Hermes Agent — Asistente IA autónomo con memoria, voz y automatización para SmallCountry¶

Podría ser el centro de asistencia IA de SmallCountry: un agente que unifica lo que antes requería tres servicios separados. No sería un servicio crítico — SmallCountry funcionaría sin él — sino una capa de asistencia que reduciría la carga cognitiva del mantenimiento diario.

Sustituiría a OpenClaw (agente conversacional), Whisper+Piper (transcripción/síntesis de voz) y Sherlog (análisis de logs con IA).

Como usuario¶

Qué podrías hacer¶

Hablar con Hermes desde Telegram, Signal o la terminal mientras conduces o trabajas en el campo
Grabar notas de voz en el campo: Hermes transcribe con faster-whisper (local, sin API keys), extrae datos con Ollama y registra en farmOS
Delegar tareas de mantenimiento: "Hermes, verifica los backups de esta noche"
Preguntar sobre logs del sistema: "¿Por qué falló el backup anoche?" — Hermes consulta VictoriaLogs/Loki
Crear y modificar workflows de n8n pidiéndoselo por chat
Recibir un resumen diario de noticias por Telegram (sustituye a FreshRSS para el admin)
Preguntar sobre el estado del sistema: "¿Cómo está la memoria del servidor Ra?"
Recibir alertas proactivas cuando algo necesite atención
Consultar decisiones pasadas: "¿Por qué usamos ZFS en lugar de Btrfs?"

Cómo accederías¶

Plataforma	Cómo
Terminal	`hermes` (CLI interactiva)
Telegram	Bot vinculado a tu cuenta
Signal	Bot vinculado a tu cuenta
Navegador	Dashboard web

Primeros pasos¶

Instalar: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
Configurar modelo: hermes model (DeepSeek, Ollama local, o cualquier proveedor)
Conectar gateway: hermes gateway setup (Telegram, Signal)
Empezar a hablar

Integración con otros servicios de SmallCountry¶

Servicio	Relación
Spec Kit	Hermes ejecutaría comandos `/speckit.*` para proponer y ejecutar cambios
Forgejo	Hermes leería el repo, crearía PRs, consultaría ADRs y specs
MkDocs	Hermes leería la documentación existente y propondría actualizaciones
Ollama + Qdrant	Proveedor local de modelos IA sin dependencia externa
n8n	Hermes crearía y modificaría workflows de n8n vía API REST
farmOS	Hermes registraría observaciones de voz → texto → datos estructurados
VictoriaLogs	Hermes consultaría logs vía API para diagnóstico en lenguaje natural
ntfy	Canal redundante de notificaciones para watchdogs sin LLM

Servicios que lo harían posible¶

Hermes Agent — el agente en sí (MIT, Python)
DeepSeek API o Ollama — backend de IA
faster-whisper — STT local (tiny/base/small/large-v3, ~150MB, sin API keys)
Edge TTS o NeuTTS — síntesis de voz (gratis, local)
Honcho — modelado dialectico del usuario (memoria avanzada)
SQLite (FTS5) — búsqueda en conversaciones pasadas

Para el administrador

Datos del servicio¶


LXC	N/A — se ejecutaría en el host o en LXC dedicado (por definir)
Directorio	`~/.hermes/`
Memoria	`~/.hermes/memories/MEMORY.md` + `USER.md`
Skills	`~/.hermes/skills/` + directorio externo `skills/` del repo
Cron jobs	`~/.hermes/cron/jobs.json`

Instalación¶

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
source ~/.bashrc
hermes              # primer arranque
hermes model        # elegir proveedor IA
hermes gateway setup  # conectar Telegram/Signal

Configuración de skills SmallCountry¶

# ~/.hermes/config.yaml
skills:
  external_dirs:
    - /ruta/al/repo/smallcountry/skills

Actualización¶

hermes update

Problemas comunes¶

Hermes no arranca: verificar hermes doctor
No responde en Telegram: hermes gateway start y verificar token
Memoria llena: Hermes autogestiona, consolida entradas antiguas

Para el arquitecto

Relaciones con otros servicios¶

flowchart TB
    Arquitecto -->|Telegram/CLI| Hermes[Hermes Agent]
    Hermes -->|Lee| Repo[Forgejo repo]
    Hermes -->|Skills| SkillsDir[skills/]
    Hermes -->|Memoria| Mem[~/.hermes/memories/]
    Hermes -->|Especifica| SpecKit[Spec Kit]
    Hermes -->|Notifica| Telegram
    Hermes -->|Notifica| ntfy

    subgraph IA
        DeepSeek[DeepSeek API]
        Ollama[Ollama local]
    end

    Hermes --> IA
    Repo --> Hermes

Principios Zen aplicables¶

Regla Zen	Cómo la cumpliría Hermes
IA nunca es requisito	SmallCountry funcionaría sin Hermes; es asistencia, no dependencia
Degradación planificada	Si Hermes fallara, las tareas se harían manualmente vía CLI
Soberanía operativa	Hermes podría usar Ollama local (sin internet) como backend
Conocimiento compartido	La memoria de Hermes reduciría la dependencia del conocimiento tácito del arquitecto
Documentación	Hermes leería y propondría actualizaciones de docs, pero no decidiría solo

Riesgos identificados (de la crítica)¶

Riesgo	Mitigación
IA como nueva capa de fallo	No-agent mode para cron jobs críticos. Watchdogs sin LLM
Complejidad añadida	Sus skills y memoria externalizarían conocimiento; reducirían carga cognitiva neta
Dependencia externa (API)	Migrable a Ollama local cuando el hardware lo permita
Deriva de comportamiento	Las 13 reglas Zen como skill obligatoria, validación en CI

Captura de pantalla¶

📸 Pendiente de captura

🟢 Enlaces de interés¶

Sitio oficial · Documentación · GitHub