Hermes Agent é uma framework open source de agentes de IA lançada pela Nous Research, alinhada diretamente com OpenClaw. Permite-te configurar um assistente de IA que tem memória, que usa ferramentas e que, com o tempo, vai ficando cada vez mais a conhecer-te no teu próprio computador, num VPS ou num ambiente cloud.

Suporta interações multi-plataforma como CLI, Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, entre outras. Permite integrar fornecedores de modelos como OpenAI, Anthropic, OpenRouter e Ollama, e ainda executar comandos de terminal, instalar Skills e configurar tarefas de automatização com escalonamento.

Ainda mais conveniente: o site oficial do Hermes Agent disponibiliza uma forma de ligar a memória e as Skills do OpenClaw ao Hermes. Este artigo vai acompanhar-te em todo o processo completo de instalação e configuração do Hermes Agent, bem como no tutorial para migrar a memória e as Skills do OpenClaw para o Hermes. Aplica-se a macOS, Linux e Windows (WSL2).

O que é o Hermes Agent? Em que difere do OpenClaw?

Em geral, os chatbots só seguem o esquema: tu perguntas uma coisa, ele responde outra, e a interação termina aí. O Hermes Agent é diferente: a sua conceção é um “sistema de agentes persistente”. Podes fazê-lo correr durante muito tempo no teu próprio equipamento, num VPS ou num ambiente remoto, e conversar com ele através de CLI, Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email ou Home Assistant. Alinha-se diretamente com o OpenClaw.

(AI também tem de ser Hermes! OpenClaw que evolui sozinho: o que é o Hermes Agent? )

O núcleo da conceção do Hermes Agent assenta na operação a longo prazo e na acumulação de capacidades: o agente não só consegue executar tarefas, como transforma experiência em skills reutilizáveis (skills) e, através de um sistema de memória, otimiza continuamente o processo de tomada de decisões, construindo gradualmente uma compreensão do comportamento e das preferências do utilizador.

Este “ciclo de aprendizagem fechado” (Closed Learning Loop) é a principal diferença do Hermes Agent. Após concluir uma tarefa, o sistema organiza automaticamente o processo, gera ficheiros de skills e, em situações semelhantes no futuro, chama e otimiza diretamente. Combinado com um mecanismo de memória a longo prazo baseado em SQLite e pesquisa de texto completo (FTS5), ganha capacidade de continuidade entre sessões, deixando de começar do zero todas as vezes.

Preparação antes da instalação

O ambiente de instalação apresentado no Quickstart oficial é direto: suporta Linux, macOS e WSL2. O Windows nativo não está no foco principal; se és utilizador de Windows, recomenda-se instalar primeiro o WSL2 e, depois, executar os comandos de instalação dentro do WSL2. Após terminar a instalação, ainda é preciso recarregar o shell, por exemplo com source ~/.bashrc ou source ~/.zshrc.

Se é a primeira vez que trabalhas com este tipo de ferramenta, podes pensar no Hermes como “um assistente de IA que precisa de operações de terminal”. Não precisas de compreender todas as funcionalidades desde já: instala-o, escolhe um fornecedor de modelos e, depois, abre a CLI e diz-lhe a tua primeira frase.

Passo 1: Instalar o Hermes Agent

Primeiro, abre o terminal e introduz o comando oficial de instalação numa linha:

Linux / macOS / WSL2 curl -fsSL | bash

Este é o primeiro passo do Quickstart oficial. A orientação de todo o desenho é muito semelhante ao fluxo “instala primeiro e depois logo se vê” de muitas ferramentas open source nos últimos anos: primeiro fazes com que tenhas o comando hermes e só depois avançaste para as configurações seguintes.

Passo 2: Configurar o fornecedor de modelos

Depois de o Hermes estar instalado, o próximo passo é escolher o fornecedor de modelos com comandos interativos. Os três comandos centrais fornecidos oficialmente são:

hermes model

hermes tools

hermes setup

hermes model é usado para escolher o teu provider de LLM e o modelo; hermes tools serve para configurar quais as ferramentas a ativar; hermes setup configura todo o ambiente de uma só vez.

Há muitos fornecedores suportados pelo Hermes. Se queres zero configuração e o mais simples primeiro, podes escolher Nous Portal. Se já estás no ecossistema do ChatGPT, podes experimentar OpenAI Codex. Se és utilizador de Claude, podes ir diretamente para Anthropic. Se queres seguir uma via aberta com múltiplos modelos, OpenRouter é uma porta de entrada conveniente.

Algo particularmente especial: o Hermes também suporta Custom Endpoint. Ou seja, podes ligar diretamente a Ollama, vLLM, SGLang ou qualquer API compatível com OpenAI. Isto é bastante atraente para quem quer correr modelos localmente ou montar um serviço de inferência por conta própria.

Uma grande vantagem é: mais tarde, se quiseres trocar de modelo, não precisas de alterar código. Basta correr novamente hermes model.

Passo 3: Começar a conversar

Com a configuração do modelo feita, basta escrever:

hermes

Irás entrar na interface CLI do Hermes. A documentação oficial refere que, ao iniciar, verás um welcome banner, onde aparece o modelo em uso, as ferramentas disponíveis e as skills instaladas. A partir daí, podes introduzir diretamente mensagens; por exemplo:

What can you help me with?

O Hermes não responde apenas com texto. De acordo com o Quickstart, ele entra já com ferramentas como web search, operações de ficheiros e comandos de terminal. Ou seja, quando o abres, não é apenas “chat”: já estás numa interface de agente com capacidade de execução de tarefas.

Passo 4: Testar as funcionalidades core do Hermes

Se instalaste o Hermes e não sabes o que dizer na primeira frase, o oficial já deu exemplos bem adequados para testes. Por exemplo, esta frase serve perfeitamente para validar:

What’s my disk usage? Show the top 5 largest directories.

O Hermes vai executar comandos de terminal em teu nome e depois organizar-te os resultados. Isto é muito importante porque significa que o Hermes não é só capaz de responder a questões de conhecimento; consegue começar a mexer no teu ambiente de trabalho.

Na CLI também há um conjunto completo de slash commands. Ao escrever /, aparece um menu de preenchimento automático. Por exemplo: /help para ver todos os comandos, /tools para listar ferramentas disponíveis, /model para alternar modelos de forma interativa, /save para guardar o histórico da conversa, e até /personality pirate para um modo de personalidade.

Se precisares de colar prompts mais longos ou código, podes usar Alt+Enter ou Ctrl+J para quebrar linha; se ele estiver a demorar demasiado, podes simplesmente introduzir uma nova mensagem para o interromper ou carregar Ctrl+C. Depois de saíres, se quiseres voltar à sessão anterior, podes usar:

hermes –continue

ou a versão curta

hermes -c

Isto também é muito útil, porque o mais chato na experiência de muitas ferramentas de agentes não é a primeira inicialização, mas sim conseguir continuar o contexto na segunda vez que voltas. Esta parte está bastante completa na experiência CLI do Hermes.

Passo 5: Ligar plataformas de comunicação como Telegram

Uma grande característica do Hermes é que não ficas apenas preso ao terminal. Podes ligá-lo via gateway ao Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email ou Home Assistant, o que é como levar o mesmo agente para as interfaces onde tu já costumas usar. O comando de entrada fornecido no Quickstart oficial é:

hermes gateway setup

Este comando leva-te ao fluxo interativo de configuração da plataforma.

Passo 6: Ativar o modo de voz

Se queres que o Hermes não interaja só por texto, mas também ouça o microfone e fale de volta, o oficial disponibiliza o voice mode. Primeiro, instala pacotes relacionados com voz:

pip install “hermes-agent[voice]”

Se queres algo grátis e local para speech-to-text, o oficial recomenda também:

pip install faster-whisper

Depois, ao entrares na CLI do Hermes, introduz:

/voice on

A seguir, podes carregar Ctrl+B para gravar, ou usar /voice tts para fazer o Hermes dizer as respostas em voz. Isto não serve apenas para a CLI; pode também ser estendido ao Telegram, Discord e até a voice channels do Discord.

Na prática, esta experiência é muito semelhante a transformaress um agente de um chatbot de texto numa versão de IA do Siri.

Passo 7: Instalar Skills, automatização com escalonamento e utilização avançada

Outra grande força do Hermes é o sistema de Skills. Podes procurar e instalar skills prontas, por exemplo:

hermes skills search kubernetes

hermes skills search react –source skills-sh

hermes skills search –source well-known

hermes skills install openai/skills/k8s

hermes skills install official/security/1password

hermes skills install skills-sh/vercel-labs/json-render/json-render-react –force

A documentação oficial lembra que –source skills-sh pode pesquisar diretórios públicos de skills.sh; –source well-known pode explorar skills a partir do website em /.well-known/skills/index.json; e quanto a –force, só deve ser usado depois de teres revisto skills de terceiros.

Para além das Skills, o Hermes também consegue automatizar tarefas com escalonamento. O exemplo do Quickstart até inclui diretamente um pedido em linguagem natural:

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

O Hermes vai usar o gateway para te ajudar a criar um cron job que executa a horas definidas. Isto significa que ele não é apenas uma ferramenta reativa; pode, ativamente, executar tarefas por ti.

Além disso, se dás prioridade ao isolamento de segurança, também podes desligar o backend do terminal para Docker ou SSH:

hermes config set terminal.backend docker

hermes config set terminal.backend ssh

Passo 8: Usar Hermes no editor (ACP)

Se queres que o Hermes não seja só um agente de CLI, e que também entre no editor, o oficial suporta editores compatíveis com ACP, como VS Code, Zed e JetBrains. A instalação é:

pip install -e ‘.[acp]’

hermes acp

Desta forma, o Hermes consegue funcionar como um ACP server para oferecer capacidades ao exterior. Para programadores, isto é parecido com ligar o “cérebro” do mesmo agente a diferentes interfaces de trabalho.

Passo 9: Integrar ferramentas externas via MCP

O Hermes também suporta MCP, ou seja, Model Context Protocol. Podes considerar ferramentas externas como plugins ligados ao Hermes. O exemplo oficial é adicionar um GitHub MCP server ao ~/.hermes/config.yaml:

mcp_servers:

github:

command: npx

args: [“-y”, “@modelcontextprotocol/server-github”]

env:

GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: “ghp_xxx”

Isto significa que o Hermes pode não só usar ferramentas embutidas, como também, através do ecossistema MCP, ligar mais capacidades externas. Para utilizadores avançados, isto será uma das diferenças mais fundamentais do Hermes face a chatbots comuns.

Tutorial sem dor: migrar a memória e as Skills do OpenClaw para o Hermes

O oficial do Hermes disponibiliza um mecanismo completo de migração do OpenClaw, para permitir que os utilizadores transfiram, sem problemas, configurações existentes de agentes e memória para um novo sistema. Basta executar hermes claw migrate no terminal. Assim, ele lê dados do diretório predefinido ~/.openclaw/ e importa, para o Hermes, uma série de componentes: a personalidade (SOUL), a memória de longo prazo (MEMORY, USER), skills, definições do modelo e do provider, plataformas de comunicação (como Telegram, Discord) e também as chaves de API relacionadas (opcional).

Se quiseres primeiro pré-visualizar o que vai ser migrado, podes usar o modo –dry-run para verificar as alterações, ou usar –preset full para uma migração completa (incluindo chaves).

Durante a migração, o Hermes vai re-interpretar e integrar a memória do OpenClaw. Por exemplo, vários ficheiros de memória serão combinados, deduplicados e depois escritos no novo sistema de memória. As skills também são importadas de forma unificada para o diretório de skills do Hermes e, de acordo com a configuração, trata conflitos (ignorar, substituir ou renomear novamente).

A configuração do modelo, parâmetros de inferência, regras de session reset e até configurações de MCP server e TTS também são transformados para a estrutura de config do Hermes. Ao mesmo tempo, alguns itens antigos que não são compatíveis (como plugins, hooks ou configurações complexas de channel) serão guardados num archive, para ajuste manual posterior.

Após a migração, o oficial recomenda que verifiques o migration report, validasses se a API key está a funcionar corretamente, reinicies o gateway e testes a funcionalidade de comunicação para garantir que todo o agente funciona bem no ambiente do Hermes. No geral, este mecanismo de migration não é apenas “ligar”: é uma conversão completa e uma reconstrução das capacidades, memória e configurações do OpenClaw na arquitetura do Hermes.

FAQ: Questões frequentes do Hermes Agent

P: Sou utilizador de Windows. Posso correr diretamente o comando de instalação curl?

R: Não é recomendado correr diretamente no CMD ou no PowerShell. Primeiro, instala WSL2 (Windows Subsystem for Linux). O Hermes precisa de um ambiente Linux para suportar plenamente ferramentas de terminal e execução de scripts. Depois de instalares o WSL2, entra no terminal do Ubuntu e executa os comandos de instalação.

P: Depois de executar o comando de instalação aparece “command not found”. O que faço?

R: Lembra-te de executar source ~/.bashrc (se usas zsh, então é source ~/.zshrc) para recarregar as variáveis de ambiente do path. 2. Modelos e providers (Models & Providers)

P: Se eu quiser trocar para um modelo da OpenAI ou da DeepSeek, como faço?

R: Sempre que quiseres, escreve hermes model. Isto abre um menu interativo, permitindo-te escolher novamente o provider ou inserir uma nova API Key. Dica: Se tens modelos locais auto-hospedados (como Ollama), podes escolher Custom Endpoint e introduzir a Base URL local.

P: O Hermes suporta modelos “gratuitos”?

R: Sim. Podes aceder a vários modelos open source que podem ser gratuitos através de Hugging Face ou OpenRouter, ou usar Custom Endpoint para ligar a um LLM que estás a correr localmente.

P: Tenho de recomeçar sempre que sair? Como continuo a conversa anterior?

R: Não. Usa hermes –continue ou, de forma curta, hermes -c para voltar diretamente ao ponto de progresso da conversa anterior.

P: O Hermes pode mesmo “estragar” o meu computador? Executar comandos de terminal é seguro?

R: Fazer com que a IA corra comandos diretamente envolve risco. Recomenda-se: Se não tens a certeza do que a IA vai fazer, podes definir um ambiente de sandbox (Sandboxing): hermes config set terminal.backend docker. Assim, todos os comandos serão executados num contentor Docker isolado, sem mexer nos ficheiros do teu anfitrião (host).

P: Posso fazer com que o Hermes me responda no Telegram ou no Slack?

R: Sim! Introduz hermes gateway setup e ele vai orientar-te no processo de ligação da plataforma de mensagens. Depois de configurar, até podes dar-lhe ordens no telemóvel.

P: O que são “Skills”? Como devo instalá-las?

R: Skills são módulos de funcionalidades predefinidos (por exemplo, gestão de Kubernetes, geração de código React). Podes usar estes comandos: Pesquisar: hermes skills search [palavra-chave] Instalar: hermes skills install [autor/nome] Ver na conversa: Introduz /skills ou /tools na conversa.

P: Como fazer para que “execute de forma agendada” tarefas?

R: Diz-lhe em linguagem simples, por exemplo: “Todos os dias de manhã às 9, verifica as notícias de IA do Hacker News e envia-me um resumo no Telegram.” O Hermes vai escrever automaticamente o Cron Job e configurar o acionamento automático.

Tabela rápida: comandos comuns de referência

Comando Função hermes start Agent Iniciar diálogo /model Alternar o modelo em tempo real na conversa /save Guardar o registo da conversa atual hermes doctor (Socorro) Quando o programa se comporta de forma estranha, usa-o para diagnosticar o problema hermes update Atualizar para a versão mais recente Alt + Enter Inserir texto multi-linha (adequado para colar código)

Este artigo Tutorial completo: construir um assistente de IA que cresce com o Hermes Agent, migração sem dor da memória do OpenClaw Primeiro apareceu em Cadeia de notícias ABMedia.