Оператор ИИ: мой опыт работы с агентом Hermes на сервере

Больше двух месяцев я непрерывно использую агента Hermes на сервере. За это время я понял главное: это не инструмент, который нужно настраивать по шагам, а виртуальный сотрудник, которому ставишь конечную цель и помогаешь её достичь. В этой статье я делюсь опытом и показываю, как перейти от роли администратора к роли оператора.

Почему Hermes — это не автомат, а сотрудник

Многие привыкли обращаться с ИИ как с автоматом: даёшь точную инструкцию, получаешь результат. С Hermes так не работает. Это рассуждающий агент: вы говорите ему, что нужно сделать, а он сам выстраивает гипотезы, пробует разные пути и ищет решение. Он честно пытается достичь результата, даже если вы не прописали каждый шаг.

У меня есть клиент, компания Energy Plus, и местный IT-специалист Дмитрий. Он привык к машинному стилю: уточнил запрос, добавил слово — получил другую выдачу. Но с агентом так нельзя. Ему нужно дать конечную цель и позволить самому найти способ. Я объясняю это так: вы оператор, наставник, сенсей для своего виртуального помощника. Это новая штатная единица компании, которой не нужно платить зарплату — только расходы по ключу.

Как ставить задачи и не мешать

Представьте, что вы учите сына забивать гвоздь. Вы ставите задачу, смотрите, как он делает, и поправляете только там, где он отклоняется от оптимального пути. С агентом то же самое: не нужно вникать в каждую мелочь, вроде ссылок или путей к файлам. Дайте ему задачу и наблюдайте.

Если агент не справляется, не хватайте инструменты из его рук. Просто добавьте ресурсов: подключите более мощную модель или увеличьте уровень рассуждений. Например, для рутинных задач можно поставить low, для сложных — medium или high. Я регулирую это через команду hermes model или через Telegram. Чем сложнее задача, тем больше ходов он планирует, и тем выше расход токенов. Но зато он гарантированно найдёт способ перебраться на другой берег реки.

Память и самообучение

У Hermes есть три вида памяти: история сессий, файл agent.md (его системный промпт и роль) и векторная база state.db, где хранятся сущности и смыслы. Агент сам переписывает agent.md, когда меняются ваши задачи. Он обобщает информацию, сжимает её и хранит в сжатом виде. Чем дольше вы с ним работаете, тем лучше он вас понимает.

Я настроил периодическое ревью самосовершенствования: каждые два-три дня агент анализирует свои навыки и результаты. Это не штатная настройка, я адаптировал её под себя. Именно поэтому у меня расход составляет 5–6 долларов в день. Но агент живёт у меня долго, сам чистит память и делает самори информации.

Инструменты и кастомизация

Hermes может подключать внешние сервисы через API-ключи или MCP-протокол. Если у сервиса есть возможность интеграции, агент сможет использовать его как инструмент. Когда он впервые сталкивается с новым инструментом, то создаёт для себя навык. Правильно или неправильно — решаете вы как оператор, и потом можете этот навык поправить.

Через шлюз (gateway) можно подключить мессенджеры, например Telegram. Я пользуюсь именно Telegram, потому что это удобно. Также можно подключить веб-интерфейс, но мне он не нужен. Всё управление происходит разговорно: я пишу агенту в командной строке hermes или через Telegram.

Миссии и автономность

У агента есть режим миссии: вы задаёте постоянную цель и бюджет ходов, например 20. Он работает до достижения цели, планируя и проверяя данные. Я ставил ему миссию «оптимизировать работу Hermes агента» — цель размытую, и он сам решал, что делать. Чем точнее цель, тем предсказуемее результат.

Ещё одна важная особенность: агент чередует рассуждение и действие. Он обдумывает гипотезу, делает шаг, смотрит на результат, снова обдумывает. Так он последовательно продвигается к цели. Если вам кажется, что агент «тупой», подключите более дорогую модель, например флагманскую. Но помните: чем дороже модель, тем больше расход.

Что делать

Перестаньте видеть в агенте автомат. Относитесь к нему как к виртуальному сотруднику: ставьте конечную цель и позволяйте самому выбирать путь.
Не вмешивайтесь в мелкие детали. Если что-то не получается, добавьте ресурсов (модель, уровень рассуждений), а не отбирайте инструменты.
Периодически запускайте миссии по оптимизации работы агента. Дайте ему широкую задачу и бюджет ходов, а затем скорректируйте то, что вас не устроит.

Нужен такой сотрудник у вас?

Бриф 15–20 минут — и я скажу, что автоматизировать первым, а что пока не стоит.

Обсудить внедрение Все статьи