Собрал системный техосмотр для Hermes.

Когда Hermes становится рабочим контуром, ломаться может не только модель. Там уже профили, кроны, память, skills, gateway, MCP, конфиги и логи.

И если что-то пошло не так, обычное «проверь config» уже не спасает.

Поэтому я собрал Hermes Agent System Doctor.

Он локально проверяет Hermes home и делает безопасный отчёт: где факт, где риск, где неизвестно и где нужен repair-plan.

Смотрит profiles, config.yaml, cron metadata, gateway signals, logs, auth surfaces, memory, skills, plugins, MCP и drift после обновлений.

Без raw secrets, без чтения приватной памяти, без запуска cron, plugins и MCP.

Сначала отчёт. Потом план. Потом preview. И только после явного approval - узкий fix.

GitHub
https://github.com/AlekseiUL/hermes-system-doctor

⭐️ не забудьте жмякнуть в GitHub 😉

Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#HermesAgent #AIагенты #AgentOps #Автоматизация #SprutAI #OpenSource

Я давно для себя понял одну штуку: если пытаться успеть за всем, что выходит в AI, очень быстро начинаешь не развиваться, а просто разменивать внимание.

Самое стрёмное, что это спокойно приводит к ВЫГОРАНИЮ, если серьёзно подходишь к делу. У меня за последние 2 года такое случалось 2 раза. Приходилось полностью отключаться, уезжать отдыхать и приводить голову в норму. Дорого, но помогает.

Сейчас это особенно заметно по агентам. Каждый день кто-то выкатывает новый инструмент, новую платформу, новый способ собрать помощника, новый фреймворк, новый интерфейс. И вроде бы хочется всё посмотреть, везде разобраться, всё попробовать, чтобы не отстать. Но по факту такой режим чаще отвлекает от пользы, чем помогает.

Понимание этого у меня появилось не вчера. Когда вокруг было много разных инструментов автоматизации, я не стал прыгать по всему подряд, а начал глубоко разбираться в n8n. Именно через него я начал понимать, как строятся процессы, где ломаются сценарии, как передаются данные, почему один workflow работает стабильно, а другой разваливается от первого нестандартного шага.

Потом из этого естественно вырос интерес к агентам. Не потому что «вышла новая модная штука», а потому что агенты стали следующим слоем той же логики: есть задача, есть инструменты, есть контекст, есть память, есть ограничения, есть проверка результата. Сначала это были агентские связки вокруг n8n, потом OpenClaw, Hermes и всё, что сейчас постепенно складывается в нормальную агентскую операционку.

И вот здесь для меня снова работает тот же принцип: не надо размениваться в ширину. Если я каждый день буду бросаться на новый инструмент, у меня будет ощущение, что я в теме, но реального понимания станет меньше. Потому что понимание появляется не от того, что ты пробежался глазами по двадцати новинкам, а от того, что ты достаточно долго ковыряешь одну сферу изнутри.

Когда ты понимаешь основу, новые штуки уже не так сбивают с курса. Ты смотришь на них спокойнее. Видишь, где реально новая идея, где просто другая обёртка, где маркетинг, а где вещь, которую можно забрать в свою работу. Сейчас агент сам помогает мне с этим: кидаю ему ссылку на новинку, а он разбирает, нужно нам это или нет, есть там польза для текущего контура или просто очередной шум.

Мне кажется, сейчас многим мешает именно гонка «как бы всё успеть». Вышел новый агент - надо посмотреть. Вышел новый сервис - надо попробовать. Кто-то написал, что старый подход уже умер - надо срочно пересобираться. В итоге внимание всё время уходит наружу, хотя польза чаще находится внутри: в том, чтобы глубже понять один слой и научиться применять его в своей системе, жизни или рутине.

Для меня это сейчас главный фильтр по AI-новинкам. Не «надо ли мне срочно попробовать всё», а «помогает ли это глубже понять и усилить тот контур, который я уже строю»

Агенты сейчас немного остывают.

Не потому что они бесполезные. Скорее потому что про них начали говорить из каждого утюга, обещать какие-то космические возможности, а по факту у большинства всё заканчивается на уровне: «поставь агента, и он будет делать за тебя всё».

Ну ок.

А как его ставить?
Для каких задач?
Как с ним общаться?
Что ему можно давать, а что лучше не трогать?
Как работает память?
Как работает контекст?
Как агент вообще должен понимать, каким инструментом пользоваться?

Вот тут обычно тишина.

Люди хотят быстрый дофамин: поставить агента за вечер, желательно бесплатно, желательно на бесплатных моделях, желательно вообще не вникать. Просто включил - и он такой умный товарищ, который сам понял твою жизнь, задачи, стиль, бизнес, ограничения и начал шуршать.

А потом начинается любимое:

«Ваши агенты говно, они не работают».

Да работают они. Просто часто человеку хочется помощника, но не хочется разобраться, как этому помощнику ставить задачи.

И я это понимаю. Информации сейчас реально много, но она вся какая-то одинаковая: очередной фреймворк, очередной GitHub, очередное «смотрите, что умеет агент». А нормального разговора про то, как вообще думать через агентов, мало.

Для меня тут всё проще.

Если у вас есть задача, которая повторяется хотя бы пару раз в день, уже можно смотреть в сторону автоматизации. Не надо ждать «идеального кейса». Надо взять конкретную рутину и понять: что на входе, что должно быть на выходе, какие инструменты нужны, где агенту нельзя лезть, как проверить результат.

Вот с этого и начинаются нормальные агенты.

Не с красивой демки. Не с «дай ему полный доступ ко всему». Не с надежды, что он сам догадается.

С азов.

Как задать роль. Как дать контекст. Как описать хороший результат. Как показать пример. Как ограничить инструменты. Как понять, что агент не фантазирует, а реально делает работу.

Я сейчас сам всё больше ухожу именно в эту сторону. Не в новости про агентов, а в практику: что применимо, как работает, где ломается и как это нормально собрать под свои задачи.

Потому что пока человек не понимает, как агент думает и чем пользуется, он будет общаться с ним как с обычным чатом. А потом удивляться, почему на выходе ерунда.

AI-агенты слишком уверенно пишут «готово».

Вот только «готово» в чате и рабочий результат - это разные вещи.

Я выложил на GitHub Codex CLI Evidence Runner - инструмент, который я сделал под свою боль с Codex CLI.
У меня отдельный агент под это выделен и у него только один инструмент и при сложных задачах, любой другой агент может к нему обратиться за помощью.

Смысл простой: Codex выполняет задачу, а runner собирает доказательства работы.

Не красивый отчёт в стиле «я всё сделал», а нормальный рабочий след: diff, изменённые файлы, проверки, тесты, receipt, safety gate и dry-run apply.

Потому что если агент лезет в код, мне мало его финального сообщения. Я хочу видеть, что он реально поменял, что проверил и можно ли вообще рассматривать этот patch к применению.

Я не делал ещё одного coding-agent. Таких уже вагон.

Я сделал слой проверки вокруг Codex CLI, чтобы результат агента можно было принимать не по словам, а по фактам.

Вот repo: https://github.com/AlekseiUL/codex-cli-evidence-runner

⭐️ не забудьте жмякнуть в GitHub 😉

Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#CodexCLI #AIагенты #AgentOps #OpenSource #GitHub #SprutAI

Друзья, выложил на GitHub gpt-image-2-agent-kit.

История простая. Я пользовался генерацией изображений через своего агента дизайнера с помощью Nano Banana по API, потом гонял GPT Image 2 тоже платно. Картинки классные, но жаба душит, когда ты уже платишь за подписку GPT, а каждый нормальный эксперимент с изображениями снова превращается в отдельный расход.

Поэтому собрал инструмент, который работает локально и позволяет использовать GPT Image 2 без отдельной оплаты API, если у вас уже есть совместимый доступ через подписку GPT.

Но самое интересное тут не «сделать картинку по промпту».

Обычные репозитории часто живут в логике: написал prompt - получил image.

Я сделал иначе. Тут можно подключать свои фотографии как референсы, добавлять лицо, identity pack, style pack, брендбук, цвета, визуальные правила. То есть не каждый раз объяснять модели с нуля, кто вы и в каком стиле нужно рисовать.

И главное - репозиторий сделан не только для человека в терминале, а для AI-агента.

Агент может понять запрос, выбрать identity, выбрать style, приложить refs, сделать dry-run, показать план, дождаться разрешения, запустить live generation и сохранить receipt.

Плюс я специально добавил safety-слой: проверка путей, валидация референсов, agent-friendly JSON, receipts, privacy-first подход. Без браузерной автоматизации, без обещаний «бесплатного безлимита» и без попыток раздавать чужой доступ.

Честно: это не официальный SDK OpenAI, не обход квот и не публичный сервис из личной подписки. Это аккуратный локальный набор для человека или агента, у которого уже есть свой совместимый доступ.

Вот repo: https://github.com/AlekseiUL/gpt-image-2-agent-kit

⭐️ не забудьте жмякнуть в GitHub 😉

Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#GPTImage2 #AIагенты #AIAgents #ImageGeneration #GPT #OpenAI #AgentOps #Автоматизация #BrandBook #AItools #SprutAI

Нашёл вполне нормальный бизнес-кейс AI-агента.

Не «агент заменил отдел продаж», не «заработал миллион во сне», а обычная понятная рутина, за которую реально можно платить.

Человек продаёт виниловые пластинки. Он фотографирует альбом спереди и сзади, кладёт рядом рукописный инвентарный номер и оценку состояния.

Дальше агент берёт эту входящую информацию и делает работу, которую руками делать муторно: ищет релиз в Discogs, смотрит проданные аналоги на Discogs и eBay, предлагает цену, обрезает фотографии и готовит карточку товара.

Потом всё попадает в очередь на проверку. Там человек видит фото, ссылки на похожие продажи, предложенную цену и черновик объявления.

И вот это мне нравится больше всего: человек может поправить текст или просто нажать approve. После этого объявление уходит в публикацию.

Для меня это и есть нормальная агентная автоматизация.

Не «убрать человека из процесса», а довести рутину до хорошего черновика с доказательствами и оставить человеку решение.

Такая же логика легко переносится почти куда угодно: товары, услуги, документы, контент, заявки, лиды, CRM, поддержка. Просто агент забирает кусок скучной работы и превращает её в управляемый конвейер.

Ссылка:
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1u4ay0a/pushing_the_limits_of_hermes_agent_what_are_your/

#AIагенты #Автоматизация #БизнесАвтоматизация #AgentOps #HermesAgent #SprutAI

Нашёл кейс по Hermes Agent у компании, которая обслуживает бассейны. У них 450+ бассейнов в базе и 400+ обслуживаний в неделю. Менеджер маршрутов/QC подключил Hermes к своим таблицам, сервисным отчётам, аналитике и Telegram/Slack.

И что получилось?

Утром Hermes собирает ops-brief: сколько маршрутов, где странные отклонения, какие фильтры пора чистить, где могут быть проблемы по сервису. Это экономит 10–20 минут каждый день.

Но сильнее другое. Hermes смотрит живые отчёты техников и ловит ошибки, пока маршрут ещё идёт: странные химические показатели, пропущенные действия, отчёты, которые не бьются с историей бассейна, подозрения на утечки, проблемы конкретного техника.

Поймать такую ошибку в 13:30 - это совсем не то же самое, что увидеть её вечером после жалобы клиента.

Отдельно понравился кусок про онбординг новых клиентов. Раньше автор тратил около 2 часов в воскресенье, чтобы раскидать новых клиентов по маршрутам. Сейчас батчит это из Telegram примерно за 18 минут: Hermes проверяет географию, нагрузку техников и аккуратно собирает маршрут.

Вот здесь и начинается правильная агентская операционка.

Сначала человек построил каркас правды: таблицы, правила, QC-критерии, историю обслуживания, аналитику. И только потом дал агенту доступы. Не «думай вообще за меня», а «смотри живые события по моим правилам и буди меня, когда что-то не так».

Агент становится полезным когда он встраивается в скучную, повторяемую, денежную рутину.

Источник: Reddit, r/hermesagent, пост от 14 Jun 2026
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1u5dtuh/personal_hermes_use_case_for_a_pool_service/

#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #AIоперационка #Автоматизация #БизнесАвтоматизация #GoogleSheets #Операционка #SprutAI

Сегодня в r/hermesagent увидел очень правильную боль.
Человек месяц пользуется Hermes и понял, что ему не нужно, чтобы агент просто «запоминал факты». Ему нужно, чтобы агент помнил правила работы: стиль письма, логику объяснения, что считать важным, как раскладывать мысль.

И вот тут многие путаются.

Память агента - это не место, куда надо складывать всё подряд. Если туда летят факты, старые решения, стиль, правила, куски переписок и личные привычки, через какое-то время агент начинает не помогать, а тащить за собой старый мусор.

У себя я это сейчас развожу по полкам:
-Голос и стиль - в Voice Pack.
-Правила работы - в skills и AGENTS.md.
-Источники правды - в wiki/source cards.
-Повторяемые процедуры - в отдельные MD-файлы.
-А в память - только короткие устойчивые вещи, которые реально нужны между сессиями.

Это и есть разница между «агент что-то помнит» и «агент работает в нормальном контуре».
Если хотите прокачать своего агента, я бы начинал не с вопроса «как сделать память больше».
Я бы спросил иначе:
что агент должен помнить как факт, что как правило, что как процедуру, а что вообще не надо сохранять?
Вот после этого память перестаёт быть складом и становится частью операционки.

Я собрал новый GitHub-kit для Hermes.

Суть простая: он помогает превратить мутную задачу для агента в нормальный рабочий цикл.

Например, вы хотите: "каждое утро делай мне бриф".

В чате это выглядит как обычный запрос. Но если агент должен делать это каждый день, одного запроса уже мало.

Надо заранее понять:

- что его запускает;
- откуда он берёт данные;
- куда ему можно ходить;
- куда нельзя;
- где нужен мой approval;
- как проверить результат;
- где потом посмотреть, что он реально сделал.

Вот для этого я и собрал Agent Loop Engineering Kit.

Он не заменяет Hermes и не запускает задачи за вас.

Это набор файлов и CLI для подготовки: описать цикл работы агента, проверить его, сделать dry-run и получить нормальный receipt.

Внутри есть:

- loop spec;
- схемы;
- шаблоны;
- safety gates;
- risk classes;
- privacy scan;
- dry-run;
- receipt;
- CLI hermes-loop.

То есть сначала мы не запускаем агента в cron и не даём ему свободу. Сначала описываем правила игры.

Что он видит. Что может трогать. Что должен вернуть. Где остановиться. Как проверить результат, а не верить слову "готово".

Проверил локально: 22 теста прошли, privacy scan чистый, нормальные примеры валидируются, плохой пример специально падает на safety gate, dry-run по daily briefing создаёт читаемый receipt.

Мне эта штука нужна для задач, которые должны повторяться: ежедневные брифы, ресёрч, диагностика, обслуживание репозитория, coding-fix loop, watchlist по источникам.

Если совсем коротко: хороший промпт тут не спасает.

Перед автоматизацией нужен понятный цикл, иначе легко получить чёрный ящик, который жрёт токены, что-то делает и потом пишет "готово".

Сначала цикл. Потом проверка. Потом dry-run. Потом receipt. И только после этого можно думать про cron, webhook, Kanban или GitHub automation.

GitHub:
https://github.com/AlekseiUL/agent-loop-engineering-kit

Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #LoopEngineering #AIОперационка #SprutAI #Автоматизация #GitHub #Нейросети

В AI ОПЕРАЦИОНКЕ я делюсь тем, что использую сам, в частности своими агентами. Каждый день выкладываю кого-то новенького.
Эти голубчики тоже уже там😉

Спасибо всем, кто вступает за поддержку🙏
Ценник, как и прежде, не задираю и стараюсь дать максимум пользы!

#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #AIОперационка