Уяви стажера-генія. Пише код найшвидше за всіх, знає пʼять мов, за ніч збирає те, на що в тебе пішов би тиждень. Є один нюанс: щоранку він приходить із повною амнезією. «Привіт, я тут перший день. А що за проєкт? А який стек? А чому не можна чіпати он той модуль?»
І ти пояснюєш. Знову. І завтра знову.
Знайомо? Саме так працюють сучасні CLI-агенти. Claude Code, Codex, Gemini CLI — реально потужні хлопці. Але закрив сесію — і все, чистий аркуш: контекст проєкту забутий, твої правила забуті, вчорашня домовленість «легасі не чіпаємо» — теж. Відкриваєш зранку, а він бадьоро переписав рівно той модуль, який ти просив не чіпати. Дякую, стажере.
А друга біда — він завжди один. Гарує наодинці над задачею, яку втрьох рознесли б за пів години.
І ось тут у чат вривається Hermes — інструмент, який за пару місяців зібрав на GitHub близько 15 тисяч зірок і 370+ контрибʼюторів. Він не замінює твого агента і не намагається бути «вбивцею Claude Code». Він надбудовується згори й лікує рівно ці болячки.
Якщо зовсім коротко: Hermes — це керівний шар над AI-агентами, який дає їм довгу памʼять, власні навички та вміння працювати командою. Open-source, від лабораторії NousResearch, на Python, ліцензія MIT. Усе важливе — памʼять, навички, історія сесій — лежить локально й переживає перезапуск.
Пройдімося по тому, що він уміє. З командами, без занудства.
Памʼять двох видів: про проєкт і про тебе
Головна фішка. Замість чистого аркуша Hermes тримає два файли-блокноти:
MEMORY.md— нотатки про проєкт: який стек, як налаштоване середовище, які прийняті домовленості щодо коду, на які граблі вже наступали.USER.md— нотатки про тебе: як ти любиш спілкуватися, що чекаєш від відповідей, який стиль тобі заходить.
Обидва лежать у ~/.hermes/memories/ і підвантажуються в системний промпт при старті кожної сесії. Агент сам вирішує, що туди дописати.
І амнезіак-стажер раптом перетворюється на колегу, який памʼятає, про що ви домовилися минулого тижня. Якому не треба всоте пояснювати, що база на проді чіпається тільки через міграції, а не «ну я подумав, так красивіше». Памʼять — це рівно та межа, яка відділяє розумний автокомпліт від напарника.
Він сам пише собі шпаргалки
Далі веселіше. Упоравшись зі складною задачею, Hermes може зберегти її як багаторазовий навик — по суті, шпаргалку «як ми це робимо». Наступного разу він не винаходить велосипед, а дістає готовий рецепт. Застарів рецепт — оновлює сам.
Памʼятаєш, як ти перші пару років гуглив той самий шматок коду по десять разів, поки не відклалося? Ось тут агент робить те саме — тільки не забуває. Це і є те саме «самонавчання», про яке люблять красиво говорити: агент накопичує досвід і з часом реально стає кориснішим, а не тупцює на місці.
Ось і звʼязка із заголовка: Claude, Codex і Gemini як підлеглі
А тепер те, заради чого ми тут. Hermes уміє кликати інші CLI-агенти як своїх підагентів — через ACP (Agent Client Protocol), стандарт, за яким агенти спілкуються один з одним. Однією командою ти обираєш, хто буде виконавцем:
hermes --provider claude-acp
hermes --provider codex-acp
hermes --provider gemini-acpПринада в тому, що Hermes не смикає бінарники навпролом, а працює через офіційні ACP-адаптери — ті, що роблять самі Zed і вендори CLI. А якщо в тебе своя збірка агента, шлях перевизначається змінною оточення:
HERMES_ACP_CLAUDE_COMMAND="/path/to/custom-claude --acp"Що це дає на практиці? Ти перестаєш молитися на один інструмент. Claude сильний в одному, Codex — в іншому, Gemini — у третьому. Раніше вибір одного означав відмову від решти. Тепер вони — просто виконавці у твоїй бригаді, а диригент над ними — ти. Ось це і є «змусити їх працювати в рази крутіше»: не замість одне одного, а під спільним керуванням.
Бригада, яка гарує паралельно
Одна голова добре, а пʼять паралельних — швидше. Hermes уміє розкидати роботу на ізольованих субагентів: кожен копає свою ділянку окремо й не лізе сусідові під руку. Можна навіть писати Python-скрипти, які смикають інструменти через RPC, — тобто збирати свої сценарії оркестрування.
Уяви прораба з бригадою. Сам лопатою не махає — роздає задачі й стежить, щоб наприкінці все зійшлося. Поки один субагент лагодить бекенд, другий пише тести, третій оновлює доки — і все одночасно. А ти сидиш із кавою й дивишся, як це твоя, між іншим, бригада.
Модель перемикаєш, як передачу на велосипеді
Hermes не одружений і на одному провайдері моделей: командою hermes model перестрибуєш між двома десятками — OpenRouter, OpenAI, свій ендпоінт та інші. Без переписування коду, без вендор-локу.
Логіка проста. Дорогу розумну модель береже́ш для по-справжньому складного. На рутину ставиш дешеву й шустру — навіщо ганяти «Hello World» через найпафоснішу нейромережу, яка за це візьме як за консультацію юриста. Одна задача — один рушій, інша — інший. Ти не заручник інструмента. Ти той, хто обирає під задачу.
Планувальник, який працює, поки ти спиш
Щоб звичайний CLI-агент пахав за розкладом, зазвичай треба городити обгортки, налаштовувати CI/CD або тягнути зовнішній планувальник. У Hermes cron вбудований. Створюєш задачу однією командою:
hermes cron createРозклад — по-людськи: «every 2h», «every morning at 9am» — або класичним cron-виразом «0 9 * * *», якщо так звичніше. Далі фоновий процес сам перевіряє задачі й запускає їх в ізольованих сесіях. «Щоранку перевіряй залежності й збирай звіт» — і воно робиться, поки ти спиш.
Живе в месенджерах, а не тільки в терміналі
Звичайний агент замкнений у терміналі: відкрив сесію — попрацював — закрив. Hermes же приймає команди з Telegram, Slack, Discord, Signal, WhatsApp, пошти та ще десятка платформ — усе через один gateway-процес.
І ось тут магія довгої памʼяті грає по-новому: задачу можна почати в терміналі, продовжити з телефона в Telegram і забрати результат у Slack. Контекст не губиться, бо всі сесії живуть в одній базі. Умовно — поставив агенту задачу дорогою на обід, повернувся, а пів роботи вже готово.
MCP і кнопка «скасувати»
Ще дві речі, без яких сьогодні несерйозно:
- MCP. Через Model Context Protocol агент чіпляється до зовнішніх інструментів і даних — файлів, API, баз. Тобто виходить за межі «побалакати у віконці» й реально копирсається у твоєму оточенні.
- Чек-поінти й відкат. Наробив справ — відкотився до збереженої точки. Ізоляція через git worktree страхує від класики жанру «агент переписав пів проєкту, задеплоїв у пʼятницю ввечері, і тепер усе лежить».
І ось до чого все це
Дивись, що тут сталося. Доступ до топового AI-агента сам по собі перестав бути перевагою — він є в усіх. А ось обвʼязка навколо нього — памʼять, навички, оркестрація Claude/Codex/Gemini, розумний вибір моделі — перетворює самотнього агента-амнезіака на керовану систему, яка памʼятає, вчиться й працює бригадою.
І питання давно вже не «який AI в тебе є». А «як ти ним керуєш». Hermes — просто наочна вітрина цього зсуву: уся цінність поїхала в шар керування поверх інструмента.
Це і є різниця між вайб-кодером і AI-native розробником. Перший тисне «Generate» і сподівається. Другий збирає з агентів оркестр — і розуміє, хто з них за що відповідає.
Що з цим робити
Бігти ставити кожен новий фреймворк — гибла справа. Такі інструменти виходять чи не щотижня, і половина завтра застаріє. А ось зрозуміти механіку під ними — памʼять, навички, субагенти, ACP, вибір моделі під задачу — навичка, яка не старіє. Розберешся по-справжньому в одному — решту клацаєш за аналогією.
Саме це вміння — не тицяти кнопки в одному чаті, а збирати з агентів керовану систему — ми й прокачуємо на курсі AI Native Developer.
А поки сходи хоча б постав Hermes зірочку. І заодно глянь, який вигляд має найближче майбутнє: де ти не пишеш код руками, а диригуєш тими, хто його пише. Причому так, щоб оркестр не розбігся.