Sprut_Ai

Попался ещё один свежий репозиторий про команду Hermes-агентов. И вот он уже очень близко повторяет то, что я собираю у себя. smfworks/hermes-ai-team описывает цифровую компанию, где есть владелец, Chief of Staff и отдельные специалисты по исследованиям, разработке, контенту и операциям. Каждый специалист живёт в отдельном Hermes-профиле со своим SOUL, памятью, моделью, skills и набором инструментов. Общая база знаний накапливает исследования и решения, Kanban передаёт задачи между агентами, а Chief of Staff следит за распределением работы, блокерами и итоговым отчётом владельцу. Авторы добавили ночные исследования, групповые комнаты в Hermes Desktop, ежедневные созвоны агентов, еженедельную сверку приоритетов и даже личные встречи между профилями. Особенно интересно, что схема выросла из реальной эксплуатации. В соседнем техническом разборе SMF Works описывает аудит 13 Hermes-профилей и 16 cron-процессов. Причём аудит нашёл проблему: 7 заданий ссылались на уже удалённые skills. То есть это не рассказ про идеальную автономную компанию. Там уже появились обычные операционные поломки, которые приходится искать и исправлять. Есть и более бизнесовый вариант: hermes-agentic-company. Руководитель пишет поручение в Basecamp, Lead превращает его в задачу Kanban, Engineering выполняет работу через отдельный профиль, после чего результат проходит проверку кода и возвращается руководителю. У нас эта схема уже читается почти напрямую: Mike работает как Chief of Staff. Специалисты отвечают за свои участки. Telegram служит входом для моих поручений. Kanban передаёт работу внутри команды. Финальный ответ возвращается ко мне через того агента, которому я написал. Из всех репозиториев за последние дни этот для меня самый важный. Он подтверждает, что мы движемся не в одиночку и уже собираем у себя цифровую компанию примерно по тому же паттерну, только глубже и под реальные процессы. https://github.com/smfworks/hermes-ai-team https://github.com/nickparabot/hermes-agentic-company

Классный пример использования Hermes. Автор собрал себе финансового агента Kevin, который работает с его реальными расходами в Сингапуре. После покупки на почту приходит уведомление от банка. Kevin забирает его, записывает операцию в базу, определяет категорию и присылает подтверждение в Telegram. Если ошибся, можно ответить: «Это транспорт, а не еда». Он исправит запись и запомнит продавца. В Telegram можно спросить, сколько потратил на еду, какую карту лучше использовать в конкретном магазине или можно ли сейчас купить куртку за 150 долларов. Там же можно менять бюджеты, учитывать поездки, подписки и долги. Есть ещё отдельная PWA-панель со всеми расходами, лимитами карт и остатками по бюджетам. Понравилось, что автор подробно описал и косяки. Сначала агент отвечал дважды на одну покупку. Промптом это нормально не исправлялось, поэтому пришлось менять сам цикл работы. Потом две одинаковые покупки система посчитала дублем и одну потеряла. Добавили время операции и отдельный журнал для проверки пропавших записей. Сейчас в Kevin 37 инструментов, четыре скилла и 587 тестов. Работает на сервере примерно за 7 долларов в месяц. Короче, человек собрал себе финансового агента, который действительно ведёт его расходы каждый день. Репозиторий открыт, можно забрать и переделать под свои банки и карты: https://github.com/alhazjm/kevin-agent