Hermes Agent: як один інструмент закриває питання вибору між ChatGPT, Claude і Gemini

Коли бізнес починає впроваджувати штучний інтелект, перша проблема з'являється ще до першого результату - вибір інструменту. Ми всі починали з чату. Потім навколо чату виросли асистенти, коннектори, плагіни, поруч з'явилися Claude і Gemini, і сьогодні навіть досвідчені команди плутаються, що саме і де використовувати. Плутанина ця коштує грошей, бо кожен новий інструмент тягне за собою свої підписки, свої доступи і своє навчання людей.

Друга проблема. Значну частину задач у бізнесі взагалі неможливо відправляти в публічні моделі: фінансові дані, договори, клієнтські бази, внутрішня переписка. Для цього потрібні локальні моделі, і ось тут є хороша новина - поставити їх сьогодні реально. Головна умова - обчислювальні потужності, або власне залізо, або орендований сервер. Технічно це вже давно перестало бути перешкодою. Перешкодою стало інше: локальна модель сама по собі нічого робити не буде, їй потрібна оболонка, через яку вона отримає доступи, інструменти і задачі. ChatGPT, Claude і Gemini на цю роль підходять погано саме через чутливість даних.

Відповідь на обидві проблеми одна - open-source агенти. Найгучнішим прикладом став OpenClaw, але зараз набирає популярність значно зручніший для широкої аудиторії варіант, і для корпоративного сегменту він теж підходить - Hermes Agent. Це агент, який розгортається на вашому виділеному або внутрішньому сервері, підключається до локальної моделі або по API до будь-якої іншої, отримує потрібні доступи, працює зі скілами, самонавчається і вдосконалюється в процесі. Йому ставиться ціль, і він виконує її до повного результату або до моменту, коли закінчаться ваші ліміти. Саме в цей бік сьогодні рухаються великі корпоративні платформи, тільки в них це коштує в рази дороже і впроваджується в рази довше.

Мені в Hermes Agent подобається кілька речей. Чутливі і нечутливі дані обробляються в одному контурі, під контролем компанії. Скіли створюються під власні процеси і підключаються до потрібних коннекторів. Розгортати можна на сервері, а для особистої роботи є десктопна версія, яку можна поставити собі на комп'ютер і працювати з нею щодня.

На YouTube-каналі Learn to Earn Global, університету інноваційної освіти, вже вийшло два відео з цієї серії: як встановити десктопну версію Hermes, як її налаштувати і як з нею працювати. Далі будемо розбирати ботів, їх встановлення і роботу з ними, і це лише початок. Мета серії - на прикладі одного корпоративного інструменту показати, як імплементувати його у власні процеси, розширити на різні напрямки бізнесу і на особисті задачі, а потім масштабувати.

По суті, ці відео - це наша методологія впровадження штучного інтелекту, яку ми використовуємо в компаніях різного розміру, викладена покроково і у відкритому доступі. Переглянувши серію, ви зрозумієте саму концепцію і зможете повторити її самостійно. А якщо захочете, щоб це впровадили у вас, - пишіть, з цим ми допоможемо.

Перші відео дивіться за посиланням: https://youtu.be/H5lA8q8jHQc