Hermes TOP 1 агент по потреблению токенов на openrouter.

На базе hermes Higgsfield запустили своего агента.

OpenAI упоминает Hermes в своих документациях, как отличный агент для CLI авторизации.

Эра openclaw закончилась, он прорвал баннерную слепоту, вовлек большое количество новых юзеров в агентские системы.

Но первые часто умирают, а вот вторые 2-3 захватывают рынок.

Hermes захватил рынок своей системой обучения и упрошенной настройкой, Hermes из коробки прям неплох.

Лучший стек моделей для Hermes:

1. GPT 5.5 через подписку 100-200 долларов

2. Связка китайцев (minimax 2.7 + Kimi).

Лимиты у китайцев бездонные, особенно у Minimax с подпиской за 40 долларов, у меня так и не получилось эти лимиты исчерпать.

Китайцы не сильно уступают фронтир моделям, так что вполне можно юзать их.

гит

пул лучших инструментов для Hermes

Записки AI энтузиаста.

xAI открыли интеграцию Grok с Hermes Agent.

Hermes – тот самый агент, про которого я рассказывал последние дни.

Open-source, память persistent, ставится на любой VPS или ноутбук, оркестрирует кодинг и ресерч через подключённые модели.

Теперь у Hermes из коробки есть Grok как инструмент – через обычную X Premium за 8 долларов в месяц. SuperGrok не нужен.

Дальше – самое интересное. Можно собрать рабочую связку Codex + Grok + Hermes на подписках.

По Codex:

- 100-200 долларов – ChatGPT Pro. Активный кодинг, серьёзные задачи, без лимитов
- большинства хватает

- 20 долларов – Plus. Если задач немного и кодишь редко

По Grok – 8 долларов X Premium.

И это, по факту, лучший research-инструмент для AI-рынка сейчас. Поиск по X в реальном времени, по конкретным аккаунтам, датам, тегам. Возвращает готовый ответ, не сырые посты.

На каналы в Telegram при этом можно не подписываться.

Русскоязычный рынок просто переводит то же самое с X на следующий день. С X Premium и Grok эту цепочку отрезаешь – читаешь источник напрямую через агента.

Hermes сам бесплатный. Подключаешь к нему Codex и Grok – получаешь полный стек: код, ресерч, память между сессиями, выход в Telegram.

Минимальная связка – 28 долларов (Plus + X Premium). Серьёзная – 208 долларов (Pro + X Premium).

Источник: x.ai/news/grok-hermes

Записки AI энтузиаста.

Тестирую новый терминал Warp и сразу mirror в телеграм.

Думаю, вы слышали что с 15 числа антропики переведут все p процессы в оплату по api.

Больше не будут входить в подписку Max p запросы, поэтому я решил написать свой плагин.

Поресерчил X и github, в итоге ничего подходящего не нашел для себя.

Взял все самое лучшее на рынке и пишу для себя bridge между tmux сессией и тг ботом.

Это решение поможет остаться на подписке Max и агент Claude Code полноценно будет работать в тг.

Я хочу себе карманного Claude Code в тг, а антропики каждый месяц пытаются пересадить менять на API.

Сначала октлючили openclaw от подписки, а теперь и p запросы.

Записки AI энтузиаста.

Подписка выгоднее в 8 раз через оплата по API.

Потратил примерно 60 млн токенов на out opus 4.7

Если бы платил через API вышло бы примерно 1700 долларов.

А так вышло $200 в месяц.

Поэтому важно остаться на подписке.

Записки AI энтузиаста.

Жиза работы с агентами 😁

Как новичку начать изучать агентов?

Мой небольшой опыт, что я понял за 4 месяца оркестрации агентами.

1. Не занимайтесь микро менеджментом

Представьте себя в роли CEO компании, а не линейного сотрудника.

Пишите агенту не промпты, а выстраивайте вокруг агента контекст, источники данных и логи ваших действий.

И опишите грамотно результат, который вы хотите получить.

Отличие агента от чата GPT в осведомленности (контексте) вашей деятельности.

Агент сам должен помнить, что нужно пополнить контекст проекта, а уже только потом приступать к планированию/исполнению задачи проекта.

И подбирать скиллы под задачу тоже должен уметь.

2. Второй мозг, сейчас его называют gbrain

Второй мозг нужен не для того, чтобы ваш агент все помнил, он будет забывать и это нормально.

Тем более он не нужен, чтобы вы его контролировали, так вы будете очень медлительны.

Если вы реально хотите, чтобы агент все помнил в реальности текущего окна в 1 млн токенов недостаточно.

Может быть через пару лет будет окно контекста в миллиардах токенах, но это стоить будет очень дорого.

Поэтому gbrain нужен только для того, если ваш агент забыл что-то, тогда он должен сходить в gbrain и восполнить контекст.

Во первых, это дешевле, так как вы можете сократить окно сессии в 400к и не тащить за собой хвост мусорного контекста из прошлой задачи.

Во вторых, если что то агент забыл, он всегда может восполнить пробелы из gbrain.

3. Hooks – это самое главное мое открытие пару месяцев назад.

Хуки нужны для того, чтобы создать детерминистские процессы независимые от LLM.

LLM бывает галлюцинирует, поэтому важно хуками фиксить важные детали вашей конструкции агента.

У меня в hooks пополнения контекста из gbrain, коммуникация агентов через mcp swarms и обязательно в hooks правила деплоя/удаления/бэкапов данных.

Также в hooks обязательно записана система learning, объясняю в след абзаце.

4. Learnings – самообучение агента, одно решение которое позволяет не контролировать агента.

Каждый раз когда агент ошибается, он получает критику от меня.

Критика превращается в уроки (learnings).

Из этих уроков формируются правила и правки скиллов.

Тем самым агент самообучается и совершает меньше ошибок со временем.

5. Ресерч – почему то многие думают, что gpt и opus отлично серчат интернет, но по факту они много ошибаются и приносят мусорный контекст.

Поэтому для web поиска я использую sonar/sonar pro – пополнил на 50 баксов и забыл на полгода, perplexity создали отличную модель для web ресерча (особенно sonar pro, хоть и дороговат).

X ресерч – использую social data, но последние дни тестирую X premium подписку (но результаты уже лучше)

Инста ресерч – использую api haikerapi, любые данные могу вытащить за 1 минуту. Обработка 1000 рилсов занимает 5 минут, а скачать 100 рилсов и все их транскрибировать занимает 15 минут.

Для поиска по ютубу использую официальный api ютуба v3, кто то пользуется NotebookLM - тоже неплох можно с Claude code связать.

Обязательно при ресерче в GitHub в правилах записано, что агент клонирует код себе изолированно в докер, локально opus/gpt в раз лучше читают код с гитхаба через grep, чем тянуть с апи или вебресерч.

Для телеграм ресерча использую telethon, перестал читать каналы, гоняю агентов изучать чатики закрытые и каналы.

Хочу отдельно добавить Reddit, руки еще не дошли.

И это только инструменты для сбора контекста, далее уже синтезирую данные и агенты с лучшим контекстом выполняют задачи.

Записки AI энтузиаста.

Без Claude code развел костер и готовлю шашлыки, погуляйте по улице, потрогайте травку.

Хватит вайбкодить 😆

Opus 4.8 вышел

Тестируем ✊🏻

Записки AI энтузиаста.

Сутки тестов новой модели, вот итог что мы поняли с другом.

Антропики устроили нам эмоциональные качели 😁

Недавно показывал друзьям, как я работаю с агентами.

Одно голосовое на пару минут и задача уже выполняется.

В окошечке видно что происходит и reasoning (логику действий LLM так можно понять).

И многие спрашивают, чем же агенты отличаются от обычного LLM GPT 5.5.

Ответ простой – агент это оболочка (harness) вокруг LLM.

Оболочка состоит из скриптов и промптов, поэтому агент помнит контекст задачи, помнит вас и запускает уже готовые скрипты для рутинных задач.

Поверх агентов ставится общий мозг gbrain и выстраивается коммуникация агентов, например вот как мой друг визуализовал, покажу в след сообщении.

Записки AI энтузиаста.

Пример визуализации общего мозга gbrain и коммуникации агентов.

Это агентский рой моего друга, у него 4 агента и видно на картинке как он по цветам отличает агентов в gbrain.

У них есть своя Jira, messenger, memory и gbrain.

У каждого свой тг бот, куда можно написать – это полноценные независимые агенты (не субагенты).

И никакой обсидиан не нужен, можно свой написать.

Записки AI энтузиаста.

«Мне не нужен AI-агент, мне некуда его применять».

Самая частая фраза, которую я слышу от скептиков прогресса.

В реальности она звучит иначе:

«Я неосознанно пропускаю большой тренд и прикрываюсь тем, что мне некуда это применить».

Вайбкодинг был трендом 2025 года. В этом году тренд – оркестрация агентов. Но суть не меняется: оба навыка – это уже база.

Вспомните 2000-е. Тогда базой, чтобы устроиться на работу, был «уверенный пользователь ПК, Word и Excel». Без этого не брали никуда.

Оркестрация агентов – такая же база, только сегодня. Это soft skill, который уже востребован в каждой сфере, где работа идёт за компьютером. И это мышца – её нужно качать уже сейчас, а не «когда-нибудь».

Теперь главное.

Весь мир ждал, что роботы заменят ручной труд. А на деле заменяют белых воротничков – людей с дипломами.

И заменяет их не AI. Их заменяют другие люди – те, кто масштабировал свои навыки в 5, 10, 20 раз с помощью агентов.

Пузырь AI или нет – пусть разбираются инвесторы. Но если ты не хочешь через 10 лет остаться без работы, бизнеса и проектов – лучшее, что можно сделать сейчас, это учиться оркестровать агентами.

Поэтому я готовлю клуб по подписке.

Вход для первых 500 участников – 999 рублей в месяц. Далее повышение до 1499 и 1999 рублей в месяц.

Это комьюнити тех, кто хочет быть на волне прогресса и работать в 10 раз эффективнее остальных.

Запуск на следующей неделе. Детали – в ближайших постах. Кто не хочет пропустить лучшие условия – следите за каналом.

Записки AI энтузиаста.