Nel mondo dei modelli AI open-source, Hermes di Nous Research occupa un posto particolare. Non e un modello base — e una serie di fine-tuning avanzati su Llama e Mistral, con focus su instruction following, ragionamento e uso in sistemi agentici.
Chi e Nous Research
Nous Research e un laboratorio AI indipendente che pubblica tutti i modelli su Hugging Face con licenze permissive. La filosofia: i modelli AI capaci non devono essere necessariamente proprietari.
La famiglia Hermes
Hermes 3 (2024)
Basato su Llama 3.1 di Meta nelle varianti 8B, 70B e 405B. Miglioramenti nel ragionamento multi-step, instruction following e function calling per uso agentico.
Hermes 2 Pro
Basato su Mistral e Llama 2. Focus sul function calling strutturato — affidabile nel produrre JSON valido per tool use. Ancora molto usato in produzione.
Cosa rende Hermes diverso
- Instruction following: istruzioni lunghe e multi-step senza perdersi
- Function calling: JSON valido e affidabile per tool use agentico
- Ragionamento: Chain of Thought per problemi complessi
- Coding: generazione e debug in piu linguaggi
Come usare Hermes
Via Ollama (locale)
Ollama permette di girare Hermes localmente:
ollama pull nous-hermes2
ollama run nous-hermes2Richiede almeno 16GB RAM per i modelli 8B.
Via OpenRouter (cloud)
OpenRouter offre accesso API senza scaricare nulla. Il modo piu comodo per integrare Hermes in un'applicazione o agente.
Via Hugging Face
Modelli disponibili in GGUF e safetensors su Hugging Face.
Hermes come cervello di un agente
Grazie al function calling affidabile, un agente basato su Hermes: pianifica azioni senza allucinare tool names, produce JSON valido, mantiene il contesto su conversazioni lunghe, gestisce errori e ripianifica. In OpenClaw, Hermes viene usato via OpenRouter come provider economico per task standard.
Confronto con OpenClaw: OpenClaw vs Hermes. Contesto generale: Cosa sono gli agenti AI.