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# 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、次の方法でオープン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** 自律型AIエージェントで、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ます。
これは任意の **ローカルモデル** に対応しており、Unsloth の **OpenAI互換API**を通じて公開されたものなら使用できます。たとえば DeepSeek、Qwen、Gemma などです。Hermes はエージェントクライアントとして機能し、Unsloth はローカルAPI経由でモデルを読み込み、提供します。
セットアップ後は、Hermes 経由で送信されるすべてのプロンプトが、リモートの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 のセットアップ🦥 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` Unsloth から提供されるモデルです。別のモデルを使いたいですか？Unsloth でそのモデルを読み込み、設定を更新すれば別のモデルに差し替えられます。
{% endhint %}
### :caduceus: Hermes Agent のセットアップ
**前提条件。** インストーラーはこれらを確認し、欠けているものがあれば停止します。まず、まだ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でプロビジョニングできます `uv` もし未インストールなら。
* **Git** Hermes リポジトリをクローンするため。
* **Node.js** Hermes のブラウザツール用に 18+。
* **ripgrep** (`rg`）で高速なファイル検索。
* **ffmpeg** TTS/音声メッセージ用。
#### **1. インストーラーを実行** を端末で:
```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 を検出します。
2. 上記に列挙した各前提条件を確認し、それぞれに ✓ または ✗ を表示します。
3. Hermes を次にクローンします `~/.hermes/hermes-agent/` （GitHub の SSH キーが設定されていれば SSH 経由、そうでなければ HTTPS）。
4. 次に Python 3.11 の仮想環境を作成します `~/.hermes/hermes-agent/venv/`.
5. Hermes とすべての Python 依存関係をインストールします。
6. ブラウザツール用の Node.js 依存関係をインストールします。
7. Playwright の Chromium エンジンをインストールします。 **この手順では `sudo`** を要求します。これにより Playwright が共有ライブラリをインストールできます。Hermes 自体に root 権限は必要ありません。
#### **2. シェルを再読み込み** して `hermes` コマンドが `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:**
```bash
hermes --version
```
コマンドが解決できれば、Hermes はインストールされています。すべては次の下にあります `~/.hermes/`:
| パス | 内容 |
| --------------------------------------- | ---------------------------- |
| `~/.hermes/config.yaml` | 主な設定（モデル、プロバイダー、ツール、TTS など） |
| `~/.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/` | 実行時データ |
| `~/.hermes/skills/` | インストール済みスキル（Skills Hub から同期） |
{% hint style="info" %}
インストールの完全な参照: [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から、その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推論を提供・実行できるようにするため、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。インストールを参照してください。
2. **Unsloth を起動します。** 起動時のポート番号は通常 `8000` または `8888`です。これは端末の出力とブラウザのURL（`http://localhost:PORT`).
3. **モデルを読み込みます。** クリック **New Chat**を選び、モデル（GGUF）を選択または検索して、読み込み完了まで待ちます。
4. **APIキーを作成します。** Unsloth で、左下の **Unsloth** アバターをクリック → **設定** → **API** → キー名を入力 → **作成**。表示された `sk-unsloth-…` の値をコピーします。Unsloth で表示されるのは一度だけです。
5. **クライアントを Unsloth に向けます。** 次を使います `http://localhost:PORT` をベースURLとして、 `sk-unsloth-…` を認証用キーにします。下のツール別レシピへ進んでください。
### 🔑 APIキーの作成
1. サイドバーを開き、左下の **Unsloth** アバターをクリックします。
2. 次へ移動 **設定** → **API**.
3. 親しみ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 **作成**.
6. **すぐにキーをコピーします。** Unsloth はハッシュのみを保存するため、再度表示することはできません。
すべてのキーは次で始まります `sk-unsloth-` というプレフィックスです。キーの失効は同じページからいつでも行えます。失効したキーで行われたリクエストは `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 Unsloth インスタンスへのネットワークアクセスを持つ人なら誰でも、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 に統合
Hermes は各チャットターンを設定済みの推論プロバイダーに送り、 **OpenAI互換の** エンドポイントに接続します。プロバイダーはインストール中または後でセットアップウィザードで設定できます。
**1. セットアップウィザードを開く:**
```bash
hermes setup
```
選択 **Model & Provider** を「What would you like to do?」メニューから選び、推論エンドポイントのみを設定します。あるいは **Full Setup** を選んで、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）を順に設定します。
**2. カスタム OpenAI 互換エンドポイントを選択** Hermes が推論プロバイダーを尋ねたときに。
**3. プロンプトに入力** Hermes の案内に従って:
| プロンプト | 値 |
| ----------------------------- | --------------------------------------------------- |
| **API ベースURL** | `http://localhost:8888/v1` *（Unsloth のポート + `/v1`)* |
| **APIキー** | あなたの `sk-unsloth-…` キー |
| **検出されたモデル: … このモデルを使用しますか?** | `Y` *（Hermes は次でモデルを自動検出します `GET /v1/models`)* |
| **トークン単位のコンテキスト長** | *（自動検出するには空欄のまま）* |
| **表示名** | 好きな名前で構いません。例: `unsloth-api` |
Hermes は次に対してエンドポイントを検証します `/v1/models` を確認し、続行する前に検出されたモデルを確定します。
**4. 残りのプロンプトではデフォルトを قبول** （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）は後で再設定できます。Hermes はすべてを書き込みます `~/.hermes/config.yaml` および `~/.hermes/.env`.
**5. Hermes を起動:**
```bash
hermes
```
起動バナーにはステータスバーに Unsloth のモデル名が表示されます（例: `unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF`）、そしてプロンプトは入力待ちになります。
{% 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` を開きます `~/.hermes/config.yaml` あなたの `$EDITOR`.
{% endhint %}
### 任意: Unsloth サーバーを調整する
`unsloth run` はローカルAPIサーバーを起動し、アプリが接続するためのモデルを読み込みます。起動時のサーバーの動作もカスタマイズできます。
```bash
# 推論を無効にしてポート 8888 で実行
unsloth run \
--model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF \
--reasoning off \
-p 8888
```
次を使います `--reasoning off` で思考をオフにするか、 `--reasoning on` で、推論をサポートするモデルでそれを有効にします。
```bash
# ローカルネットワーク上にAPIを公開
unsloth run \
--model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF \
-H 0.0.0.0 \
-p 8888
```
これによりサーバーは `0.0.0.0:8888`で起動し、同じローカルネットワーク上の他のデバイスが接続できるようになります。 `-p` はサーバーの実行ポートを変更します。ネットワーク上のスマートフォン、ノートPC、その他のデバイスをAPIサーバーに接続したい場合は、次を付けて起動してください `-H 0.0.0.0`.
一部のアプリは、個々のリクエストに対して生成設定を上書きすることがあります。より高度な実行時設定については、メインの [API調整](https://unsloth.ai/docs/basics/api#unsloth-run-command) セクションを参照してください。
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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