# Hermes AgentでローカルAIモデルを実行する方法 このガイドでは、以下を使ってオープンなLLMをローカルで実行できます **Hermes Agent** 経由で [**Unsloth**](https://github.com/unslothai/unsloth)。Hermes Agent は、 **オープンソースの** モデルのエンドポイントに接続し、タスクを実行し、記憶と学習したスキルを通じて時間とともに改善していく自律型AIエージェントです。 これはあらゆる **ローカルモデル** Unsloth の **OpenAI互換API**を通じて公開されたものに対応しており、DeepSeek、Qwen、Gemma などが含まれます。Hermes はエージェントクライアントとして動作し、Unsloth はローカル API を介してモデルを読み込み、提供します。 セットアップ後、Hermes を通じて送信されるすべてのプロンプトは、リモートプロバイダーではなくローカルモデルに対して実行されます。 Hermes をセットアップする🦥 Unsloth でオープンモデルを使う {% hint style="info" %} このチュートリアルでは、Hermes をインストールし、次を使うように設定します `unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF` これは Unsloth から提供されます。別のモデルを使いたいですか？ Unsloth で他のモデルを読み込み、設定を更新すれば、任意の別モデルに置き換えられます。 {% endhint %} ### :caduceus: Hermes Agent をセットアップする **前提条件。** インストーラーはこれらを検証し、いずれかが欠けている場合は停止します。まず、まだマシンに入っていないものをインストールしてください： * **OS** Linux、macOS、または WSL 経由の Windows。 * **uv** Python パッケージマネージャー。次でインストールします `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`. * **Python 3.11+** インストーラーはこれを次を介して用意できます `uv` 見つからない場合。 * **Git** Hermes リポジトリをクローンするため。 * **Node.js** Hermes のブラウザーツール用に 18+。 * **ripgrep** (`rg`）高速なファイル検索用。 * **ffmpeg** TTS/音声メッセージ用。 #### **1. インストーラーを実行する** ターミナルで： ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash ``` インストーラーは次を行います： 1. OS を検出する。 2. 上記のすべての前提条件を検証し、それぞれに ✓ または ✗ を表示する。 3. Hermes を次にクローンする `~/.hermes/hermes-agent/` （GitHub SSH キーが設定されていれば SSH、それ以外は HTTPS で）。 4. Python 3.11 の仮想環境を次に作成する `~/.hermes/hermes-agent/venv/`. 5. Hermes とすべての Python 依存関係をインストールする。 6. ブラウザーツール用の Node.js 依存関係をインストールする。 7. Playwright の Chromium エンジンをインストールする。 **この手順では `sudo`** の入力を求められます。これは Playwright が共有ライブラリをインストールできるようにするためです。Hermes 自体は root を必要としません。
#### **2. シェルを再読み込みする** これにより `hermes` コマンドがあなたの `PATH`: {% code title="bash" %} ```bash source ~/.bashrc ``` {% endcode %} {% code title="zsh" %} ```bash source ~/.zshrc ``` {% endcode %} #### **3. インストールを確認する：** ```bash hermes --version ``` コマンドが解決されれば、Hermes はインストールされています。すべては次の配下にあります `~/.hermes/`: | パス | それが何であるか | | --------------------------------------- | ---------------------------- | | `~/.hermes/config.yaml` | メイン設定（モデル、プロバイダー、ツール、TTS、…） | | `~/.hermes/.env` | API キーやその他の秘密情報 | | `~/.hermes/hermes-agent/` | Hermes のソース + 仮想環境 | | `~/.hermes/cron/`, `sessions/`, `logs/` | ランタイムデータ | | `~/.hermes/skills/` | インストール済みスキル（Skills Hub から同期） | {% hint style="info" %} 完全なインストールリファレンス： [hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/installation](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/installation)。インストーラーが不足している前提条件を報告した場合は、それをインストールしてワンライナーを再実行してください。インストーラーは冪等です。 {% endhint %} ### Unsloth のインストール ### ⚡ クイックスタート OpenCode をインストールした後、OpenCode がローカルモデルの提供と推論実行を行えるようにするため、Unsloth Studio をインストールする必要があります。 1. **Unsloth Studio をインストールまたは更新します。** 以前のバージョンでは外部 API が公開されません。Installation を参照してください。 2. **Unsloth を起動します。** 起動するポートは通常 `8000` または `8888`です。これはターミナル出力とブラウザ URL（`http://localhost:PORT`). 3. **モデルを読み込む。** クリックします **New Chat**、モデル（GGUF）を選択または検索し、読み込みが完了するまで待ちます。 4. **API キーを作成する。** Unsloth で、あなたの **Unsloth** 左下のアバター → **Settings** → **API** → キー名を入力 → **Create**。表示される `sk-unsloth-…` の値をコピーします。Unsloth はこれを一度しか表示しません。 5. **クライアントを Unsloth に向ける。** 使用する `http://localhost:PORT` をベース URL とし、認証にはあなたの `sk-unsloth-…` キーを使います。以下のあなたのツール向けレシピに進んでください。 ### 🔑 API キーの作成 1. サイドバーを開き、あなたの **Unsloth** 左下のアバターをクリックします。 2. 次に進みます **Settings** → **API**. 3. わかりやすい名前を入力します（例： `claude-code-macbook`). 4. *（任意）* 有効期限を設定します。 5. クリックします **Create**. 6. **すぐにキーをコピーしてください。** Unsloth はハッシュのみを保存するため、後でもう一度表示することはできません。
すべてのキーは `sk-unsloth-` という接頭辞で始まります。同じページからいつでもキーを無効化できます。無効化されたキーで行われたリクエストは次のエラーで失敗します `401 Unauthorized`. {% hint style="warning" %} API キーはパスワードのように扱ってください。キーとあなたの Unsloth インスタンスへのネットワークアクセスを持つ人は誰でも、読み込まれたモデルにリクエストを送信できます。 {% endhint %} ### 🦥 Hermes を Unsloth API と統合する Hermes は各チャットのターンを設定された推論プロバイダーに送信し、 **OpenAI互換** エンドポイントに接続します。インストール時または後からセットアップウィザードでプロバイダーを設定してください。 **1. セットアップウィザードを開く：** ```bash hermes setup ``` 選択します **Model & Provider** を「What would you like to do?」メニューから選ぶと推論エンドポイントのみを設定でき、または **Full Setup** を選ぶとすべて（TTS、ツール、メッセージングゲートウェイ、エージェント設定）を順に設定できます。
**2. カスタム OpenAI 互換エンドポイントを選択する** Hermes が推論プロバイダーを尋ねるときに。
**3. プロンプトを入力する** Hermes が順に案内するので： | プロンプト | 値 | | ---------------------------- | ------------------------------------------------------- | | **API ベース URL** | `http://localhost:8888/v1` *（あなたの Unsloth ポート + `/v1`)* | | **API キー** | あなたの `sk-unsloth-…` キー | | **検出されたモデル: … このモデルを使いますか？** | `Y` *（Hermes は `GET /v1/models`)* | | **トークン単位のコンテキスト長** | *（自動検出する場合は空欄のまま）* | | **表示名** | 好きなもので構いません。例： `unsloth-api` | Hermes はエンドポイントを `/v1/models` に対して検証し、続行する前に検出されたモデルを確認します。
**4. 残りのプロンプトではデフォルトを受け入れる** （TTS、ツール、メッセージングゲートウェイ、エージェント設定）。これらは後で再設定できます。Hermes はすべてを次に書き込みます `~/.hermes/config.yaml` および `~/.hermes/.env`.
**5. Hermes を起動する：** ```bash hermes ``` 起動バナーには、ステータスバーにあなたの Unsloth モデル名が表示され（例： `unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF`）、プロンプトが入力可能な状態になります。
{% hint style="info" %} 後でモデルだけを再設定するには、次を実行します `hermes setup model`。設定ファイルを直接編集するには、 `hermes config edit` で `~/.hermes/config.yaml` があなたの `$EDITOR`. {% endhint %} --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://unsloth.ai/docs/jp/tong-he/hermes-agent.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.