AI Systems

Das Ausführen des Hermes-Agenten auf einem headless-Server bei gleichzeitiger Verbindung von einem Desktop-Client auf einer anderen Maschine erfordert zwei Serverprozesse und eine einzelne Client-Verbindung.

Die meisten AI-Agent-Demos verhalten sich immer noch wie Chat-Vervollständigungen mit zusätzlichen Schritten: Sie senden einen Prompt, warten einige Sekunden und erhalten die Antwort in einer einzigen Reaktion.

Die Ära der Single-Agent-AI-Systeme erreichte 2025 ihren Höhepunkt — man gab einem LLM (Large Language Model) einen Prompt, einige Werkzeuge und ein Ziel, und es bewältigte begrenzte Aufgaben recht gut.

Googles Agent2Agent-Protokoll, meist als A2A abgekürzt, hatte ein seltsames erstes Jahr.

Polling-Agenten gehören zu den wenig glamourösen Aspekten der Architektur von KI-Assistenten, sind jedoch gleichzeitig eine der nützlichsten Komponenten.

Die Architektur von KI-Agenten beginnt sich in zwei Schichten aufzuteilen.

Das A2A-Protokoll (Agent2Agent Protocol) ist ein offener Standard für die Kommunikation zwischen unabhängigen KI-Agenten-Systemen.

Speicher verwandelt Assistenten von reaktiv in persistent, ist aber auch der Ort, an dem viele Systeme stillschweigend veralten. Umfragen argumentieren, dass die Trennung zwischen kurzfristigem und langfristigem Speicher für moderne Agenten-Speicher nicht mehr ausreicht; OpenAI- und LangGraph-SDKs weisen auf einen einfacheren Stack hin – Arbeitsgedächtnis, dauerhafter Zustand und Abruf.

Ein produktionsreifes KI-Assistentensystem ist nicht einfach „ein LLM mit einem Prompt“. Es handelt sich um ein System, das Absichten entgegennimmt, den Zustand verwaltet, entscheidet, wann Daten abgerufen oder Aktionen ausgeführt werden sollen, und genügend Laufzeitdetails bereitstellt, um Fehler zu debuggen.

Open-Source-KI-Agent-Frameworks erfreuen sich auf GitHub einer explosionsartigen Popularität. Zwei Projekte im Herzen des Ökosystems der selbst gehosteten KI-Systeme — OpenClaw und Hermes Agent — haben sich so stark abgesetzt, dass der Rest des Feldes um einen entfernten dritten Platz kämpft.

Sie chatten bereits mit dem Hermes-Agenten auf Ihrem Smartphone über Text. Jetzt möchten Sie direkt mit ihm sprechen und gesprochene Antworten erhalten. Das ist in der Regel der richtige Schritt, insbesondere wenn Sie Hermes bereits als persistenten, selbst gehosteten Assistenten nutzen. Lange Prompts auf einem kleinen Bildschirm einzutippen ist langsam und fehleranfällig.

Der Hermes Agent wird mit einem Kanban-Board und dem Hermes Gateway ausgeliefert. Wenn zu viele Aufgaben auf einmal zugewiesen werden, kann dies Ihr selbst gehostetes LLM überlasten.

Hermes Agent behandelt Skills (Fertigkeiten) als die Standardmethode zur Vermittlung wiederholbarer Workflows. Die offizielle Dokumentation beschreibt sie als bedarfsgerechte Wissensdokumente, die mit der offenen agentskills.io-Struktur übereinstimmen. Sie werden durch progressive Offenlegung (Progressive Disclosure) geladen, sodass das Modell zunächst einen kleinen Index sieht und nur dann die vollständigen Anweisungen lädt, wenn eine Aufgabe dies tatsächlich erfordert.

Der Hermes-Agent von Nous Research ist ein modellagnostischer, toolbasierter Assistent, den Sie lokal oder auf einem VPS ausführen können.

Die meisten KI-Agent-Stacks behandeln Sicherheit nach wie vor als ein Problem, das erst nach der Demo behoben wird. NemoClaw geht von der entgegengesetzten Annahme aus und macht Isolation, Richtlinien und Routing von Anfang an zur Standardeinstellung.

Dieser Abschnitt sammelt Anleitungen zu persistentem Wissen und Gedächtnis für KI-Systeme — wie Assistenten Fakten, Präferenzen und kondensierten Kontext über Sitzungen hinweg beibehalten, ohne jeden Token in einen einzigen Prompt zu stopfen. Hier bedeutet Gedächtnis die bewusste Speicherung (Nutzerfakten, Zusammenfassungen, durch Plugins gestützte Speicher), nicht GPU-RAM oder Modellgewichte.