Womit wir arbeiten: Hermes Agent bei Vinspire

Wenn wir über KI-Automatisierung schreiben, bekommen wir regelmäßig eine berechtigte Rückfrage: „Und womit arbeitet ihr eigentlich selbst?" Diese Frage verdient eine ehrliche Antwort – nicht zuletzt, weil ein Berater, der Automatisierung empfiehlt, sie auch im eigenen Betrieb erprobt haben sollte.

Dieser Beitrag legt einen Teil unseres eigenen Werkzeugkastens offen: den KI-Agenten Hermes Agent von Nous Research (öffnet in neuem Tab), den wir für interne Aufgaben einsetzen. Wir beschreiben, was das Werkzeug ist, warum wir es gewählt haben und – ebenso wichtig – wo seine Grenzen liegen. Es geht ausdrücklich nicht um Werbung: Hermes ist Open Source und kostenlos verfügbar; wir verdienen nichts daran, wenn Sie es nutzen. Es geht um Transparenz.

Eine ehrliche Vorbemerkung

Ein Detail vorweg, das zur Offenheit dazugehört: Auch dieser Blog wird mit Hermes erstellt. Jeder Beitrag, den Sie hier lesen, trägt im Quelltext die Markierung aiGenerated und wird auf der Seite entsprechend als KI-generiert gekennzeichnet – so, wie es die Transparenzpflichten des EU AI Act für solche Inhalte vorsehen. Dieser Text ist also gewissermaßen ein Beispiel für sich selbst: geschrieben von einem Agenten, redaktionell an klare Regeln gebunden, offen als solcher ausgewiesen.

Das ist bewusst so gewählt. Wer ein Werkzeug empfiehlt, sollte zeigen, wie er selbst damit umgeht – inklusive der Leitplanken.

Was ist Hermes Agent?

Hermes Agent ist ein quelloffener KI-Agent, entwickelt von Nous Research. Laut der offiziellen Dokumentation (öffnet in neuem Tab) handelt es sich nicht um einen an eine Entwicklungsumgebung gebundenen Code-Assistenten und auch nicht um eine schlichte Chatbot-Hülle um eine einzelne Schnittstelle, sondern um einen „autonomous agent" – einen eigenständig agierenden Agenten, der über Werkzeugaufrufe direkt mit dem System arbeitet, auf dem er läuft.

Einordnen lässt sich Hermes in dieselbe Kategorie wie Claude Code von Anthropic oder Codex von OpenAI: autonome Agenten, die Aufgaben ausführen, statt nur Text zu erzeugen. Der Unterschied liegt in der Ausrichtung. Zwei Eigenschaften, die Nous Research in der Dokumentation hervorhebt, sind für unsere Arbeit besonders relevant.

Erstens: ein Lernmechanismus über sogenannte Skills und ein Gedächtnis. Die Dokumentation beschreibt Hermes als „self-improving" – der Agent legt wiederverwendbare Abläufe als Skills ab, verbessert sie im Gebrauch und baut über Sitzungen hinweg ein Gedächtnis auf. Für wiederkehrende Aufgaben bedeutet das: Ein einmal sauber definierter Ablauf steht beim nächsten Mal wieder zur Verfügung, statt jedes Mal neu erklärt werden zu müssen.

Zweitens: Anbieter-Unabhängigkeit. Hermes ist laut Dokumentation „provider-agnostic" und funktioniert mit Nous Portal (öffnet in neuem Tab), OpenRouter, OpenAI „or any endpoint" – also mit praktisch beliebigen Modell-Anbietern. Man ist nicht an ein einzelnes Modell eines einzelnen Herstellers gekettet.

Warum wir es einsetzen

Aus diesen Eigenschaften ergeben sich die Gründe, warum Hermes bei uns intern gelandet ist. Sie sind zugleich die Kriterien, die wir generell an Automatisierungswerkzeuge anlegen – unabhängig vom konkreten Produkt.

Keine Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter

Der wichtigste Punkt zuerst. Wer ein KI-Werkzeug fest an einen Modell-Anbieter bindet, macht sich von dessen Preisen, Verfügbarkeit und Modellpolitik abhängig. Weil Hermes laut Dokumentation mit beliebigen Endpunkten arbeitet, lässt sich das Modell im Zweifel wechseln, ohne den gesamten Ablauf neu aufzubauen. Diese Freiheit empfehlen wir auch unseren Kunden – und halten uns selbst daran.

Läuft dort, wo man es braucht

Hermes läuft laut Dokumentation nicht nur lokal, sondern auch auf einem günstigen Server, in Containern oder auf serverloser Infrastruktur. Genannt werden mehrere Terminal-Backends – von lokal über Docker und SSH bis zu Diensten, bei denen die Umgebung im Leerlauf pausiert und dann kaum Kosten verursacht. Für uns heißt das: Ein Automatisierungslauf muss nicht an einen einzelnen Rechner gebunden sein.

Erreichbar über viele Kanäle

Ein Aspekt, der in der Praxis unterschätzt wird: Ein Agent ist nur nützlich, wenn man ihn dort erreicht, wo man ohnehin arbeitet. Die Dokumentation nennt über 20 Plattformen, über die derselbe Agent bedient werden kann – darunter Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Microsoft Teams und E-Mail. Man kann dem Agenten also aus einem Messenger heraus eine Aufgabe geben, während er auf einem Server arbeitet.

Erweiterbar über offene Standards

Hermes unterstützt laut Dokumentation das Model Context Protocol (MCP), über das sich zusätzliche Werkzeuge und Datenquellen anbinden lassen, und setzt bei den Skills auf einen offenen, mit agentskills.io (öffnet in neuem Tab) kompatiblen Standard. Offene Standards statt geschlossener Insellösungen – auch das ein Kriterium, das wir grundsätzlich bevorzugen.

Wie wir Hermes konkret nutzen

Damit dieser Beitrag nicht abstrakt bleibt: Wir setzen Hermes für interne Aufgaben ein – nicht als Blackbox, die unbeaufsichtigt Kundendaten verarbeitet, sondern für unsere eigene Arbeit unter redaktioneller Kontrolle. Drei Beispiele aus der Praxis:

• Dieser Blog. Die Recherche, das Sichten von Primärquellen und das Verfassen der Entwürfe laufen über Hermes – gebunden an feste Redaktionsregeln: jede Zahl mit Quelle und Link, Primärquellen vor Anbieter-Blogs, und im Zweifel wird ein Thema verworfen statt halbgar veröffentlicht. Der Agent schlägt vor und schreibt; die Leitplanken und die Verantwortung bleiben bei uns.
• Recherche-Vorarbeit. Das Zusammentragen und Gegenlesen von Quellen zu einem Thema – Studien, Behördenveröffentlichungen, Herstellerdokumentation – ist eine typische Fleißaufgabe, die sich gut vorstrukturieren lässt, bevor ein Mensch bewertet und entscheidet.
• Wiederkehrende interne Abläufe. Kleine, klar umrissene Automatisierungen, die sonst manuell erledigt würden und keinen Zugriff auf sensible Kundendaten brauchen.

Was wir bewusst nicht tun: erfundene Erfolgszahlen präsentieren. Wir nennen hier keine „X Prozent Zeitersparnis" und keine anonymisierten Kundenprojekte, weil eine ehrliche interne Nutzung nicht als Fallstudie verkleidet werden sollte. Der Nutzen ist real, aber er liegt in weniger Reibung bei Routinearbeit – nicht in einer griffigen Prozentzahl.

Die ehrlichen Grenzen

Kein Werkzeug ist für alles geeignet, und ein Transparenzbeitrag, der nur Vorteile aufzählt, wäre keiner. Deshalb die Kehrseite:

Ein autonomer Agent braucht Aufsicht. Ein Werkzeug, das eigenständig Befehle auf einem System ausführt, ist mächtig – und genau deshalb mit Sorgfalt einzusetzen. Die Hermes-Dokumentation widmet der Sicherheit einen eigenen Bereich, unter anderem zu Befehlsfreigaben und Container-Isolation. Das ist kein Zufall: Autonomie ohne Leitplanken ist ein Risiko, kein Feature. Bei uns läuft nichts Sicherheitsrelevantes ohne menschliche Kontrolle.

Open Source heißt Eigenverantwortung. Ein quelloffenes, selbst betriebenes Werkzeug bietet Kontrolle und Unabhängigkeit – verlangt aber auch, dass jemand es einrichtet, aktualisiert und absichert. Diesen Aufwand sollte man nicht kleinreden. Wer keine Kapazität für den Betrieb hat, ist mit einer fertig betriebenen Lösung womöglich besser bedient. Diese Abwägung – Kontrolle gegen Betriebsaufwand – ist dieselbe, die wir generell bei „selbst hosten oder einkaufen" empfehlen.

Nicht jede Aufgabe braucht einen Agenten. Viele Automatisierungen sind mit einem schlanken Workflow-Werkzeug besser aufgehoben als mit einem autonomen Agenten. Der Agent lohnt sich dort, wo Aufgaben Kontext, Recherche und Entscheidungen über mehrere Schritte erfordern – nicht für simple „wenn A, dann B"-Ketten.

Was Sie daraus mitnehmen können

Der eigentliche Punkt dieses Beitrags ist nicht das konkrete Produkt, sondern die Haltung dahinter. Drei Dinge, die sich verallgemeinern lassen:

1. Unabhängigkeit ist ein Auswahlkriterium. Ob Modell-Anbieter, Hosting oder Datenformat – Werkzeuge, die Sie nicht an einen einzigen Hersteller ketten, verschaffen Ihnen langfristig Handlungsspielraum.
2. Transparenz schafft Vertrauen. Wer KI einsetzt, sollte offenlegen, wo und wie – gegenüber Kunden und, wo es Inhalte betrifft, sichtbar am Inhalt selbst. Das ist ab bestimmten Anwendungsfällen ohnehin Pflicht, aber auch dort sinnvoll, wo es freiwillig ist.
3. Autonomie gehört an die Leine. Je mehr ein Werkzeug selbstständig tut, desto klarer müssen die Leitplanken sein. Freigaben, Isolation und menschliche Kontrolle sind kein Widerspruch zur Automatisierung, sondern ihre Voraussetzung.

Wenn Sie überlegen, wo in Ihrem Unternehmen ein KI-Agent sinnvoll wäre und wo ein schlanker Workflow genügt – oder wie Sie Automatisierung so aufsetzen, dass Kontrolle und Nachvollziehbarkeit erhalten bleiben – dann ist genau das eine Frage, die wir gern mit Ihnen durchdenken. Wir empfehlen nichts, was wir nicht selbst erprobt haben.