TL;DR

Hermes Agent là engine tự động hóa toàn bộ pipeline - từ nhận lệnh đến tạo file Wiki có liên kết hai chiều. v0.14.0 của Nous Research ra mắt ngày 16/5/2026, 95.6K GitHub stars, 1,068 contributors. Vòng học tập khép kín: tự tạo skills từ kinh nghiệm, tự cải thiện khi dùng. Cài đặt 1 lệnh curl, vận hành bằng 3 rules đơn giản.

Hermes Agent - engine tự học

LLM Wiki overview - giao diện chính với knowledge graph 70 trang 154 liên kết

Giao diện LLM Wiki: knowledge graph 70 trang/154 liên kết với panel phân tích tài liệu bên phải

Hermes Agent là AI agent tự chủ do Nous Research phát triển, phiên bản mới nhất v0.14.0 released ngày 16/5/2026. Con số 95.6K GitHub stars với 1,068 contributors nói lên mức độ tin dùng của cộng đồng.

Điểm khác biệt lớn nhất: vòng học tập khép kín. Hermes không chỉ là wrapper quanh một LLM. Nó:

  • Tự tạo skills mới sau khi hoàn thành task phức tạp

  • Tự cải thiện skills khi dùng chúng

  • Tự thúc đẩy bản thân lưu kiến thức đã học

  • Tìm kiếm qua lịch sử hội thoại cũ (FTS5 full-text search)

  • Xây dựng mô hình hiểu người dùng theo thời gian (Honcho user modeling)

Memory được lưu trong MEMORY.md và USER.md - persistent qua mọi session. Lần sau mở lên, agent đã nhớ bạn là ai và project của bạn đang ở đâu.

Trong bộ knowledge base workflow, Hermes đóng vai engine thực thi: nhận lệnh ngôn ngữ tự nhiên, gọi skill llm-wiki tích hợp sẵn, và vận hành toàn bộ pipeline theo chuẩn LLM Wiki.

Workflow 5 bước trong thực tế

Ghép 3 công cụ lại, toàn bộ hoạt động như sau:

Bước 1 - Hạ lệnh: Bạn nói với Hermes: "Viết bài này vào knowledge base". Câu đó có từ khoá hành động rõ ràng, Hermes biết cần chạy pipeline import.

Bước 2 - Hermes tự xử lý: Agent chạy skill llm-wiki, tự động thực hiện toàn bộ:

  • Đọc nội dung tài liệu

  • Trích xuất thực thể chính (người, tool, dự án)

  • Trích xuất khái niệm cốt lõi (phương pháp, nguyên lý)

  • Tạo file Markdown có cấu trúc

  • Thêm liên kết hai chiều [[]] kết nối khái niệm liên quan

  • Cập nhật index.md và log.md

Không cần bạn làm gì thêm.

Bước 3 - Cấu trúc file xuất hiện: Thư mục knowledge base theo chuẩn LLM Wiki được tạo ra với entities, concepts, index và log đầy đủ.

Bước 4 - Obsidian hiển thị mạng lưới: Kéo thư mục wiki vào Obsidian làm Vault. Graph View hiện ngay mạng lưới kiến thức với các node và liên kết. Phần dense nhất là những khái niệm xuất hiện nhiều nhất và liên kết với nhiều thứ nhất.

Bước 5 - Vòng lặp vô hạn: Mỗi tài liệu mới nhập, mạng lưới tự cập nhật. Trang đã có được bổ sung thông tin mới. Khái niệm mâu thuẫn với tài liệu cũ được đánh dấu. Các khái niệm giống nhau từ nhiều nguồn hội tụ về một node.

Hướng dẫn cài đặt

Bước 1: Cài Obsidian
Vào obsidian.md, tải về và cài đặt. Khi mở app lần đầu, tạo một Vault mới (thực chất là một thư mục local chứa file Markdown).

Bước 2: Cài LLM Wiki
Vào GitHub nashsu/llm_wiki, tải file cài đặt mới nhất. Mở app, tạo project mới, vào Settings chọn model provider và nhập API key. Hỗ trợ OpenAI, Claude, Minimax và mọi API tương thích OpenAI.

Bước 3: Cài Hermes Agent

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
source ~/.zshrc
hermes

Nếu vào được giao diện hội thoại Hermes, cài đặt thành công. Tiếp theo:

hermes setup
hermes model

Lần đầu dùng, nói với Hermes về knowledge base của bạn và 4 rules rõ ràng: chỉ viết khi được yêu cầu, chỉ query khi được yêu cầu, dùng Markdown với liên kết hai chiều, dùng chuẩn LLM Wiki.

Ba rules vận hành

Knowledge graph community detection - phát hiện cụm kiến thức tự động

Community detection trong LLM Wiki: các cụm kiến thức được phát hiện tự động bằng thuật toán Louvain

Rule 1: "Viết vào knowledge base" - Hermes tự lo
Khi có tài liệu mới, nói: "Viết bài này vào knowledge base". Hermes trích xuất tất cả, tạo file, thêm liên kết, cập nhật index. Bạn không cần làm gì.

Rule 2: "Kết hợp knowledge base" - Hermes query và cite nguồn
Khi cần trả lời dựa trên tài liệu: "Kết hợp knowledge base, tóm tắt kiến trúc kỹ thuật của chúng tôi" - Hermes tìm trong wiki, tổng hợp và trả lời kèm nguồn cụ thể. Hội thoại thông thường, Hermes không tự động đọc knowledge base.

Rule 3: Wiki directory - Obsidian sẵn sàng bất cứ lúc nào
Thư mục wiki kéo vào Obsidian bất kỳ lúc nào. Liên kết hai chiều, Graph View, full-text search hoạt động ngay. Mọi nội dung là plain Markdown, di chuyển sang tool khác bất cứ lúc nào.

Điều làm hệ thống này khác biệt

Sau 6 tháng dùng, knowledge base không phải đống file rời rạc mà là một mạng lưới thật sự: các khái niệm liên kết nhau, mâu thuẫn được đánh dấu, nguồn được trích dẫn, và mỗi query đều trả về câu trả lời có bối cảnh thay vì tạm thời ráp nối từ đầu.

Roland.W mô tả Graph View sau khi setup: phần dày đặc nhất ở dưới cùng là toàn bộ wiki vừa được AI xây trong mấy ngày đầu. Nhiệm vụ tiếp theo là full scan để xem relationship graph có thể optimize thêm không.

Ba công cụ, một pipeline, ba rules. Dữ liệu hoàn toàn local. Kiến thức tích lũy không mất đi.

Nguồn

via Hermes Agent - Nous Research | Roland.W | LLM Wiki - nashsu | Graph view tweet