exécutions manuelles, signalement des déclenchements manqués), corrections liées au thread de la boucle d’événements et aux conflits d’accès dans SessionDB, transparence de hermes update au sujet des branches mises en attente et notifications natives du système d’exploitation pour Kanban.⁴⁸

v0.20.5 (environ 746 commits et 323 PR depuis la v0.20.4) :

• Le niveau web sans clé : la recherche web fonctionne sur les nouvelles installations sans aucune clé API — rotation gratuite entre 5 fournisseurs avec basculement en anneau.²³
• Une vague de finitions pour CLI : sélecteur /model avec recherche approximative, palette de commandes accessible avec Ctrl+P et affichage /status plus détaillé.²³
• Bot Mode gagne en maturité : fils de discussion dans les salons de groupe, résumés de conversation repliables, avatars en forme de blob et pièces jointes PDF ou autres fichiers par glisser-déposer.²³
• Outils pour les flottes et les worktrees : reçus de hermes update, hermes update --plan (les notes de version parlent de « fleet --plan verification » ; l’option appartient à hermes update, et non à une commande fleet, et l’aide de son analyseur indique qu’elle permet de « Show the update plan and exit without changing anything »), ainsi que hermes worktree list/prune.²³²⁷
• Les tâches cron bénéficient d’une mémoire persistante et d’un niveau d’effort de raisonnement propre à chaque tâche, auxquels s’ajoutent des mécanismes de discipline d’exécution et de protection contre les blocages de l’environnement d’exécution inspirés des conclusions de l’évaluation Composio, une clarification portant sur plusieurs questions, le fournisseur sans authentification et indépendant d’opencode, ainsi que des optimisations des performances de l’application de bureau (hydratation de Bot Mode donnant la priorité au premier rendu, React Compiler dans les deux moteurs de rendu).²³

v0.20.6 (tag v2026.8.27, 27 août — environ 1 313 commits et 525 PR depuis la v0.20.5) :

La version se décrit explicitement comme une « Patch release. This tag rolls up the ~525 PRs merged since v0.20.5 into a stable tagged release for downstream consumers », et sa propre description évalue cette période à environ 1 313 commits portant sur quelque 1 557 fichiers (+177 113 / −21 682), soit environ 525 PR fusionnées.³⁰ Voici les principales nouveautés mentionnées dans cette description :

• Navigation avec un profile réel soumise à consentement — la navigation locale peut utiliser votre profile Chromium par défaut, avec sous Windows un processus de fermeture soumis à approbation.³⁰
• Le navigateur de l’application de bureau dispose de sa propre fenêtre système, ainsi que d’un moteur géré de mise à jour distante SSH et d’un rail de profiles pour les flottes.³⁰
• Extension du catalogue MCP distant : plus de 50 serveurs hébergés par des fournisseurs et vérifiés en conditions réelles, notamment Cloudflare, Grafana Cloud, Better Stack et Railway.³⁰
• Chiffrement facultatif des secrets stockés avec le trousseau du système d’exploitation — fini les demandes d’autorisation du trousseau macOS à chaque lancement.³⁰
• Nouveaux modèles dans les sélecteurs : GLM-5.3-Flash, MiniMax M3 gratuit et MiniMax H3 Max pour la vidéo.³⁰
• Mise en cache des résultats avec TTL pour web_search/web_extract et tool_search multi-requête avec racinisation.³⁰
• La compression lean-tail est désormais utilisée par défaut — la section Compression du contexte ci-dessous décrit la configuration correspondant à ce tag.³⁰³¹
• Les backends de terminal sont devenus extensibles par plugins — consultez Backends de terminal.³⁰³²
• Transparence des outils de mise à jour et des flottes : les outils de mise à jour suspendent les gateways via le socket de contrôle au lieu d’arrêter de force leur arborescence de processus, tandis que les installations gérées par image ou paquet refusent les mises à jour sur place qui ne sont pas sûres.³⁰
• Accusés de réception persistants des incidents cron avec des erreurs plus claires en cas de divergence du code, contrôles du déploiement des aperçus de liens Slack et identités de conteneurs Docker partagées.³⁰

La procédure de mise à jour reste inchangée : hermes update depuis une installation existante, ou le programme d’installation shell pour une nouvelle installation.⁴⁸²³³⁰

Nouveautés de la v0.19.0 (The Quicksilver Release)

Hermes Agent v0.19.0 (tag v2026.7.20, 20 juillet 2026) tire son nom de la rapidité propre au dieu messager : cette version repose avant tout sur une réactivité brute, avec une réduction d’environ 80 % du délai avant le premier token lors du premier tour, sur toutes les plateformes. Autour de cet axe central viennent s’articuler la gestion de la facturation dans le terminal, l’utilisation de gestionnaires de mots de passe comme sources de secrets, les approbations intelligentes par défaut, des sous-agents observables et la livraison des réponses résistante aux plantages. La période écoulée depuis la v0.18.0 est la plus dense de l’histoire du projet : environ 2 245 commits, 1 065 PR fusionnées, 3 300 issues clôturées et plus de 450 contributeurs de la communauté.⁵⁰

• Environ 80 % plus rapide jusqu’au premier token, partout. À froid, le délai entre l’envoi et la distribution est passé d’environ 4,3 s à 0,9 s sur le CLI, le gateway, la TUI, l’application de bureau et cron : la détection des capacités de Discord a été retirée du chemin critique, la vérification d’Ollama est ignorée pour les fournisseurs connus comme n’utilisant pas Ollama et les opérations bloquantes ont été supprimées de l’initialisation de l’agent. La latence perçue a également fait l’objet d’une optimisation spécifique : les modèles de raisonnement diffusent désormais leur réflexion en direct par défaut (display.show_reasoning est activé) et la zone de réponse s’actualise à chaque token plutôt qu’à chaque ligne.⁵⁰
• Vague d’optimisations du rendu sur l’application de bureau et la TUI. L’application de bureau a bénéficié d’une refonte des performances répartie sur une vingtaine de PR : 14 fois moins de CPU consommé par le découpeur de Markdown en streaming grâce à une analyse lexicale incrémentielle par blocs, virtualisation des diffs dans le volet de révision, changement de session réactif même avec de longues transcriptions et suppression des nouveaux rendus de la barre latérale et des lignes d’outils à chaque token. La TUI affiche désormais le Markdown diffusé progressivement, bloc par bloc.⁵⁰
• Les installations via pip et Homebrew sont obsolètes. Ces deux méthodes ont été classées parmi les installations « héritées non prises en charge », avec une suppression prévue. Cette suppression a depuis eu lieu dans la v0.20.0 : les canaux brew et pip/PyPI wheel ont été retirés ; seuls le programme d’installation shell, Docker et Nix restent officiellement pris en charge.⁵⁰⁴⁹
• Les secrets peuvent provenir de votre gestionnaire de mots de passe. Une nouvelle interface enfichable SecretSource récupère les secrets depuis Bitwarden et 1Password (références op://) au chargement. Elle permet d’activer simultanément plusieurs coffres-forts, applique un ordre de priorité déterministe, signale les conflits et indique la provenance de chaque variable : les clés API n’ont donc plus besoin d’être conservées dans un fichier .env en texte brut. De futurs fournisseurs de coffres-forts pourront être ajoutés sous forme de plugins.⁵⁰
• Les approbations intelligentes sont désormais activées par défaut. Lorsque Hermes souhaite exécuter une commande signalée, un réviseur LLM indépendant l’évalue au lieu de vous demander confirmation à chaque fois ; chaque décision ne couvre que cette commande précise. Les règles de refus définies par l’utilisateur bloquent les commandes correspondantes même en mode YOLO, /deny <reason> transmet le motif de votre refus afin que l’agent rectifie sa trajectoire et l’action d’approbation pre_tool_call du plugin (réintroduite avec des clés de règle) soumet un appel d’outil à une validation humaine.⁵⁰
• Facturation dans le terminal : /subscription et /topup. Gérez votre forfait Nous Portal sans quitter le terminal : consultez votre offre et votre quota restant, prévisualisez précisément le coût d’une montée en gamme ou la date de prise d’effet d’une rétrogradation, puis appliquez le changement avec possibilité de l’annuler. L’application de bureau bénéficie d’un onglet équivalent dans les paramètres de facturation.⁵⁰
• Observez les sous-agents travailler sans jamais perdre une réponse terminée. Les distributions lancées avec delegate_task renvoient des fichiers de transcription en direct que vous pouvez consulter avec tail -f dès le démarrage des sous-agents : chaque appel d’outil, résultat et réponse diffusée apparaît dans un journal lisible dédié à chaque enfant. Les résultats des délégations en arrière-plan persistent après un redémarrage. De plus, les réponses finales du gateway sont consignées dans un registre des obligations de livraison au sein de state.db, puis renvoyées au démarrage suivant si le gateway s’interrompt pendant leur transmission. L’option de configuration max_async_children est obsolète au profit de limites de concurrence unifiées pour les délégations.⁵⁰
• Un seul gateway, plusieurs profiles. Un gateway multiplexé unique partageant un même token de bot peut acheminer des guildes, des canaux ou des fils de discussion précis vers différents profiles, chacun disposant d’une configuration, de skills, d’une mémoire et de secrets entièrement isolés, avec une substitution via GATEWAY_MULTIPLEX_PROFILES. L’index de routage a été déplacé dans state.db ; sessions.json n’est désormais plus qu’un miroir hérité facultatif.⁵⁰
• Vague de nouveaux fournisseurs et modèles. Fireworks AI bénéficie désormais d’une intégration native (estimation des coûts et deuxième place dans le sélecteur de fournisseurs), aux côtés de DeepInfra et d’Upstage Solar. Les catalogues accueillent GPT-5.6 (Sol/Terra/Luna + Pro, intégré de bout en bout), grok-4.5 (disponibilité générale), kimi-k3 (qui remplace kimi-k2.x) et Claude Sonnet 5, lui aussi entièrement intégré. Un indicateur enabled: false propre à chaque fournisseur et la configuration excluded_providers retirent les fournisseurs inutilisés des sélecteurs et du processus de résolution de /model.⁵⁰
• L’intensité du raisonnement devient réglable. Les nouveaux niveaux d’intensité max et ultra sont disponibles sur toutes les interfaces, avec des substitutions par modèle dans la configuration, un niveau par emplacement dans les préréglages MoA (les conseillers approfondissent leur réflexion tandis que le synthétiseur reste rapide), un niveau par tâche pour les modèles auxiliaires et une commande /reasoning limitée à la session dans le CLI.⁵⁰
• Évolutions du CLI et de MCP. hermes sessions export exporte aux formats Markdown, Quarto, HTML, requête seule et trace Hugging Face, avec un nettoyage facultatif via --redact ; /model --once permet de remplacer le modèle pendant un seul tour ; les invocations de slash-skills peuvent être enchaînées (/skill-a /skill-b do XYZ) ; --safe-mode facilite le dépannage ; hermes config get/unset complètent la gestion de la configuration ; hermes serve devient un véritable backend headless ; enfin, les outils MCP adoptent la convention de nommage mcp__server__tool.⁵⁰

Si vous effectuez une mise à niveau depuis la v0.18.x, deux changements méritent votre attention en priorité : une installation via pip ou Homebrew déclenche désormais un avertissement indiquant qu’il s’agit d’une méthode héritée non prise en charge (migrez vers le programme d’installation en une ligne), tandis que max_async_children est obsolète au profit des limites de concurrence unifiées pour les délégations. Tout le reste est additif : les principales raisons d’effectuer la mise à niveau sont la réduction d’environ 80 % de la latence du premier tour, les approbations intelligentes et le registre de livraison qui protège les réponses terminées contre les plantages.

Nouveautés de la v0.18.0 (The Judgment Release)

Hermes Agent v0.18.0 (tag v2026.7.1, 1er juillet 2026) tire son nom du jugement : l’agent vérifie son propre travail au lieu d’affirmer qu’il a réussi, tandis que son raisonnement collectif devient réellement observable. Cette version résorbe également l’intégralité du backlog P0/P1, soit environ 692 éléments de priorité maximale résolus en 12 jours.²²

• Mixture-of-Agents comme modèle de premier ordre. MoA peut désormais être sélectionné comme n’importe quel autre modèle sur toutes les interfaces, et le raisonnement collectif devient visible : la sortie complète de chaque modèle de référence s’affiche dans son propre bloc libellé, avec diffusion de la réponse en direct. Vous pouvez ainsi observer la réflexion de l’ensemble plutôt que de recevoir une réponse fusionnée opaque.²²
• Contrats d’achèvement pour /goal. Avant de déclarer un objectif atteint, l’agent vérifie désormais son propre travail en exécutant les contrôles du projet au lieu d’affirmer simplement sa réussite : il applique son jugement à lui-même.²²
• /learn — décrivez n’importe quoi pour en faire un skill. Transformez un workflow en skill réutilisable en le décrivant ; les skills générés respectent automatiquement les conventions du fichier CONTRIBUTING.md du dépôt.²²
• Chronologie /journey. Un historique visuel de la mémoire et des skills au fil du temps, avec des fonctions de modification, ainsi qu’un graphe de mémoire dans l’application de bureau.²²
• Déploiement en éventail des sous-agents en arrière-plan. Déléguez plusieurs tâches qui s’exécutent simultanément sans bloquer la conversation : l’unique sous-agent d’arrière-plan de la v0.17.0 devient une véritable flotte.²²
• Projects dans l’application de bureau. Des Projects de développement de premier ordre, organisés selon un modèle projet/dépôt/lane.²²
• Gateway avec mise à l’échelle jusqu’à zéro. Les gateways peuvent se mettre en veille lorsqu’ils sont inactifs et coordonner leur drainage pour assurer des déploiements transparents, ce qui compte particulièrement si vous exécutez Hermes comme service permanent.²²
• Prise en charge de Google Vertex AI. L’accès à Gemini via des comptes de service GCP, avec actualisation automatique des tokens OAuth2, rejoint le catalogue des fournisseurs.²²
• Commande d’édition /prompt. Ouvre $EDITOR pour rédiger des requêtes multilignes au lieu de lutter avec la ligne de saisie.²²

Si vous effectuez une mise à niveau depuis la v0.17.x, rien ici ne rompt le CLI. Les principales raisons d’effectuer la mise à niveau sont les contrats d’achèvement (des objectifs qui se vérifient eux-mêmes), MoA comme fonctionnalité de premier ordre avec des ensembles observables et /learn pour capturer des skills.

Nouveautés de la v0.17.0 (The Reach Release)

Hermes Agent v0.17.0 (tag v2026.6.19, 19 juin 2026) tire son nom de la portée désormais étendue de l’agent — nouveaux canaux de messagerie, nouveaux fournisseurs de modèles et contrôle plus poussé de l’application de bureau et du tableau de bord. Cette version enrichit la v0.16.x ; l’interface CLI reste inchangée.²¹

• Nouveaux canaux de messagerie. iMessage fonctionne désormais sans relais Mac grâce à Photon Spectrum (OAuth par code d’appareil, hermes photon login) ; l’API WhatsApp Business Cloud est un adaptateur Meta officiel qui supprime la nécessité d’un processus de passerelle ; SimpleX prend désormais en charge les groupes, les pièces jointes natives, le regroupement des textes et l’acceptation automatique ; enfin, Raft rejoint les plugins de plateforme intégrés avec un canal de réveil dont la confidentialité est garantie par contrat.²¹
• Nouveaux modèles et fournisseurs. Le catalogue accueille z-ai/glm-5.2 (contexte de 1 million), anthropic/claude-fable-5, laguna-m.1, nemotron-3-ultra et grok-composer-2.5-fast (le modèle de Cursor via OAuth xAI, avec un contexte de 200 000). Le modèle xAI par défaut devient grok-build-0.1, tandis que les modèles adaptatifs Anthropic suivent désormais le contrat de raisonnement moderne (ils n’envoient jamais de champ reasoning).²¹
• Application de bureau et tableau de bord. L’application de bureau accueille les sous-agents en arrière-plan, avec des « fenêtres de suivi » diffusant en direct l’activité déléguée (delegate_task(background=true)), un sélecteur de modèle Composer, des raccourcis clavier reconfigurables, des notifications natives du système d’exploitation, des brouillons de saisie propres à chaque fil, des thèmes issus du VS Code Marketplace, ainsi qu’une interface en japonais et en chinois traditionnel. Le tableau de bord ajoute un outil complet de création de profile (modèle, skills et MCPs sans modifier config.yaml), un sélecteur global de profile, un Skills Hub remanié avec analyse de sécurité, des Automation Blueprints (modèles paramétrés utilisables depuis un formulaire, une commande slash, une conversation ou la documentation) et une connexion sécurisée qui renvoie le code 401 derrière la barrière OAuth.²¹
• Skills et outils. image_generate peut désormais modifier et transformer une image source, au lieu de seulement en créer une de toutes pièces, avec tous les fournisseurs d’images pris en charge ; l’outil memory dispose maintenant d’un tableau operations pour effectuer en une seule requête des ajouts, remplacements et suppressions atomiques par lots ; un nouveau skill simplify-code exécute en parallèle une passe de révision et de nettoyage menée par trois agents, conditionnée par un niveau de risque fondé sur le principe de la « barrière de Chesterton » ; enfin, le booléen write_approval remplace le paramètre à trois états write_mode.²¹
• Architecture. Les sous-agents en arrière-plan renvoient immédiatement un identifiant et réintroduisent leur résultat dans un nouveau tour ; un gestionnaire de sollicitation MCP permet de demander une confirmation au cours d’un appel d’outil, tandis que les outils MCP qui se connectent tardivement sont exposés entre les tours sans compromettre le cache ; cron devient un CronScheduler modulaire, doté d’un fournisseur de cron géré Chronos ; enfin, un nouveau périmètre Managed (/etc/hermes) permet à un administrateur d’imposer une configuration que l’utilisateur ne peut pas modifier, parallèlement à un relais Gateway-Gateway destiné aux topologies à plusieurs gateway.²¹
• Nouvelles commandes. /version, /billing (gestion interactive de la facturation dans le terminal), hermes photon login (authentification iMessage) et hermes curator run --consolidate — la consolidation est désormais facultative, si bien que la curation courante en arrière-plan ne consomme aucun token.²¹
• Sécurité. La v0.17.0 corrige un contournement de la liste de refus permettant une évasion shell, adopte un comportement de refus sécurisé en l’absence de modules d’approbation ou d’adaptateurs gateway appliquant leur propre politique, assainit l’environnement des sous-processus exécutant les scripts des tâches cron, masque les secrets dans les vidages de débogage des requêtes, recherche les motifs d’exfiltration dans les configurations stdio MCP et met à jour urllib3 ainsi que PyJWT pour corriger des CVE.²¹

Si vous effectuez une mise à niveau depuis la v0.16.x, rien ici ne rompt la compatibilité de l’interface CLI : il s’agit de nouveaux canaux, modèles et points d’accès autour du même agent. iMessage sans relais, les adaptateurs WhatsApp officiels et le périmètre administrateur Managed constituent les principales raisons d’effectuer la mise à niveau.

Nouveautés de la v0.16.0 (The Surface Release)

Hermes Agent v0.16.0 (tag v2026.6.5, 5 juin 2026) tire son nom des nouvelles interfaces qu’elle place devant l’agent centré sur CLI. La grande nouveauté : Hermes ne se limite plus au terminal.²⁰

• Application de bureau native. Hermes Desktop est une nouvelle application Electron pour macOS, Linux et Windows, avec installation en un clic et mise à jour automatique intégrée. Elle propose une fenêtre de chat en streaming, le glisser-déposer de fichiers, le collage d’images depuis le presse-papiers, une palette Cmd+K, une liste de sessions avec archivage et recherche, ainsi qu’un sélecteur de modèle dans la barre d’état. Elle peut se connecter à une gateway Hermes distante par l’intermédiaire d’un WebSocket sécurisé, avec une authentification par OAuth ou identifiant et mot de passe, des hôtes distants propres à chaque profile et des sessions simultanées sur plusieurs profiles, reliées par des références @session inter-profiles. L’interface de bureau comprend également une traduction complète en chinois simplifié (简体中文), assurée par une couche i18n typée (display.language ; l’anglais reste la langue par défaut).²⁰
• Panneau d’administration dans le navigateur. Le tableau de bord web local, auparavant simple vue d’état, devient un panneau d’administration complet : catalogue MCP avec boutons d’activation et de désactivation, gestion des identifiants, création de webhooks et de hooks, configuration de la mémoire, commandes de la gateway et page System permettant de rechercher les mises à jour avant leur installation ainsi que de lancer Debug Share en un clic. Une nouvelle page Channels permet de configurer depuis le navigateur toutes les plateformes de messagerie de la gateway (Telegram, Discord, Slack et les autres). L’authentification est désormais modulaire : connexion par identifiant et mot de passe, fournisseur OIDC générique auto-hébergé, hermes dashboard register pour un client OAuth auto-hébergé et rotation des sessions par refresh token.²⁰
• Nouvelles commandes CLI et slash. /undo [N] revient sur les N derniers tours de l’utilisateur, avec préremplissage et suppression réversible, et fonctionne dans l’interface CLI, la TUI et sur toutes les plateformes de messagerie. Il est maintenant possible de définir l’interface par défaut (cli ou tui), avec une option --cli pour la remplacer ponctuellement ; la TUI bénéficie d’une commande /model unifiée et d’une fenêtre superposée Sessions. hermes portal devient un alias lisible du parcours d’intégration de Nous Portal, avec de nouveaux parcours de premier démarrage Quick Setup et Full Setup. Deux outils de diagnostic font aussi leur apparition : hermes prompt-size et hermes sessions optimize.²⁰
• Nouveaux modèles et fournisseurs. Le sélecteur accueille deepseek-v4-flash, MiniMax-M3 (contexte de 1 million, fournisseurs MiniMax natifs), qwen3.7-plus (Nous + OpenRouter) et gemini-3.5-flash (OAuth Gemini + clé API). Un fournisseur OAuth xAI Grok natif rejoint le lanceur de l’application de bureau, la recherche du sélecteur de modèle devient approximative sur toutes les interfaces, les fournisseurs à plusieurs endpoints sont regroupés sur une seule ligne et l’actualisation du catalogue passe d’un rythme quotidien à un rythme horaire.²⁰ (Depuis, la v0.21.1 a de nouveau modifié cette fréquence : les catalogues distants du sélecteur sont actualisés toutes les 20 minutes, model_catalog.ttl_minutes.⁴⁶)
• Skills allégés et divulgation progressive. L’ensemble de skills par défaut abandonne les skills redondants et obsolètes (Spotify devient un plugin natif, Linear passe à hermes mcp install linear et plusieurs entrées périmées sont supprimées), déplace davantage d’éléments dans la catégorie facultative et ajoute une condition de pertinence environments: dans le frontmatter (kanban/docker/s6), qui maintient les skills propres à un contexte hors de l’index jusqu’à ce qu’ils soient demandés. NVIDIA/skills devient une source fiable par défaut du Skills Hub, aux côtés d’OpenAI, Anthropic et HuggingFace. Les outils MCP et ceux des plugins bénéficient d’une divulgation progressive (délimitée), tandis qu’un bug MCP qui signalait à tort la réussite de l’authentification OAuth lorsqu’aucun token n’avait été obtenu est corrigé.²⁰
• Sécurité. La v0.16.0 impose une version corrigée de Starlette (≥1.0.1) pour la faille CVE-2026-48710 (BadHost), retire de la boucle d’événements les vérifications d’URL contre les attaques SSRF dans les parcours asynchrones, supprime le token bearer d’inférence Bedrock de l’environnement des sous-processus, ajoute bws_cache.json au mécanisme de protection de la lecture des fichiers, ajoute docker restart/stop/kill à la liste des motifs dangereux et assainit les caractères Unicode invisibles dans le contenu vérifié des skills. Cette version a corrigé 2 problèmes P0 et 62 problèmes P1, dont 16 liés à la sécurité.²⁰

Si vous effectuez une mise à niveau depuis la v0.15.x, rien de tout cela ne rompt la compatibilité de l’interface CLI elle-même ; il s’agit de nouvelles interfaces et de nouveaux fournisseurs autour du même agent. L’application de bureau et le panneau d’administration sont les principales raisons d’effectuer la mise à niveau si vous souhaitez proposer Hermes à des utilisateurs qui ne travaillent pas dans un terminal ou administrer une gateway distante depuis un navigateur.

Installation

Le programme d’installation en une ligne constitue la méthode d’installation prise en charge. Il gère Python, uv, Node.js, ripgrep, ffmpeg, le clonage du dépôt, l’environnement virtuel et la commande globale hermes.⁷

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Les installations avec pip et Homebrew sont obsolètes depuis la version v0.19.0. Le paquet PyPI introduit par la version v0.14.0 (pip install hermes-agent) et la formule Homebrew sont désormais signalés comme des installations « héritées non prises en charge » : chaque interface affiche un avertissement (sans rien bloquer) lorsque Hermes en détecte une, et l’arrêt de la publication sur PyPI/Homebrew est prévu. Si vous avez effectué l’installation avec pip ou brew, migrez vers le programme d’installation ci-dessus.⁵⁰

Fonctionne sous Linux, macOS, WSL2 et Android/Termux (le programme d’installation détecte automatiquement Termux et utilise un ensemble de paquets Android testé).⁷ Windows en mode natif est désormais une plateforme de niveau 1, et non plus la version bêta préliminaire livrée avec la v0.14.0 : installez-la avec iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1). La documentation souligne toutefois une restriction : sous macOS, seuls les Mac avec Apple Silicon sont pris en charge ; les Mac Intel ne le sont pas.⁴⁹ Historiquement, la v0.14.0 avait ajouté la prise en charge native de Windows en version bêta préliminaire au moyen d’un programme d’installation PowerShell, mais WSL2 reste l’option la plus sûre pour un usage en production en attendant que la prise en charge de Windows gagne en maturité.¹⁹

Une fois l’installation terminée :

source ~/.bashrc    # or ~/.zshrc
hermes              # Start chatting

Le seul prérequis est git. Le programme d’installation configure automatiquement Python 3.11 avec uv (sans nécessiter sudo), Node.js 26 (pour l’automatisation du navigateur et le bridge WhatsApp), ripgrep et ffmpeg. Depuis la v0.20.0, Node 26 constitue la version minimale obligatoire : le programme d’installation refuse toute version antérieure et installe à la place une version de Node gérée par Hermes.⁴⁹⁷

Vérifier l’installation

hermes --version    # Check version (global flag; there is no `version` subcommand)
hermes doctor       # Diagnose config/dependency issues
hermes status       # Show current configuration + auth state
hermes dump         # Copy-pasteable setup summary for debugging

hermes doctor vous indique précisément ce qui manque et comment y remédier.⁷ hermes dump est la commande de diagnostic à coller dans une issue GitHub ou un fil de discussion Discord lorsque vous demandez de l’aide : elle fournit un récapitulatif en texte brut de l’ensemble de votre configuration, dont les secrets sont masqués.⁸

Installation manuelle

Si vous avez besoin d’un contrôle total — version personnalisée de Python, extras spécifiques, intégration à Nix/NixOS — la procédure manuelle est décrite pas à pas dans le guide d’installation du projet en amont.⁷ Voici les principaux extras facultatifs que vous pouvez combiner avec uv pip install -e ".[<extras>]" :

La commande d’installation pour Termux est différente — elle utilise pip avec un fichier de contraintes, et non uv pip :

python -m pip install -e ".[termux]" -c constraints-termux.txt

En effet, sous Android, .[all] installe faster-whisper par l’intermédiaire de l’extra voice, lequel dépend de wheels ctranslate2 qui ne sont pas publiés pour Android.⁷

Authentification et fournisseurs

À la version v2026.9.7, hermes_cli/models_catalog_static.py contient 39 entrées statiques CANONICAL_PROVIDERS à la ligne 311 (la décomposition de septembre 2026 a déplacé la liste hors de hermes_cli/models.py ; les entrées elles-mêmes restent inchangées, y compris tencent-tokenplan de la v0.21.0) et étend automatiquement cette liste à partir de plugins/model-providers/ (39 dossiers inclus ; neuf d’entre eux — actual, alibaba-coding-plan, commandcode, deepinfra, meta-ai, nebius-token-factory, opencode-free, router, upstage — n’ont aucune entrée statique et sont intégrés par l’extension automatique, car ils utilisent le type d’authentification api_key par défaut). La page de documentation consacrée aux fournisseurs présente dans ses tableaux 45 fournisseurs cloud et par abonnement, ainsi qu’une ligne dédiée aux endpoints personnalisés, puis décrit séparément les serveurs locaux et auto-hébergés (Ollama, vLLM, SGLang, llama.cpp, LM Studio, LiteLLM, ClawRouter et tout endpoint compatible avec OpenAI).²⁶ À cela s’ajoutent les endpoints personnalisés et trois parcours d’authentification distincts. Voici l’ensemble des options d’authentification, organisé par parcours pour vous permettre de trouver celui qui correspond à votre situation.

Les trois parcours d’authentification

Chaque fournisseur dans Hermes suit l’un des trois schémas d’authentification suivants :

Parcours 1 — Clé API dans .env. Placez votre clé dans ~/.hermes/.env : Hermes la lit au démarrage. Ce parcours est utilisé par OpenRouter, AI Gateway, z.ai/GLM, Kimi/Moonshot, MiniMax (ainsi que MiniMax China), Alibaba Cloud/DashScope, Kilo Code, OpenCode Zen, OpenCode Go, DeepSeek, Hugging Face, Google/Gemini et la plupart des fournisseurs tiers.² Depuis la v0.19.0, la clé ne doit plus nécessairement résider dans un fichier en texte brut : une interface extensible SecretSource peut récupérer les secrets depuis Bitwarden ou 1Password (références op://) lors du chargement, avec plusieurs coffres activés simultanément, un ordre de priorité déterministe, des avertissements en cas de conflit et la provenance de chaque variable — .env reste la solution de repli. (Ce mécanisme diffère du jeton d’amorçage de Bitwarden Secrets Manager introduit dans la v0.15.0, qui regroupait les clés des fournisseurs derrière un seul jeton ; SecretSource remplace le fichier en texte brut lui-même, et de futurs fournisseurs de coffres pourront être ajoutés sous forme de plugins.)⁵⁰

Parcours 2 — OAuth via hermes model ou hermes auth. Lance un flux de code d’appareil, ouvre un navigateur et stocke les identifiants dans ~/.hermes/auth.json (avec la possibilité d’importer des identifiants existants depuis des outils tels que Claude Code ou Codex CLI). Ce parcours est utilisé par Nous Portal, OpenAI Codex (compte ChatGPT), GitHub Copilot et Anthropic (Claude Pro/Max).²

Parcours 3 — Endpoint personnalisé dans config.yaml. Pour tout API compatible avec OpenAI — Ollama, vLLM, SGLang, llama.cpp, LM Studio, proxy LiteLLM, Together AI, Groq, Azure OpenAI ou votre propre serveur auto-hébergé. Il se configure une seule fois via hermes model → Custom endpoint, puis est enregistré dans config.yaml.²

Matrice complète des fournisseurs

Cette matrice couvre les fournisseurs présentés dans les tableaux de la documentation, avec la procédure de configuration exacte pour chacun ; à cette version, le sélecteur en répertorie davantage que la documentation (voir le décompte ci-dessus), et tout service compatible avec OpenAI peut passer par la ligne consacrée aux endpoints personnalisés.²²⁶

Anthropic : trois méthodes d’authentification

Anthropic dispose de sa propre section, car Hermes prend en charge trois voies distinctes pour accéder à Claude, et il est essentiel de choisir la bonne. D’après la documentation en amont :²

# Method 1: API key (pay-per-token)
export ANTHROPIC_API_KEY=***
hermes chat --provider anthropic --model claude-sonnet-4-6

# Method 2: OAuth through hermes model (preferred)
# Uses Claude Code's credential store when available
hermes model

# Method 3: Manual setup-token (fallback/legacy)
export ANTHROPIC_TOKEN=***
hermes chat --provider anthropic

# Auto-detect Claude Code credentials
hermes chat --provider anthropic   # reads Claude Code files automatically

Lorsque vous choisissez Anthropic OAuth avec hermes model, Hermes privilégie le propre magasin d’identifiants de Claude Code au lieu de copier le token dans ~/.hermes/.env. Ainsi, les identifiants Claude actualisables le restent.² Si vous utilisez déjà Claude Code sur la même machine, c’est la solution la plus propre.

Pour définir Anthropic de façon permanente dans config.yaml :

model:
  provider: "anthropic"
  default: "claude-sonnet-4-6"

--provider claude et --provider claude-code fonctionnent également comme raccourcis de --provider anthropic.²

Copilot GitHub : deux modes

Copilot est pris en charge selon deux modes : l’API Copilot directe (recommandée) et Copilot ACP (qui lance le CLI Copilot local en tant que sous-processus).²

# Direct Copilot API
hermes chat --provider copilot --model gpt-5.4

# Copilot ACP (requires the Copilot CLI in PATH + an existing copilot login)
hermes chat --provider copilot-acp --model copilot-acp

D’après la documentation en amont, l’authentification est vérifiée dans cet ordre :² 1. Variable d’environnement COPILOT_GITHUB_TOKEN 2. Variable d’environnement GH_TOKEN 3. Variable d’environnement GITHUB_TOKEN 4. Solution de repli CLI avec gh auth token 5. Connexion par code d’appareil OAuth via hermes model

Le type de token est déterminant. L’API Copilot ne prend pas en charge les Personal Access Tokens classiques (ghp_*). Les types pris en charge sont les tokens OAuth (gho_*), les PAT à granularité fine (github_pat_* avec l’autorisation Copilot Requests) et les tokens d’application GitHub (ghu_*). Si gh auth token renvoie un token ghp_*, utilisez plutôt hermes model pour vous authentifier via OAuth.²

Providers d’IA chinois (prise en charge native)

Hermes intègre la prise en charge de z.ai/GLM, Kimi/Moonshot, MiniMax (endpoints mondiaux et chinois) et Alibaba Cloud avec des identifiants de provider dédiés.²

# z.ai / ZhipuAI GLM
hermes chat --provider zai --model glm-5                 # Requires: GLM_API_KEY

# Kimi / Moonshot AI
hermes chat --provider kimi-coding --model kimi-for-coding   # Requires: KIMI_API_KEY

# MiniMax (global)
hermes chat --provider minimax --model MiniMax-M2.7          # Requires: MINIMAX_API_KEY

# MiniMax (China)
hermes chat --provider minimax-cn --model MiniMax-M2.7       # Requires: MINIMAX_CN_API_KEY

# Alibaba Cloud / DashScope (Qwen)
hermes chat --provider alibaba --model qwen3.5-plus          # Requires: DASHSCOPE_API_KEY

Les URL de base peuvent être remplacées à l’aide des variables d’environnement GLM_BASE_URL, KIMI_BASE_URL, MINIMAX_BASE_URL, MINIMAX_CN_BASE_URL ou DASHSCOPE_BASE_URL.²

Z.AI détecte automatiquement l’endpoint. Lorsque vous utilisez le provider z.ai/GLM, Hermes sonde plusieurs endpoints (mondiaux, chinois et variantes de codage) afin d’en trouver un qui accepte votre clé API. L’endpoint fonctionnel est automatiquement mis en cache : GLM_BASE_URL n’est donc pas nécessaire pour la plupart des utilisateurs.²

xAI (Grok) active automatiquement la mise en cache des prompts. Lorsque l’URL de base contient x.ai, Hermes envoie l’en-tête x-grok-conv-id avec chaque requête afin de les acheminer vers le même serveur pendant une session de conversation, ce qui permet de réutiliser les prompts système et l’historique mis en cache.² Tout est automatique ; aucune configuration n’est nécessaire.

La commande hermes auth

hermes auth est la commande de gestion des identifiants destinée aux pools et aux identifiants OAuth.⁶

hermes auth                              # Interactive wizard
hermes auth list                         # Show all credential pools
hermes auth list openrouter              # Show one provider's pool
hermes auth add openrouter --api-key sk-or-v1-xxx
hermes auth add anthropic --type oauth
hermes auth remove openrouter 2          # Remove by index
hermes auth reset openrouter             # Clear cooldowns

Les pools d’identifiants permettent d’alterner entre plusieurs clés API ou tokens OAuth pour un même provider. Ils sont utiles pour répartir les limites de débit entre plusieurs clés sans modifier le code.⁶ Les anciennes commandes hermes login / hermes logout ont été supprimées ; utilisez désormais hermes auth.⁶

Endpoints personnalisés et auto-hébergés

Hermes fonctionne avec tout endpoint API compatible avec OpenAI. Si un serveur implémente /v1/chat/completions, vous pouvez y connecter Hermes.²

Configuration interactive (recommandée) :

hermes model
# Select "Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.)"
# Enter: API base URL, API key, Model name

Configuration manuelle de config.yaml :

model:
  default: your-model-name
  provider: custom
  base_url: http://localhost:8000/v1
  api_key: your-key-or-leave-empty-for-local

Les deux méthodes enregistrent les paramètres dans config.yaml, qui constitue l’unique source de vérité pour le modèle principal, le provider et l’URL de base.² Les anciennes variables d’environnement OPENAI_BASE_URL et LLM_MODEL ne sont plus lues pour configurer le modèle principal : utilisez hermes model ou modifiez directement config.yaml.² (OPENAI_BASE_URL + OPENAI_API_KEY restent pris en charge comme solution de repli pour le chemin de routage auxiliaire provider: "main" ; ne les supprimez donc pas à l’aveugle si vous les utilisez dans ce contexte.)⁴

Changement d’endpoint personnalisé en cours de session :

/model custom:qwen-2.5             # Custom endpoint with explicit model
/model custom                      # Auto-detect the model from the endpoint
/model custom:local:qwen-2.5       # Named custom provider "local"
/model custom:work:llama3          # Named custom provider "work"
/model openrouter:claude-sonnet-4  # Back to a cloud provider

/model custom (seul, sans nom de modèle) interroge l’API /v1/models de votre endpoint et sélectionne automatiquement le modèle si un seul est chargé — pratique pour les serveurs locaux qui exécutent un modèle unique.²

Serveurs LLM locaux (modèles de configuration)

La documentation officielle propose des guides de configuration complets pour Ollama, vLLM, SGLang, llama.cpp et LM Studio. Voici les principales commandes que vous exécuterez réellement. Chacune est conçue pour produire un endpoint fonctionnel vers lequel Hermes peut pointer.²

Ollama — la solution locale la plus simple, sans aucune configuration :

ollama pull qwen2.5-coder:32b
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 ollama serve   # Raise from 4k default
hermes model   # Custom endpoint → http://localhost:11434/v1 → qwen2.5-coder:32b

Piège critique avec Ollama : par défaut, Ollama utilise des fenêtres de contexte très courtes (4 096 tokens avec moins de 24 Go de VRAM). Vous devez l’augmenter au moyen de OLLAMA_CONTEXT_LENGTH ou d’un Modelfile — le API compatible OpenAI n’accepte pas la longueur du contexte transmise par le client, donc Hermes ne peut pas la définir pour vous.² Pour un usage avec un agent, prévoyez au moins 16k à 32k.

vLLM — service d’GPU hautes performances :

pip install vllm
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
  --port 8000 \
  --max-model-len 65536 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes

L’appel d’outils nécessite --enable-auto-tool-choice et --tool-call-parser <name>. Parsers pris en charge : hermes (Qwen 2.5, Hermes 2/3), llama3_json, mistral, deepseek_v3, deepseek_v31, xlam, pythonic. Sans ces flags, les appels d’outils seront renvoyés sous forme de texte brut.²

SGLang — service rapide avec RadixAttention pour réutiliser le cache KV :

pip install "sglang[all]"
python -m sglang.launch_server \
  --model meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
  --port 30000 \
  --context-length 65536 \
  --tp 2 \
  --tool-call-parser qwen

Piège avec SGLang : la valeur par défaut de max_tokens est 128. Définissez --default-max-tokens sur le serveur ou configurez model.max_tokens dans config.yaml si les réponses sont tronquées.²

llama.cpp / llama-server — CPU et Metal sur Apple Silicon :

./build/bin/llama-server \
  --jinja -fa \
  -c 32768 \
  -ngl 99 \
  -m models/qwen2.5-coder-32b-instruct-Q4_K_M.gguf \
  --port 8080 --host 0.0.0.0

--jinja est requis pour l’appel d’outils. Sans cette option, llama-server ignore entièrement le paramètre tools et le modèle tente d’appeler les outils en écrivant du JSON dans le texte de sa réponse — ce que Hermes ne peut pas interpréter comme de véritables appels d’outils.²

LM Studio — application de bureau avec interface graphique :

Démarrez le serveur depuis l’application LM Studio (onglet Developer → Start Server), ou via CLI : lms server start (démarre sur le port 1234) et lms load qwen2.5-coder --context-length 32768.² Faites ensuite pointer hermes model vers http://localhost:1234/v1.

Piège critique avec LM Studio : LM Studio lit la longueur du contexte dans les métadonnées du modèle, mais de nombreux modèles GGUF indiquent une valeur par défaut de 2048 ou 4096. Définissez toujours explicitement la longueur du contexte dans les paramètres du modèle de LM Studio — cliquez sur l’icône en forme d’engrenage à côté du sélecteur de modèle, réglez « Context Length » sur au moins 16384 (de préférence 32768), puis rechargez le modèle.²

Fournisseurs personnalisés nommés

Si vous utilisez plusieurs endpoints personnalisés (par exemple, un serveur de développement local et un serveur GPU distant), définissez-les comme fournisseurs personnalisés nommés dans config.yaml :²

custom_providers:
  - name: local
    base_url: http://localhost:8080/v1
    # api_key omitted — Hermes uses "no-key-required" for keyless local servers
  - name: work
    base_url: https://gpu-server.internal.corp/v1
    api_key: corp-api-key
    api_mode: chat_completions      # optional, auto-detected from URL
  - name: anthropic-proxy
    base_url: https://proxy.example.com/anthropic
    api_key: proxy-key
    api_mode: anthropic_messages    # for Anthropic-compatible proxies

Vous pouvez ensuite passer de l’un à l’autre en cours de session avec la syntaxe triple :

/model custom:local:qwen-2.5
/model custom:work:llama3-70b
/model custom:anthropic-proxy:claude-sonnet-4

Vous pouvez également sélectionner les fournisseurs personnalisés nommés depuis le menu interactif de hermes model.²

Architecture de fournisseurs extensible (v0.13.0+)

La version v0.13.0 fournit une classe abstraite ProviderProfile ainsi qu’un dossier plugins/model-providers/, afin que des fournisseurs d’inférence tiers puissent s’intégrer sans modification du cœur du système.¹⁸ Si un fournisseur propose un mode API compatible avec OpenAI, Anthropic ou Codex, vous pouvez implémenter une sous-classe de ProviderProfile qui déclare le parcours d’authentification, l’URL de base, le catalogue de modèles et les en-têtes de mise en cache ; Hermes la résout par le même chemin runtime_provider.py que celui utilisé par les fournisseurs intégrés. C’est le changement architectural à l’origine de l’élargissement des fournisseurs dans la version v0.13.0 : au lieu de modifier le code principal pour ajouter un fournisseur, vous fournissez un plugin.

Proxy local compatible OpenAI (v0.14.0+)

hermes proxy expose un endpoint local compatible OpenAI, adossé au fournisseur OAuth auquel Hermes est déjà connecté — Claude Pro, ChatGPT Pro, SuperGrok ou un autre fournisseur compatible configuré.¹⁹ Ainsi, les outils qui attendent un API de type OpenAI, notamment Codex CLI, Aider, Cline, Continue ou des scripts personnalisés, peuvent réutiliser l’authentification Hermes associée à votre abonnement sans clé API distincte. Considérez le proxy comme une infrastructure locale de développement : choisissez intentionnellement son adresse d’écoute, ne l’exposez pas à grande échelle et tenez compte des conditions propres à chaque fournisseur.

Détection de la longueur du contexte

Selon la documentation officielle, deux paramètres sont constamment confondus :²

• context_length — la fenêtre de contexte totale (budget combiné des tokens d’entrée et de sortie, par exemple 1 000 000 pour Claude Opus 4.7 ou 200 000 pour Sonnet 4.6). Hermes s’en sert pour décider quand compresser l’historique.
• model.max_tokens — la limite de sortie (nombre maximal de tokens que le modèle peut générer dans une seule réponse). Elle est indépendante de la longueur de l’historique.

Définissez context_length lorsque la détection automatique détermine une taille de fenêtre incorrecte :

model:
  default: "qwen3.5:9b"
  base_url: "http://localhost:8080/v1"
  context_length: 131072      # tokens

Hermes utilise une chaîne de résolution reposant sur plusieurs sources pour détecter les fenêtres de contexte : remplacement dans la configuration → fournisseur personnalisé par modèle → cache persistant → endpoint /models → Anthropic /v1/models → API OpenRouter → Nous Portal → models.dev (registre maintenu par la communauté recensant plus de 3800 modèles) → valeurs par défaut de secours (128K).² Le système tient compte du fournisseur : un même modèle peut donc avoir des limites de contexte différentes selon le service qui l’héberge (par exemple, claude-opus-4.6 dispose de 1M via Anthropic en direct, contre 128K sur GitHub Copilot).²

Routage intelligent des modèles : rotation des fournisseurs et fallback

Hermes ne vous limite pas à un seul modèle chez un seul fournisseur. Le routage intelligent des modèles désigne l’ensemble des mécanismes qui déterminent quels fournisseur et modèle traitent réellement une requête : les pools d’identifiants répartissent la charge entre les clés, un fallback configuré prend le relais en cas d’échec du fournisseur principal, et les emplacements auxiliaires ci-dessous acheminent les tâches secondaires vers des modèles moins coûteux, indépendamment de votre modèle principal.²⁶ Configurez ces trois éléments ensemble – c’est ce qui distingue un agent qui se retrouve bloqué par une limite de débit d’un agent qui continue à travailler.

Pools d’identifiants. Si vous disposez de plusieurs clés API pour un même fournisseur, configurez une stratégie de rotation via hermes auth. Vous répartirez ainsi les limites de débit entre plusieurs clés.⁶

Modèle de fallback. Configurez un provider:model de secours vers lequel Hermes basculera automatiquement en cas d’échec de votre modèle principal (limites de débit, erreurs serveur, échecs d’authentification) :²

fallback_model:
  provider: openrouter            # required
  model: anthropic/claude-sonnet-4  # required
  # base_url: http://localhost:8000/v1    # optional, for custom endpoints
  # api_key_env: MY_CUSTOM_KEY           # optional, env var name

Le fallback change de modèle et de fournisseur en cours de session sans perdre votre conversation. Il ne se déclenche qu’une seule fois au maximum par session.² Fournisseurs prenant en charge le fallback : openrouter, nous, openai-codex, copilot, copilot-acp, anthropic, huggingface, zai, kimi-coding, minimax, minimax-cn, deepseek, ai-gateway, opencode-zen, opencode-go, kilocode, alibaba, custom.²

Modèles auxiliaires

Hermes utilise des modèles « auxiliaires » pour les tâches secondaires : analyse d’images (vision), classification des demandes d’approbation de commandes dangereuses, compression du contexte, génération des titres de session, insertion de balises audio TTS, mise en correspondance des skills, distribution des outils MCP, ainsi que la famille de spécificateurs et décomposeurs Kanban.⁴³⁴ Par défaut (auxiliary.*.provider: "auto"), chaque tâche auxiliaire s’exécute avec votre modèle de chat principal – le même couple fournisseur/modèle que celui sélectionné dans hermes model. La documentation précise explicitement que ce comportement remplace l’ancienne détection automatique d’un fournisseur peu coûteux : « Les versions précédentes orientaient les utilisateurs d’agrégateurs (OpenRouter, Nous Portal) vers une option peu coûteuse choisie par défaut côté fournisseur. Ce comportement était déroutant … auto utilise désormais le modèle principal pour tout le monde, tandis que les remplacements propres à chaque tâche dans config.yaml restent prioritaires. »³⁴ Aucune configuration n’est nécessaire pour commencer ; le compromis concerne le coût – avec des modèles de raisonnement onéreux, les tâches auxiliaires peuvent entraîner des dépenses significatives. Orientez donc chaque tâche vers un modèle rapide et peu coûteux lorsque cela compte. Deux anciennes tâches auxiliaires n’utilisent désormais plus du tout de LLM : l’extraction web (« web_extract et les instantanés du navigateur tronquent les longs contenus de manière déterministe et stockent le texte intégral pour permettre une lecture paginée avec read_file — aucun LLM n’intervient ») et la recherche dans les sessions (l’outil à structure unique renvoie directement le contenu de la base de données). Leurs anciens blocs auxiliary.web_extract.* et auxiliary.session_search.* ont disparu des valeurs par défaut — les valeurs restantes dans un fichier config.yaml existant sont « des résidus inoffensifs qui sont ignorés » — et l’emplacement flush_memories est également absent des valeurs par défaut dans ce tag.³⁴

Vous pouvez configurer le modèle et le fournisseur utilisés par chaque tâche auxiliaire. Chaque emplacement auxiliaire utilise les mêmes paramètres : provider, model, base_url (ainsi que api_key, timeout, extra_body et un paramètre reasoning_effort propre à chaque tâche).⁴³⁴

auxiliary:
  vision:                          # vision_analyze + browser screenshots
    provider: "auto"               # "auto" (= main model), "openrouter", "nous", "main", etc.
    model: ""                      # e.g. "openai/gpt-4o", "google/gemini-2.5-flash"
    base_url: ""                   # Custom OpenAI-compatible endpoint
    api_key: ""                    # Falls back to OPENAI_API_KEY
    timeout: 120
    download_timeout: 30
  approval:                        # dangerous-command approval classifier
    provider: "auto"
    model: ""
    timeout: 30
  compression:                     # summarizer -- legacy compression.summary_* keys migrate here (config v17)
    provider: "auto"
    model: ""
    base_url: ""
    timeout: 120
  title_generation:                # auto-generated session titles after the first exchange
    enabled: true                  # set false to disable auto-titles
    provider: "auto"
    model: ""
    language: ""                   # empty follows the conversation; e.g. "English" pins titles to one language
  tts_audio_tags:    { provider: "auto", model: "" }  # Gemini 3.1 TTS hidden audio-tag insertion
  skills_hub:        { provider: "auto", model: "" }  # skill matching and search
  mcp:               { provider: "auto", model: "" }  # MCP tool dispatch
  triage_specifier:  { provider: "auto", model: "" }  # hermes kanban specify: rough one-liner into a concrete spec, promoted to todo
  kanban_decomposer: { provider: "auto", model: "" }  # hermes kanban decompose: triage task into a graph of child tasks routed to specialist profiles
  profile_describer: { provider: "auto", model: "" }  # hermes profile describe --auto: 1-2 sentence profile descriptions

D’autres emplacements spécialisés suivent la même structure — goal_judge (évalue si le contrat /goal est satisfait), curator (le fork de révision de l’utilisation des skill), background_review (le fork d’auto-amélioration exécuté après le tour), review (le sous-agent de révision de /review), moa_reference et moa_aggregator (Mixture-of-Agents), memory_query_rewrite et monitor — et vous n’avez pas du tout besoin de modifier YAML manuellement : exécutez hermes model, puis sélectionnez « Configure auxiliary models » pour accéder à un sélecteur interactif par tâche.³⁴

L’option de fournisseur "main" signifie « utiliser le même fournisseur que mon agent principal » — elle est valide uniquement dans auxiliary:, compression: et les entrées de repli principales (fallback_providers:, ou l’ancien fallback_model:). Elle n’est pas valide pour le paramètre de premier niveau model.provider. Si vous utilisez un endpoint personnalisé compatible avec OpenAI comme modèle principal, définissez provider: custom dans votre section model:.⁴

Pourquoi est-ce important ? Comme auto utilise déjà votre modèle principal, l’ancien piège selon lequel « il faut configurer OpenRouter sous peine de voir les tâches auxiliaires se dégrader silencieusement » a disparu — le compromis porte désormais sur le coût. Si votre modèle principal est un modèle de raisonnement coûteux, confiez les tâches secondaires les plus bavardes à un modèle économique et rapide :

auxiliary:
  vision:
    provider: "openrouter"
    model: "google/gemini-2.5-flash"
  compression:
    provider: "openrouter"
    model: "google/gemini-2.5-flash"

Système de configuration

Hermes dispose d’un système de configuration à plusieurs niveaux. Il est essentiel d’en comprendre l’ordre de priorité, car les niveaux supérieurs remplacent les niveaux inférieurs, et l’un de ces niveaux correspond à un registre global de fournisseurs qui n’apparaît pas dans config.yaml.

Organisation des fichiers de configuration

Selon la documentation officielle, les fichiers suivants constituent une configuration Hermes :⁴

~/.hermes/
├── config.yaml       # All settings (model, terminal, TTS, compression, memory, toolsets, ...)
├── .env              # Secrets (API keys, bot tokens, passwords)
├── auth.json         # OAuth provider credentials (Nous Portal, Codex, Anthropic)
├── SOUL.md           # Primary agent identity (slot #1 in system prompt)
├── memories/         # Persistent memory (MEMORY.md, USER.md)
├── skills/           # Bundled + agent-created + hub-installed skills
├── cron/             # Scheduled jobs
├── sessions/         # Gateway session state
└── logs/             # agent.log, gateway.log, errors.log (secrets auto-redacted)

config.yaml ou .env — lorsque les deux définissent un même paramètre, config.yaml l’emporte pour les paramètres non secrets.⁴ La règle est la suivante : - Secrets (clés API, jetons de bots, mots de passe) → .env - Tout le reste (modèle, backend du terminal, paramètres de compression, limites de mémoire, toolsets) → config.yaml

Les secrets peuvent être référencés depuis config.yaml à l’aide d’une interpolation de type shell :⁴

auxiliary:
  vision:
    api_key: ${GOOGLE_API_KEY}
    base_url: ${CUSTOM_VISION_URL}
  delegation:
    api_key: ${DELEGATION_KEY}

Gestion de la configuration

hermes config                # View current configuration
hermes config show           # Same as above
hermes config edit           # Open config.yaml in your editor
hermes config set KEY VAL    # Set a specific value
hermes config get KEY        # Print a single value (v0.19.0+)
hermes config unset KEY      # Remove a key so the default applies again (v0.19.0+)
hermes config path           # Print the config file path
hermes config env-path       # Print the .env file path
hermes config check          # Check for missing options (after updates)
hermes config migrate        # Interactively add missing options

Exemples :⁴

hermes config set model anthropic/claude-opus-4
hermes config set terminal.backend docker
hermes config set OPENROUTER_API_KEY sk-or-...   # Saves to .env

hermes config check et hermes config migrate sont les commandes à exécuter après chaque hermes update : elles détectent les nouvelles options de configuration qui ne figurent pas encore dans votre fichier.⁶

Ordre de priorité de la configuration

Hermes charge la configuration depuis plusieurs sources. Lorsque plusieurs sources définissent la même valeur, celle qui a la priorité la plus élevée l’emporte :⁴

1. Arguments CLI — hermes chat --model anthropic/claude-sonnet-4 (remplacement pour une seule exécution)
2. Variables d’environnement — appliquées au démarrage du processus
3. config.yaml — le fichier de paramètres principal
4. .env — secrets uniquement
5. Valeurs par défaut intégrées — appliquées lorsqu’aucune autre source ne définit de valeur

Les options CLI l’emportent toujours pour l’exécution concernée. config.yaml constitue la source de vérité à long terme.

Localisation (v0.13.0+)

La version v0.13.0 a ajouté 7 langues pour les messages CLI et gateway : chinois (simplifié), japonais, allemand, espagnol, français, ukrainien et turc.¹⁸ La version v0.14.0 traduit toutes les commandes gateway et le tableau de bord web, ajoute 8 langues supplémentaires et porte leur nombre total à 16.¹⁹ Dans le tag v2026.8.31, l’arborescence locales/ contient 17 catalogues de messages — l’anglais et 16 traductions (af, ar, de, es, fr, ga, hu, it, ja, ko, pt, ru, tr, uk, zh-hant, zh).³³ La documentation n’est actuellement traduite qu’en zh-Hans. La langue est déterminée à partir des variables d’environnement LC_ALL / LANG ou d’une clé locale: explicite dans config.yaml. L’anglais reste la langue par défaut et la source de vérité pour toute chaîne qui n’a pas encore été traduite.

Profiles — Plusieurs instances Hermes isolées

Les profiles vous permettent de disposer de plusieurs instances Hermes isolées, chacune avec sa propre configuration, ses propres sessions, skills, sa propre mémoire et son propre PID gateway. Vous pouvez ainsi exécuter côte à côte un « Hermes professionnel » et un « Hermes personnel » sans que l’un accède à l’état de l’autre.⁶

hermes profile list
hermes profile create work --clone                  # Clone from current profile
hermes profile use work                             # Set sticky default
hermes profile alias work --name h-work             # Create wrapper script
hermes profile export work -o work-backup.tar.gz
hermes profile import work-backup.tar.gz --name restored
hermes -p work chat -q "Hello from work profile"    # One-off without switching

Chaque profile dispose de son propre HERMES_HOME (~/.hermes-<name>/ par défaut), ce qui permet à plusieurs profiles d’exécuter simultanément le gateway sans interférer les uns avec les autres.⁶³

Commandes CLI

Cette section constitue la référence pratique des commandes CLI de premier niveau. Pour consulter la référence officielle dérivée du code, reportez-vous à la référence des commandes CLI.⁶

Options globales

hermes [global-options] <command> [subcommand/options]

Commandes de premier niveau

hermes chat — Point d’entrée principal

Exécuté sans argument, hermes ouvre une conversation interactive. hermes chat est la forme explicite, avec les options suivantes :⁶

hermes chat -q "Summarize the latest PRs" --oneshot # Answer and exit (without --oneshot, a TTY seeds an interactive session)
hermes chat --provider openrouter --model anthropic/claude-sonnet-4.6
hermes chat --toolsets web,terminal,skills          # Enable specific toolsets
hermes chat --quiet -q "Return only JSON"           # Programmatic mode
hermes chat --worktree -q "Review repo and open a PR"

Options principales :

hermes setup — Assistant complet

Exécute l’assistant de configuration complet ou ouvre directement l’une de ses sections :⁶

hermes setup                 # Full wizard
hermes setup model           # Provider and model only
hermes setup terminal        # Terminal backend only
hermes setup gateway         # Messaging platforms only
hermes setup tools           # Tool enable/disable per platform
hermes setup agent           # Agent behavior only
hermes setup --non-interactive
hermes setup --reset         # Reset config to defaults before setup

hermes logs — Interrogation structurée des journaux

hermes logs offre davantage de possibilités que tail -f sur les fichiers journaux, car la commande permet de filtrer simultanément par niveau, ID de session et plage temporelle.⁶

hermes logs                          # Last 50 lines of agent.log
hermes logs -f                       # Follow in real time
hermes logs gateway -n 100           # Last 100 lines of gateway.log
hermes logs --level WARNING --since 1h   # Warnings from the last hour
hermes logs --session abc123         # Filter by session ID substring
hermes logs errors --since 30m -f    # Follow errors.log from 30m ago
hermes logs list                     # List all log files with sizes

Les fichiers journaux se trouvent dans ~/.hermes/logs/ :⁶ - agent.log — toute l’activité de l’agent (appels API, répartition des outils, cycle de vie des sessions, niveau INFO et supérieur) - errors.log — avertissements et erreurs uniquement (sous-ensemble filtré de agent.log) - gateway.log — activité du gateway de messagerie (connexions aux plateformes, répartition, webhooks)

La rotation est automatique grâce au RotatingFileHandler de Python — recherchez agent.log.1, agent.log.2, etc.⁶

hermes doctor — Diagnostic

hermes doctor [--fix] est la première commande à exécuter lorsqu’un problème survient. Elle vérifie la validité de la configuration, la présence des dépendances, la disponibilité de la clé API et l’état du service, et peut tenter des réparations automatiques avec --fix.⁶

Pour partager les informations de diagnostic, utilisez hermes dump — cette commande produit un récapitulatif compact en texte brut, avec les clés API masquées, prêt à être collé dans un ticket GitHub ou une discussion Discord.⁶

Commandes slash

Les commandes slash s’exécutent au sein d’une session de chat active (CLI ou plateforme de messagerie). Elles sont distribuées depuis un registre COMMAND_REGISTRY partagé dans hermes_cli/commands.py, ce qui explique pourquoi la plupart fonctionnent de manière identique sur toutes les interfaces.⁹

Contrôle de la session

Configuration et modèle

La commande /model est l’outil principal pour changer de fournisseur en cours de session :⁹

/model                              # Show current model and options
/model claude-sonnet-4              # Switch model (auto-detect provider)
/model zai:glm-5                    # Switch provider:model
/model custom:qwen-2.5              # Use model on custom endpoint
/model custom                       # Auto-detect model from custom endpoint
/model custom:local:qwen-2.5        # Named custom provider
/model openrouter:anthropic/claude-sonnet-4   # Back to cloud

La v0.19.0 ajoute /model --once — un remplacement du modèle pour un seul tour, avec retour automatique au modèle précédent après la réponse.⁵⁰ Depuis la période de v0.20.5, le sélecteur /model propose également une recherche approximative : les résultats sont filtrés à mesure que vous saisissez du texte.²³³⁵

Outils, skills et informations

Commandes slash dynamiques des skills

Chaque skill installé est automatiquement exposé sous forme de commande slash :⁹

/gif-search funny cats
/axolotl help me fine-tune Llama 3 on my dataset
/github-pr-workflow create a PR for the auth refactor
/excalidraw       # Just the skill name loads it and lets the agent ask what you need

Depuis la v0.19.0, les appels de skills par commande slash peuvent s’empiler : /skill-a /skill-b do XYZ charge les deux skills dans l’ordre au cours d’un même tour, avec autocomplétion et texte fantôme pour les noms enchaînés.⁵⁰

Vous pouvez également définir dans config.yaml des commandes rapides qui associent un nom court à un prompt plus long :⁹

quick_commands:
  review: "Review my latest git diff and suggest improvements"
  deploy: "Run the deployment script at scripts/deploy.sh and verify the output"
  morning: "Check my calendar, unread emails, and summarize today's priorities"

Saisissez ensuite /review, /deploy ou /morning dans CLI.

Correspondance par préfixe

Les commandes prennent en charge la correspondance par préfixe : /h correspond à /help, tandis que /mod correspond à /model. Lorsqu’un préfixe est ambigu, le premier enregistrement dans l’ordre du registre l’emporte. Les noms complets des commandes et les alias enregistrés ont toujours priorité sur les correspondances par préfixe.⁹

Commandes propres aux plateformes de messagerie

Certaines commandes ne fonctionnent que sur les plateformes de messagerie (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, e-mail, Home Assistant) :⁹

• /status — afficher les informations sur la session (cette commande n’est plus réservée aux plateformes de messagerie ; consultez Contrôle de la session)
• /sethome (alias /set-home) — désigner le chat actuel comme accueil de la plateforme
• /approve [session|always] — approuver une commande dangereuse en attente
• /deny [reason] — refuser une commande dangereuse en attente. Depuis la v0.19.0, /deny <reason> transmet le motif de votre refus à l’agent afin qu’il rectifie son approche au lieu de réessayer à l’aveugle⁵⁰
• /update — mettre Hermes Agent à jour vers la dernière version
• /commands [page] — parcourir toutes les commandes et tous les skills (avec pagination)

Certaines sont par ailleurs réservées à CLI : /skin, /tools, /toolsets, /browser, /config, /cron, /skills, /platforms, /paste, /statusbar, /plugins.⁹

Outils et toolsets

Hermes est livré avec un vaste registre d’outils intégrés couvrant la recherche sur le Web, l’automatisation du navigateur, l’exécution dans le terminal, la modification de fichiers, la mémoire, la délégation, l’entraînement par RL, l’envoi de messages, l’intégration à Home Assistant et bien plus encore.¹⁰ Les outils sont organisés en toolsets logiques qui peuvent être activés ou désactivés pour chaque plateforme.

Catégories principales

Les noms de toolsets courants incluent web, terminal, file, browser, vision, image_gen, moa, skills, tts, todo, memory, session_search, cronjob, code_execution, delegation, clarify, homeassistant et rl.¹⁰

Gestion des outils

hermes chat --toolsets "web,terminal"       # Use specific toolsets
hermes tools                                # Interactive per-platform tool config
hermes tools --summary                      # Print enabled-tools summary

Vous pouvez également activer ou désactiver des outils en cours de session avec /tools disable <name> et /tools enable <name>, ce qui réinitialise la session afin que le nouvel ensemble d’outils prenne effet.⁹

Backends de terminal

L’outil de terminal est livré avec 7 backends d’exécution intégrés — et, depuis la v0.20.6, cet ensemble peut être étendu par des plugins, comme le sélecteur de fournisseurs (voir ci-dessous) :¹⁰²⁴

Changez de backend avec hermes config set terminal.backend <name> ou dans config.yaml :

terminal:
  backend: docker      # or: local, ssh, singularity, modal, daytona, vercel_sandbox
  cwd: "."             # Working directory
  timeout: 180         # Command timeout in seconds

Backends de plugins (v0.20.6+). Les fournisseurs tiers de sandbox n’ont plus besoin d’être intégrés au dépôt principal : un plugin enregistre un TerminalEnvironmentProvider au chargement via PluginContext.register_terminal_environment_provider, puis le nom enregistré peut être sélectionné par l’intermédiaire de terminal.backend, exactement comme celui d’un backend intégré. Les noms intégrés sont réservés — le registre rejette tout fournisseur dont le nom entre en conflit avec un backend du dépôt principal — et un backend enregistré est automatiquement pris en charge sur toutes les interfaces principales (sélecteur de backend de hermes setup, état des vérifications du dashboard, contrôles de hermes doctor, gestion des chemins et du répertoire de travail dans les conteneurs, suppression des secrets), car le cœur consulte le registre à chaque point de classification au lieu d’utiliser une liste de noms codée en dur.³²

Backend SSH (recommandé pour la sécurité — l’agent ne peut pas modifier son propre code) :¹⁰

terminal:
  backend: ssh

# In ~/.hermes/.env
TERMINAL_SSH_HOST=my-server.example.com
TERMINAL_SSH_USER=myuser
TERMINAL_SSH_KEY=~/.ssh/id_rsa

Backend Docker :

terminal:
  backend: docker
  docker_image: python:3.11-slim

Ressources des conteneurs (s’applique à docker, singularity, modal et daytona) :¹⁰

terminal:
  container_cpu: 1
  container_memory: 5120          # MB (default 5GB)
  container_disk: 51200           # MB (default 50GB)
  container_persistent: true      # Persist filesystem across sessions

Avec container_persistent: true, les paquets installés, les fichiers et la configuration sont conservés d’une session à l’autre.¹⁰

Tous les backends de conteneurs bénéficient d’un renforcement de la sécurité : système de fichiers racine en lecture seule (Docker), suppression de toutes les capacités Linux à l’exception de DAC_OVERRIDE, CHOWN et FOWNER, aucune élévation de privilèges, limites de PID (256 processus), isolation complète des espaces de noms et espace de travail persistant grâce à des volumes.¹⁰

Processus en arrière-plan

L’outil de terminal prend en charge l’exécution en arrière-plan avec une gestion explicite des processus :¹⁰

terminal(command="pytest -v tests/", background=true)
# Returns: {"session_id": "proc_abc123", "pid": 12345}

process(action="list")                            # Show all running processes
process(action="poll", session_id="proc_abc123")  # Check status
process(action="wait", session_id="proc_abc123")  # Block until done
process(action="log", session_id="proc_abc123")   # Full output
process(action="kill", session_id="proc_abc123")  # Terminate
process(action="write", session_id="proc_abc123", data="y")  # Send input

Le mode PTY (pty=true) permet d’utiliser des outils CLI interactifs tels que Codex et Claude Code.¹⁰

Sudo

Si une commande nécessite sudo, Hermes vous demande votre mot de passe, qui est mis en cache pendant la session. Vous pouvez également définir SUDO_PASSWORD dans ~/.hermes/.env.¹⁰

Kanban multi-agent (v0.13.0+)

La v0.13.0 fait de la collaboration multi-agent une primitive de premier ordre : un tableau Kanban persistant qui suit les tâches, leur état et l’identité des workers entre les agents et après les redémarrages.¹⁸ C’est ce tableau qui permet à un essaim de workers Hermes d’achever réellement le travail au lieu de rester bloqué à cause de transmissions interrompues.

Le tableau Kanban s’associe naturellement à /goal (boucle Ralph à objectif verrouillé) pour définir la cible, ainsi qu’à l’outil delegate_task existant pour la logique de création des agents. Il en résulte un modèle d’essaim dans lequel chaque agent partage une source unique de vérité sur la prochaine tâche à accomplir, la personne qui s’en charge et ce qui est bloqué.

Qu’est-ce qu’un essaim Hermes ?

Un essaim se compose de plusieurs workers Hermes qui travaillent en parallèle à partir d’un même tableau Kanban. Il ne s’agit pas d’un sous-système distinct à activer — c’est une possibilité offerte par le tableau. Celui-ci fournit l’élément que des agents parallèles ne peuvent pas produire eux-mêmes : une réponse unique faisant autorité à la question quelle tâche dois-je prendre ensuite, et quelqu’un s’en occupe-t-il déjà ?

La v0.15.0 a fait de ce modèle une topologie officiellement prise en charge, avec une topologie d’essaim pour la coordination de workers parallèles, la décomposition automatique d’un objectif général en sous-tâches, le remplacement du modèle par tâche, les tâches planifiées et la gestion des worktrees, afin que les workers parallèles ne se gênent pas dans le même checkout.⁵³

En pratique : donnez un objectif à l’essaim, laissez la décomposition automatique le répartir en tâches sur le tableau, puis laissez les workers réclamer ces tâches, les exécuter et renvoyer leurs résultats. Le nombre maximal de nouvelles tentatives est propre à chaque tâche (max_retries) ; ainsi, une sous-tâche fragile n’épuise pas la tolérance de l’ensemble de l’exécution. Comme le tableau est persistant, un essaim survit aux redémarrages — les workers se reconnectent et reprennent leur travail à partir du même état.

La qualité d’un essaim dépend de celle de sa décomposition. Le tableau coordonne les workers ; il ne transforme pas un objectif mal découpé en un bon objectif. Les tâches qui partagent un état caché continueront à entrer en conflit, avec ou sans worktrees.

Système de skills

Les skills sont des documents de connaissances à la demande que l’agent peut charger lorsqu’il en a besoin. Ils suivent un modèle de divulgation progressive afin de réduire l’utilisation des tokens et sont compatibles avec le standard ouvert agentskills.io.¹¹

Tous les skills se trouvent dans ~/.hermes/skills/ — le dossier principal et la source de référence. Lors d’une nouvelle installation, les skills inclus sont copiés depuis le dépôt. Les skills installés depuis le hub et ceux créés par l’agent y sont également enregistrés.¹¹

Divulgation progressive

Level 0: skills_list()           → [{name, description, category}, ...]   (~3k tokens)
Level 1: skill_view(name)        → Full content + metadata                 (varies)
Level 2: skill_view(name, path)  → Specific reference file                 (varies)

L’agent ne charge le contenu complet du skill que lorsqu’il en a réellement besoin.¹¹

Format SKILL.md

---
name: my-skill
description: Brief description of what this skill does
version: 1.0.0
platforms: [macos, linux]      # Optional — restrict to OS platforms
metadata:
  hermes:
    tags: [python, automation]
    category: devops
    fallback_for_toolsets: [web]     # Conditional activation
    requires_toolsets: [terminal]    # Conditional activation
    config:                          # Config.yaml settings
      - key: my.setting
        description: "What this controls"
        default: "value"
        prompt: "Prompt for setup"
---

# Skill Title

## When to Use
Trigger conditions for this skill.

## Procedure
1. Step one
2. Step two

## Pitfalls
- Known failure modes and fixes

## Verification
How to confirm it worked.

Activation conditionnelle

Les skills peuvent s’afficher ou se masquer selon les outils disponibles. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les skills de secours — des solutions gratuites ou locales qui ne doivent apparaître que lorsqu’un outil premium est indisponible :¹¹

Exemple : le skill intégré duckduckgo-search utilise fallback_for_toolsets: [web]. Lorsque FIRECRAWL_API_KEY est défini, le toolset web est disponible et l’agent utilise web_search — le skill DuckDuckGo reste masqué. Sans la clé API, le skill DuckDuckGo apparaît automatiquement comme solution de secours.¹¹

Skills gérés par l’agent

L’agent peut créer, mettre à jour et supprimer ses propres skills grâce à l’outil skill_manage. Il s’agit de la mémoire procédurale de l’agent : lorsqu’il met au point un workflow complexe, il enregistre la méthode sous forme de skill afin de pouvoir la réutiliser ultérieurement.¹¹

Quand l’agent crée des skills :¹¹ - Après avoir mené à bien une tâche complexe (au moins 5 appels d’outils) - Lorsqu’il a rencontré des erreurs ou des impasses avant de trouver la bonne méthode - Lorsque l’utilisateur a corrigé sa méthode - Lorsqu’il a découvert un workflow complexe

Actions :¹¹

Hub de skills

Parcourez, recherchez, installez et gérez des skills provenant de registres en ligne :⁶¹¹

hermes skills browse                          # Browse all hub skills
hermes skills browse --source official        # Browse official optional skills
hermes skills search kubernetes               # Search all sources
hermes skills search react --source skills-sh # Search skills.sh directory
hermes skills inspect openai/skills/k8s       # Preview before installing
hermes skills install openai/skills/k8s       # Install with security scan
hermes skills install skills-sh/anthropics/skills/pdf --force
hermes skills check                           # Check for upstream updates
hermes skills update                          # Reinstall changed hub skills
hermes skills audit                           # Re-scan installed hub skills
hermes skills uninstall k8s
hermes skills publish skills/my-skill --to github --repo owner/repo
hermes skills tap add myorg/skills-repo       # Add custom GitHub source

Sources intégrées au hub :¹¹

Taps GitHub par défaut (consultables sans configuration) : openai/skills, anthropics/skills, huggingface/skills, NVIDIA/skills, garrytan/gstack. La source claude-marketplace a été supprimée dans la version 0.20.0 ; browse-sh l’a remplacée dans la liste des sources.¹¹⁴⁹

Analyse de sécurité

Tous les skills installés depuis le hub sont soumis à une analyse de sécurité qui recherche les tentatives d’exfiltration de données, les injections de prompt, les commandes destructrices, les signaux de compromission de la chaîne d’approvisionnement et d’autres menaces.¹¹

Niveaux de confiance :¹¹

--force permet de contourner les blocages de politique non dangereux pour les skills de la communauté. Cette option ne permet pas de contourner un verdict d’analyse dangerous.¹¹

Dossiers de skills externes

Vous pouvez indiquer à Hermes des dossiers de skills supplémentaires à analyser en parallèle du dossier local :¹¹

skills:
  external_dirs:
    - ~/.agents/skills
    - /home/shared/team-skills
    - ${SKILLS_REPO}/skills

Les chemins prennent en charge le développement de ~ et la substitution des variables d’environnement ${VAR}. Les dossiers externes sont en lecture seule — lorsque l’agent crée ou modifie un skill, il l’enregistre toujours dans ~/.hermes/skills/. Si un skill porte le même nom à plusieurs emplacements, la version locale est prioritaire.¹¹

Mémoire persistante

Hermes dispose d’une mémoire limitée et organisée qui persiste d’une session à l’autre. Deux fichiers constituent la mémoire de l’agent, tous deux stockés dans ~/.hermes/memories/ :¹²

Tous deux sont injectés dans le prompt système sous forme d’instantané figé au début de la session. L’agent gère sa propre mémoire grâce au toolset memory — add, replace ou remove.¹²

Principe de l’instantané figé : l’injection dans le prompt système est capturée une seule fois au début de la session et ne change jamais en cours de session. Ce choix est intentionnel : il préserve le cache de préfixes de LLM afin d’améliorer les performances. Les modifications apportées pendant une session sont immédiatement enregistrées sur le disque, mais n’apparaissent dans le prompt système qu’à la session suivante.¹²

Éléments à enregistrer

À enregistrer (l’agent le fait de manière proactive) :¹² - Préférences de l’utilisateur : « Je préfère TypeScript à JavaScript » → user - Informations sur l’environnement : « Ce serveur exécute Debian 12 avec PostgreSQL 16 » → memory - Corrections : « N’utilisez pas sudo pour les commandes Docker, l’utilisateur appartient au groupe docker » → memory - Conventions : « Le projet utilise des tabulations, des lignes de 120 caractères et des docstrings de style Google » → memory - Travaux terminés : « Migration de la base de données de MySQL vers PostgreSQL le 15 janvier 2026 » → memory

À ignorer :¹² - Informations triviales ou évidentes - Faits faciles à retrouver - Vidages de données brutes (trop volumineux pour la mémoire) - Informations éphémères propres à une session - Informations déjà présentes dans les fichiers de contexte

Recherche dans les sessions

Au-delà de MEMORY.md et USER.md, l’agent peut rechercher dans ses conversations passées à l’aide du toolset session_search. Toutes les sessions CLI et de messagerie sont stockées dans SQLite (~/.hermes/state.db) avec une recherche en texte intégral FTS5. Les requêtes renvoient les conversations passées pertinentes, résumées par Gemini Flash.¹²

Fournisseurs de mémoire externes

Pour disposer d’une mémoire persistante plus approfondie que MEMORY.md et USER.md, Hermes est fourni avec huit plugins de fournisseurs de mémoire externes : Honcho, OpenViking, Mem0, Hindsight, Holographic, RetainDB, ByteRover et Supermemory.¹²

Les fournisseurs externes fonctionnent en parallèle de la mémoire intégrée (sans jamais la remplacer) et ajoutent des fonctionnalités telles que les graphes de connaissances, la recherche sémantique, l’extraction automatique de faits et la modélisation de l’utilisateur entre les sessions :⁶¹²

hermes memory setup         # Pick a provider and configure it
hermes memory status        # Check what's active
hermes memory off           # Disable external provider (built-in only)

Un seul fournisseur externe peut être actif à la fois. La mémoire intégrée reste toujours active.⁶

Reprise automatique des sessions (v0.13.0+)

La version v0.13.0 permet de reprendre un agent interrompu en cours d’exécution. Le gateway reprend automatiquement les sessions interrompues après un redémarrage ; les redémarrages déclenchés par /update préservent l’état de la session pendant la mise à niveau ; en développement, le rechargement des fichiers sources maintient la session active au lieu d’en imposer une nouvelle.¹⁸ Conséquence pratique : les tâches de longue durée exécutées par le gateway et les tâches pilotées par cron ne réinitialisent plus leur fenêtre de contexte lors du redémarrage du processus.

Checkpoints v2 (v0.13.0+)

Dans la version v0.13.0, la persistance de l’état a été réécrite selon une architecture à stockage unique, avec un véritable élagage, des garde-fous pour l’espace disque et aucun dépôt fantôme orphelin.¹⁸ L’ancien système de checkpoint accumulait l’état sur le disque pour les profiles de longue durée ; le stockage v2 impose une limite stricte à l’espace local consacré aux checkpoints et supprime la gestion comptable dupliquée à l’origine de cette croissance. Aucune modification de config destinée à l’utilisateur n’est nécessaire ; la prochaine écriture d’un checkpoint utilisera le chemin v2.

Personnalité et SOUL.md

SOUL.md est l’identité principale d’une instance Hermes. Il occupe l’emplacement n° 1 du prompt système et remplace l’identité par défaut codée en dur.¹³

Hermes crée automatiquement un fichier SOUL.md par défaut dans ~/.hermes/SOUL.md (ou $HERMES_HOME/SOUL.md pour les profiles personnalisés). Les fichiers existants de l’utilisateur ne sont jamais écrasés. Hermes charge uniquement SOUL.md depuis HERMES_HOME — il ne le recherche pas dans le répertoire de travail actuel. La personnalité reste ainsi prévisible d’un projet à l’autre.¹³

Contenu adapté à SOUL.md

Utilisez-le pour définir durablement la voix et la personnalité :¹³ - ton - style de communication - degré de franchise - style d’interaction par défaut - éléments stylistiques à éviter - manière dont Hermes doit gérer l’incertitude, le désaccord et l’ambiguïté

Utilisez-le moins pour :¹³ - les instructions propres à un projet ponctuel - les chemins de fichiers - les conventions du dépôt - les détails temporaires du workflow

Ces éléments doivent figurer dans AGENTS.md, et non dans SOUL.md.

SOUL.md ou AGENTS.md

Voici la distinction la plus importante dans la gestion de l’identité de Hermes :¹³

SOUL.md — identité, ton, style, paramètres de communication par défaut et comportement lié à la personnalité.

AGENTS.md — architecture du projet, conventions de code, préférences de toolsets, workflows propres au dépôt, commandes, ports, chemins et notes de déploiement.

Règle pratique : si un élément doit vous suivre partout, il appartient à SOUL.md. S’il est propre à un projet, il appartient à AGENTS.md.¹³

Personnalités intégrées

Hermes est fourni avec des personnalités intégrées que vous pouvez activer avec /personality :¹³³³

Personnalités personnalisées dans config.yaml :¹³

agent:
  personalities:
    codereviewer: >
      You are a meticulous code reviewer. Identify bugs, security issues,
      performance concerns, and unclear design choices. Be precise and constructive.

Activez-les ensuite avec /personality codereviewer.

SOUL.md ou /personality

SOUL.md définit la voix de référence. /personality est une couche supplémentaire appliquée à l’échelle de la session.¹³ Conservez un fichier SOUL.md pragmatique par défaut, puis utilisez /personality teacher pour une conversation pédagogique ou /personality creative pour une séance de brainstorming.

Nous Tool Gateway (v0.10.0+)

Depuis Hermes Agent v0.10.0 (16 avril 2026), les abonnés payants à Nous Portal bénéficient d’un accès géré à une sélection d’outils grâce à leurs identifiants Portal existants, sans clés API supplémentaires à gérer.⁵⁵ Le CLI Hermes reste sous licence MIT et entièrement open source. Désormais, votre authentification Portal donne accès à bien plus que l’inférence de modèles.

Le moyen le plus rapide de commencer est hermes setup --portal, que le README présente comme « une seule commande à partir d’une nouvelle installation » : cette commande vous connecte via OAuth, définit Nous comme fournisseur et active le Tool Gateway. Ensuite, hermes portal permet de gérer cette relation. hermes portal login (la commande par défaut lorsqu’aucune sous-commande n’est fournie) exécute le même processus d’intégration en une seule étape ; hermes portal info affiche le « récapitulatif du routage de l’authentification Portal et du Tool Gateway » ; hermes portal open ouvre la page d’abonnement dans votre navigateur par défaut ; hermes portal tools répertorie les outils du gateway et indique lesquels sont acheminés via Nous. hermes portal status subsiste comme alias masqué à des fins de rétrocompatibilité avec info. La référence au CLI dans la documentation de cette version utilise encore la sous-commande status : les deux fonctionnent donc.²⁸

Contenu du gateway

Fonctionnement

Le gateway s’active outil par outil grâce au nouveau champ de configuration use_gateway. Si vous disposez d’identifiants Portal dans hermes auth et activez le gateway pour un outil, les appels de cet outil sont acheminés par Portal. Dans le cas contraire, votre clé API directe est utilisée, si elle est disponible.

# config.yaml — per-tool gateway opt-in
tools:
  web_search:
    provider: firecrawl
    use_gateway: true          # route via Nous Portal subscription
  image_generation:
    provider: fal
    use_gateway: true

Ordre de priorité à l’exécution : lorsque le gateway est disponible et que l’option use_gateway: true est définie pour un outil, Hermes privilégie le gateway, même si vous avez également configuré une clé API directe. Cette priorité a une incidence sur la facturation : les appels au gateway sont déduits de votre abonnement Portal, et non du solde associé à votre clé API directe.

Activation du gateway

hermes model                      # select Nous Portal (OAuth flow)
hermes tools                      # per-platform tool picker integrates gateway tools
hermes status                     # confirms gateway/subscription detection

L’abonnement est détecté automatiquement à partir des identifiants OAuth Portal déjà enregistrés dans hermes auth : aucune connexion distincte n’est nécessaire. Depuis la v0.19.0, vous pouvez également gérer l’abonnement directement depuis une session : /subscription affiche votre forfait et votre quota restant, indique précisément le coût d’un passage à l’offre supérieure ou la date d’entrée en vigueur d’un passage à l’offre inférieure, puis applique la modification avec des bandeaux signalant le changement planifié et une option d’annulation ; /topup permet d’ajouter du crédit. L’application de bureau propose un onglet équivalent dans les paramètres de facturation.⁵⁰

Tarifs et accès

Les tarifs et les noms des offres sont publiés sur la page de tarification de Nous Portal (https://portal.nousresearch.com/pricing). Ce guide ne les répertorie pas, car ils relèvent du produit Portal, et non du CLI Hermes, et peuvent évoluer indépendamment des versions de Hermes. Inscrivez-vous sur https://portal.nousresearch.com/ et consultez la page de tarification pour connaître les offres actuelles.

Avis de dépréciation

• La variable d’environnement HERMES_ENABLE_NOUS_MANAGED_TOOLS a été supprimée dans la v0.10.0. Les outils gérés s’activent désormais au moyen du champ de configuration use_gateway propre à chaque outil, sous réserve que votre abonnement Portal soit actif.⁵⁵

Mise au point : ce que cette version n’est pas

Le CLI Hermes Agent n’est pas réservé aux abonnés. Le projet reste sous licence MIT, et toutes ses fonctionnalités principales (CLI, skills, mémoire, messaging gateway, cron, MCP, tableau de bord local et BYOK pour chaque fournisseur) fonctionnent de bout en bout sans aucun paiement. La v0.10.0 ajoute une option pratique pour les utilisateurs qui paient déjà un abonnement à Nous Portal ; elle ne retire rien à l’offre gratuite.

Messaging Gateway

Hermes peut s’exécuter comme un processus gateway persistant reliant 28 plateformes de messagerie depuis un même processus gateway : Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, SMS, e-mail, Home Assistant, Mattermost, Matrix, DingTalk, Feishu/Lark, WeCom, Weixin (WeChat), BlueBubbles (iMessage), QQBot, Microsoft Teams, Tencent Yuanbao, Google Chat, LINE, SimpleX Chat, Photon (iMessage), WhatsApp Cloud API, WeCom Callback, Raft, IRC, ntfy, Buzz et un adaptateur Webhook générique.^354171819 Ce total de 28 provient du tableau comparatif des plateformes de la documentation à la version v2026.8.31. En dessous, gateway/config.py définit 24 membres intégrés de l’énumération Platform (y compris des entrées qui ne correspondent pas à des services de chat, comme local, api_server, webhook, msgraph_webhook et relay) et associe à la demande tout autre nom à l’un des 22 dossiers d’adaptateurs fournis sous plugins/platforms/ ; un simple décompte des valeurs de l’énumération ou des dossiers ne correspondra donc pas au nombre indiqué dans la documentation.²⁵ La v0.9.0 a ajouté la prise en charge d’iMessage via BlueBubbles (enregistrement automatique du webhook, assistant de configuration et résilience aux plantages), ainsi que la prise en charge native de WeChat via l’API iLink Bot, avec un mode de rappel WeCom pour les applications d’entreprise.¹⁶ La v0.11.0 a ajouté QQBot.⁵⁴ La v0.12.0 a ajouté Microsoft Teams et Tencent Yuanbao.¹⁷ La v0.13.0 a ajouté Google Chat comme 20e plateforme, en s’appuyant sur la même architecture d’adaptateurs modulaires ; IRC et Microsoft Teams ont également migré vers ce nouveau modèle d’adaptateurs, avec les hooks de plugin génériques env_enablement_fn / cron_deliver_env_var.¹⁸ La v0.14.0 ajoute LINE et SimpleX Chat et finalise la pile Microsoft Teams de bout en bout, avec l’authentification Graph, l’écouteur de webhooks, le pipeline d’exécution et l’envoi sortant.¹⁹ La v0.17.0 (19 juin 2026) ajoute iMessage sans relais via Photon Spectrum (OAuth par code d’appareil avec hermes photon login, sans relais Mac/BlueBubbles), l’adaptateur officiel WhatsApp Business Cloud API (qui remplace le recours obligatoire à un processus passerelle), les groupes SimpleX et les pièces jointes natives, ainsi que Raft comme plugin de plateforme fourni avec Hermes.²¹ Deux autres figurent dans le tableau de la documentation sans avoir été mis en avant dans les notes de version : ntfy est un canal push HTTP léger fonctionnant par publication-abonnement (abonnez-vous à un sujet depuis l’application mobile ntfy, envoyez un message à ce sujet pour parler à l’agent, puis recevez la réponse sur votre téléphone ; il fonctionne avec le serveur public ntfy.sh ou une instance auto-hébergée, sans SDK ni daemon), tandis que Buzz relie Hermes à une communauté Buzz, la plateforme open source de Block qui associe humains et agents sur le protocole Nostr, en exécutant le CLI buzz pour les messages sortants et en utilisant un abonnement WebSocket Nostr natif pour les messages entrants. Tous deux se configurent via hermes gateway setup.²⁵

Configuration

hermes gateway setup                # Interactive platform configuration
hermes gateway install              # Install as user service (systemd/launchd)
hermes gateway start                # Start the installed service
hermes gateway stop
hermes gateway restart
hermes gateway status
hermes gateway run                  # Run in foreground (debugging)

La configuration interactive vous guide dans la connexion de chaque plateforme : jetons API, identifiants des bots, associations de canaux et listes d’autorisation.⁶

Acheminement des messages

D’après la documentation d’architecture en amont :³

Platform event → Adapter.on_message() → MessageEvent
  → GatewayRunner._handle_message()
    → authorize user
    → resolve session key
    → create AIAgent with session history
    → AIAgent.run_conversation()
    → deliver response back through adapter

Toutes les plateformes de messagerie passent par la même boucle de conversation AIAgent que le CLI. C’est pourquoi les commandes slash fonctionnent de la même manière aux deux endroits et qu’une tâche cron planifiée dans Telegram peut transmettre son résultat à Discord : la différence entre les plateformes se situe uniquement en périphérie.³

La v0.19.0 ajoute le routage des messages par profile et la livraison durable. Un gateway multiplexé unique partageant le même jeton de bot peut acheminer des serveurs, canaux ou fils de discussion précis vers différents profiles, chacun disposant de sa propre configuration, de ses skills, de sa mémoire et de ses secrets entièrement isolés, avec la possibilité de remplacer ce comportement au moyen de GATEWAY_MULTIPLEX_PROFILES. Grâce à une série de mesures de durcissement, un profile mal configuré ne peut plus faire tomber l’ensemble du gateway. En interne, l’index de routage a été déplacé vers state.db (sessions.json n’est désormais qu’un miroir facultatif hérité), et les réponses finales sont consignées dans un registre durable des obligations de livraison qui encadre l’envoi par la plateforme : si une réponse terminée coïncide avec un plantage du gateway, elle est renvoyée au prochain démarrage au lieu d’être silencieusement perdue.⁵⁰

La v0.21.1 rend les limites des conversations exclusivement explicites. La documentation sur le cycle de vie des sessions à la version v2026.9.7 définit le contrat en quatre phrases : « L’inactivité et le temps écoulé ne provoquent jamais le renouvellement d’une conversation. /new et /reset créent une limite explicite ; la compression du contexte continue de gérer les historiques longs. L’ancienne configuration des délais est ignorée. Le type de données SessionResetPolicy existant constitue une donnée de compatibilité inerte, et non une politique d’exécution. » Une suspension explicite crée toujours une limite lors du prochain message entrant, la récupération respecte les limites finalisées au lieu de les rouvrir et l’éviction limitée aux ressources permet de reprendre les conversations. Si une session de votre gateway semble « ne jamais expirer », c’est désormais le comportement prévu ; renouvelez-la vous-même avec /new.⁴³

Autorisation et appairage des utilisateurs

hermes pairing list                    # Show pending and approved users
hermes pairing approve <platform> <code>
hermes pairing revoke <platform> <user-id>
hermes pairing clear-pending

Les codes d’appairage empêchent des inconnus d’interagir avec votre gateway. Un utilisateur envoie un code d’appairage depuis sa plateforme de messagerie ; vous l’approuvez avec hermes pairing approve ; il est alors autorisé.⁶

Tâches planifiées (Cron)

Hermes dispose d’un système cron de premier ordre dans lequel les jobs sont des tâches d’agent, et non des commandes shell. Chaque job planifié s’exécute dans un nouvel AIAgent avec le prompt configuré et, le cas échéant, les skills associés, puis transmet les résultats à n’importe quelle plateforme :³⁶

hermes cron list
hermes cron create --prompt "Check HN for AI news and summarize" --schedule "0 9 * * *" --deliver telegram
hermes cron edit <id>
hermes cron pause <id>
hermes cron resume <id>
hermes cron run <id>         # Trigger now on the next tick
hermes cron remove <id>
hermes cron status           # Check if scheduler is running
hermes cron tick             # Run due jobs once and exit

Vous pouvez également en créer un de manière conversationnelle dans une messagerie :

Every morning at 9am, check Hacker News for AI news and send me a summary on Telegram.

L’agent configurera le job cron au moyen de ses outils. Les jobs sont conservés dans JSON et persistent après les redémarrages.³

La version 0.21.0 a doté les jobs planifiés de mémoire et de discernement. Quatre mécanismes, tous vérifiés avec le tag v2026.8.31 :³⁵³⁷

• Continuité. continuity=true injecte dans chaque exécution le résultat le plus récent produit par le job lui-même. Ainsi, un agent de veille ou de surveillance « se réveille en voyant ce qu’il a signalé la fois précédente et peut éviter les doublons tout en reprenant là où il s’était arrêté » ; le cadrage injecté lui demande d’« éviter de répéter ce qui a déjà été signalé », la première exécution reste inchangée et, en interne, l’option est stockée sous l’entrée réservée self dans context_from. Activez ou désactivez cette option avec hermes cron create ... --continuity et hermes cron edit <job_id> --continuity / --no-continuity.³⁷
• Blocs-notes persistants. Chaque job dispose d’un petit espace de travail KV pour les curseurs, les repères de progression et les listes de surveillance (16 Ko par valeur et 64 Ko par job ; son contenu étant injecté dans le prompt à chaque exécution, ces limites sont intentionnelles), alimenté avec hermes cron notepad <job_id> set <key> <value>, que l’agent en cours d’exécution appelle depuis son outil de terminal.³⁷
• Mode de surveillance. Un job peut associer une source peu coûteuse monitor_script/monitor_url, exécutée en premier à chaque cycle : si la sortie n’a pas changé (comparaison exacte des octets), l’exécution de l’agent est entièrement supprimée ; aucun appel LLM, aucune transmission, seulement une exécution silencieuse no_change. En cas de changement, un bloc de différences est injecté et l’agent s’exécute normalement. Veillez à ce que les scripts de surveillance produisent une sortie stable, sans quoi chaque cycle semblera comporter un changement.³⁷
• Effort de raisonnement par job et transmission dans Bot Chat. --reasoning-effort fixe le niveau de réflexion d’un job (none à ultra) et remplace les paramètres globaux et propres au modèle pour les exécutions de ce job ; deliver=bot-chat dépose quant à lui le résultat dans la session Bot Chat canonique d’un profile sous forme de véritable message entrant, où le bot « agit sur tout ce qui nécessite une intervention et répond dans sa conversation », au lieu qu’une personne se contente de lire un canal.³⁷

Intégration de MCP

Hermes prend en charge le Model Context Protocol à la fois comme client et comme serveur :⁶

Comme client — connectez Hermes à des serveurs MCP externes pour étendre son éventail d’outils :

hermes mcp add <name> --url https://example.com/mcp
hermes mcp add <name> --command npx --args "-y,@modelcontextprotocol/server-github"
hermes mcp list
hermes mcp test <name>
hermes mcp remove <name>
hermes mcp configure <name>   # Toggle individual tool selection
hermes mcp login <name>       # Force re-auth for an OAuth server (--flow browser|device)
hermes mcp reauth [--all]     # Re-authenticate one OAuth server, or every one

Ou procédez manuellement dans config.yaml :¹⁴

mcp_servers:
  github:
    command: npx
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    env:
      GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "ghp_xxx"

Depuis la version 0.19.0, les outils MCP sont présentés au modèle selon la convention de nommage mcp__server__tool : chaque nom d’outil inclut celui de son serveur, ce qui évite désormais les conflits lorsque deux serveurs proposent le même outil. Les notifications de journal des serveurs MCP apparaissent également dans agent.log.⁵⁰

La version 0.21.1 ajoute à OAuth de MCP un parcours par code d’appareil : hermes mcp login <name> accepte --flow {browser,device} ; browser correspond au parcours PKCE existant, tandis que device lance une connexion par code d’appareil conforme à la RFC 8628 pour les machines sans interface graphique ou distantes. Cette option remplace la configuration oauth.flow du serveur. Cette même version impose la propriété du profile pendant toute la durée des sessions OAuth, ignore les caches de métadonnées OAuth mal formés plutôt que de bloquer un serveur et relaie OAuth de MCP sur ordinateur via des callbacks locaux au client ; -t/--toolsets filtre désormais également les serveurs MCP configurés qui sont lancés, afin qu’une invocation ciblée évite le démarrage à froid des serveurs dont elle n’a pas besoin.⁴⁴

La version 0.21.0 transforme l’interface MCP de l’application de bureau en centre de commande : les serveurs et le catalogue sont réunis sur une même page, avec import par glisser-déposer de type « collez n’importe quel contenu », contrôles d’intégrité en arrière-plan signalant une authentification proche de l’expiration avant l’échec d’un appel d’outil, vue globale des coûts et de l’utilisation présentant des estimations du nombre de tokens du schéma et l’utilisation sur 30 jours pour chaque serveur, ainsi que des liens profonds hermes:// permettant d’installer un serveur MCP après confirmation explicite.³⁵

Comme serveur — exposez les conversations Hermes à d’autres agents :

hermes mcp serve
hermes mcp serve -v    # Verbose

Compression du contexte

Hermes compresse automatiquement les longues conversations afin de respecter la fenêtre de contexte de votre modèle. Le modèle de synthèse utilisé pour la compression effectue un appel LLM distinct ; vous pouvez l’orienter vers n’importe quel fournisseur ou endpoint.⁴ Depuis la version 0.20.6, la stratégie de conservation de la fin de conversation utilise par défaut le mode lean (compression.tail_mode: lean). Dans le tag correspondant, les paramètres de modèle, de fournisseur et d’endpoint du modèle de synthèse se trouvent sous auxiliary.compression.*, et non plus sous les anciennes clés compression.summary_* ; les anciennes clés sont automatiquement migrées au premier chargement (version 17 de la configuration).³⁰³¹

compression:
  enabled: true
  threshold: 0.50          # Compress at this % of context limit
  threshold_tokens: null   # Optional absolute token cap -- trigger fires at the lower of ratio vs cap
  target_ratio: 0.20       # Fraction of threshold to preserve as recent tail (legacy tail mode)
  tail_mode: lean          # Tail retention: "lean" (default) or "legacy"
  protect_last_n: 20       # Min recent messages to keep uncompressed
  protect_first_n: 3       # Non-system head messages pinned across compactions

auxiliary:
  compression:
    model: ""              # Empty = main chat model; e.g. "google/gemini-3-flash-preview"
    provider: "auto"       # "auto", "openrouter", "nous", "codex", "main", etc.
    base_url: null         # Custom OpenAI-compatible endpoint (overrides provider)

Ce que détermine tail_mode. legacy conserve textuellement une fin de conversation dimensionnée selon target_ratio ; avec de grandes fenêtres ou des seuils relevés, cette approche accapare 100 000 à 240 000 tokens par compression. lean conserve textuellement une fin de conversation limitée à 2,5 % de la fenêtre de contexte, avec un minimum de 10 000 et un maximum de 25 000 tokens, puis assure plutôt la continuité dans le résumé : journal détaillé de la partie compressée de la session préservant les identifiants (un appel auxiliaire au modèle de synthèse par tentative), index des éléments de référence extrait mécaniquement (numéros de PR, SHA, chemins, chaînes d’erreur ; par expression régulière, sans aucune reformulation), citation textuelle de chaque véritable message de l’utilisateur et pointeur de récupération session_search permettant à l’agent de retrouver tout contenu écarté par la synthèse. Résultat mesuré dans la documentation sur de véritables sessions de 500 000 tokens : environ 49 000 tokens conservés au lieu d’environ 162 000. Dans la fin de conversation lean, les anciens résultats d’outils sont réduits à des entrées d’une ligne accompagnées d’un pointeur de récupération, et les valeurs tail_mode inconnues reviennent par défaut à lean.³¹

Options du fournisseur :⁴³¹

Le modèle de synthèse doit prendre en charge une fenêtre de contexte au moins aussi grande que celle de votre modèle principal, puisqu’il reçoit toute la partie centrale de la conversation en un seul appel ; si sa fenêtre est plus petite, l’appel échoue et les échanges intermédiaires sont supprimés sans résumé.⁴³¹

Alertes de pression sur le budget

Lorsque l’agent travaille sur une tâche complexe nécessitant de nombreux appels d’outils, il peut épuiser son budget d’itérations (500 tours par défaut depuis la version 0.20.0, contre 90 auparavant) sans s’en rendre compte. La surveillance de la pression sur le budget avertit automatiquement le modèle :⁴

Délais d’expiration du flux

La connexion de streaming LLM comporte deux niveaux de délai d’expiration qui s’ajustent automatiquement pour les fournisseurs locaux (localhost, adresses IP du réseau local) :⁴

Le délai de lecture du socket est porté à 30 minutes pour les endpoints locaux, car les LLM locaux peuvent prendre plusieurs minutes pour préremplir de grands contextes avant de produire le premier token.⁴

Tableau de bord Web local (v0.9.0+)

Un tableau de bord accessible dans le navigateur permet de gérer localement votre Hermes Agent. Configurez les paramètres, surveillez les sessions, parcourez les skills et gérez votre gateway sans toucher aux fichiers de configuration ni au terminal.¹⁶ Lancez-le avec hermes dashboard. Il s’agit du parcours d’intégration le plus simple pour les nouveaux utilisateurs qui préfèrent une interface graphique.

Surveillance des processus en arrière-plan (v0.9.0+)

watch_patterns vous permet de définir des motifs à surveiller dans la sortie des processus en arrière-plan et d’être averti en temps réel lorsqu’ils correspondent.¹⁶ Surveillez les erreurs, attendez des événements précis (« écoute sur le port ») ou suivez les journaux de compilation, le tout sans interrogation périodique. Associé à notify_on_complete, introduit dans la version 0.8.0 et chargé de signaler la fin des tâches en arrière-plan, Hermes dispose désormais d’une couche complète d’observabilité des processus en arrière-plan.¹⁵

Context Engine enfichable (v0.9.0+)

La gestion du contexte est désormais un emplacement enfichable via hermes plugins. Vous pouvez y substituer des context engines personnalisés qui contrôlent ce que l’agent voit à chaque tour — filtrage, synthèse ou injection de contexte propre à un domaine.¹⁶ Cette architecture dissocie la stratégie de contexte de la boucle principale de l’agent et permet de personnaliser le contexte pour chaque projet ou domaine.

Sauvegarde et restauration (v0.9.0+)

hermes backup crée une archive complète de votre configuration, de vos sessions, de vos skills et de votre mémoire. hermes import effectue une restauration à partir d’une archive de sauvegarde.¹⁶ Utilisez ces commandes pour migrer d’une machine à une autre, créer des instantanés avant des modifications importantes ou partager une configuration fiable avec vos coéquipiers.

Prise en charge de Termux / Android (v0.9.0+)

Hermes s’exécute nativement sur Android via Termux. Les chemins d’installation adaptés, les optimisations de la TUI pour les écrans mobiles, la prise en charge du moteur vocal et la commande /image fonctionnent directement sur l’appareil.¹⁶

Renforcement de la sécurité (v0.13.0+)

La v0.13.0 a corrigé 8 problèmes de sécurité P0 et modifié un réglage par défaut en faveur de l’utilisateur.¹⁸ La v0.14.0 poursuit sur cette lancée avec la correction de 12 autres problèmes P0 et de 50 problèmes P1, notamment le renforcement contre les attaques par force brute sur sudo et via sudo-stdin, la correction de contournements des protections contre les commandes dangereuses, l’assainissement des erreurs des outils avant leur réinjection dans le modèle, l’authentification API des plugins du dashboard, la couverture SSRF du skills-hub et l’analyse des avis de sécurité relatifs à la chaîne d’approvisionnement lors de l’installation.¹⁹

Si vous gérez un déploiement Hermes, considérez les v0.13.0 et v0.14.0 comme des mises à niveau de sécurité, et non comme de simples ajouts de fonctionnalités. La v0.13.0 corrige le contournement inter-serveurs de Discord et deux fenêtres TOCTOU ; la v0.14.0 ajoute une nouvelle série de renforcements portant sur la gestion de sudo, la réinjection des erreurs des outils, les APIs des plugins, les SSRF du skills-hub et les avis de sécurité relatifs aux dépendances.

La v0.21.0 apporte une quatrième vague. Les écritures dans les fichiers protégés contenant les instructions de l’agent – AGENTS.md, CLAUDE.md, SOUL.md, .cursorrules, les skills et les magasins de mémoire – nécessitent désormais toujours une approbation. Ainsi, un agent victime d’une injection de prompt ne peut plus réécrire discrètement ses propres consignes permanentes. Ce contrôle est activé par défaut (security.protected_instruction_files: true, avec une liste de motifs d’extension fnmatch portant sur les noms de base dans protected_instruction_extra_patterns). La source précise le vecteur ainsi neutralisé : « une instruction injectée qui modifie AGENTS.md / CLAUDE.md / SOUL.md », et souligne que les fichiers d’instructions sont chargés depuis les arborescences du cwd, si bien que « tout fichier AGENTS.md situé à un emplacement depuis lequel l’agent pourrait ultérieurement s’exécuter constitue une cible active ».³⁵³⁹ La même version comble les failles permettant la divulgation de secrets dans les erreurs du terminal, la lecture des fichiers .env, les checkpoints et les logs ACP ; apprend au système d’approbation à reconnaître les commandes destructrices et les chemins Windows ; permet aux autorisations macOS de persister après les mises à jour grâce à une identité de signature TCC stable (configuration unique : hermes desktop --setup-tcc-identity, uniquement sous macOS, nécessite openssl/security/codesign) ; supprime l’entrée Blender MCP du catalogue ainsi que le skill correspondant après la compromission d’un composant en amont ; et ajoute une analyse de sécurité Tier-1 à l’installation des plugins.³⁵³⁹

Architecture pour les praticiens

Cette section s’adresse aux personnes qui souhaitent comprendre ce qui se passe sous le capot afin de pouvoir déboguer Hermes, l’étendre ou analyser ses performances. Elle propose une synthèse de la documentation d’architecture du projet en amont.³

Points d’entrée → AIAgent

Chaque point d’entrée de Hermes appelle finalement AIAgent.run_conversation() :

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Entry Points                              │
│                                                                  │
│  CLI (cli.py)    Gateway (gateway/run.py)    ACP (acp_adapter/)  │
│  Batch Runner    API Server                  Python Library     │
└──────────┬──────────────┬───────────────────────┬────────────────┘
           │              │                       │
           ▼              ▼                       ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     AIAgent (run_agent.py)                       │
│                                                                  │
│  ┌─────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐             │
│  │ Prompt      │  │ Provider     │  │ Tool         │             │
│  │ Builder     │  │ Resolution   │  │ Dispatch     │             │
│  └──────┬──────┘  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘             │
│         │                │                 │                    │
│  ┌──────┴───────┐ ┌──────┴───────┐  ┌──────┴───────┐             │
│  │ Compression  │ │ 3 API Modes  │  │ Tool Registry│             │
│  │ & Caching    │ │ chat_compl   │  │ 47 tools     │             │
│  │              │ │ codex_resp   │  │ 20 toolsets  │             │
│  │              │ │ anthropic    │  │              │             │
│  └──────────────┘ └──────────────┘  └──────────────┘             │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Schéma adapté de la documentation d’architecture du projet en amont.³

« 47 tools / 20 toolsets » contre « 28 tools » dans votre bannière. Le nombre « 47 tools » correspond au registre total des outils du dépôt en amont : tous les outils dont le code source est fourni avec Hermes, tous toolsets confondus. Votre CLI en cours d’exécution affichera un nombre inférieur dans sa bannière de démarrage (l’installation sur laquelle j’ai vérifié ce guide indique 28 tools / 89 skills). Ce n’est pas un bug. De nombreux toolsets sont facultatifs et doivent être explicitement activés dans config.yaml, sous toolsets: : adaptateurs de plateformes de messagerie, automatisation du navigateur, outils d’extraction plus lourds, etc. Le total du registre représente « ce qui est disponible » ; le nombre de la bannière, « ce qui est activé dans votre profile actuel ». Vérifiez les toolsets actifs avec hermes tools --list, puis activez ou désactivez-en individuellement à l’aide du bloc toolsets: dans ~/.hermes/config.yaml (ou avec /tools list / /tools enable <name> / /tools disable <name> au sein d’une session en cours ; la suppression d’un outil réinitialise la session afin que l’agent reconstruise son manifeste d’outils).

Les trois modes API

Hermes abstrait les différences entre fournisseurs dans trois modes API, sélectionnés automatiquement lors de l’exécution :³

Le résolveur runtime_provider.py associe les tuples (provider, model) à (api_mode, api_key, base_url) pour plus de 18 fournisseurs, tout en gérant les flux OAuth, les pools d’identifiants et la résolution des alias.³

Flux de données dans une session CLI

User input → HermesCLI.process_input()
  → AIAgent.run_conversation()
    → agent.prompt_builder.build_system_prompt()
    → runtime_provider.resolve_runtime_provider()
    → API call (chat_completions / codex_responses / anthropic_messages)
    → tool_calls? → model_tools.handle_function_call() → loop
    → final response → display → save to SessionDB

Extrait de la page d’architecture du projet en amont.³

Ordre d’assemblage du prompt

La pile du prompt comprend :¹³

1. SOUL.md (identité de l’agent — ou solution de secours intégrée si le fichier est indisponible)
2. Directives comportementales tenant compte des outils
3. Mémoire et contexte utilisateur (MEMORY.md, USER.md)
4. Directives relatives aux skills
5. Fichiers de contexte (AGENTS.md, .cursorrules)
6. Horodatage
7. Indications de mise en forme propres à la plateforme
8. Superpositions facultatives du prompt système, telles que /personality

SOUL.md constitue la base : tout le reste vient s’y superposer.¹³

Stockage des sessions

Stockage des sessions fondé sur SQLite, avec recherche plein texte FTS5. Les sessions bénéficient d’un suivi de filiation (parent/enfant au fil des compressions), d’une isolation par plateforme et d’écritures atomiques avec gestion des accès concurrents.³

Système de plugins

Trois sources de découverte : ~/.hermes/plugins/ (utilisateur), .hermes/plugins/ (projet) et les points d’entrée pip. Les plugins enregistrent des outils, des hooks et des commandes CLI par l’intermédiaire d’un API de contexte. Les fournisseurs de mémoire constituent un type de plugin spécialisé sous plugins/memory/.³

hermes plugins                       # Interactive enable/disable UI
hermes plugins install <repo>        # Install from Git URL or owner/repo
hermes plugins enable <name>
hermes plugins disable <name>
hermes plugins list

Fenêtre de compatibilité (v0.21.1) : les plugins externes doivent abandonner les chemins d’importation antérieurs à la décomposition avant le 14 septembre 2026. La décomposition de septembre 2026 (PR #102117) a déplacé les composants internes couramment importés par les plugins. Une couche temporaire COMPAT_MANIFEST.md réexporte depuis leurs anciens modules 1 148 noms publics déplacés, avec un avertissement émis une fois par nom et par processus (HermesPluginCompatWarning). Cette couche sera supprimée le 14 septembre 2026 ; à compter de cette date, tout plugin concerné sera désactivé – il ne sera pas chargé, et un avis rouge apparaîtra dans la bannière CLI, hermes doctor et hermes update, ainsi que dans une fenêtre modale unique sur le bureau ; le motif sera également affiché dans hermes plugins list. Pour les auteurs : exécutez hermes plugins compat <path> (ajoutez --json pour obtenir une sortie lisible par une machine) ; la commande affiche chaque file:line accompagné de l’ancien chemin -> nouveau chemin et renvoie le code de sortie 1 tant qu’il reste des éléments à corriger. Les utilisateurs contraints de conserver un plugin qui n’est plus maintenu peuvent définir plugins.allow_deprecated_imports: true dans config.yaml afin qu’il continue à se charger après cette date, jusqu’à ce que la suppression de la couche de compatibilité fasse disparaître définitivement les anciens chemins. Seuls les noms publics de premier niveau sont couverts ; les noms privés et les points de raccordement utilisés pour les monkeypatchs dans les tests n’ont jamais fait partie de l’interface publique et ne sont pas restaurés.⁴²

Principes de conception

Extraits de la page d’architecture du projet en amont :³

Migration depuis OpenClaw

Hermes Agent succède à OpenClaw. Si vous effectuez une migration depuis une installation OpenClaw existante :⁶⁵

hermes claw migrate --dry-run                    # Preview what would be migrated
hermes claw migrate --preset full                # Full migration including API keys
hermes claw migrate --preset user-data --overwrite   # User data only, no secrets
hermes claw migrate --source /custom/path        # Non-default OpenClaw location

hermes claw migrate lit par défaut les données depuis ~/.openclaw (et détecte aussi automatiquement les anciens dossiers ~/.clawdbot et ~/.moldbot), puis les écrit dans ~/.hermes.⁶

Importés directement (plus de 30 catégories) : SOUL.md, MEMORY.md, USER.md, AGENTS.md, les skills issus de 4 dossiers sources, le modèle par défaut, les fournisseurs personnalisés, les serveurs MCP, les tokens et listes d’autorisation des plateformes de messagerie (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Mattermost), les paramètres par défaut de l’agent (effort de raisonnement, compression, délai humain, fuseau horaire, sandbox), les politiques de réinitialisation des sessions (désormais inactives : depuis la v0.21.1, les minuteurs ne font jamais basculer une conversation⁴³), les règles d’approbation, la configuration TTS, les paramètres du navigateur, les paramètres des outils, le délai d’expiration des exécutions, la liste d’autorisation des commandes, la configuration du gateway et les clés API provenant de 3 sources.⁶

Archivés pour examen manuel : tâches cron, plugins, hooks/webhooks, backend de mémoire (QMD), configuration du registre des skills, interface utilisateur/identité, journalisation, configuration multi-agent, associations de canaux, IDENTITY.md, TOOLS.md, HEARTBEAT.md, BOOTSTRAP.md.⁶

La résolution des clés API examine trois sources selon l’ordre de priorité suivant : valeurs de configuration → ~/.openclaw/.env → auth-profiles.json.⁶

Dépannage

« Aucun fournisseur d’inférence n’est configuré. Exécutez ‘hermes model’ pour choisir un fournisseur et un modèle »

C’est la première erreur rencontrée après toute nouvelle installation : Hermes n’a encore trouvé aucun fournisseur. Le message signifie exactement ce qu’il indique — aucune des trois méthodes d’authentification n’a fourni de fournisseur utilisable. Exécutez :

hermes model

Le sélecteur interactif vous guide parmi tous les fournisseurs pris en charge, notamment les flux par code d’appareil OAuth (Nous Portal, GitHub Copilot, Anthropic, OpenAI Codex) et les endpoints personnalisés pour les serveurs auto-hébergés. Si vous pensiez qu’un fournisseur était déjà configuré, hermes doctor indique les identifiants auxquels Hermes a réellement accès ; les causes habituelles sont une clé API définie au mauvais endroit (elle doit se trouver dans .env ou être configurée avec hermes config set, et non dans votre profil shell), un identifiant OAuth expiré dans ~/.hermes/auth.json ou un endpoint personnalisé de config.yaml qui a perdu son base_url. Les méthodes d’authentification sont détaillées dans Authentification et fournisseurs.²⁷

« Clé API non définie »

Exécutez hermes model pour configurer votre fournisseur de manière interactive, ou hermes config set OPENROUTER_API_KEY your_key. La commande hermes doctor vous indiquera précisément quelles clés sont manquantes.⁷

« Limite de contexte : 2048 tokens » au démarrage (modèles locaux)

Hermes détecte automatiquement la longueur du contexte à partir de l’endpoint /v1/models de votre serveur, mais de nombreux serveurs locaux indiquent des valeurs par défaut faibles. Définissez-la explicitement dans config.yaml :²

model:
  default: your-model
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1
  context_length: 32768

Les appels d’outils s’affichent sous forme de texte au lieu d’être exécutés

Les appels d’outils ne sont pas activés sur votre serveur, ou le modèle ne les prend pas en charge dans l’implémentation du serveur.²

Les réponses sont interrompues en pleine phrase

Deux causes sont possibles :²

1. Plafond de sortie faible (max_tokens) sur le serveur — SGLang est limité par défaut à 128 tokens par réponse. Définissez --default-max-tokens sur le serveur ou configurez model.max_tokens dans config.yaml.
2. Épuisement du contexte — Le modèle a rempli sa fenêtre de contexte. Augmentez model.context_length ou activez la compression du contexte dans Hermes.

« Connection refused » depuis WSL2 vers un serveur de modèles hébergé sous Windows

WSL2 utilise une carte réseau virtuelle avec son propre sous-réseau — dans WSL2, localhost désigne la machine virtuelle Linux, et non l’hôte Windows. Deux solutions s’offrent à vous :²

Réseau en miroir (Windows 11 22H2 ou version ultérieure) : modifiez %USERPROFILE%\.wslconfig :

[wsl2]
networkingMode=mirrored

Exécutez ensuite wsl --shutdown, puis redémarrez. localhost fonctionne désormais dans les deux sens.

Adresse IP de l’hôte comme solution de repli (anciennes versions de Windows) : récupérez l’adresse IP de l’hôte Windows depuis WSL2 et utilisez-la à la place de localhost :

ip route show | grep -i default | awk '{ print $3 }'
# Use that IP as the base_url host

Le serveur de modèles doit également écouter sur 0.0.0.0, et non sur 127.0.0.1 — définissez OLLAMA_HOST=0.0.0.0 pour Ollama, ajoutez --host 0.0.0.0 pour llama-server/SGLang ou activez « Serve on Network » dans LM Studio.²

Le budget d’itérations ignore agent.max_turns

Si la ligne d’activité affiche N/90 (ou une autre limite obsolète) alors que config.yaml indique agent.max_turns: 500, la cause probable est une ligne HERMES_MAX_ITERATIONS obsolète dans ~/.hermes/.env : auparavant, l’assistant de configuration enregistrait le budget dans les deux emplacements et, si le pont de démarrage s’interrompt en raison d’une erreur antérieure d’analyse de la configuration, cette valeur fantôme de .env l’emporte silencieusement. Depuis la version v0.21.1, hermes doctor détecte cette paire conflictuelle et hermes doctor --fix supprime la ligne de .env, laissant config.yaml faire autorité.⁴¹

Où se trouve chaque élément ?

hermes status et hermes dump sont ici vos meilleurs alliés. hermes logs list affiche tous les fichiers journaux avec leur taille. hermes config path affiche l’emplacement du fichier de configuration. hermes config env-path affiche l’emplacement de .env.⁶

FAQ

Quelle est la différence entre Hermes Agent et Claude Code ?

Claude Code est le CLI officiel de Anthropic, limité aux modèles Anthropic. Hermes Agent est un framework d’agent open source de Nous Research qui fonctionne avec tout fournisseur compatible avec OpenAI — Nous Portal, OpenRouter, Anthropic, GitHub Copilot, z.ai, Kimi, MiniMax, DeepSeek, Hugging Face, Google ou votre propre endpoint auto-hébergé.¹² Hermes fournit également un gateway de messagerie pour Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal, dont Claude Code ne dispose pas.

Puis-je utiliser Hermes avec une clé API de Anthropic ?

Oui. Trois méthodes sont possibles :²

1. Définissez ANTHROPIC_API_KEY dans ~/.hermes/.env, puis exécutez hermes chat --provider anthropic --model claude-sonnet-4-6
2. Exécutez hermes model et sélectionnez Anthropic — Hermes utilisera le magasin d’identifiants de Claude Code lorsqu’il est disponible
3. Définissez manuellement un ANTHROPIC_TOKEN (setup-token ou token OAuth) comme solution de repli

Privilégiez l’option 2 si vous utilisez déjà Claude Code sur la même machine — elle permet de continuer à actualiser les identifiants Claude renouvelables.

Comment changer de fournisseur sans perdre ma conversation ?

Utilisez /model provider:model au cours d’une session. L’historique de la conversation, la mémoire et les skills sont tous conservés :⁹

/model zai:glm-5
/model openrouter:anthropic/claude-sonnet-4
/model custom:local:qwen-2.5

J’ai configuré Anthropic, mais la vision, le Web et la compression ne fonctionnent pas

Avec les versions actuelles, l’ancien problème ne peut pratiquement plus se produire. Par défaut (auxiliary.*.provider: "auto"), chaque tâche auxiliaire — vision, classification des approbations, compression, titres des sessions — s’exécute sur votre modèle de chat principal ; une configuration limitée à Anthropic les prend donc en charge avec le OAuth dont elle dispose déjà. L’ancien comportement par défaut (Gemini Flash via OpenRouter → Nous → détection automatique de Codex, avec une dégradation silencieuse lorsqu’aucun n’était configuré) a disparu : « auto utilise désormais le modèle principal pour tout le monde, tandis que les remplacements propres à chaque tâche dans config.yaml restent prioritaires. »³⁴

Si une tâche auxiliaire échoue encore, recherchez un remplacement explicite propre à cette tâche qui pointe vers un fournisseur que vous n’avez jamais configuré (auxiliary.<task>.provider / .model dans config.yaml), ou d’anciennes clés obsolètes : depuis le tag v2026.8.31, le récapitulateur de compression se configure comme n’importe quel autre emplacement auxiliaire — auxiliary.compression.provider — et les anciennes clés compression.summary_* y sont automatiquement migrées (version 17 de la configuration).³¹ L’extraction Web n’est désormais plus du tout une tâche LLM (« aucun LLM n’intervient ») ; dans les versions actuelles, un échec de synthèse Web n’est donc pas un problème de modèle auxiliaire.³⁴ Pour rattacher explicitement une tâche à votre fournisseur principal :

auxiliary:
  vision:      { provider: "main" }
  compression: { provider: "main" }

Quelle est la différence entre SOUL.md et AGENTS.md ?

SOUL.md définit l’identité de votre agent — ton, style et préférences de communication par défaut. Il se trouve dans ~/.hermes/SOUL.md et vous accompagne partout. AGENTS.md est propre à un projet — architecture, conventions, commandes et chemins — et se trouve dans le dossier de votre projet.¹³ Si un élément doit vous accompagner partout, placez-le dans SOUL.md. S’il appartient à un projet, placez-le dans AGENTS.md.

Comment exécuter plusieurs instances de Hermes côte à côte ?

Utilisez des profiles. Chaque profile dispose de son propre HERMES_HOME, de sa propre configuration, de sa mémoire, de ses sessions et du PID de son gateway :⁶

hermes profile create work --clone
hermes profile use work                 # Sticky default
hermes -p work chat -q "..."            # One-off without switching
hermes profile alias work --name h-work # Wrapper script

Hermes prend-il en charge les LLMs locaux ?

Oui, grâce au mécanisme d’endpoint personnalisé. Hermes fonctionne avec tout serveur compatible avec OpenAI : Ollama, vLLM, SGLang, llama.cpp/llama-server, LM Studio, LocalAI, Jan ou le vôtre.² Consultez Endpoints personnalisés et auto-hébergés pour connaître la configuration propre à chaque serveur.

Pourquoi la bannière de démarrage affiche-t-elle moins d’outils que ne l’indique le guide ?

Le guide mentionne 47 outils / 20 toolsets provenant du registre d’architecture en amont — il s’agit du nombre total d’outils dont Hermes fournit le code source, tous toolsets confondus. Votre installation en cours d’exécution affiche un nombre inférieur dans la bannière (l’installation de référence utilisée pour ce guide indique 28 outils), car Hermes active uniquement l’ensemble de toolsets par défaut au démarrage. De nombreux toolsets doivent être activés explicitement : les adaptateurs du gateway de messagerie, l’automatisation du navigateur, les piles d’extraction plus lourdes et plusieurs intégrations spécialisées doivent être expressément répertoriés sous toolsets: dans ~/.hermes/config.yaml avant d’être chargés. Total du registre = « ce qui est disponible si vous l’activez ». Total de la bannière = « ce que votre profile actuel a réellement chargé ». Utilisez hermes tools --list pour voir quels toolsets sont actifs et lesquels sont disponibles, mais désactivés. Activez ou désactivez chaque toolset pendant l’exécution avec /tools enable <name> et /tools disable <name> (la désactivation réinitialise la session afin que l’agent reconstruise son manifeste d’outils selon la nouvelle configuration).

Comment Hermes gère-t-il le modèle de repli lorsque mon fournisseur principal échoue ?

Configurez un bloc fallback_model dans config.yaml :²

fallback_model:
  provider: openrouter
  model: anthropic/claude-sonnet-4

Lorsque le fournisseur principal échoue (limitation du débit, erreur du serveur, échec d’authentification), Hermes bascule en cours de session vers le modèle de repli sans perdre l’historique de la conversation. Cette bascule ne se produit qu’une seule fois au maximum par session.

L’agent peut-il améliorer ses propres skills au fil du temps ?

Oui — c’est précisément l’aspect « auto-améliorant » de Hermes Agent. L’agent peut créer, mettre à jour et supprimer des skills à l’aide de l’outil skill_manage. Lorsqu’il met au point un workflow non trivial, il enregistre la méthode sous forme de skill afin de la réutiliser ultérieurement.¹¹ L’agent crée des skills après des tâches complexes (plus de 5 appels d’outils), lorsqu’il rencontre des erreurs puis trouve la bonne méthode, lorsque vous corrigez son approche ou lorsqu’il découvre un workflow non trivial.

Existe-t-il une intégration aux IDE ?

Oui — Hermes peut fonctionner comme serveur ACP (Agent Client Protocol) pour VS Code, Zed et JetBrains :⁶

pip install -e '.[acp]'
hermes acp

Journal des modifications

Références