# Hermes Agent: Vollständiger Leitfaden für die Erstkonfiguration und den Start auf einem VPS > Schritt-für-Schritt-Engineering-Leitfaden zur Bereitstellung des selbstlernenden KI-Agenten Hermes auf einem VPS: Vergleich mit OpenClaw und Paperclip, Docker, Budgetoptimierung über OpenRouter sowie Erstellung autonomer Skills. ## 1. Architektur und Agentenauswahl: Hermes, OpenClaw oder Paperclip Im Ökosystem der autonomen Agenten im Jahr 2026 gibt es kein universelles Tool, das alle Aufgaben gleichermaßen gut löst. Die drei führenden Open-Source-Systeme — **Hermes**, **OpenClaw** und **Paperclip** — repräsentieren fundamental unterschiedliche Architekturparadigmen. Sie stehen nicht in direkter Konkurrenz zueinander und werden in Produktionsumgebungen häufig nebeneinander auf demselben Server bereitgestellt. ```mermaid flowchart TD subgraph Ecosystem ["Три архітектурні парадигми агентів"] H["Hermes Agent
Агент-фахівець, що навчається
(Накопичує досвід у MEMORY.md та створює власні скіли)"] O["OpenClaw
Шлюз та автономний співробітник
(50+ месенджерів, статичні SOUL.md інструкції)"] P["Paperclip
Оркестратор цифрової компанії
(Ієрархія CEO + ролі, ліміти бюджету, координація)"] end VPS[("Один VPS-сервер (Ubuntu + Docker)")] --> H VPS --> O VPS --> P ``` ### Vergleichsmatrix der Agentenplattformen | Merkmal | Hermes Agent | OpenClaw | Paperclip | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **Primäre Rolle** | Selbstlernender Forscher & Spezialist | Multikanal-autonomer Mitarbeiter | Orchestrator eines Teams mit 5+ Agenten | | **Gedächtnisverwaltung** | Dynamisch: Aktualisiert `MEMORY.md`, `USER.md` und Skills alle 10 Schritte | Statisch: Regeln sind in `SOUL.md` fixiert | Projektbezogen: Gemeinsamer Task-Zustand & Hierarchie | | **Kommunikationskanäle** | 6 Kernkanäle (CLI, Telegram, Discord, WhatsApp etc.) | 50+ Integrationen (Teams, Slack, iMessage, Signal) | Steuert andere Agenten über Adapter | | **Lernfähigkeit** | **Hoch**: Kompiliert Workflows automatisch zu Skills | **Fehlend**: Erfordert manuelle Regelupdates | **Indirekt**: Delegiert Ausführung an externe Agenten | | **Effizienzschwelle** | Effektiv ab 1 autonomen Task | Effektiv für omnichannel Kommunikation | Entfaltet Wirkung ab 5 gleichzeitigen Agenten | > [!NOTE] > Alle drei Frameworks nutzen isolierte Netzwerkports und Runtimes. Sie können Hermes als Datenforscher, OpenClaw als Gateway für den Kundensupport und Paperclip als Koordinator auf einer einzigen Maschine ohne Konflikte betreiben. --- ## 2. Systemanforderungen und Infrastrukturvorbereitung Hermes kann als leichtgewichtiges CLI-Tool laufen, doch für vollwertige autonome Operationen (mit Browser-Automatisierung, Hintergrund-Gateways und Vektor-Gedächtnispersistenz) ist eine stabile Serverbasis erforderlich. ### Hardware-Anforderungen für VPS - **Prozessor:** Mindestens 2 vCPU (empfohlen für paralleles Parsing und Embeddings). - **Arbeitsspeicher:** 8 GB RAM (bietet Puffer während des Betriebs von Playwright-Browser und Docker-Daemon). - **Speicherplatz:** 100 GB NVMe SSD (für Modell-Caching, Logs und Webseitensnapshots). - **Betriebssystem:** Ubuntu 24.04 LTS oder Debian 12 mit vorinstallierter Docker Engine. ### Erforderliche Drittanbieterdienste 1. **Docker-fähiges Hosting:** Hetzner, DigitalOcean, Vultr oder jeder KVM VPS. 2. **Einheitliches API-Gateway (OpenRouter):** Anstelle separater Keys für Anthropic, OpenAI und Moonshot nutzen Sie OpenRouter. Dies gewährt Zugriff auf 200+ Modelle über ein einziges Guthaben und ermöglicht sofortige Änderungen der Agentenrollen ohne Neustart des Dienstes. --- ## 3. Schrittweise Bereitstellung von Hermes auf VPS via Docker Die zuverlässigste Methode zur Bereitstellung von Hermes ist die Nutzung des offiziellen Docker-Images von Nous Research. Dies eliminiert Versionskonflikte bei Python und Systembibliotheken. ```mermaid flowchart LR A["1. Створення VPS
(Ubuntu + Docker)"] --> B["2. SSH-підключення
до сервера"] B --> C["3. Перевірка контейнера
(docker ps)"] C --> D["4. Запуск майстра
(hermes setup)"] D --> E["5. Тестовий прогін
(hermes CLI)"] ``` ### Schritt 1. Verbindung zum Server über SSH herstellen Nach der Erstellung des Servers wechseln Sie in Ihr Terminal und melden sich als Root-Benutzer an: ```bash ssh root@YOUR_VPS_IP ``` ### Schritt 2. Überprüfung des Docker-Containerstatus Stellen Sie sicher, dass der Hermes-Container erfolgreich initialisiert wurde: ```bash docker ps ``` In der Liste der aktiven Prozesse sollte das Image `nousresearch/hermes-agent:latest` erscheinen. Wechseln Sie in das Konfigurationsverzeichnis und verbinden Sie sich mit der Shell des Containers: ```bash cd /docker/hermes-agent-* docker compose exec -it hermes-agent /bin/bash ``` ### Schritt 3. Interaktive Initialisierung über den Setup-Assistenten Starten Sie innerhalb des Containers den primären Setup-Assistenten: ```bash hermes setup ``` Der Assistent führt Sie durch vier sequenzielle Schritte: 1. **LLM-Provider-Auswahl:** Wählen Sie `OpenRouter`. 2. **Autorisierung:** Geben Sie Ihren OpenRouter API-Key ein (`sk-or-v1-...`). 3. **Basismodell-Auswahl:** Wählen Sie ein temporäres Startmodell (im nächsten Abschnitt konfigurieren wir einen optimierten Multi-Modell-Stack). 4. **Kommunikationskanäle:** Optionale Anbindung von Telegram oder Discord (kann in der ersten Phase übersprungen werden). ### Schritt 4. Erster Testlauf der CLI Überprüfen Sie die Funktionsfähigkeit der Agentenumgebung: ```bash hermes ``` Nach Anzeige des Willkommensbanners senden Sie einen Testbefehl, um den Dateisystemzugriff zu prüfen: ```text What files are in my current directory? ``` Wenn Hermes eine Liste der Verzeichnisdateien zurückgibt, funktioniert die Tool Calling-Schicht korrekt. Bei Fehlern führen Sie eine Systemdiagnose durch: ```bash hermes doctor ``` --- ## 4. Modellkonfiguration und Budgetoptimierung über OpenRouter Standardmäßig ist Hermes so konfiguriert, dass Anfragen an Premium-Flagship-Modelle (z. B. Claude Opus) gerichtet werden. Dies erzeugt eine übermäßige finanzielle Belastung: > [!WARNING] > **Falle der Monomodell-Konfiguration:** Die Verwendung eines einzigen Modells auf Opus-Niveau für alle Phasen einer Session (Planung, Utility-Calls, Output-Parsing) generiert Kosten von $0.50–$2.00 pro Session. Bei 90 Sessions pro Monat entspricht dies **$45–$180** allein für die API. ### Architektur verteilter Rollen Um die Kosten auf **$12–$22 pro Monat** zu senken, ohne Qualitätseinbußen, teilen wir die Zuständigkeiten zwischen spezialisierten Modellen auf. ![Vergleich der Preise und Modellmerkmale für Hermes Agent](/api/guides-media/ai_agents/hermes-agent-initial-setup-guide/images/hermes-agent-initial-setup-guide-extra-02.webp) ![Schnelle Modelle für massenhafte Tool-Calls](/api/guides-media/ai_agents/hermes-agent-initial-setup-guide/images/hermes-agent-initial-setup-guide-extra-03.webp) ### Matrix der empfohlenen Modelle | Rolle im Agenten | Empfohlenes Modell | OpenRouter-Identifier | Input-Preis ($/1M) | Hauptzweck | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | **Planner & Backbone** | MiniMax M2.7 | `minimax/minimax-m2.7` | $0.30 | Orchestrierung, Tagesplanung, Session-Logik | | **Reviewer & Reasoning** | Kimi K2.6 | `moonshotai/kimi-k2.6` | $0.60 | Tiefes Reasoning, Code-Review, Validierung | | **Fast Executor** | DeepSeek V4 Flash | `deepseek/deepseek-v4-flash` | $0.14 | Massenhafte bash/tools Calls, Rohdatenerfassung | | **Vision Subsystem** | Gemma 4 26B IT | `google/gemma-4-26b-a4b-it:free` | Kostenlos | Analyse von Screenshots und visuellen Elementen | ### Konfigurationsdatei des Multi-Modell-Routers Öffnen Sie die Konfigurationsdatei zur Bearbeitung: ```bash hermes config edit ``` Ersetzen Sie den Block zur Modelldefinition durch das folgende strukturierte YAML: ```yaml model: provider: openrouter default: minimax/minimax-m2.7 roles: planner: minimax/minimax-m2.7 executor: deepseek/deepseek-v4-flash reviewer: moonshotai/kimi-k2.6 vision: google/gemma-4-26b-a4b-it:free fallback: - deepseek/deepseek-v4-flash - google/gemma-3-12b-it:free compression: enabled: true threshold: 0.50 ``` Falls der OpenRouter-Key nicht bereits zuvor eingetragen wurde, setzen Sie ihn über folgenden Befehl: ```bash hermes config set OPENROUTER_API_KEY sk-or-v1-your-key-here ``` > [!TIP] > **Kostenkontrolle:** Konfigurieren Sie unbedingt ein hartes monatliches Limit im OpenRouter-Dashboard (`Settings` → `Credits` → `Monthly limit`). Für den Start wird eine Schwelle von **$15/Monat** empfohlen, was vor endlosen Loops im Falle von Skriptfehlern schützt. --- ## 5. Sicherheit und Anbindung von Messaging-Gateways Hermes ermöglicht die Prozesssteuerung über Messenger und verwandelt den Server in einen persönlichen Assistenten in Telegram oder Discord. > [!IMPORTANT] > **Kritische Sicherheitsanforderung:** Jeder Benutzer, der einen Befehl an den Bot im Messenger sendet, erhält **vollen Terminalzugriff auf den Server** mit den Rechten des laufenden Prozesses. Starten Sie niemals einen öffentlichen Bot ohne Whitelist der IDs! ### Einrichtung des Telegram Gateways :::tabs @tab 1. Bot-Erstellung 1. Öffnen Sie `@BotFather` in Telegram. 2. Erstellen Sie einen neuen Bot über den Befehl `/newbot`. 3. Speichern Sie das erhaltene Token (Format `123456789:ABCdef...`). @tab 2. Ermittlung der User ID 1. Schreiben Sie dem Bot `@userinfobot` in Telegram. 2. Kopieren Sie Ihre numerische Kennung (z. B. `987654321`). @tab 3. Umgebungskonfiguration Fügen Sie Variablen in die Konfigurationsdatei `.env` ein: ```bash TELEGRAM_BOT_TOKEN="123456789:ABCdef..." TELEGRAM_ALLOWED_USERS="987654321" ``` ::: Starten Sie das Hintergrund-Gateway und überprüfen Sie dessen Status: ```bash # Перевірка статусу шлюзу hermes gateway status # Перегляд логів взаємодії в реальному часі tail -f ~/.hermes/logs/gateway.log ``` --- ## 6. Praktischer Workflow: Selbstlernen und Generierung wiederverwendbarer Skills Der entscheidende Vorteil von Hermes gegenüber herkömmlichen LLM-Calls liegt im **Wissens-Compounding**. Der Agent analysiert automatisch erfolgreiche mehrstufige Aktionen und speichert sie im Skill-Verzeichnis `~/.hermes/skills/`. ```mermaid sequenceDiagram autonumber actor User as Інженер participant H as Hermes Agent participant Web as Reddit API / Веб participant Disk as ~/.hermes/skills/ User->>H: Надіслати промпт дослідження H->>Web: Пошук трендових фреймворків у r/LocalLLaMA Web-->>H: Сирі обговорення та посилання H->>H: Аналіз та форматування (голос автора) H->>Disk: Збереження алгоритму в reddit-trending-frameworks.md H-->>User: Готовий стислий звіт Note over User,Disk: Наступний запуск User->>H: "Run reddit-trending-frameworks on r/aiagents" H->>Disk: Читання скомпільованого скіла H->>Web: Пряме виконання без зайвих роздумів H-->>User: Миттєвий структурований звіт ``` ### Demonstration der Erstellung eines autonomen Skills Senden Sie dem Agenten folgenden Arbeits-Prompt: ```text Research the top 3 trending AI agent frameworks on r/LocalLLaMA this week. Use my voice — punchy, no jargon, no AI-speak. Three bullets per framework. Save this whole workflow as a reusable skill called reddit-trending-frameworks. ``` ### Schrittweise Fixierung des Ergebnisses 1. **Ausführung:** Hermes führt die Suche selbstständig durch, aggregiert Community-Feedback und filtert Spam. 2. **Formatierung:** Gibt 9 klare Thesen aus (je 3 pro Framework) im definierten Tonfall. 3. **Skill-Speicherung:** Erstellt die Datei `~/.hermes/skills/reddit-trending-frameworks.md`. Überprüfen Sie die Existenz des gespeicherten Skills im System: ```bash ls -la ~/.hermes/skills/ ``` ### Wiederholter Lauf auf neuer Datenquelle Für eine analoge Recherche auf einer anderen Plattform müssen Sie nun keine detaillierten Prompts neu schreiben oder den Tonfall erneut konfigurieren. Ein einzelner Befehl genügt: ```text Run my reddit-trending-frameworks skill on r/aiagents instead ``` Hermes liest den gespeicherten Algorithmus sofort ein und führt die Aufgabe mit weniger Schritten und Tokens aus als beim ersten Durchlauf. --- ## 7. Diagnose und Fehlerbehebung Bei der ersten Bereitstellung des Agenten auf einem leeren Server können typische Konfigurationsfehler der Umgebung auftreten. ![Referenztabelle zur Behebung typischer Hermes-Fehler](/api/guides-media/ai_agents/hermes-agent-initial-setup-guide/images/hermes-agent-initial-setup-guide-extra-01.webp) ### Problemlösungsmatrix | Symptom | Ursache | Bewährte Lösung | | :--- | :--- | :--- | | `command not found: hermes` | Die System-Shell hat die `PATH`-Variablen nach der Installation nicht aktualisiert. | Führen Sie `source ~/.bashrc` (oder `source ~/.zshrc`) aus. | | Container beendet sofort nach Start | API-Key fehlt in `.env` oder ist syntaktisch inkorrekt. | Prüfen Sie die Logs: `docker logs hermes`. Stellen Sie sicher, dass keine Leerzeichen um das `=` stehen. | | Fehler `HTTP 400` bei erster Nachricht | Inkorrekte Modell-ID für den Provider. | Verwenden Sie bei OpenRouter das Format `provider/model` (z. B. `minimax/minimax-m2.7`). | | Telegram-Bot schweigt und antwortet nicht | Nachrichten stammen von einem nicht autorisierten Benutzer. | Prüfen Sie die Logs: `tail -f ~/.hermes/logs/gateway.log`. Fügen Sie Ihre ID zu `TELEGRAM_ALLOWED_USERS` hinzu. | --- ## 8. Abschließende Checkliste für die Einsatzbereitschaft Bevor Sie Hermes in den Modus als täglicher Assistent überführen, stellen Sie sicher, dass jeder Punkt erfüllt ist: - [ ] VPS mit mindestens 2 vCPU und 8 GB RAM zugewiesen. - [ ] Container `nousresearch/hermes-agent:latest` erfolgreich in Docker gestartet. - [ ] Befehl `hermes doctor` zeigt keine kritischen Umgebungsfehler an. - [ ] Multi-Modell-Rollenverteilung in `~/.hermes/config.yaml` konfiguriert. - [ ] Monatliches Ausgabenlimit im OpenRouter-Account festgelegt. - [ ] Whitelist `TELEGRAM_ALLOWED_USERS` in der `.env`-Datei eingerichtet. - [ ] Testlauf der CLI durchgeführt und erster benutzerdefinierter Skill gespeichert.