Hermes Agent、非エンジニアのAI活用を変える—自己進化型AIの新たな可能性

朝起きてAIアシスタントに話しかけるたび、自己紹介をし直す不便さに悩んでいないだろうか。多くの現行AIは、セッションをまたぐと前回の会話内容を忘れる問題を抱えている。これを「記憶喪失問題」と呼ぶ。Nous Researchが開発したHermes Agent (自己進化型のAIエージェント)は、この問題を解決する新たなアプローチを提供する。

Hermes Agentは、セッションをまたいで情報を記憶し続ける「クロスセッションメモリ」を搭載している。これは、まるでノートを持ち歩く店員のように、ユーザーの過去の会話や行動を覚えておく機能だ。これにより、次回の対話をスムーズに進められる。さらに、このAIは自律的にスキルを生成・改善する能力を持ち、ユーザーとともに成長することが可能だ。Nous Researchが2026年に公開したこのオープンソースの自己進化型AIエージェントは、従来のAIとは異なる構造的な解決策を提供している。

Hermes Agentは、従来のAIが抱える「記憶喪失問題」を解決する。

この革新的なAIは、ユーザーの行動やタスクから学び続け、自動で新しいスキルを生成する。これにより、ユーザーが毎回同じ情報を繰り返す必要がなくなる。たとえば、ユーザーが特定のタスクを頻繁に行う場合、AIはそのタスクに関連するスキルを自動的に習得する。より効率的なコミュニケーションが可能になる。Nous Researchは、Hermes 4シリーズとして70Bおよび405B-FP8モデルをHugging Faceで公開している。これらは2025年9月2日に更新された。こうした技術的な進歩により、Hermes AgentはAIアシスタントの新たな標準を築こうとしている。

とはいえ、過去にも「学習し続けるAI」が登場してきたことを考えると、Hermesが本当に違うのかという疑問が残る。これまでのAIエージェントは、自己進化や自己改善を謳いつつも、実際には期待外れに終わることが多かった。つまり、Hermes Agentは果たしてその期待を超えることができるのだろうか。次のセクションでは、この点を掘り下げていく。

Hermesは単なる誇大広告ではなく、実際に機能する自己進化型AIとしての基盤を持っています。

「自己進化」と聞いて、過去のAIが誇大広告に終わったことを思い出す方も多いでしょう。実際、自己進化を謳うAIは以前から存在し、その多くが期待外れでした。たとえば、特定のタスクに特化したAIは、一般的な学習能力が欠如していることが多く、実用性に乏しいものでした。

しかし、Hermes Agentは過去の製品とは異なる構造的な新規性を持っています。Nous Research (AI 技術を研究開発する企業) が開発したこの AI エージェントは、サーバー上で継続稼働し、メッセージング経由で指示を受け取ります。これにより、常に最新の情報を基に動作し続けます。

Hermes Agentのもう一つの特徴は、組み込みの学習ループです。経験からスキルを生成し、利用中に改善し続けるこの仕組みは、AI がユーザーの行動やタスクから学び、成長する能力を飛躍的に向上させます。YUV.AI の編集部も「Hermes Agentはクロスセッションメモリと自律スキル生成機能を備え、現代の AI アシスタントが抱える『記憶喪失問題』を解決する」と指摘しています。

このように、Hermesは単なる誇大広告ではなく、実際に機能する自己進化型AIとしての基盤を持っています。しかし、すべてが明らかになっているわけではありません。Hermes Agentのベンチマーク比較データはまだ公表されておらず、他の自己進化型エージェントとの具体的な差は不明です。つまり、読者がツールを選定する際に考慮すべき重要なポイントです。

Nous Research が提供する Hermes 4 シリーズは、Hugging Face 上で公開されています。70B および 405B-FP8 モデルとして知られていますが、その性能比較は今後の課題です。

このように、Hermes Agentは過去の AI と異なる構造的な新規性を持ちつつも、まだ全貌が明らかになっていない部分もあります。次に、Claude Code との組み合わせがなぜ重要なのかを考えてみましょう。

# なぜClaude Code 経由なのか——コーディング用ツールとHermesを組ませる編集上の理由

「Hermes Agentは優れています。しかし、非エンジニアがどう使うのか？」という疑問を抱く人は少なくありません。特に、Hermes Agentがサーバー上で継続稼働するため、技術的なハードルが高いと感じるかもしれません。ここで重要なのが、CLI（コマンドラインインターフェース）を通じて自然言語で操作できるClaude Code (Anthropic 社の AI コーディングツール) です。これにより、非エンジニアでもファイル操作やサーバーへの指示が簡単に行えます。

Claude Codeは、かつてAI Coding Agent市場でシェア54%を誇っていましたが、現在はCodexにその座を譲っています。それでも、利用率は8.7%と前回比で1.4ポイント増加しています。たとえば、非エンジニアが簡単にコーディングを行うためのツールとして、Claude Codeは非常に有用です。このツールはCLIを通じて自然言語で操作可能で、非エンジニアにとってAIへの最短ルートとなっています。Hermes Agentがサーバー常駐型であることを考えると、CLIで直接操作できるClaude Codeは、現実的な入口として非常に有用です。

Hermes Agentはサーバー常駐型である以上、CLIで触れるClaude Codeが現実的な入口になります。

推進派は、Claude Codeが非エンジニアにも開発環境を開放していると主張します。これは、Hermes Agentと組み合わせることで、より広範なユーザー層にリーチできる可能性を秘めています。一方で、懐疑派は、Claude CodeがコーディングAI用途に特化しているため、Hermes Agentとの組み合わせに必然性が薄いと批判します。しかし、Hermes Agentがサーバーで継続稼働し、メッセージング経由で指示を受け取る特性を考えると、CLIを介して簡単に操作できるClaude Codeは、非エンジニアにとって理想的な組み合わせです。つまり、両者の連携が非エンジニアの利用を促進する可能性があるのです。

このように、Claude CodeとHermes Agentを組み合わせることで、非エンジニアでもAI技術を活用する道が開かれます。しかし、実際に非エンジニアがどの程度このツールを使いこなせるのか、次のセクションでそのハードルを詳しく見ていきます。

# ハードルを正直に書く——非エンジニアがつまずく3つの壁と回避策

非エンジニアが Hermes Agent (Nous Research によって開発されたオープンソースの AI エージェント) を構築する際に直面するハードルは、意外と高いかもしれません。特に、サーバー継続稼働の必要性、メッセージング設定、モデル選定といった具体的な壁があります。これらの問題に対処するためには、事前にどのような困難があるのかを理解することが重要です。適切な回避策を講じる必要があります。

まず、Hermes Agent をサーバー上で継続的に稼働させることは、非エンジニアにとって大きなハードルです。Nous Research が開発したこのオープンソースの AI エージェントは、サーバー上での持続的な運用が求められます。BuildThisNow 編集部は、「Hermes Agent is an open-source autonomous AI agent built by Nous Research. It runs persistently on a server, takes instructions over messaging.」と述べています。このため、サーバーの設定や保守が必要です。技術的な知識が求められますが、apiyi.com の『5分ガイド』を参考にすることで、基本的な設定手順を学べます。さらに、Claude Code (Anthropic 社の AI コーディングツール) を活用すれば、自然言語での指示を通じて一部の作業を肩代わりしてもらうことも可能です。

次に、メッセージング設定も非エンジニアがつまずくポイントです。Hermes Agent はメッセージングを通じて指示を受けるため、適切な設定が必要です。ここでも、apiyi.com のガイドを活用することで、基本的な設定を短時間で行えます。しかし、複雑な設定やカスタマイズには、より深い技術的理解が求められる場合があります。たとえば、特定のメッセージングプラットフォームにおける設定は、一般的な手順とは異なることがあります。

最後に、モデル選定の問題があります。Nous Research は Hermes 4 シリーズとして 70B および 405B-FP8 モデルを公開していますが、これらのモデルと Hermes Agent フレームワークの関係性は明確にされていません。これは open Question #5 として未確認事項であり、具体的な技術的選択は不明です。このため、非エンジニアがモデルを選定する際には、専門家の助言を求めることが推奨されます。要するに、適切な情報を得ることが重要です。

Hermes Agent はサーバー上で継続稼働し、メッセージング経由で指示を受け取る自律型エージェントです。

これらの壁を乗り越えるための準備を整えれば、Hermes Agent の導入は非エンジニアにとっても現実的な選択肢となるでしょう。次のセクションでは、これらの壁を踏まえた上で、最小構成で Hermes Agent を動かす手順を紹介します。

# 最小構成で動かす——Claude Codeから Hermes Agentに『最初の指示』を出すまで

「最小構成で動かす」と聞くと、難しそうに感じるかもしれません。しかし、実際はそれほど複雑ではありません。まず、Claude Code (Anthropic 社の AI コーディングツール) を使って Hermes Agent を動かすための最初のステップを見てみましょう。セットアップが完了すれば、Hermes Agent があなたの指示を受け取り、自律的に動き始めます。

最初に必要なのは、Claude Code のインストールです。Nous Research が提供する CLI ツールを使って簡単に行えます。公式ドキュメントに従い、必要な依存関係をインストールします。CLI コマンドを実行するだけで、準備が整います。次に、Hermes Agent のオープンソースリポジトリを Hugging Face から取得します。このリポジトリには、Hermes 4 シリーズとして 70B および 405B-FP8 モデルが含まれており、2025年9月2日に更新されています。

次に、メッセージング経由で初回タスクを投入します。Hermes Agent はサーバー上で継続的に稼働し、メッセージを通じて指示を受け取る構造です。この仕組みを利用することで、指示を出すたびにエージェントが新たなスキルを生成し、学習を深めていきます。たとえば、「Hermes Agent is an open-source autonomous AI agent built by Nous Research. It runs persistently on a server, takes instructions over messaging」と Build This Now 編集部も指摘しています。

Hermes Agent は、サーバー上で継続稼働し、メッセージング経由で指示を受け取る自律型エージェントです。

ただし、注意が必要です。本記事の手順は公式ドキュメントに基づく想定手順です。実機での検証記事は別途必要です。組み合わせた検証事例は取材スニペット内で確認されていないため、過信せず公式リソースを参照することが大切です。要するに、この手順を通じて、Hermes Agent を動かし始めた後、さらなる可能性が広がります。それがどのように市場に影響を与え、あなたの未来を変えるのか、次のセクションで見ていきましょう。

今動くことの価値は大きいです。

AIエージェント市場の急成長が、非エンジニアにとって今こそ動くべき理由を示しています。2025年半ばにはClaude (Anthropic 社の AI コーディングツール) の月間アクティブユーザー数が3,000万人に達し、前年比40%増という数字がその勢いを物語ります。さらに、エージェントAI市場は2024年の57.8億ドルから2033年には1,548.4億ドルに達すると予測されています。この市場規模の拡大は、AI技術の進化がもたらす新たなビジネスチャンスを示唆しています。

こうした背景において、IBMは2025年のエージェントAIについて、人間のパートナーの助けを借りずにプロジェクトを完了できる完全自律型のAIプログラムを展望しています。「完全自律エージェント」は、企業の業務効率化や新たな価値創出に寄与する可能性を秘めています。しかし、非エンジニアにとっては、こうした技術をどう活用すべきかが課題です。たとえば、企業は非エンジニア向けの教育プログラムを導入し、技術の理解を深める取り組みを始めています。

一方で、Hermes Agentのような自己進化型AIは、非エンジニアでもアクセス可能な環境を整えつつあります。Nous Researchが開発したこのオープンソースのエージェントは、クロスセッションメモリと自律スキル生成を特徴とし、現代のAIアシスタントが抱える「記憶喪失問題」を解決します。しかし、推進派が強調する利便性に対し、懐疑派は技術的なハードルを指摘しています。サーバー上での継続稼働が必要なため、非エンジニアにとっては依然として高い壁が存在します。

それでも、今動くことの価値は大きいです。市場が急成長する中で、AI技術を理解し活用することは、個人の競争力を高める鍵となります。しかし、Hermes AgentとClaude Code の組み合わせによる具体的な動作事例や技術的な詳細は、まだ明らかになっていない部分も多いです。つまり、このような未解決の問いが残る中で、過度な期待を持たず、着実に技術を学び続ける姿勢が求められます。