Автор технического блога решил превратить Hermes Agent в персонального рабочего ассистента. Установка на Mac в Docker прошла гладко, но первые дни работы выявили серьёзные проблемы. Агент, предназначенный для автономного выполнения задач, начал искать файлы по хостовым путям, которые ему были недоступны. Это приводило к бесконечным петлям: он получал ошибку, пытался исправить, снова шёл по тем же путям и так по кругу. Помогало только явное указание конкретного пути, что сводило на нет смысл автоматизации.
Проблема оказалась в конфигурации: примонтированные директории были видны, но агент иногда обращался к путям с хоста, например /Users/leo. Автор потратил много времени на отладку, менял конфигурацию, переписывал инструкции, но в итоге решил переустановить всё с нуля на виртуальную машину. Неожиданно всё заработало. Как отмечает автор, «один ресет — на всё ответ».
После переустановки автор настроил агента на использование локальной модели Qwen3.6-35B-A3B через LM Studio. Эта модель — MoE (Mixture of Experts) с 35 млрд параметров, но активируется только около 3 млрд на токен, что даёт хороший баланс между качеством и скоростью. На Mac она выдаёт около 70 токенов в секунду.
Автор столкнулся с петлями из-за хостовых путей, что приводило к бесконечным ошибкам.
Основная задача, которую ставил автор, — создание накопительной памяти. Он хотел, чтобы агент собирал информацию из писем, встреч и переписок, а затем мог отвечать на вопросы вроде «Что за проект X и что с ним происходило?». Для этого он написал несколько скиллов, которые периодически обрабатывали данные: каждый час — письма за последний час, дважды в день — сводки за 12 часов, раз в неделю — итоговую обработку. Однако эта система требовала стабильной работы агента, что и стало камнем преткновения.
Проблемы возникали не только из-за путей. Локальная модель работала на компьютере автора, и при перезагрузке ноутбука или смене сети менялся адрес сервера LLM. Агент сообщал об ошибках только в 12-часовых дайджестах, а часовые скиллы молча падали. Это приводило к тому, что автор узнавал о проблемах с опозданием.
Тем не менее, после переустановки на виртуалку агент стал работать стабильно. Автор отмечает, что теперь он готов продолжать эксперименты, но с осторожностью. Он также упоминает инциденты с другими агентами: летом 2025-го Replit удалил боевую базу данных, а Gemini CLI переименовал файлы пользователя, уничтожив проект. Эти случаи подчёркивают риски автономных агентов, но не останавливают энтузиастов.
