Nous Research、Hermes Agentプロファイルビルダーをリリース：ダッシュボードフローでID、モデル、スキル、MCPサーバーを一元管理

Nous Researchは、Hermes Agent向けのプロファイルビルダー（Profile Builder）をリリースしました。この機能はプロジェクトのローカルWebダッシュボード内に統合されています。以前は独立したエージェントを立ち上げるために複数のCLIステップが必要でしたが、ビルダーは1つのガイド付きフローで手順を完了します。

このフローでは、エージェントのIDを定義し、モデルとプロバイダーを選択し、組み込みおよびオプションのスキルを有効にし、ハブからスキルをインストールし、MCPサーバーをアタッチします。Hermes AgentはNous Researchのオープンソースで自己改善型のエージェントであり、CLI、デスクトップアプリ、メッセージングプラットフォーム上で動作します。以前はプロファイルは主にターミナルコマンドで組み立てられていましたが、プロファイルビルダーはそれらの要素をブラウザフォームにまとめました。

Hermesにおけるプロファイルは独立したホームディレクトリです。各プロファイルは独自のconfig.yaml、.env、SOUL.mdファイルを持ち、さらに個別のメモリ、セッション、スキル、cronジョブ、状態データベースを保持します。これにより、1台のマシンで分離されたエージェントを実行でき、コーディングエージェントと研究エージェントが状態を共有することはありません。ビルダーはこのような分離単位を生成します。

ダッシュボードはhermes dashboardコマンドで起動し、ブラウザでhttp://127.0.0.1:9119にアクセスします。デフォルトのバインドはループバックであるため、データはlocalhostから出ません。ビルダーはCLIプロファイルコマンドが受け付ける同じ入力を収集し、それらをプロファイルのファイルに書き込みます。

ビルダーは5つの設定グループを一元管理します。第一にID（名前と説明）、名前はシェルコマンドのエイリアスにもなります。第二にモデルとプロバイダー（Nous Portal、OpenRouter、NVIDIA、OpenAIなどに対応、カスタムOpenAI互換エンドポイントも可能）。第三に組み込みスキル（プロファイルごとにオン/オフ）。第四にスキルハブのインストール（識別子で外部カタログから取得）。第五にMCPサーバー（URLまたはローカルコマンドで追加）。

スキルは名前、説明、手順を持つSKILL.mdファイルです。エージェントは短い説明を低コストで読み取り、タスクが必要な場合のみスキルの全内容をロードします。そのため、多数のスキルを追加してもリクエストが肥大化しません。MCPサーバーはModel Context Protocolを通じて外部ツールを公開します。HermesはURL経由のHTTPサーバーとローカルコマンド経由のstdioサーバーを受け入れます。Nous承認のカタログはワンクリックインストールを提供し、キーをインラインで要求します。

ビルダーはCLIを置き換えるものではなく、フォームでCLIをミラーリングします。例えば、名前フィールドはhermes profile create coder、説明フィールドは--description "..."またはhermes profile describe、モデルピッカーはprofile config set model、組み込みスキルのトグルはprofile skills list/toggle、スキルハブの検索とインストールはprofile skills install、MCPサーバーの追加はedit mcp_serversまたはprofile mcp installに対応します。どちらの方法も同じプロファイルディレクトリを編集します。ビルダーは低摩擦のエントリポイントであり、CLIはスクリプト可能なままです。

典型的なユースケースとしては、コード認識モデルとファイルシステムMCPサーバーを備えたフォーカスされたコーディングアシスタント、強力なモデルとWeb抽出スキルを組み合わせた研究エージェント、メッセージングチャネルとスケジュールされたcronレポートを備えた運用ボットなどがあります。各ケースでビルダーは1つの分離されたエージェントを生成し、状態衝突なく複数を実行できます。

ビルダーが書き込むファイルはCLIが既に読み取るものです。モデルとプロバイダーはプロファイルのconfig.yamlに、MCPサーバーはそのファイルのmcp_serversブロックに、APIキーはプロファイルの.envに格納されます。例えば、研究プロファイルのCLI相当シーケンスは以下の通りです：hermes profile create researcher --description "Reads source code and external docs, writes findings."；researcher setupでAPIキーとモデルを設定；researcher config set model anthropic/claude-sonnet-4；researcher skills install openai/skills/k8s。対応するconfig.yamlでは、mcp_serversはサーバー名をキーとするマップです。リモートHTTP MCPサーバーはcommandの代わりにurlとheadersを使用します。

ビルダーを使用するにはダッシュボードエクストラが必要で、基本インストールにはHTTPスタックは含まれません。インストールコマンドは：pip install 'hermes-agent[web]'。

利点としては、1つのフローで複数のCLIステップを代替、ID、モデル、スキル、MCPが1か所に集約、出力が標準のconfig.yamlと.envファイル、ダッシュボードがローカル実行でデフォルトでループバックにバインド、カタログがMCPとスキルハブのインストールをインラインで処理する点が挙げられます。制限としては、ローカルバックエンドでプロファイルのファイルシステムアクセスをサンドボックス化しない、非ループバックバインドは認証プロバイダーが設定されていないと失敗する、スキルとMCPの変更は次のセッションまたはゲートウェイ再起動で有効になる、ビルダーはダッシュボードの別ページにも存在するコントロールを表面化する点などがあります。

全体として、Hermes Agentプロファイルビルダーは、複数の独立エージェントを作成・管理するための障壁を大幅に低減し、開発者や研究者にとってより直感的で効率的なエージェント設定体験を提供します。