Hermes Agent es un framework de agentes de IA de código abierto lanzado por Nous Research, directamente comparable con OpenClaw. Te permite montar un asistente de IA en tu propia computadora, en un VPS o en un entorno en la nube que recuerda, usa herramientas y con el tiempo cada vez te entiende mejor.

Admite interacciones multiplataforma como CLI, Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, etc.; además, permite conectar proveedores de modelos como OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Ollama, etc., e incluso ejecutar comandos de terminal, instalar Skills y configurar tareas de automatización con programación.

Lo más conveniente es que el equipo de Hermes Agent proporciona un canal oficial para integrar la memoria de OpenClaw y las Skills en Hermes. Este artículo te guiará a través del proceso completo de instalación y configuración de Hermes Agent, y también la enseñanza para trasladar la memoria de OpenClaw y las Skills a Hermes. Aplica a macOS, Linux y Windows (WSL2).

¿Qué es Hermes Agent? ¿En qué se diferencia de OpenClaw?

Los bots de chat normalmente funcionan así: tú haces una pregunta, él responde, y cuando termina la interacción se acaba ahí. Hermes Agent es distinto: su diseño es un “sistema de agentes persistente”, es decir, puedes dejarlo ejecutándose durante mucho tiempo en tu propia máquina, en tu VPS o en un entorno remoto, y hablar con él mediante CLI, Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email o Home Assistant. El objetivo directo de comparación es OpenClaw.

(AI también merece Hermes! OpenClaw que evoluciona por sí mismo: ¿Qué es Hermes Agent? )

El núcleo del diseño de Hermes Agent está en el funcionamiento a largo plazo y la acumulación de capacidades: el agente no solo puede ejecutar tareas, sino que también convierte la experiencia en skills reutilizables (skills), y mediante un sistema de memoria optimiza continuamente el flujo de toma de decisiones, construyendo gradualmente una comprensión del comportamiento y las preferencias del usuario.

Este “ciclo de aprendizaje cerrado” (Closed Learning Loop) es la diferencia clave de Hermes Agent. El sistema organiza automáticamente el flujo después de completar una tarea, genera archivos de habilidades (skills) y en situaciones similares posteriores los invoca y optimiza directamente. Combinado con un mecanismo de memoria a largo plazo basado en SQLite y recuperación de texto completo (FTS5), tiene capacidad de continuidad entre sesiones, ya no empieza de cero cada vez.

Preparativos antes de la instalación

El entorno de instalación que proporciona el Quickstart oficial es muy directo: admite Linux, macOS y WSL2. Windows nativo no está dentro del alcance principal recomendado. Si eres usuario de Windows, se sugiere instalar primero WSL2 y luego ejecutar los comandos de instalación dentro de WSL2. Al terminar la instalación, aún necesitas recargar el shell, por ejemplo con source ~/.bashrc o source ~/.zshrc.

Si es tu primera vez con este tipo de herramientas, puedes imaginar Hermes como un “asistente de IA que requiere operaciones de terminal”. No necesitas entender primero todas las funciones: instálalo, elige un proveedor de modelos y luego abre la CLI y di la primera frase.

Paso 1: Instalar Hermes Agent

Primero abre la terminal e introduce el comando oficial de una sola línea para instalar:

Linux / macOS / WSL2 curl -fsSL | bash

Este es el primer paso del Quickstart oficial. Todo el enfoque de diseño es similar al “primero instálalo y luego ya vemos” que siguen muchos proyectos de código abierto en los últimos años: primero obtienes el comando hermes y luego vas haciendo la configuración posterior poco a poco.

Paso 2: Configurar el proveedor de modelos

Después de completar la instalación de Hermes, el siguiente paso es seleccionar el proveedor de modelos mediante comandos interactivos. Los tres comandos principales que ofrece el oficial son:

hermes model

hermes tools

hermes setup

hermes model se usa para seleccionar tu LLM provider y el modelo; hermes tools para configurar qué herramientas habilitar; y hermes setup configura de una sola vez todo el entorno.

Hermes admite muchos proveedores. Si quieres cero configuración y empezar por lo más simple, puedes elegir Nous Portal; si ya estás en el ecosistema de ChatGPT, puedes probar OpenAI Codex; si eres usuario de Claude, también puedes elegir directamente Anthropic; si quieres un camino de múltiples modelos abierto, OpenRouter es una entrada conveniente.

Algo particularmente especial es que Hermes también admite Custom Endpoint, o sea, puedes conectar directamente Ollama, vLLM, SGLang o cualquier API compatible con OpenAI. Esto es muy atractivo para quienes quieren ejecutar modelos localmente o montar su propio servicio de inferencia.

Una ventaja importante es: si luego quieres cambiar de modelo, no necesitas modificar el código; solo vuelve a ejecutar hermes model.

Paso 3: Empezar a chatear

Con la configuración del modelo lista, solo escribe:

hermes

Entrarás a la interfaz CLI de Hermes. La documentación oficial menciona que, al iniciar, verás un welcome banner donde se mostrará el modelo en uso, las herramientas disponibles y las skills instaladas. Luego ya puedes ingresar mensajes, por ejemplo:

What can you help me with?

Hermes no solo responde texto. Según el Quickstart, entrará en acción directamente con herramientas como web search, operaciones de archivos, comandos de terminal, etc. Es decir, cuando lo abres, no es solo “chat”: ya entras a una interfaz de agente lista para ejecutar trabajo.

Paso 4: Probar las funciones clave de Hermes

Si instalaste Hermes pero no sabes qué decir en la primera frase, el oficial ya te dio ejemplos muy adecuados para probar. Por ejemplo, esta frase sirve para verificar:

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

Hermes ejecutará comandos de terminal en tu nombre y luego te organizará los resultados. Esto es muy importante porque demuestra que Hermes no solo contesta preguntas de conocimiento: también puede empezar a tocar tu entorno de trabajo.

En la CLI también hay un conjunto completo de slash commands. Después de escribir / aparecerá un menú de autocompletado. Por ejemplo: /help para ver todos los comandos, /tools para listar herramientas disponibles, /model para cambiar de modelo de forma interactiva, /save para guardar la conversación, e incluso modos de personalidad como /personality pirate.

Si necesitas pegar prompts o código más largo, puedes usar Alt+Enter o Ctrl+J para saltar de línea; si tarda demasiado, puedes interrumpirlo con un mensaje nuevo o presionar Ctrl+C. Después de salir, si quieres volver a la sesión anterior, puedes usar:

hermes –continue

o la versión corta

hermes -c

Esto también es muy útil, porque para muchas herramientas tipo agente lo más engorroso no es el primer arranque, sino si al volver la segunda vez puede o no continuar con el contexto. En esta parte, Hermes está muy completo en la experiencia de CLI.

Paso 5: Conectar plataformas de comunicación como Telegram

Una gran característica de Hermes es que no se limita a la terminal. Puedes conectarlo a Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email o Home Assistant mediante un gateway; en otras palabras, llevas el mismo agente a la interfaz que usas normalmente. El comando de entrada que da el Quickstart oficial es:

hermes gateway setup

Este comando te llevará al flujo de configuración interactiva de la plataforma.

Paso 6: Activar el modo de voz

Si quieres que Hermes no solo interactúe con texto, sino que también “escuche” el micrófono y te responda hablando, el oficial ofrece voice mode. Primero instala paquetes relacionados con el audio:

pip install “hermes-agent[voice]”

Si quieres algo gratis y en local para speech-to-text, el oficial también recomienda instalar:

pip install faster-whisper

Luego, entra a la CLI de Hermes e ingresa:

/voice on

Después podrás grabar con Ctrl+B o hacer que Hermes hable directamente las respuestas con /voice tts. Esto no solo aplica a la CLI; también puede extenderse a Telegram, Discord e incluso a Discord voice channels.

Esta experiencia es bastante parecida a pasar de un agente tipo robot de texto a una versión de AI tipo Siri.

Paso 7: Instalar Skills, automatización programada y juego avanzado

Otra gran fortaleza de Hermes es el sistema de Skills. Puedes buscar e instalar skills ya hechas, por ejemplo:

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

La documentación oficial recuerda que –source skills-sh permite buscar directorios públicos de skills.sh; –source well-known permite explorar skills desde el sitio en /.well-known/skills/index.json; y –force solo debería usarse después de que hayas revisado las skills de terceros.

Además de Skills, Hermes también puede automatizar tareas con programación. En el ejemplo del Quickstart incluso te dan una necesidad en lenguaje natural:

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

Hermes creará un cron job que se ejecuta de forma programada mediante el gateway. Esto significa que no es solo una herramienta reactiva que responde, sino que también puede ejecutar tareas por ti de manera proactiva.

Si además te importa la separación de seguridad, también puedes desconectar el backend de terminal hacia Docker o SSH:

hermes config set terminal.backend docker

hermes config set terminal.backend ssh

Paso 8: Usar Hermes en un editor (ACP)

Si quieres que Hermes no sea únicamente un agente CLI, sino que también entre en el editor, el oficial soporta editores compatibles con ACP, por ejemplo VS Code, Zed, JetBrains. El modo de instalación es:

pip install -e ‘.[acp]’

hermes acp

Así, Hermes puede funcionar como servidor ACP y exponer sus capacidades al exterior. Para desarrolladores, esto es parecido a conectar el mismo “cerebro” de agente a diferentes interfaces de trabajo.

Paso 9: Conectar herramientas externas con MCP

Hermes también soporta MCP, es decir, Model Context Protocol. Puedes conectar herramientas externas a Hermes como si fueran plugins. El ejemplo oficial es agregar un servidor MCP de GitHub en ~/.hermes/config.yaml:

mcp_servers:

github:

command: npx

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

env:

GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: “ghp_xxx”

Esto significa que Hermes no solo usa herramientas internas, sino que también puede acceder a más capacidades externas a través del ecosistema MCP. Para usuarios avanzados, esta será una de las diferencias más fundamentales entre Hermes y un chatbot común.

Cómo migrar sin dolor la memoria y Skills de OpenClaw a Hermes (tutorial)

El equipo oficial de Hermes ofrece un mecanismo completo de migración desde OpenClaw, para que los usuarios puedan trasladar sin esfuerzo sus configuraciones existentes de agentes y la memoria a un sistema nuevo. Solo necesitas ejecutar hermes claw migrate en la terminal: podrá leer los datos del directorio predeterminado ~/.openclaw/ e importar la personalidad (SOUL), la memoria a largo plazo (MEMORY, USER), skills, la configuración del modelo y del provider, las plataformas de comunicación (como Telegram, Discord) y también las keys de API relacionadas (opcional) en conjunto a Hermes.

Si quieres primero previsualizar el contenido de la migración, también puedes usar el modo –dry-run para revisar los cambios, o usar –preset full para una migración completa (incluyendo las keys).

Durante la migración, Hermes reanaliza y consolida los datos de memoria de OpenClaw: por ejemplo, varios archivos de memoria se combinarán, se eliminarán duplicados y se escribirán en el nuevo sistema de memoria; las skills se importan unificadas al directorio skills de Hermes y, según la configuración, se manejarán los conflictos (omitir, sobrescribir o renombrar de nuevo).

La configuración del modelo, los parámetros de inferencia, las reglas de session reset e incluso la configuración de MCP server y TTS también se convertirán al esquema de config de Hermes. Al mismo tiempo, algunas piezas del sistema anterior que no sean compatibles (como plugins, hooks o configuraciones de canales complejas) se guardarán en archive para ajustes manuales posteriores.

Al completar la migración, el oficial recomienda revisar el migration report, verificar que la API key funcione correctamente, reiniciar el gateway y probar las funciones de comunicación para asegurar que todo el agente opere bien en el entorno Hermes. En general, este mecanismo de migration no es simplemente “conectar”: es una conversión completa y una reconstrucción de las capacidades, la memoria y la configuración de OpenClaw dentro de la arquitectura de Hermes.

Preguntas frecuentes (FAQ) sobre Hermes Agent

Q: Soy usuario de Windows, ¿puedo ejecutar directamente el comando de instalación con curl?

A: No se recomienda ejecutarlo directamente en CMD o PowerShell. Primero instala WSL2 (Windows Subsystem for Linux). Hermes necesita un entorno Linux para soportar completamente herramientas de terminal y ejecución de scripts. Después de instalar WSL2, entra a la terminal de Ubuntu y ejecuta el comando de instalación.

Q: Después de ejecutar el comando de instalación aparece “command not found”, ¿qué hago?

A: Recuerda ejecutar source ~/.bashrc (si usas zsh, entonces es source ~/.zshrc) para recargar las variables de entorno del path.2. Models & Providers (

Q: Si quiero cambiar a un modelo de OpenAI o DeepSeek, ¿cómo lo hago?

A: Ingresa hermes model en cualquier momento. Esto abrirá el menú interactivo, para que puedas volver a elegir el proveedor o introducir una nueva API Key. Tip: si tienes modelos locales configurados por tu cuenta (por ejemplo Ollama), puedes elegir Custom Endpoint e ingresar la Base URL local.

Q: ¿Hermes soporta modelos “gratis”?

A: Sí. Puedes acceder a una variedad de modelos open-source potencialmente gratuitos a través de Hugging Face u OpenRouter, o usar Custom Endpoint para conectar a tu LLM ejecutado localmente.

Q: ¿Tengo que volver a empezar cada vez que salgo? ¿Cómo continúo conversaciones anteriores?

A: No es necesario. Usa hermes –continue o la versión corta hermes -c para volver directamente al punto de la última conversación.

Q: ¿Hermes realmente “daña” mi computadora? ¿Es seguro ejecutar comandos de terminal?

A: Dejar que la IA ejecute comandos directamente sí conlleva riesgo. Se recomienda: si no estás seguro de lo que hará la IA, puedes configurar un entorno de sandbox )Sandboxing(: hermes config set terminal.backend docker; así todas sus instrucciones se ejecutarán en un contenedor aislado de Docker y no afectarán los archivos de tu host.

Q: ¿Puedo hacer que Hermes me responda en Telegram o Slack?

A: ¡Sí! Ingresa hermes gateway setup y te guiará para completar la integración con la plataforma de mensajes. Después de configurarlo, incluso puedes darle órdenes desde tu teléfono.

Q: ¿Qué es “Skills”? ¿Cómo las instalo?

A: Skills son módulos de funciones predefinidos (por ejemplo, gestión de Kubernetes, generación de código React). Puedes usar los siguientes comandos: Buscar: hermes skills search [keyword] Instalar: hermes skills install [autor/nombre] Ver en la conversación: ingresa /skills o /tools en la conversación.

Q: ¿Cómo puedo hacer que ejecute tareas “de forma programada”?

A: Díselo en lenguaje natural, por ejemplo: “Todos los días a las 9 de la mañana, revisa las noticias de AI de Hacker News y envíame un resumen en Telegram”. Hermes escribirá automáticamente el Cron Job y configurará el disparo automático.

Tabla rápida de comandos comunes

Comando Función hermes start: Iniciar el agente e iniciar diálogo /model: Cambiar modelo en tiempo real dentro del diálogo /save: Guardar el registro de la conversación actual hermes doctor )Emergencia( Cuando el programa se ponga raro, úsalo para diagnosticar el problema hermes update Actualizar a la versión más reciente Alt + Enter: Introducir texto de varias líneas (adecuado para pegar código)

Este artículo: Tutorial completo para crear un asistente de IA que crece con Hermes Agent, migración sin dolor de la memoria de OpenClaw. Aparece por primera vez en Cadena de Noticias ABMedia.