Nous Research ਨੇ Hermes Agent released ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ open-source framework ਹੈ ਜੋ developers ਨੂੰ ਆਪਣੇ hardware 'ਤੇ personal AI assistant ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਧਾਰਨ chat bots ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਲੈ ਕੇ ਜਾਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ assistant ਨੂੰ tool-access, memory ਅਤੇ workflow automation ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਇਹ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ custom dev-ops ਜਾਂ code-analysis pipelines ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਰਵਾਇਤੀ chatbots ਸਿਰਫ਼ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਸਾਰ (summarising) ਦੇਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹਨ। ਇੱਕ AI agent ਜੋ commands ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਪਸੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੌਰਾਨ ਸਥਿਤੀ (state) ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ conversational interface ਨੂੰ ਇੱਕ programmable helper ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Developers ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ “assistant” ਹੈ ਜੋ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ (third-party) ਦੇ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ documentation ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, linters ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ cloud resources ਪ੍ਰੋਵੀਜ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Hermes ਕਿਵੇਂ ਬਣਿਆ ਹੈ
Hermes ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈਂਗ language model ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ architecture ਚਾਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- User interaction – prompts ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- Model communication – API (OpenRouter, local models, ਆਦਿ) ਰਾਹੀਂ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ language model ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- Tool execution – host machine 'ਤੇ shell commands ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਫਾਈਲਾਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ (external services) ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- Memory handling – context ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ assistant ਪਿਛਲੇ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕੇ।
ਇਹ framework ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ:
- Core – ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ tool ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- Model – text ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਚਾਹੇ ਉਹ hosted API ਰਾਹੀਂ ਹੋਵੇ ਜਾਂ locally ਚੱਲ ਰਹੇ model ਰਾਹੀਂ।
- Tools – low-level primitives ਜੋ file I/O ਜਾਂ HTTP requests ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- Skills – tools ਦੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਬੰਡਲ ਜੋ code review ਜਾਂ system administration ਵਰਗੀਆਂ ਖਾਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਸਭ ਕੁਝ open source ਹੈ, developers logic ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, model provider ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ tools ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Hermes ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ
- Repository ਨੂੰ clone ਕਰੋ
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git - Python dependencies install ਕਰੋ
pip install -r requirements.txt - Example environment file ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ API keys ਪਾਓ
cp .env.example .env - Assistant ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰੋ
hermes
ਇੱਕ ਵਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, “find the security flaw in this snippet” ਵਰਗਾ prompt ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਨਾਲ Core trigger ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ static-analysis tool ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੇ, ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ Model ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਭੇਜੇ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਰਿਪੋਰਟ ਪੇਸ਼ ਕਰੇ। ਇਹੀ ਫਲੋਅ (flow) ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕਰਨ, database ਨੂੰ query ਕਰਨ, ਜਾਂ CI pipeline ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਚਾਰ
ਮਸ਼ੀਨ ਤੱਕ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲਾ AI agent ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਅਕਾਊਂਟ ਨੂੰ ਉੱਚ ਅਧਿਕਾਰ (elevated privileges) ਦੇਣ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ README ਕੁਝ ਵਿਵਹਾਰਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ (safeguards) ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ:
- API keys ਨੂੰ
.envਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਦੀਆਂ ਪਰਮਿਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਰੱਖੋ। - Agent ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਪਰਮਿਸ਼ਨਾਂ ਦਿਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਸਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ; ਇਸਨੂੰ root ਵਜੋਂ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚੋ।
- ਜੋਖਮ ਭਰੇ tools ਨੂੰ containers ਜਾਂ virtual environments ਵਿੱਚ ਅਲੱਗ ਰੱਖੋ।
- ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਖ਼ਤਰਿਆਂ (vulnerabilities) ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ Python packages ਨੂੰ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਰੱਖੋ।
ਸਮਝੌਤਾ (The trade-off)
Self-hosting ਡਾਟਾ, model ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਲਾਗਤ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਕੰਟਰੋਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ (maintenance) ਦਾ ਬੋਝ ਵੀ developer 'ਤੇ ਪਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। Hermes ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ model API ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ, compute resources ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ toolchain ਅਨੁਕੂਲ (compatible) ਰਹੇ। ਸਮਰਪਿਤ DevOps ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਹ ਬੋਝ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ
Nous Research ਨੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ ਲਈ ਕੋਡ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
Takeaway: Hermes Agent ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ self-hosted AI assistant ਹੁਣ ਕੋਈ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ (research prototype) ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਇਹ developers ਨੂੰ ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ (environments) ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਬਸ਼ਰਤੇ ਉਹ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਭਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ।