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Hermes Agent Logo (Nous Research)

Hermes via Tokonomix

Verbinde Nous Researchs sich selbst verbessernden, selbst-gehosteten Agent mit 132 Modellen hinter einem Schlüssel — und füge familienübergreifenden Consensus zu jedem autonomen Lauf hinzu.

OpenAI-compatible base URLMCP-fähigTool Calling unterstütztSelbst-gehosteter TUI-AgentMIT · Open SourceWindows · macOS · Linux
Hermes Agent — offizielles Banner von Nous Research

Was ist Hermes?

Hermes ist ein Open-Source, selbst-gehosteter KI-Agent von Nous Research, veröffentlicht im Februar 2026 unter einer MIT-Lizenz. Er versteht sich als einziger Agent mit einem eingebauten Lernkreislauf: er erstellt Skills aus Erfahrungen, verbessert sie während der Nutzung, durchsucht seine eigenen vergangenen Gespräche und baut über Sitzungen hinweg ein vertiefendes Modell davon, wer du bist. Du betreibst ihn auf deiner eigenen Infrastruktur — einem $5 VPS, einem GPU-Cluster oder Serverless-Backends, die im Leerlauf nahezu nichts kosten — und erreichst ihn über eine echte Terminal-UI oder über Telegram, Discord, Slack, WhatsApp und Signal.

Von Haus aus liefert Hermes 40+ Tools und Skills, einen eingebauten Cron-Scheduler, paralleles Sub-Agenten-Spawning und sechs Terminal-Backends (lokal, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona). Da alles auf deiner eigenen Maschine läuft, bleiben deine Daten lokal — kein Telemetrie, keine obligatorische Cloud. Dieses Privacy-First-Design macht die Wahl des jeweiligen Modell-Brains, das Hermes antreibt, vollständig zu deiner.

Und genau dort passt Tokonomix hinein. Hermes kann auf jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt zeigen, was bedeutet, dass ein einziger Tokonomix-API-Schlüssel 132 Frontier-Modelle freischaltet — Anthropic, OpenAI, Google, Mistral, Meta und andere — ohne dass du dich bei jedem Anbieter separat anmelden, abrechnen oder Schlüssel rotieren musst. Wechsle das Brain mit einem Befehl: hermes model.

Hermes Agent — Open Source, selbst-gehostet, persistentes Gedächtnis, Multi-Plattform
Hermes Agent von Nous Research — offizielles Projekt-Bildmaterial (MIT, selbst-gehostet, Multi-Plattform).

Warum Hermes über Tokonomix routen?

Hermes führt lange, autonome Sitzungen aus: es plant, spawnt Sub-Agenten, ruft Tools auf und committet Arbeit, ohne dass ein Mensch jeden Schritt überprüft. Das größte Einzelrisiko in diesem Kreislauf ist eine selbstsichere, aber falsche Entscheidung früh, auf der der Agent dann fünfzig weitere Schritte aufbaut. Tokonomix adressiert dies direkt.

  • Familienübergreifender Consensus. Verweise Hermes auf das tokonomix-consensus-Modell und jeder Aufruf wird von 2–6 Frontier-Modellen parallel beantwortet und dann von einem Judge-Modell zu einer verifizierten Antwort zusammengeführt. Halluzinierte API-Aufrufe und architektonische Sackgassen werden abgefangen, bevor der Agent auf sie handelt.
  • Ein Schlüssel, 132 Modelle. Tausche das Brain — Claude, GPT, Gemini, Mistral — durch Ändern eines einzigen Modell-Slugs, kein neues Anbieter-Konto.
  • Sovereignty-Routing — deine Wahl, nicht nur EU. Pinne Modelle nach Ausführungsort (hosting_region) oder Herkunft (origin_country) — nur EU, nur USA, ein einzelnes Land oder eine benutzerdefinierte Menge. Erzwinge es pro Aufruf oder lege eine vordefinierte Regel fest (z. B. automatisch EU-Modelle auswählen) in deinem Dashboard; deine Daten bleiben auf der Hermes-Seite ohnehin lokal.
  • Transparente Kosten pro Aufruf. Jeder autonome Lauf wird auf den Cent genau in deinem Tokonomix-Dashboard gemessen — unverzichtbar, wenn ein Agent unbeaufsichtigt Tausende von Aufrufen abfeuern kann.

Hermes installieren — Windows, macOS, Linux (auch WSL2 & Termux)

Hermes installiert sich mit einem einzigen Befehl und stellt seine eigenen Abhängigkeiten bereit (uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg sowie ein portables MinGit auf nativem Windows). Natives Windows wird vollständig unterstützt — kein WSL erforderlich.

⊞ Windows
PowerShell (nativ)
iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1)
macOS
Terminal · zsh/bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
🐧 Linux
auch WSL2 · Termux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

Dann Shell neu laden und starten:

# reload (macOS/Linux) — Windows opens a fresh shell automatically
source ~/.bashrc      # or: source ~/.zshrc
hermes                # start the terminal UI

Tokonomix-Schlüssel eingeben

Noch kein Schlüssel?

Erstelle ein kostenloses Konto unter tokonomix.ai/dashboard/signup — es enthält ein kostenloses Startguthaben — generiere dann einen Schlüssel (tok_live_…) und konfiguriere ihn wie unten beschrieben.

Bereits einen Schlüssel? Hermes behandelt Tokonomix als benutzerdefinierten OpenAI-kompatiblen Anbieter. Generiere einen Schlüssel (tok_live_…) in deinem Tokonomix-Dashboard und konfiguriere ihn auf eine von drei gleichwertigen Arten.

① Konfigurationsdatei — ~/.hermes/config.yaml

model:
  provider:  custom
  model:     "tokonomix-consensus"
  base_url:  "https://tokonomix.ai/api/v1"
  api_key:   "tok_live_your-key"

② CLI — hermes config set

hermes config set model.provider custom
hermes config set model.model    "tokonomix-consensus"
hermes config set model.base_url "https://tokonomix.ai/api/v1"
hermes config set model.api_key  "tok_live_your-key"

③ Umgebung — ~/.hermes/.env

OPENAI_BASE_URL=https://tokonomix.ai/api/v1
OPENAI_API_KEY=tok_live_your-key
Schlüssel aus Git heraushalten

Bevorzuge die .env- oder hermes config set-Route gegenüber dem Committen von config.yaml. Hermes speichert die Konfiguration unter ~/.hermes (oder %LOCALAPPDATA%\hermes auf nativem Windows) — standardmäßig außerhalb deines Repos.

Skills & MCP-Tools einbinden

Es gibt zwei komplementäre Wege, Tokonomix-Consensus in Hermes einzubringen — und Hermes' eigenes Skill-System lagert sich sauber darauf.

Route A — Consensus als Modell

Jeder Aufruf wird verifiziert. Tokonomix ist ein Single-Model-Slot in Hermes (benutzerdefinierte Anbieter werden in der Auswahl nicht aufgelistet) — setze den Slug direkt:

# turn consensus on
hermes config set model.model "tokonomix-consensus"
# or any Tokonomix slug — e.g. a fast direct model
hermes config set model.model "anthropic/claude-sonnet-4-6"
# one-off override for a single run
hermes --model "tokonomix-consensus"
# or switch mid-chat
/model custom:tokonomix-consensus

Route B — Consensus als MCP-Tool

Hermes unterstützt MCP. Füge den Tokonomix MCP-Server hinzu, damit der Agent Consensus auf Abruf aufrufen kann, während er normalerweise ein schnelles Modell nutzt.

# ~/.hermes/config.yaml
mcp_servers:
  tokonomix:
    command: "npx"
    args: ["-y", "tokonomix-mcp"]
    env:
      TOKONOMIX_API_KEY: "tok_live_your-key"

Nach dem Bearbeiten der MCP-Konfiguration ohne Neustart neu laden:

# inside a Hermes chat
/reload-mcp
# browse what's now available (Hermes skills + MCP tools)
/skills
Oder einfach fragen — keine manuelle Konfiguration

Du musst config.yaml nicht manuell bearbeiten. Hermes installiert MCP-Server aus seinem Katalog mit hermes mcp install (oder interaktiv browsen mit hermes mcp), und weil Hermes ein Agent ist, kannst du im Chat einfach sagen: "Add the Tokonomix MCP server — npx -y tokonomix-mcp — with my key." Es schreibt die Konfiguration und lädt seine Tools neu.

Der Tokonomix MCP-Server stellt Tools wie tokonomix_consensus_ask (multi-modell verifizierte Antwort), tokonomix_single_ask, tokonomix_list_models und tokonomix_get_skill bereit. Hermes kann dann Consensus nur bei riskanten Schritten aufrufen — einem Refactoring, einer Sicherheitsentscheidung, einem "Stimmt das wirklich?"-Moment — während die Latenz überall sonst gering bleibt. Durchsuche Hermes' eigene eingebaute Skills genauso mit /skills; sie sind kompatibel mit dem offenen Standard von agentskills.io.

Hermes in einer IDE verwenden

Genau gesagt: Hermes ist keine IDE-Erweiterung. Es installiert sich nicht als Plugin in VS Code, Antigravity oder JetBrains, wie es Cline, Continue oder Cursors Agent tun. Hermes ist ein vollständiger Terminal-UI-Agent (und Messaging-Gateway), der nativ auf Windows, macOS und Linux läuft. Es integriert sich auf zwei praktische Arten mit deinem Editor:

  • Aus dem integrierten Terminal. Öffne das eingebaute Terminal in VS Code, Antigravity, Zed oder JetBrains und führe dort hermes aus. Es arbeitet im selben Arbeitsverzeichnis, das dein Editor geöffnet hat, sodass seine Datei-Edits und Git-Commits sofort in deinem Source-Control-Panel erscheinen.
  • Als Remote-Agent auf deinem Repo. Hermes kann auf einem SSH-Host oder Serverless-Backend laufen und über seinen GitHub-Skill committen. Du codierst weiter in deiner IDE, während Hermes denselben Branch aus seiner eigenen Umgebung bearbeitet — du reviewst seine Commits, wenn sie eintreffen.

Also: möchtest du einen IDE-internen Inline-Edit-Assistenten? Kombiniere einen dedizierten IDE-Agent (siehe verwandte unten) mit Tokonomix. Möchtest du einen autonomen Teamkollegen, der Aufgaben von Ende zu Ende erledigt und zurückmeldet? Hermes ist das richtige Tool — und das Terminal deiner IDE ist die Eingangstür.

UmgebungWie Hermes dort funktioniertInline-Edits?
VS CodeFühre hermes im integrierten Terminal aus; Edits landen im geöffneten WorkspaceÜber Terminal, nicht als Erweiterung
AntigravityEbenso — integriertes Terminal; Hermes teilt das ArbeitsverzeichnisÜber Terminal
ZedTerminal-Panel oder SSH-Remote-AusführungshostÜber Terminal
JetBrainsTerminal-Tool-Fenster; Commits im VCS-Panel sichtbarÜber Terminal
Headless / ServerNative Umgebung — Docker, SSH, Modal; erreichbar via Telegram/SlackVollständig autonom

Funktionalität überprüfen

Nach dem Konfigurieren des Anbieters bitte Hermes, eine kleine, reversible Änderung vorzunehmen — etwa einen Docstring hinzufügen — und beobachte dein Tokonomix-Dashboard. Du solltest einen gemessenen Aufruf gegen tokonomix-consensus in deinem Tokonomix-Dashboard sehen, mit dem Multi-Modell-Urteil in der x_council-Antwort. Übergib Hermes dann eine echte Aufgabe und lass Consensus die Sackgassen abfangen, bevor sie dich einen fünfzigschrittigen Umweg kosten.

Kurz gesagt

Hermes hält deine Daten und Ausführung lokal; Tokonomix gibt ihm einen Schlüssel zu 132 Modellen plus ein Consensus-Sicherheitsnetz für jede autonome Entscheidung. Einmal konfigurieren, Brain durch Ändern eines Slugs tauschen — oder den MCP-Server hinzufügen, um Consensus auf Abruf aufzurufen.

Modellauswahl

Welches Modell und welchen Endpunkt soll mein Agent verwenden?

Wähle nach dem, was dein Agent tut, und tausche die Modell-ID jederzeit aus — jedes Modell im Katalog funktioniert über denselben Schlüssel.

Was dein Agent tutVerwende dies
Bearbeitet Dateien / ruft Tools auf und streamt Antworten (die meisten Coding-Agents)Ein Anthropic-Modell über den Anthropic-Endpunkt (Tools + Streaming funktionieren beide)
Ruft Tools auf, benötigt aber kein Streaming (beliebiges Modell)Der OpenAI-kompatible Endpunkt mit einer einzelnen Modell-ID
Benötigt Tools und Streaming auf einem Nicht-Anthropic-ModellVerwende vorerst Non-Streaming — Streaming-Tool-Calls für andere Anbieter sind noch nicht aktiviert
Normaler Chat, keine ToolsBeliebiger Endpunkt; Streaming ist in Ordnung
Möchte ein modellübergreifendes Urteil (Konsens) bei einer wichtigen AntwortModell auf tokonomix-consensus am OpenAI-kompatiblen Endpunkt setzen — Hinweis: Konsens weist Tool-Anfragen ab (kein Tool-Calling)
Endpunkt & API-Referenz (technisch)

anthropic-messages → https://tokonomix.ai/api/anthropic — tools ✓, streaming ✓ (ein Anthropic-Modell verwenden). openai-completions → https://tokonomix.ai/api/v1 — tools ✓ (Single-Model-Passthrough), Streaming mit Tools noch nicht verfügbar. Normaler Chat: Streaming funktioniert auf beiden. Konsens: openai-completions, Modell tokonomix-consensus, keine Tools. Modell-ID gegen einen beliebigen Slug aus GET /api/v1/models austauschen.

Alle Modelle ansehen →

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