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Journal de veille sur l'usage appliqué de l'IA, chez soi et en entreprise : ce qu'on lui fait faire, ce qu'il faut pour commencer, ce que ça coûte et où ça casse.

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Hermes Agent v0.22.0 se configure seul au premier lancement

La plus grosse fenêtre de développement du projet, environ 2,5 fois le cycle précédent : 24 200 commits, 6 080 demandes de fusion, 2 520 contributeurs, pour un codebase d'un tiers plus court. Un poste neuf ouvre un dialogue de configuration qui tourne sur un modèle d'essai gratuit, et les modèles ouverts s'installent en un clic avec llama.cpp.

par Gyom 15 octobre 2026 à 07:16 5 min de lecture rubrique : Automatiser

etiquettes : Chez soi · Local

Portrait en pixel art d'une jeune fille aux longs cheveux noirs et à la frange droite, grands yeux bleus, fines bretelles, devant un éclat de rayons roses et jaunes sur fond crème.

La version 0.22.0 de Hermes agentIA agentiqueModèle qui boucle : il choisit une action, le plus souvent un appel d'outil, en lit le résultat, puis recommence jusqu'à l'objectif ou l'abandon. La boucle est ce qui distingue un agent d'une réponse unique.Fiche du lexique, publiée sur GitHub le 14 octobre 2026 à 5 h 21, heure de Paris, porte le nom de « The Threshold Release ». Elle absorbe et documente les correctifs 0.21.1 à 0.21.7, et son cycle de développement est environ 2,5 fois plus long que celui de la 0.21.0. Les notes de version font 118 526 caractères sur 702 lignes, et citent pour chaque point les demandes de fusion correspondantes.

Un premier lancement qui pose des questions au lieu d'ouvrir des réglages

Sur une machine où Hermes n'a jamais tourné, le bureau ouvre un court dialogue de configuration : une carte à la fois, le prénom, une couleur d'accent, une disposition, les applications à connecter, les extensions à installer, puis une visite rapide et jusqu'à quatre premières tâches proposées. Il tourne sur le modèle d'essai gratuit `nous/welcome`, une fois par utilisateur du système, donc sans clé d'API. « Skip setup » ferme le dialogue, et « paramètrespoids du modèleNombre de valeurs apprises par un modèle. À quantification égale, plus de paramètres veut dire plus de mémoire occupée, et en général de meilleures réponses.Fiche du lexique, relancer la configuration » le rouvre. Les installations existantes et les backends distants n'y ont pas droit, et l'ancien profil de configuration comme `/initiate-setup` disparaissent. Le thème se change aussi à la voix, par un nouvel outil `set_theme` qui prend une couleur, un mode clair, sombre ou système, ou une disposition.

Vingt-quatre mille commits pour un codebase d'un tiers plus court

Depuis la 0.21.0, les notes comptent environ 24 200 commits, 6 080 demandes de fusion intégrées, 15 600 fichiers modifiés, 2 045 000 lignes ajoutées pour 1 140 000 supprimées, 7 180 tickets fermés et 2 520 contributeurs. Le code a pourtant maigri : la source passe d'environ 1,06 million de lignes à 698 000, soit 34 % de moins, et `gateway/run.py` tombe de 34 847 lignes à 5 512. Côté sollicitation des modèles, dix-neuf outils rarement employés ne se chargent plus qu'à la demande, ce qui divise à peu près par deux le schéma d'outils envoyé à chaque appel du bureau, et environ 2 100 tokens sortent du prompt fixe.

Un modèle local en un clic, du 27B au GGUF de Hugging Face

Le modèle local s'installe depuis les réglages : Hermes installe et tient à jour llama.cpp avec le moteur qui correspond au matériel, unité centrale, CUDA, Metal, Vulkan ou ROCm, puis note chaque modèle du catalogue selon la carte graphique et la mémoire de la machine pour ne retenir que la meilleure version qui tient entièrement en mémoire vidéo. Les téléchargements se mettent en pause et reprennent, le serveur démarre et s'arrête avec Hermes, et le moteur se met à jour en un clic. Tous les moteurs embarquent llama.cpp b11370, les cartes AMD et Intel sont dimensionnées sur leur propre mémoire en Vulkan, et le catalogue propose Qwen3.8 27B, Qwen3.8 Flash Next avec sa tête spéculative MTP, Qwen3.6 35B-A3B et DeepSeek V4 Flash, plus n'importe quel GGUFFormat de fichier de modèle utilisé par llama.cpp et ses dérivés. Le nom du fichier indique la quantification, par exemple Q4_K_M, ce qui suffit à savoir combien de mémoire il demande.Fiche du lexique de Hugging Face. Le point d'entrée est dans les réglages des fournisseurs, ou `hermes model` en terminal, et les serveurs maison, LM Studio et Ollama compris, restent accessibles.

Les applications connectées passent par une passerelle d'outils

L'agent peut agir dans des applications hébergées comme Linear ou Notion : on demande l'application, on s'identifie une fois dans le navigateur, et ses outils deviennent utilisables dans le même tour. Aucun compte Nous n'est nécessaire pour commencer, la première utilisation crée une identité gratuite limitée aux connecteurs. Le bureau remplace son onglet MCPModel Context ProtocolProtocole ouvert qui décrit à un modèle les outils et les ressources d'un environnement. Il sert de contrat entre un client d'agent et des serveurs d'outils, et évite de recâbler chaque intégration.Fiche du lexique par une page « Connectors » qui range applications hébergées et serveurs MCP dans une seule liste, plusieurs comptes nommés d'une même application peuvent coexister, et `/connectors` les gère depuis n'importe quelle interface.

Le navigateur se connecte avec le gestionnaire de mots de passe

L'agent de navigation ouvre une session à partir des identifiants enregistrés dans 1Password, Bitwarden ou le coffre chiffré de Hermes, sans que le mot de passe entre dans la conversation. Faute d'identifiant enregistré, une invite masquée propose de le garder, dans le terminal, la TUI ou le bureau. Les codes à usage unique sont saisis hors du fil, et les remplissages de carte bancaire ou d'adresse à un paiement demandent une confirmation.

Un robot qui tourne sur une passerelle Linux peut disposer de son propre bureau, diffusé en direct par Hermes Desktop. Devant une page de connexion, un code à deux facteurs ou un CAPTCHA, on prend l'écran, on termine l'étape soi-même et on rend la main, le robot poursuivant sur la session ouverte. Avec un backend Docker, SSH ou Singularity, l'écran du robot, l'usage de l'ordinateur et le navigateur s'exécutent dans le bac à sable, jamais sur la machine hôte.

Python 3.14, paquet MSIX signé et sessions purgées à 90 jours

Six cents extensions revues et la vague Claude 5.5 et GPT-6

Le catalogue d'extensions, ouvert pendant ce cycle, atteint 600 entrées, chacune épinglée à un commit revu et installable depuis le bureau ou la ligne de commande, avec une page par extension et par auteur, un tri par catégorie et par étoiles. Ses règles interdisent de modifier les entrailles de Hermes ou d'embarquer des binaires non analysables, et les fournisseurs de mémoire suivent désormais leurs auteurs. Le sélecteur de modèles affiche l'abonnement qui se vide, par exemple 17 % restants avec l'heure de réinitialisation, et l'effort de raisonnement se choisit en même temps que le modèle. Les modèles Claude Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 et Haiku 5.5, GPT-6 Astra, Sol et Luna, GPT-6.1 Sol et Gemini 4 Argon sont sélectionnables là où ils sont proposés, et le raisonnement antérieur est refait par défaut au fil des reprises, des branches et des compressions.

Toutes les chaînes visibles, ligne de commande, passerelle de messagerie, TUI et bureau, passent par un catalogue de traduction complet dans les seize langues livrées. Une nouvelle langue peut arriver en extension, et un profil peut remplacer une chaîne isolée par un petit fichier YAML.

Source primaire Nous Research, notes de version de Hermes Agent v0.22.0 « The Threshold Release »

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