Cas d’usage d’Hermes Agent

Les cas d’usage d’Hermes Agent se concentrent principalement sur l’exécution d’un assistant toujours actif avec mémoire, l’automatisation de flux de travail en plusieurs étapes et la création d’équipes de sous-agents exécutés en parallèle.

En tant qu’agent IA auto-hébergé, Hermes Agent gère les tâches longues sans réinitialisation entre les sessions.

Il conserve le contexte d’une conversation à l’autre, apprend vos préférences au fil du temps et construit ses propres playbooks à partir de l’expérience — ainsi, après lui avoir confié plusieurs fois une tâche similaire, il aura déjà la méthode en mémoire et n’aura pas besoin de la déterminer à partir de zéro.

Hermes Agent se distingue d’un simple habillage de chatbot par son infrastructure : une couche de mémoire, un ordonnanceur cron pour les jobs qui s’exécutent pendant que vous dormez, une délégation à des sous-agents pour le travail en parallèle et un accès au terminal sur six backends, dont Docker et SSH. Tout cela s’exécute dans n’importe quel environnement d’auto-hébergement que vous contrôlez.

Les cas d’usage pratiques d’Hermes Agent incluent notamment :

• Faire tourner un assistant personnel qui se souvient de vos projets de semaine en semaine.
• Transformer des prompts de contenu ponctuels en pipelines de recherche, de rédaction et de relecture.
• Déléguer des tâches spécialisées à des sous-agents parallèles disposant de leurs propres outils.
• Exécuter des commandes shell et gérer des serveurs depuis une fenêtre de chat.
• Connecter des API externes comme Stripe, Notion et GitHub à des jobs planifiés.
• Déployer des applications avec un agent qui apprend des déploiements précédents.
• Envoyer automatiquement des briefings quotidiens, des revues de PR et des alertes de surveillance.
• Mener des recherches récurrentes et du traitement de données qui s’appuient sur les exécutions précédentes.
• Maintenir des flux de travail de longue durée qui survivent aux redémarrages et aux pannes du serveur.
• Combiner mémoire, planification, intégrations d’outils et délégation dans une seule routine hebdomadaire.

Pris ensemble, ces cas d’usage pointent vers le travail qui continue à s’exécuter même après la fermeture du chat.

1. Exécuter un agent persistant qui apprend vos flux de travail au fil du temps

Hermes Agent fonctionne comme un assistant persistant qui conserve le contexte entre les sessions et devient plus rapide dans votre travail récurrent à mesure que vous l’utilisez.

Vous pouvez lui donner des tâches en langage naturel. Hermes Agent exécute les instructions immédiatement. Si vous incluez une planification, il les enregistrera comme des cron jobs et les exécutera automatiquement.

L’agent IA apprend de l’usage grâce à deux systèmes : la mémoire persistante et les skills.

La mémoire persistante utilise deux fichiers :

• MEMORY.md stocke des faits sur votre environnement, comme votre stack, vos outils, les conventions du projet et ce qui a fonctionné lors des sessions précédentes.
• USER.md stocke votre profil personnel, notamment votre nom, votre rôle, vos préférences et votre style de communication.

Les deux fichiers se chargent automatiquement au début de chaque session.

Les skills sont de courts playbooks en markdown qui stockent des connaissances pratiques. Hermes rédige ceux-ci après avoir résolu des tâches complexes, puis les réutilise lorsque des travaux similaires se présentent.

Ainsi, par exemple, vous demandez à Hermes de déployer une application. La première fois, vous lui expliquez votre configuration : la config NGINX, le schéma de migration, les préférences de journalisation et les endroits où les choses ont tendance à casser.

L’agent exécute le déploiement, gère les éventuels échecs et rédige un fichier de skills après la session.

La fois suivante, lorsque vous lui demandez de déployer une mise à jour de code, il a déjà votre configuration et votre approche en mémoire. Au dixième déploiement, il exécute le flux de travail complet, détecte les points de défaillance courants avant qu’ils n’apparaissent et n’indique que ce qui nécessite réellement votre intervention.

Si vous fermez le CLI ce soir et reprenez sur Telegram la semaine prochaine, l’agent de longue durée saura toujours où vous en étiez. Vous pouvez demander :

"What broke in last Tuesday's deploy, and how did we fix it?"

Il recherche alors dans les sessions précédentes, retrouve le fil pertinent et le résume.

2. Automatiser les étapes de création de contenu

Pour garantir la qualité du contenu, vous pouvez utiliser Hermes Agent pour transformer la création de contenu en un pipeline en quatre étapes : recherche, plan, rédaction et publication.

Compte tenu des capacités d’Hermes Agent, vous pourriez le prompt pour exécuter les quatre étapes d’un coup. Mais pour un meilleur contrôle de la qualité de votre contenu, le découper en étapes donne de meilleurs résultats.

Chaque étape de ce workflow de contenu IA utilise un prompt distinct, et chacune passe en revue le résultat avant d’avancer.

Commencez par la recherche concurrentielle en demandant à l’agent :

Research the topic "VPS backup strategies for 2026" for a tutorial.
Find the top 10 ranking articles, list their URLs, and summarize what each one covers. Flag any that look like content farms or thin aggregators.
From there, review the sources, remove weak ones, and note any angles the agent missed. Getting this right early saves a lot of rewriting later.

Donnez ensuite l’instruction pour l’étape du plan :

Using the approved research, draft an outline for the tutorial.
Propose H2 and H3 headings, note which sources support each section, and flag gaps you’d recommend filling.

C’est là que vous pouvez contester, supprimer les sections qui ne conviennent pas et affiner la structure jusqu’à ce qu’elle corresponde à votre angle.

Une fois le plan solide, vous passez à la rédaction, où un skill de style commence à compter :

Draft the tutorial from the approved outline. Load the house-style skill at ~/.hermes/skills/house-style.md and follow it throughout. Cite sources inline so I can verify claims against the research.

Le skill de style maison définit la longueur de vos phrases, les expressions interdites et la structure préférée. Sans cela, le résultat ressemble à du contenu générique d’IA. Avec cela, l’écriture reste cohérente et plus proche de votre voix.

Vous vérifierez quand même les faits et fluidifierez les transitions qui semblent mécaniques, mais cela relève de l’édition, pas de la génération.

Enfin, l’agent gère la publication :

Push the approved article to WordPress as a draft. Set the category to "Tutorials", add tags from the outline, fill the meta description under 160 characters, and set the slug. Do not publish it live yet.

Vous pouvez connecter Hermes à WordPress via un serveur Model Context Protocol (MCP).

Une relecture finale repère les détails de mise en forme comme l’image mise en avant, la disposition des blocs et les liens internes, ce qui explique pourquoi vous l’enregistrez comme brouillon plutôt que de le mettre en ligne directement.

Bien que WordPress soit utilisé ici comme exemple, Hermes Agent peut se connecter à n’importe quel CMS ou service qui expose un serveur MCP.

3. Répartir les grandes tâches entre plusieurs sous-agents en parallèle

Hermes Agent vous permet de répartir les grandes tâches en flux de travail parallèles à l’aide de l’outil delegate_task. Par défaut, il lance trois sous-agents simultanément – ce nombre parallèle est configurable à la hausse dans vos paramètres.

Par ailleurs, max_spawn_depth contrôle le nombre de niveaux de sous-agents pouvant à leur tour lancer leurs propres sous-agents, jusqu’à trois niveaux. Le paramètre par défaut limite la profondeur à un niveau (délégation plate), ce qui est plus simple et plus prévisible pour la plupart des workflows.

Chaque sous-agent travaille de manière isolée et ne renvoie qu’un résumé final. Cela permet à l’agent parent de se concentrer sur l’orchestration au lieu d’être submergé par des étapes intermédiaires comme les recherches ou les lectures de fichier.

Le principe est simple : diviser une grande tâche en parties indépendantes, en assigner chacune à un sous-agent, puis fusionner les résultats. Supposons que vous vouliez analyser trois concurrents, chaque sous-agent s’occupant de l’un d’entre eux :

Research these three competitors in parallel and return a structured comparison:
1. Competitor A: pricing, features, recent product changes
2. Competitor B: pricing, features, recent product changes
3. Competitor C: pricing, features, recent product changes
Compile the findings into a comparison table I can paste into our planning doc.

L’agent parent lance trois sous-agents, chacun limité à un seul concurrent avec accès au web. Ils fonctionnent en parallèle, renvoient des résumés, et l’agent parent les combine en un seul tableau.

Vous pouvez également assigner différents modèles à différents rôles. Utilisez un modèle plus puissant, comme Claude Opus, pour l’agent parent afin de gérer la coordination et l’analyse finale, et un modèle plus léger, comme Sonnet, pour les sous-agents de recherche.

Une chose à garder à l’esprit : par défaut, la délégation est plate – les sous-agents ne peuvent pas lancer leurs propres sous-agents. Des hiérarchies plus profondes sont possibles en ajustant max_spawn_depth dans votre configuration jusqu’à trois niveaux, mais la valeur par défaut garde les choses simples et prévisibles.

4. Automatiser les tâches système avec des commandes en langage naturel

Hermes Agent gère l’automatisation shell via son ensemble d’outils de terminal, qui fonctionne dans six environnements : votre machine locale, les conteneurs Docker, les serveurs distants via SSH, et trois runtimes sandboxés (Daytona, Singularity et Modal).

Vous configurez les connexions une seule fois. Ensuite, indiquez à l’agent quelle cible doit exécuter les commandes dans n’importe quel prompt.

Par exemple, pour nettoyer un serveur de préproduction chaque vendredi à 17 h. Vous pouvez demander à l’agent de l’exécuter selon un planning :

Every Friday at 5 p.m., check disk usage on staging.domain.tld.
If any partition is over 80% full, delete temp files older than 7 days in /var/log and /tmp, and send me a summary on Telegram.

Ensuite, Hermes Agent crée la tâche cron et l’exécute automatiquement via son processus de planification en arrière-plan – aucune modification de crontab requise.

La même approche fonctionne pour la rotation des journaux, le redémarrage des services bloqués, la récupération des sauvegardes ou le renouvellement des certificats avant leur expiration.

Le travail routinier que vous iriez normalement gérer manuellement via SSH, vous pouvez le décrire en langage naturel et le planifier.

En matière de sécurité, Hermes Agent dispose d’un système d’approbation intégré qui signale les commandes potentiellement destructrices, comme les suppressions récursives, et vous invite à confirmer avant de les exécuter.

Pour tout ce que vous souhaitez examiner régulièrement, gardez cela comme un prompt à la demande plutôt que comme une tâche planifiée. Toutes les commandes sont consignées automatiquement dans ~/.hermes/logs/, donc si quelque chose casse, vous pouvez retracer exactement ce qui a été exécuté.

5. Connecter des services externes dans des pipelines d’automatisation

Hermes Agent se connecte à des services externes via des API, ce qui lui permet d’extraire des données d’un outil, d’agir dessus et d’envoyer les résultats à un autre dans un seul prompt.

Par exemple, vous pourriez vouloir un résumé du lundi matin de l’activité d’abonnement de la semaine dernière :

Every Monday at 9 a.m., pull new Stripe subscriptions from the past 7 days, group them by plan tier, and calculate MRR change compared to the previous week. Post the summary to our #revenue-updates Slack channel as a comparison table. Flag it if MRR drops more than 5%.

Hermes Agent récupère alors les données depuis Stripe, effectue les calculs, met le résumé en forme et le publie dans Slack.

Le même schéma fonctionne avec n’importe quel service pour lequel Hermes Agent dispose d’un outil. Les outils intégrés couvrent déjà les besoins courants comme l’accès au web, la gestion des fichiers et les actions dans le navigateur.

Pour tout le reste, vous pouvez pointer Hermes Agent vers un serveur MCP pour d’autres applications comme Stripe, GitHub, depuis votre propre API interne, et plus encore. Ces intégrations deviennent disponibles dans le prompt suivant.

Ce même résumé du lundi pourrait tout aussi bien récupérer les données depuis GitHub au lieu de Stripe, ou publier vers Linear au lieu de Slack, sans changer la façon dont vous rédigez le prompt.

Gardez à l’esprit que des pipelines comme ceux-ci ne remplacent pas des outils de workflow dédiés comme Airflow ou Temporal. Si vos workflows nécessitent un ordre strict, des tentatives garanties ou des exécutions entièrement déterministes, utilisez un outil conçu pour cela.

Hermes Agent fonctionne mieux lorsque vous voulez que l’agent prenne des décisions en cours de pipeline, par exemple pour décider quoi signaler, comment formater un message pour un canal spécifique, ou comment gérer des données inattendues.

6. Automatiser votre pipeline de déploiement pour gérer ses propres cas limites

Hermes Agent peut gérer l’intégralité de votre pipeline de déploiement, depuis la récupération du dernier commit jusqu’à la vérification que le service est en bonne santé une fois mis en production.

Ce qui le différencie d’un simple script, c’est qu’il apprend de chaque exécution. Les déploiements réussis deviennent des compétences réutilisables. Les déploiements échoués deviennent des compétences qui consignent ce qui n’a pas fonctionné et comment l’éviter la prochaine fois.

Voici un prompt de déploiement typique :

Deploy the latest commit from origin/main to staging, then promote to production once staging is verified.
1. Pull the branch and show me the commit diff.
2. Run the test suite. Stop and report if anything fails.
3. Build the Docker image and deploy to staging.
4. Tail the health check endpoint until it returns 200.
5. Keep checking the health endpoint for 5 minutes. If it stays healthy, promote the same image to production.
6. Verify the production health check and report elapsed time and any warnings from both deploys.

La première fois que vous exécutez cela, vous devrez fournir un certain contexte, par exemple quelle branche utiliser, où se trouve le Dockerfile et ce que signifie « en bonne santé » pour votre service.

Si quelque chose d’inattendu se produit, par exemple si l’étape 3 échoue parce que le tag de l’image est déjà utilisé, Hermes Agent peut faire une pause et demander comment gérer la situation, ou tenter une correction de son propre chef, selon le degré d’ambiguïté de la situation.

Dans tous les cas, une fois le problème résolu — par exemple en ajoutant un horodatage au tag — Hermes Agent enregistre cette correction comme une compétence. La prochaine fois que le même problème se présente, il le gère sans demander.

C’est là qu’un agent IA DevOps commence à se différencier d’un script CI/CD. Un script fait exactement ce que vous avez écrit, à chaque fois. Hermes Agent fait ce que vous avez écrit, plus ce qu’il a appris des exécutions précédentes sur votre configuration.

Cela dit, pour les environnements réglementés où chaque déploiement nécessite un journal d’audit signé et inviolable, restez sur une plateforme dédiée. La boucle d’apprentissage de l’agent ne remplace pas les outils de conformité.

7. Planifier des briefings automatisés

Hermes Agent peut exécuter des workflows autonomes à l’aide d’un planificateur cron intégré. Vous décrivez la planification en langage naturel, et les résultats apparaissent dans le canal que vous avez connecté.

Dites simplement à l’agent ce que vous voulez et quand, par exemple :

Every morning at 7 a.m., send me a Telegram message with:
- The weather in my city
- My calendar events for today
- Top 5 posts from Hacker News tagged "AI"
- GitHub notifications I haven't opened yet
Keep it under 500 words.

Lors de l’exécution, une nouvelle session de l’agent interroge les quatre sources chaque matin, regroupe tout dans un seul résumé et l’envoie sur Telegram avant que votre journée ne commence.

Le briefing quotidien n’est qu’un exemple. La même approche fonctionne pour des rapports hebdomadaires, des tâches de nettoyage mensuelles, des vérifications de santé horaires ou toute tâche récurrente qui dépendrait autrement du fait que vous vous souveniez de l’exécuter.

Notez que chaque exécution planifiée appelle votre fournisseur de LLM, donc les tâches à haute fréquence avec des prompts détaillés peuvent faire grimper les coûts. Fixer un plafond de dépenses mensuel dans le tableau de bord de votre fournisseur avant de commencer est la mesure de protection la plus simple.

8. Mener des tâches automatisées de recherche et de traitement des données

La recherche suit généralement les mêmes trois étapes : recueillir des informations à partir de plusieurs sources, les transformer en quelque chose d’utile et renvoyer un résumé clair.

Hermes Agent peut gérer l’ensemble de ce flux à partir d’un seul prompt. Parce que l’agent enregistre les résultats entre les exécutions, mener des recherches régulières peut devenir cumulatif — chaque exécution s’appuie sur la précédente.

Supposons que vous suiviez les actualités sur la réglementation de l’IA et que vous souhaitiez un résumé hebdomadaire :

Every Friday at 5 p.m., search BBC, Reuters, and AP RSS feeds. Read the top 5 articles from each source, then return a summary with:
- The 3 biggest stories of the week
- Which outlet broke each one
- One line on what's new since last week
Save the summary as a Markdown file I can paste into Notion.

Hermes Agent interroge chaque source, lit les articles, les compare aux résultats de la semaine précédente et produit un résumé structuré dans le format de votre choix. La ligne « ce qui est nouveau depuis la semaine dernière » n’est possible que parce qu’il se souvient de ce qu’il a déjà signalé.

La même approche s’applique aux tâches liées aux données, comme le suivi des changements de prix chez plusieurs fournisseurs, la surveillance des sites d’offres d’emploi pour des postes spécifiques ou la collecte hebdomadaire d’articles universitaires sur un sujet.

Pour ce cas d’usage, il est avantageux de nommer des sources fiables spécifiques dans votre prompt plutôt que de s’appuyer sur une recherche web ouverte. La fiabilité du résultat n’est égale qu’à celle de ce que vous lui indiquez. Vérifiez toujours les résumés par rapport aux articles originaux avant d’agir sur leur base.

Si vous avez besoin de récupérer des données depuis du contenu protégé par un paywall ou une connexion, Hermes Agent peut s’authentifier via son outil de navigateur. Les cookies et les connexions sont toutefois réinitialisés par défaut après chaque session.

Pour les conserver actifs entre les redémarrages, définissez browser.camofox.managed_persistence sur true dans config.yaml. Cela ne fonctionne qu’avec le backend de navigateur Camofox.

9. Maintenir des workflows de longue durée entre les redémarrages du serveur

La plupart des outils d’automatisation perdent leur état lorsqu’un redémarrage se produit — un redémarrage du serveur, une mise à jour d’un conteneur ou une panne de courant. Vous finissez par devoir tout recommencer depuis zéro.

Hermes Agent gère ces interruptions différemment. Le planificateur persiste à travers les redémarrages de la passerelle grâce à la base de données d’état SQLite.

Pour les tâches planifiées qui ont été manquées pendant l’indisponibilité, vous pouvez configurer chacune d’elles pour soit rattraper le retard (s’exécuter une fois immédiatement au redémarrage) soit ignorer l’exécution (reprendre au prochain intervalle planifié) — selon que relancer une tâche manquée a du sens pour cette tâche.

Pour les pipelines plus longs qui étaient en cours d’exécution lorsque le redémarrage s’est produit, Hermes Agent reprend à partir du dernier point de contrôle terminé plutôt que de redémarrer l’ensemble du workflow.

Un exemple simple est la surveillance de disponibilité avec des alertes :

Every 5 minutes, check https://domain.tld returns 200. If it fails, alert me on Telegram.

Cette tâche s’exécute en continu. Si votre VPS redémarre pour une mise à jour du noyau, l’agent reprend immédiatement après le redémarrage et reprend le programme là où il s’était arrêté.

Notez que Hermes Agent dépend entièrement de la machine sur laquelle il s’exécute. Les compétences, la mémoire, l’historique de session et les tâches planifiées résident tous sur ce système.

Cela signifie que l’agent peut conserver les workflows entre les redémarrages, à condition que l’hôte reste disponible.

Assurez-vous de sauvegarder régulièrement le répertoire de travail de l’agent avec hermes backup, de surveiller l’espace disque et d’appliquer les mises à jour de sécurité selon votre propre calendrier.

10. Combiner toutes les couches d’Hermes Agent en une seule routine

Hermes Agent devient le plus puissant lorsque la mémoire, les intégrations d’outils, la délégation et la planification fonctionnent ensemble comme une automatisation unifiée.

Une bonne façon de le voir en action est un prompt d’opérations hebdomadaire :

Every Monday at 8 AM:
1. Pull last week's calendar and the meetings I attended
2. Check GitHub and Linear for anything blocked, overdue, or needing my input
3. Delegate a subagent to summarize new activity in my main Slack channels since last Monday
4. Generate a planning doc with: what moved last week, what's stuck and needs my attention, and meetings and priorities for the week ahead
5. Post it to my Slack DM
6. Save a new skill whenever you find a pattern worth repeating

Ce prompt unique couvre chaque couche des cas d’usage précédents.

Vous n’avez pas besoin d’un planificateur séparé, d’une base de données de mémoire ou d’un script personnalisé pour connecter quoi que ce soit à l’ensemble. Tout cela se trouve dans la configuration d’Hermes Agent et s’exécute automatiquement chaque semaine.

Comment commencer à utiliser Hermes Agent pour vos propres workflows

Pour commencer, vous aurez besoin d’une instance Hermes Agent en cours d’exécution sur votre serveur.

Si vous ne l’avez pas encore fait, suivez notre guide de configuration d’Hermes Agent sur un VPS — couvrant tout, de la préparation du serveur à ce qu’il faut faire après l’installation.

Une fois l’agent en cours d’exécution et après avoir confirmé qu’une conversation de base fonctionne, choisissez un cas d’usage pour commencer. Le plus simple est le mieux.

Un briefing du matin, un résumé de recherche hebdomadaire ou une vérification planifiée du serveur sont tous de bons premiers workflows — suffisamment contenus pour être mis en place en une seule session, suffisamment utiles pour que vous les exécutiez réellement dans la durée.

À partir de là, le schéma est le même à chaque fois : faire fonctionner de manière fiable une routine, puis ajouter la suivante. Par exemple :

• Ajoutez la mémoire dès que vous remarquez que vous répétez le contexte.
• Ajoutez des connexions MCP lorsque vous voulez que l’agent accède à vos outils.
• Ajoutez des sous-agents lorsqu’une tâche est assez importante pour être découpée.
• Ajoutez la planification pour qu’elle s’exécute de manière autonome quand vous le souhaitez.

La majeure partie de ce qu’Hermes Agent devient au fil du temps n’est pas planifiée à l’avance. Chaque routine qui fonctionne ajoute une compétence, chaque compétence accélère la mise en place de la routine suivante, et après quelques mois, l’agent connaît suffisamment bien votre stack pour gérer des cas limites qu’il n’a jamais vus auparavant.

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L'auteur

Katerina Bosinaki

Katerina is a Localization Project Manager at Hostinger, bringing over 5 years of project management experience and a 6-year background as a linguist. She focuses on making technology more approachable by transforming complex guides into clear, easy-to-follow tutorials. In her free time, when she’s not staying up-to-date with the latest in localization, she enjoys watching movies and reading books.

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