自己進化とうたうAIエージェント「Hermes」の中身が、公式の設計資料として読めるようになりました。前回の追跡では、その「測り方」を取り上げました。今回は一歩進めて、内部構造です。NousResearchが公開したアーキテクチャ文書は、コードベース全体の地図として使い、細部はサブシステム別の文書で読む、という構えを明示しています[1]。地図があるだけでも、初見のコード読みの負担は大きく変わるはずです。
全体は3層のプラットフォームです[2]。ユーザーと接するUI層、中央のエージェント層、実際の作業を担うツールと実行環境の層、という重なりです。UI層にはCLI(端末での対話)、メッセージングのゲートウェイ、Webダッシュボード、ターミナルTUI(端末上で動く文字ベースの画面)が並びます[2]。どの入口から入っても、中央の中核エージェントにたどり着く設計です。場面に応じて入口を選びながら、同じ中核の処理系を共有する形です。
入口はさらに細かく、公式文書の一覧ではCLI、ゲートウェイ、ACPアダプタ、バッチ実行、APIサーバー、Pythonライブラリの6系統が描かれています[1]。中心になるのは、run_agent.pyに定義されたAIAgentクラスです。ここが会話を反復ループで回します。流れは3段階です。まず人格や振る舞いの手がかりを込めたシステムプロンプトを組み立てます。次に設定済みのLLMプロバイダを呼び出します。最後にモデルの出力から、ツールを使う指示(関数呼び出し)を取り出します[2]。中核エージェントは、補助的なLLMクライアントも併せて管理します[2]。
呼び出し先のAPI形式は3種類です。chat_completions、codex_responses、anthropicに対応し、主要な方式を1つのエージェントで扱えます[1]。文字を少しずつ流して表示するストリーミングと、まとめて返す非ストリーミングの両方も支えます[2]。ツール側は、登録簿(レジストリ)に70以上のツールと28のツールセットが並びます[1]。端末コマンドの実行、ブラウザの自動操作、画像を扱うビジョン系の処理などが、隔離された実行環境の中で動く構成です[2]。ツールの呼び出しは、登録簿と突き合わせて振り分ける仕組みです[1]。
記憶まわりも具体的です。セッション(会話の履歴)はSQLiteのデータベースに保存されます。WALモードという「同時読み取りは許し、書き込みは1つに絞る」運用方式で、複数アクセスの安全性を保つ仕組みです[2]。セッションの機能は部品(ミックスイン)として後付けでき、FTS5による全文検索もそのひとつです[2]。過去のやり取りを検索して引き出せるわけです。さらにプロンプトの圧縮とキャッシュの仕組みが中核に組み込まれ、長い会話の扱いを支えています[1]。
しかし、注目したいのは数字の派手さではありません。自律的な推論、ツール使用、会話の記憶、自己改善を特徴とする[2]うたい文句の裏で、実装はSQLite、WALモード、FTS5といった、長く使われてきた技術の組み合わせです。先進性は個々の部品よりも、組み合わせ方に出ているようです。人気のほうははっきり数字に出ていて、2026年4月時点のレビューでは星が95.6Kに達したと紹介されています[4]。アーキテクチャの観点から解説する外部記事も現れています[3]。一方で、今回素材にしたレビューやベンチマーク記事のいくつかは、内容の詳細まで確認できませんでした[5][5][5]。実測値の検証は、また別の機会になります。
公式が内部の地図を公開し、外部にも解説[3]やレビュー[5]、ベンチマークのガイドやハブ[5][5]が集まり始めました。前回の追跡で触れた「ベンチのスコアだけでは実行時の信頼は担保できない」という指摘と並べると、測る側と読む側の両輪がそろいつつあります。自己改善の仕組みがこの構造のどこに実装されるのか、文書の掘り下げとともに見えてくるはずです。エージェントを選ぶ基準が、スコアから構造へ広がるかどうか。注目していきたいと思います。
引用ソース
- Web記事 記事全文: Architecture | Hermes Agent — https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/developer-guide/architecture
This page is the top-level map of Hermes Agent internals. Use it to orient yourself in the codebase, then dive into subsystem-specific docs for implementation details.
System Overview
┌─────────────────────────────────── - Web記事 記事全文: Architecture Overview | NousResearch/hermes-agent | DeepWiki — https://deepwiki.com/NousResearch/hermes-agent/1.1-architecture-overview
This document presents a detailed technical overview of Hermes Agent’s architecture. Hermes Agent is a sophisticated AI agent framework featuring autonomous reasoning, tool usage, conversational memory, and self-improvem
- Web記事 Web検索: Hermes Agent Architecture: An AI Agent That Learns on Its Own, Lives in … — https://martianlee.github.io/posts/2026-05-13-hermes-agent-architecture
Hermes Agent Architecture: An AI Agent That Learns on Its Own, Lives in …
- Web記事 Web検索: Hermes Agent Review: 95.6K Stars, Self-Improving AI Agent (April 2026) — https://dev.to/tokenmixai/hermes-agent-review-956k-stars-self-improving-ai-agent-april-2026-11le
Hermes Agent Review: 95.6K Stars, Self-Improving AI Agent (April 2026)
- Web記事 Web検索: Hermes Agent Review 2026: Honest Features and Performance — https://fast.io/resources/hermes-agent-review-2026/
Hermes Agent Review 2026: Honest Features and Performance
- Web記事 Web検索: Hermes Agent Benchmark: The Complete Guide – Armalo AI — https://trust.armalo.ai/blog/hermes-agent-benchmark-the-complete-guide
Hermes Agent Benchmark: The Complete Guide – Armalo AI
- Web記事 Web検索: Hermes Agent Benchmark — The Complete Hub | Armalo AI — https://trust.armalo.ai/hermes-benchmark
Hermes Agent Benchmark — The Complete Hub | Armalo AI
※ 本記事はAIにより、Reddit・Hacker News・5ch・Xトレンドの公開投稿・トレンドを軸に、その話題をWeb検索で深掘りして集めた一次情報(記事全文・HNコメント)を併せて自動生成されました。本文中の[n]は末尾の引用ソース番号です。内容の正確性は保証されません。引用先を必ずご確認ください。
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