Pada tahun 2026, ketika persaingan AI Agent memanas dengan cepat, proyek open source Hermes Agent yang dikembangkan oleh Nous Research sedang menjadi sorotan komunitas dengan narasi inti “sistem agen yang berkembang seiring pengguna”. Mengintegrasikan fitur Telegram, Slack, menghubungkan model AI, dan lain-lain mirip dengan OpenClaw, tetapi berbeda dari chatbot tradisional, Hermes Agent diposisikan sebagai “lapisan pekerjaan Agent yang dapat berjalan terus-menerus”.
Inti desainnya terletak pada operasi jangka panjang dan akumulasi kemampuan: agen tidak hanya dapat menjalankan tugas, tetapi juga mengubah pengalaman yang berhasil menjadi keterampilan yang dapat digunakan ulang (skills), serta secara terus-menerus mengoptimalkan alur pengambilan keputusan melalui sistem memori, sehingga secara bertahap membangun pemahaman tentang perilaku dan preferensi pengguna.
“Siklus Pembelajaran Tertutup” (Closed Learning Loop) ini adalah perbedaan kunci Hermes Agent. Sistem akan secara otomatis merapikan proses setelah tugas selesai, menghasilkan file keterampilan (skill), dan kemudian memanggil serta mengoptimalkannya secara langsung dalam situasi yang mirip di kemudian hari. Disertai mekanisme memori jangka panjang berbasis SQLite dan penelusuran teks penuh (FTS5), sistem ini memiliki kemampuan untuk melanjutkan lintas sesi percakapan, tidak lagi memulai dari nol setiap kali.
Pakar keamanan siber, Yu Xuan, mengatakan bahwa cara penggunaannya sangat nyaman. Jika Anda sudah memiliki OpenClaw, dan menjalankan Hermes Agent pada perangkat yang sama, Anda dapat mengimpor konfigurasi dan memori OpenClaw ke Hermes Agent. Dalam penggunaan, setelah Hermes Agent menyelesaikan celah keamanan Telegram, sistem secara otomatis membuat satu Skill. Bahkan secara pengalaman langsung, menggunakan Hermes Agent dengan GPT 5.4 terasa lebih baik dibandingkan di OpenClaw. Fitur seperti menampilkan Token yang digunakan, juga melampaui Claude Code.
Siklus Pembelajaran Tertutup adalah perbedaan kunci Hermes Agent
Berbeda dengan chatbot percakapan tradisional atau alat bantu IDE, Hermes Agent diposisikan sebagai “lapisan pekerjaan Agent yang dapat berjalan terus-menerus”. Inti desainnya terletak pada operasi jangka panjang dan akumulasi kemampuan: agen tidak hanya dapat menjalankan tugas, tetapi juga mengubah pengalaman yang berhasil menjadi keterampilan yang dapat digunakan ulang (skills), serta secara terus-menerus mengoptimalkan alur pengambilan keputusan melalui sistem memori, sehingga secara bertahap membangun pemahaman tentang perilaku dan preferensi pengguna.
“Siklus Pembelajaran Tertutup” (Closed Learning Loop) ini adalah perbedaan kunci Hermes Agent. Sistem akan secara otomatis merapikan proses setelah tugas selesai, menghasilkan file keterampilan (skill), dan kemudian memanggil serta mengoptimalkannya secara langsung dalam situasi yang mirip di kemudian hari. Disertai mekanisme memori jangka panjang berbasis SQLite dan penelusuran teks penuh (FTS5), sistem ini memiliki kemampuan untuk melanjutkan lintas sesi percakapan, tidak lagi memulai dari nol setiap kali.
OpenClaw versi upgrade: apa yang istimewa dari Heremes Agent
Dalam arsitektur pen-deploy-an, Hermes Agent secara jelas mengarah ke “de-lokalisasi”. Sistem ini dapat berjalan pada VPS, Docker, lingkungan cloud, atau serverless, dan melalui satu gateway menghubungkan banyak platform seperti Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, dll., sehingga pengguna dapat berinteraksi dengan agen kapan saja, sementara tugas tetap dijalankan secara berkelanjutan di sisi belakang. Desain ini membuat AI berubah dari “alat” menjadi “tenaga kerja digital tipe menetap”.
Pada lapisan model, Hermes menerapkan strategi yang sepenuhnya terbuka, mendukung berbagai mesin inferensi termasuk OpenAI, OpenRouter (200+ model), GLM, Kimi, MiniMax, dan lainnya, bahkan dapat mengintegrasikan endpoint model yang Anda bangun sendiri. Pengguna dapat mengganti model melalui perintah sederhana, sehingga menghindari masalah vendor lock-in.
Hermes Agent memecah tugas kompleks menjadi workflow paralel
Hermes Agent dilengkapi dengan lebih dari 40 jenis alat, mencakup pencarian web, otomasi browser, eksekusi kode, dan generasi multimoda, serta mendukung ekstensi MCP (Model Context Protocol). Sistem ini juga memiliki kemampuan penjadwalan, memungkinkan pengguna menetapkan tugas rutin menggunakan bahasa alami, seperti secara otomatis menghasilkan laporan atau menjalankan pencadangan.
Mekanisme sub-agent memungkinkan pemecahan tugas kompleks menjadi workflow paralel, masing-masing berjalan secara independen, meningkatkan efisiensi dan menurunkan biaya konteks. Ini membuat Hermes bukan sekadar asisten tunggal, melainkan lebih mendekati seperangkat sistem otomasi yang dapat dikembangkan.
Saat ini, Hermes Agent telah mengumpulkan lebih dari 3,9 ribu bintang di GitHub, menjadi salah satu kerangka kerja open source AI Agent yang paling banyak mendapat perhatian pada tahun 2026. Pasar umumnya membandingkannya dengan alat seperti OpenClaw, tetapi dibandingkan dengan sistem yang mengandalkan keterampilan yang dirancang manusia, Hermes lebih menekankan kemampuan evolusi diri agen itu sendiri.
Artikel ini juga harus menyukai Hermes! OpenClaw yang bisa berevolusi sendiri: apa itu Hermes Agent? Muncul pertama kali di Berita Rantai ABMedia.
Penafian: Informasi di halaman ini dapat berasal dari pihak ketiga dan tidak mewakili pandangan atau opini Gate. Konten yang ditampilkan hanya untuk tujuan referensi dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Gate tidak menjamin keakuratan maupun kelengkapan informasi dan tidak bertanggung jawab atas kerugian apa pun yang timbul akibat penggunaan informasi ini. Investasi aset virtual memiliki risiko tinggi dan rentan terhadap volatilitas harga yang signifikan. Anda dapat kehilangan seluruh modal yang diinvestasikan. Harap pahami sepenuhnya risiko yang terkait dan buat keputusan secara bijak berdasarkan kondisi keuangan serta toleransi risiko Anda sendiri. Untuk detail lebih lanjut, silakan merujuk ke
Penafian.
