3192. Hermes

Hoy os presento Hermes, un agente de IA persistente y open source con memoria, herramientas, automatizaciones y acceso desde distintos canales. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de Hermes . En la tercera clase aprendemos cómo funciona su memoria persistente y qué archivos utiliza para conservar el contexto. En la cuarta configuramos el gateway para comunicarnos con el agente mediante Telegram y otros canales. Así podemos mantener la misma memoria mientras cambiamos de dispositivo o interfaz. Ahora sí, vamos al lío. En los últimos días se habla mucho de agentes persistentes y es fácil confundirlos con los modelos de inteligencia artificial. Hermes no es un modelo, sino una capa agéntica que utiliza el modelo que nosotros elijamos . Podemos conectarlo a distintos proveedores y endpoints compatibles, cambiar el cerebro sin sustituir todo el sistema y adaptar la combinación al coste o la capacidad que necesitemos. Es un proyecto open source que podemos instalar en nuestro ordenador, en un VPS o en otra infraestructura compatible. La elección importa porque un agente local deja de estar disponible cuando apagamos el equipo, mientras que uno instalado en un servidor puede seguir activo las veinticuatro horas. Una de sus funciones centrales es la memoria persistente . Podemos hablar hoy sobre un proyecto, volver mañana desde otra conversación y recuperar preferencias, decisiones o información anterior. El agente conserva y organiza ese contexto para que no tengamos que reconstruirlo desde cero cada vez. También puede buscar dentro de conversaciones pasadas. Si recordamos que hace tres semanas tratamos un asunto pero no sabemos dónde quedó, podemos pedirle que localice aquel intercambio y recupere la información necesaria. La idea es acercarse a un asistente personal que conoce el historial de aquello en lo que trabajamos. Hermes puede además crear skills y reutilizarlas . Después de completar una tarea, corregir errores y encontrar el proceso adecuado, podemos pedirle que convierta lo aprendido en una instrucción repetible. Cuando cambie una herramienta o aparezca un caso distinto, actualizamos esa skill en lugar de empezar otra vez desde cero. Imaginemos una automatización que procesa audios con Whisper. Quizá al principio funciona con archivos cortos, pero un día recibe una grabación mucho más larga y encuentra una limitación. Podemos buscar una alternativa, resolver el caso y mejorar la skill para que en el futuro escoja un camino u otro según la duración del archivo. La finalidad es que el agente aprenda de la experiencia y resulte cada vez más útil . No basta con esperar magia. Debemos revisar aquello que hace, explicarle las correcciones y convertir los caminos que funcionan en procedimientos claros. Hermes ya está orientado a ese ciclo de trabajo y aprendizaje. También podemos conectarle herramientas mediante APIs, MCP y otros mecanismos. Con los permisos adecuados trabaja con archivos, ejecuta comandos en terminal, utiliza scripts y accede a servidores por SSH. Igual que ocurre con cualquier agente que recibe acceso al sistema, debemos conceder únicamente aquello que realmente necesita. Las acciones pueden encadenarse. Podemos pedirle que transcriba un audio, resuma el resultado, prepare un archivo y lo suba a otro servicio. Algunas tareas dependen de la anterior y deben ejecutarse en orden, mientras que otras pueden avanzar simultáneamente. Para esos trabajos independientes, Hermes puede crear subagentes y repartir tareas en paralelo . Así una operación larga no tiene que bloquear toda la conversación principal. Podemos continuar hablando con el agente mientras los procesos delegados avanzan por separado y devuelven sus resultados. También permite programar automatizaciones. Podemos indicarle que envíe un informe cada tarde, compruebe periódicamente una web o revise los pedidos con la frecuencia que establezcamos. Es posible construir algo parecido con Codex, un VPS y tareas cron , pero Hermes ya nace con la idea de funcionar como un asistente personal permanente. Otro punto interesante es la variedad de canales. Podemos utilizarlo desde terminal, una interfaz gráfica, el teléfono, Telegram y otros servicios de mensajería que dispongan de integración. La conversación puede empezar en un canal y continuar en otro sin perder la memoria porque seguimos hablando con el mismo agente. Por ejemplo, puedo encargarle un trabajo desde el móvil mientras vuelvo a casa y revisar el avance al llegar al ordenador. También puedo iniciar una tarea desde la oficina y consultar después su estado desde otro dispositivo. El agente, sus herramientas y su contexto permanecen en el servidor. Hermes puede exponerse además mediante una API compatible para que otras aplicaciones hablen con él. No solo conectamos el agente a herramientas externas, sino que también podemos integrar el propio Hermes dentro de otros flujos y productos. El autoalojamiento ofrece más control sobre los datos, los accesos y aquello que queremos conservar o eliminar. Aun así, debemos mirar el recorrido completo. Si instalamos Hermes en nuestro servidor, pero utilizamos un modelo externo, las peticiones seguirán pasando por ese proveedor y se aplicarán sus condiciones y nuestra configuración. El software utiliza una licencia abierta y puede instalarse sin pagar por el propio programa, pero eso no significa que toda la operación sea gratuita. Debemos asumir el coste del VPS, la infraestructura y las APIs que utilicemos . Podemos elegir modelos con distintas tarifas o instalar uno local si contamos con el hardware necesario. Ejecutar también el modelo en nuestra infraestructura evita pagar tokens a un proveedor, aunque puede exigir una máquina con GPU y encarecer mucho el servidor. Hay que comparar ambas opciones. En algunos casos compensará pagar por uso y en otros tendrá sentido mantenerlo todo dentro de nuestra propia nube. En definitiva, Hermes es un asistente personal persistente que vive en nuestro ordenador o servidor . Conserva memoria, utiliza herramientas, automatiza tareas, crea subagentes, aprende nuevos procedimientos y nos permite comunicarnos desde diferentes canales mientras mantiene el mismo contexto. Si queréis que dedique otro episodio a explicar el panorama completo de agentes persistentes o que analice cada alternativa por separado, dejadme un comentario en Spotify. Hay muchas opciones y bastante confusión, así que puedo preparar una comparativa para aclarar qué aporta cada una. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify , por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana miércoles con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!