AI Systems

Het uitvoeren van de Hermes Agent op een headless server terwijl je vanaf een desktopclient op een andere machine verbinding maakt, vereist twee serverprocessen en één clientverbinding.

De meeste AI-agentdemonstraties gedragen zich nog steeds als chat-completies met extra stappen: je stuurt een prompt, wacht enkele seconden en ontvangt een antwoord in één reactie.

Single-agent AI-systemen bereikten hun hoogtepunt in 2025 — u gaf één LLM een prompt, enkele tools en een doel, en het presteerde redelijk goed bij begrenste taken.

Het Agent2Agent-protocol van Google, vaak afgekort tot A2A, had een vreemd eerste jaar.

Pollende agents behoren tot de minst glamourrijze onderdelen van de architectuur van AI-assistents, maar ze zijn ook een van de meest nuttige.

De architectuur van AI-agents begint zich op te splitsen in twee lagen.

Het A2A-protocol, kort voor Agent2Agent Protocol, is een open standaard voor communicatie tussen onafhankelijke AI-agentensystemen.

Geheugen verandert assistenten van reactief naar persistent, maar het is ook waar veel systemen stil verlopen. Onderzoeken betoogen dat de splitsing tussen kortetermijn- en langetermijngeheugen niet langer voldoende is voor modern agentengeheugen; OpenAI en LangGraph SDK’s wijzen op een eenvoudigere stack — werkgeheugen, duurzame staat en ophaling.

Een productieve AI-assistent is niet zomaar “een LLM met een prompt”. Het is een systeem dat intentie accepteert, staat behoudt, beslist wanneer het moet ophalen of handelen, en voldoende runtime-detail blootlegt om fouten te debuggen.

Open-source AI-agentframeworks winnen explosief aan populariteit op GitHub. Twee projecten die centraal staan in het ecosysteem van zelfgehoste AI-systemen — OpenClaw en Hermes Agent — zijn zo ver vooruit gelopen dat de rest van het veld strijdt om een verre derde plaats.

Je chat al met Hermes Agent via je telefoon met tekst. Nu wil je er direct mee praten en gesproken antwoorden terugkrijgen. Dat is meestal de juiste zet, zeker als je al Hermes als een persistente, zelf gehoste assistent gebruikt. Het typen van lange prompts op een klein scherm is traag en foutgevoelig.

Hermes Agent wordt geleverd met een Kanban-stijl board en de Hermes Gateway, die uw self-hosted LLM kan verzadigen als er te veel taken tegelijk worden uitgestuurd.

Hermes Agent behandelt vaardigheden (skills) als de standaardmanier om herhaalbare werkstromen te leren. De officiële documentatie beschrijft ze als kennisdocumenten op aanvraag, afgestemd op de open agentskills.io specificatie, die worden geladen via progressive disclosure (stapsgewijze onthulling), zodat het model eerst een kleine index ziet en volledige instructies alleen ophaalt wanneer een taak dit daadwerkelijk vereist.

Hermes Agent van Nous Research is een modelagnostische, toolgebruikende assistent die lokaal of op een VPS wordt uitgevoerd.

De meeste AI-agent-stacks behandelen beveiliging nog steeds als een reparatie na de demonstratie. NemoClaw begint van het tegenovergestelde uitgangspunt en maakt isolatie, beleid en routing vanaf dag één tot de standaard.

Deze sectie verzamelt handleidingen over duurzame kennis en geheugen voor AI-systemen — hoe assistenten feiten, voorkeuren en gedistilleerde context over sessies heen behouden zonder elk token in één prompt te proppen. Hier staat geheugen voor intentionele retentie (gebruikersgegevens, samenvattingen, door plug-ins ondersteunde opslag), niet voor GPU-ram of modelparameters.