2026.06.02 技術

生成AIの注目ツールをわかりやすく解説：HermesAgentとは？

概要

HermesAgent（ハーメスエージェント）は、Nous Researchが開発するオープンソースのAIエージェントです。

ChatGPT、Gemini、Claude、Codexなどの生成AIを使っていると、「AIにもっと継続的に作業してほしい」「SlackやTelegramから呼び出したい」「毎回同じ説明をしなくても、自分の作業を覚えていてほしい」と感じることがあります。

HermesAgentは、そうしたニーズに対して、記憶、スキル、ツール実行、メッセージ連携、定期実行、モデル切り替えなどをまとめて扱えるAIエージェント基盤です。

この記事では、HermesAgentがどんなものなのか、Claude CodeやCodexとの違い、料金の考え方、インストール方法、どんな人に向いているのかを、生成AIに興味を持ち始めた方にもわかりやすく解説します。

本文

この記事でわかること

HermesAgentとは何か
ChatGPT、Claude、Codexと何が違うのか
HermesAgentが解決しようとしている課題
料金は無料なのか、有料なのか
ローカルPC、API、VPSの違い
VercelやSupabaseでは動かせないのか
どんな人に向いているのか
基本的なインストール方法と使い方

HermesAgentとは

HermesAgent（ハーメスエージェント）は、Nous Researchが開発しているオープンソースのAIエージェントです。

公式サイトでは「The Agent That Grows With You」、つまり「使うほど一緒に成長していくエージェント」と表現されています。

一般的なAIチャットは、質問するとその場で答えてくれます。ChatGPTやClaudeに「この文章を要約して」「このコードを直して」と頼むと、その場で返答してくれるイメージです。

一方、HermesAgentはそれだけではありません。

過去の会話や作業内容を記憶したり、よく使う手順をスキルとして蓄積したり、ターミナル操作、Web検索、ブラウザ操作、SlackやTelegramなどのメッセージ連携を組み合わせたりできます。

ざっくり言うと、HermesAgentは「その場で答えるAI」ではなく、「自分用に育てていけるAI作業環境」に近い存在です。

HermesAgentは何を解決するのか

HermesAgentが解決しようとしているのは、「ChatGPTやClaudeでは絶対にできないこと」ではありません。

ここはとても大事です。

実際、ObsidianやNotion MCPを使えば、AIに外部のメモや情報を参照させることはできます。Slack BotやDiscord Botを作れば、チャットツールからAIを呼び出すこともできます。cronや各種自動化ツールを使えば、定期実行もできます。

つまり、個別の機能だけを見ると、HermesAgentでなくても似たことはできます。

では、HermesAgentの価値はどこにあるのでしょうか。

それは、記憶、スキル、ツール実行、メッセージ連携、定期実行、モデル切り替え、実行環境の管理などを、ひとつのAIエージェント運用基盤としてまとめて扱おうとしている点です。

生成AIを本格的に使い込むほど、次のような課題が出てきます。

記憶はNotion、作業実行はClaude Code、通知はSlack、定期実行はcron、モデル切り替えは別設定、というように仕組みが分散する
連携はできるが、会話の文脈や作業履歴がバラバラになりやすい
毎回の作業手順を、人間がプロンプトやドキュメントで管理し続ける必要がある
AIを一度きりの相談相手ではなく、継続的に動く作業パートナーとして運用するには設計コストが高い

HermesAgentは、この「AIエージェントを長期運用するための面倒な統合」をまとめて扱おうとするツールです。

つまり、HermesAgentは「単体で何かひとつの機能がすごい」というより、「AIを継続的に動く作業パートナーとして運用するための土台」がすごいのです。

いつ頃から話題になったのか

HermesAgentは、2026年3月12日に公開された v0.2.0 のリリースで「v0.1.0以来の初めてのタグ付きリリース」と説明されています。

この頃から公開プロジェクトとして注目され始め、その後2026年3月から5月にかけて短い間隔でアップデートが続きました。

2026年5月29日時点では v0.15.2 が最新リリースとして公開されており、GitHub上でも多くのスターを集めています。

短期間で、メッセージ連携、MCP対応、スキル機能、Docker対応、Webダッシュボード、マルチエージェント機能、セキュリティ強化などが追加されており、開発スピードの速さも注目されている理由のひとつです。

何がすごいのか

HermesAgentのすごさは、単に「AIが賢い」という点ではありません。

むしろ重要なのは、AIを長く使い続けるための仕組みが入っていることです。

主な特徴は次の通りです。

過去の会話や作業を記憶できる
作業手順を「スキル」として蓄積できる
Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Emailなどから使える
ターミナル操作やブラウザ操作などのツールを扱える
cronのように定期実行できる
サブエージェントを使って作業を分担できる
複数のAIモデルやプロバイダーを切り替えられる
ローカルPC、Docker、SSH先のサーバー、クラウド環境などで動かせる

こうした機能の多くは、個別に見れば既存ツールやMCP、Bot、cron、API連携などでも実現できます。

しかし、HermesAgentはそれらをバラバラの部品としてではなく、AIエージェントを継続的に運用するためのまとまった仕組みとして提供している点が特徴です。

ClaudeやCodexではダメなのか

Claude CodeやCodexがダメというわけではありません。

むしろ、プログラミングや開発作業をその場で進めるなら、Claude CodeやCodexの方がシンプルで扱いやすい場面は多いです。

たとえば、次のような用途ならClaude CodeやCodexで十分です。

コードを書いてほしい
バグを直してほしい
リポジトリを読みながら実装してほしい
仕様をもとに画面や機能を作ってほしい
ターミナル上で対話しながら開発したい

一方で、HermesAgentが向いているのは、もう少し「常駐するAIアシスタント」に近い用途です。

たとえば、次のようなケースです。

TelegramやSlackからAIに作業を依頼したい
毎朝レポートを作る、定期的に監視するなど、自動実行させたい
AIに自分の作業スタイルやプロジェクト情報を長期的に覚えてほしい
複数のAIモデルやAPIを切り替えながら使いたい
サーバー上でAIエージェントを動かし続けたい
スキルやMCPを組み合わせて、自分専用のAI環境を作りたい

ただし、これらもClaude CodeやCodexにMCP、Bot、cron、外部DBなどを組み合わせれば実現できる部分があります。

違いは「できるかどうか」ではなく、「それを最初からAIエージェント運用のための統合基盤として扱えるかどうか」です。

ClaudeやCodexが「目の前の作業を一緒に進めるAI」だとすると、HermesAgentは「継続的に動かして育てるAIエージェント基盤」と考えるとわかりやすいです。

料金は？無料で使えるのか

HermesAgent本体はオープンソースで、無料で利用できます。

ただし、実際の費用は「どこで動かすか」「どのAIモデルを使うか」「外部ツールを使うか」によって変わります。

ここは少しややこしいので、具体例で見ていきます。

例1：自分のPCだけで使う場合

自分のMacやWindows PCにHermesAgentを入れて、OllamaなどのローカルLLMを使う場合、API利用料はかかりません。

この場合の費用は、ほぼPCの電気代だけです。

つまり、まず試してみるだけなら「無料に近い形」で使えます。

ただし、ローカルLLMはクラウドの高性能モデルに比べると、推論速度、長文処理、複雑な作業の精度で不利になることがあります。

無料で試すには良い方法ですが、本格的な業務利用では、ClaudeやOpenAIなどのクラウドモデルを併用するケースも多いでしょう。

例2：HermesAgent × OpenAI API

HermesAgentを自分のPCで動かし、AIモデルとしてOpenAI APIを使う構成です。

この場合、HermesAgent本体は無料です。自分のPCで動かすので、サーバー代もかかりません。

ただし、OpenAI APIの利用料がかかります。

たとえばOpenAI APIの GPT-4.1 mini は、公式価格で入力100万トークンあたり0.40ドル、出力100万トークンあたり1.60ドルです。

仮に1回の作業で入力10万トークン、出力2万トークンを使った場合、

入力：0.04ドル
出力：0.032ドル
合計：約0.072ドル

となります。

毎日1回この規模の作業をした場合、単純計算では月2ドル前後です。

ただし、AIエージェントはツールの説明、過去の文脈、ファイル内容、検索結果などを多く扱うため、実際のトークン量は作業内容によって大きく変わります。

また、ChatGPT Plusなどの月額プランとOpenAI APIは別課金です。ChatGPTに課金していても、OpenAI APIを使う場合は別途API料金が発生します。

例3：HermesAgentをサーバーで動かす場合

HermesAgentをSlackやTelegramからいつでも呼び出したい場合、自分のPCではなく、インターネット上でずっと動いている小さなコンピューターに置くことがあります。

これが、VPSと呼ばれるものです。

VPSは、ざっくり言うと「月額で借りられる小さなパソコン」です。

たとえば、Hetzner CloudのCX23という安いVPSは、2026年4月以降の価格でドイツ・フィンランドリージョンなら月3.99ユーロ、米ドル表記で月4.99ドルです。

このような小さなVPSにHermesAgentを置いておくと、手元のPCを閉じていても、SlackやTelegramからHermesAgentを呼び出せるようになります。

ただし、この安いVPSで大きなローカルLLMを快適に動かすのは難しいです。

現実的には、VPSは「HermesAgentを常駐させる場所」として使い、AIの推論はOpenAI、Claude、OpenRouter、Nous Portalなどのクラウドモデルに任せる構成になります。

つまり、月数ドルのVPS代 + 利用したAIモデルのAPI代、という考え方です。

VercelやSupabaseではダメなのか

生成AIで簡単なWebサービスを作るとき、VercelやSupabaseを使うことはよくあります。

たとえば、

Vercel：WebサイトやWebアプリの画面を公開する
Supabase：データベース、ログイン機能、データ保存に使う

といった用途です。

そのため、「VercelやSupabaseもサーバーっぽいし、HermesAgentもそこで動かせないの？」と思うかもしれません。

ただ、HermesAgent本体を動かす場所としては、VercelやSupabaseは基本的に向いていません。

理由は、HermesAgentが「長く動き続けるAIアシスタント」に近いからです。

HermesAgentは、メッセージングゲートウェイを起動したままにしたり、セッションを保持したり、ターミナル操作やバックグラウンド処理を行ったりします。

一方、VercelやSupabaseの関数機能は、「アクセスが来たら短時間だけ動いて、すぐ返す」ような処理に向いています。

たとえば、フォーム送信を受け取る、APIを1回呼ぶ、データベースに保存する、といった処理です。

HermesAgentのように、ずっと起動していて、SlackやTelegramからの連絡を待ち続けるような使い方とは少し違います。

つまり、VercelやSupabaseは「AIサービスを作るための周辺ツール」としては便利ですが、HermesAgent本体を常駐させる場所としては、VPSやローカルPC、Docker環境などの方が自然です。

料金のざっくりまとめ

HermesAgentの料金は、次のように考えるとわかりやすいです。

使い方	HermesAgent本体	サーバー代	AI利用料
自分のPC + ローカルLLM	無料	不要	基本不要
自分のPC + OpenAI/Claude API	無料	不要	使った分だけ
VPS + OpenAI/Claude API	無料	月数ドル程度から	使った分だけ
Nous Portal / Tool Gateway利用	無料	構成次第	サブスクや利用料が発生

ポイントは、HermesAgent自体は無料でも、AIモデルや外部ツール、常駐させる場所によってコストが変わるということです。

どんな人が使うべきか

HermesAgentは、誰にでも最初からおすすめできるツールではありません。

特に向いているのは、次のような人です。

生成AIを単発のチャットではなく、継続的な作業パートナーとして使いたい人
SlackやTelegramなどからAIを呼び出したい人
自分専用のAIアシスタントを育ててみたい人
AIに定期的なレポート作成や監視を任せたい人
複数のAIモデルを使い分けたい人
MCPやスキルを使ってAIの作業範囲を広げたい人
AIエージェントの仕組みに興味がある人

逆に、AIを使った開発支援をすぐ始めたいだけなら、まずはClaude CodeやCodexのようなツールから入る方が現実的です。

HermesAgentは便利ですが、モデル設定、APIキー、権限、ツール、実行環境などを自分で管理する必要があります。

インストール方法

HermesAgentは、macOS、Linux、WSL2などではワンラインインストーラーが用意されています。

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

インストール後、シェルを再読み込みします。

source ~/.zshrc
# または
source ~/.bashrc

その後、セットアップを実行します。

hermes setup

AIモデルやプロバイダーを選ぶ場合は、次のコマンドを使います。

hermes model

公式ドキュメントでは、まず普通のチャットが動くことを確認してから、ゲートウェイ、cron、スキル、音声、Dockerなどの機能を追加していくことが推奨されています。

基本的な使い方

通常のCLIで起動する場合は、次のコマンドを使います。

hermes

TUIを使いたい場合は、次のように起動できます。

hermes --tui

よく使うコマンドは次の通りです。

hermes model      # AIモデルやプロバイダーを選ぶ
hermes tools      # 利用するツールを設定する
hermes setup      # セットアップウィザードを実行する
hermes doctor     # 問題を診断する
hermes update     # 最新版に更新する
hermes gateway    # メッセージ連携用のゲートウェイを起動する
hermes --continue # 直前のセッションを再開する

SlackやTelegramなどから使いたい場合は、まずCLIで正常に動くことを確認したうえで、次のようにゲートウェイ設定を行います。

hermes gateway setup

使うときの注意点

HermesAgentは、ターミナル操作や外部ツール実行など、強い権限を持てるAIエージェントです。

そのため、業務利用する場合は次の点に注意が必要です。

APIキーや認証情報の管理を慎重に行う
最初はローカルや検証環境で試す
Dockerなどの分離環境を使う
危険なコマンドを自動実行させない
社内データや顧客情報を扱う場合は、モデル提供元や通信経路を確認する
最新版はアップデートが速いため、安定性や不具合情報を確認する

便利な反面、「AIにどこまで実行権限を渡すか」をきちんと設計することが大切です。

★こども向け解説★

HermesAgentは、毎回はじめましてのAIではなく、だんだん君のことを覚えてくれるAIの相棒です。

たとえば、学校で毎週「学級新聞」を作る係になったとします。

ふつうのAIにお願いすると、毎回「うちのクラスは何年何組で、先生はだれで、前回はどんな新聞を作ったか」を説明しないといけないかもしれません。

でもHermesAgentは、前にやったことや、よく使うやり方を覚えておけます。

さらに、「毎週金曜日に新聞の下書きを作って」「完成したら先生に知らせて」みたいに、決まった作業をお願いすることもできます。

ただし、これは「他のAIでは絶対にできない」という意味ではありません。

たとえば、ノート、連絡帳、予定表、先生への連絡アプリを自分でうまく組み合わせれば、似たようなことはできます。

HermesAgentは、それらを最初からひとつの道具箱にまとめて、AIが使いやすいようにしたものです。

つまりHermesAgentは、ただ質問に答えるだけのAIではなく、君の作業を覚えて、道具を使い、必要なときに動いてくれるAIの助手のようなものです。

まとめ

HermesAgentは、単なるAIチャットツールではなく、記憶、スキル、外部ツール、メッセージ連携、自動実行を組み合わせて使うAIエージェント基盤です。

重要なのは、HermesAgentが「ClaudeやCodexでは絶対にできないこと」を実現するツールではないという点です。

MCP、外部ノート、Bot、cron、API連携などを使えば、似たことは他のAI環境でも実現できます。

HermesAgentの価値は、それらをバラバラに組み合わせるのではなく、AIエージェントを長期運用するための統合基盤としてまとめていることにあります。

また、HermesAgent本体は無料ですが、使い方によって費用は変わります。自分のPCとローカルLLMで試すならほぼ無料で始められますが、OpenAIやClaudeなどのAPIを使う場合はAPI利用料がかかります。SlackやTelegramからいつでも呼び出せるようにするなら、月数ドル程度のVPSを使う構成も考えられます。

Claude CodeやCodexが「今この作業を一緒に進めるAI」だとすれば、HermesAgentは「継続的に動き、学習し、複数の場所から呼び出せるAIアシスタント」に近い存在です。

まだ発展途上の部分もありますが、AIエージェントを自分の業務や開発環境に深く組み込みたい人にとっては、非常に注目度の高いプロジェクトです。