AI Systems

Hermes Agentは、繰り返し可能なワークフローを教えるデフォルトの方法としてスキルを採用しています。公式ドキュメントでは、スキルはオープンなagentskills.io仕様に準拠したオンデマンド型ナレッジ文書と説明されており、**プログレッシブ・ディスクロージャー（段階的開示）**によってモデルがまず小さなインデックスを見て、タスクが実際に必要としたときにのみ完全な指示を取得する仕組みになっています。

Nous Research が提供する Hermes Agent は、ローカル環境またはVPS上で実行可能な、モデル非依存のツール利用型アシスタントです。

大多数のAIエージェントスタックは、セキュリティをデモ後の修正事項として扱っています。 NemoClawは対極の前提から始まり、隔離、ポリシー、ルーティングを初期設定（Day-Zero defaults）として採用しています。

2026年9月更新: Mnemosyne と Memori を追加、Honcho と Hindsight の設定を拡張し、元のインフラストラクチャテーブルの yanıでキャプチャポリシー比較表を追加しました。

現代のAIアシスタントは、タブを閉じても何も覚えていない状態が続きますが、これはコンテキストウィンドウを超えて何かが永続化されないためです。エージェントメモリプロバイダーとは、セッション間で事実や要約を保持するサービスまたはライブラリです。多くの場合、プラグインとして組み込まれることで、フレームワークをスリムに保ちながらメモリをスケーリングできます。

このセクションでは、AIシステムの永続的な知識と記憶に関するガイドをまとめています。アシスタントが事実、設定、抽出された文脈を、プロンプトにすべてのトークンを詰め込むことなく、セッション間で維持する方法についてです。ここでは、記憶とはGPUのRAMやモデルの重みではなく、意図的な保持（ユーザーに関する事実、要約、プラグインバックエンドのストアなど）を指します。

AI エージェントとのチャットを開始し、プロジェクトの概要を説明し、好みを共有し、いくつかの作業を行い、タブを閉じる。その翌週にもう一度戻ってくると、まるで見知らぬ人と話しているかのようですね。すべてのコンテキストが失われ、すべての好みは忘れられ、プロジェクトはゼロから再説明しなければなりません。

OpenClawは製品として失敗したわけではありません。単に「燃料」を失っただけです。

公式にはHermes Agentとして文書化されているHermes AIアシスタントは、単なるチャットラッパーとしては位置づけられていません。

OpenClawには2つの拡張ストーリーがあり、それらは混同されやすいものです。

プラグインはランタイムを拡張します。スキルはエージェントの振る舞いを拡張します。

この記事は、チャネル、モデルプロバイダー、ツール、音声、メモリ、メディア、Web 検索、その他ランタイムの表面機能などを追加するネイティブゲートウェイパッケージであるOpenClaw プラグインについて解説します。

OpenClawのデモではシンプルに見えます。 しかし、本番環境では、それは一つのシステムへと変貌します。

エージェント実験の波を後押ししていた静かな抜け穴は、今、閉じられました。

Hermes Agentは、ローカルマシンまたは低コストのVPS上で動作する、セルフホスト型かつモデル非依存のAIアシスタントです。ターミナルおよびメッセージングインターフェースを通じて機能し、繰り返し実行されるタスクを再利用可能なスキルに変換することにより、時間の経過とともに改善していきます。

ほとんどのローカルAIセットアップは、モデルとランタイムから始まります。

OpenClawは、OllamaなどのローカルLLMランタイムや、Claude Sonnetなどのクラウドベースのモデルと併用して実行できる、セルフホスト型のAIアシスタントです。

ほとんどのローカルAI環境の構築は、同じところから始まります。モデル、ランタイム、そしてチャットインターフェースです。