Se c’è una traiettoria chiara nell’evoluzione dell’IA generativa, è il rapido passaggio dai chatbot reattivi ai sistemi agentivi autonomi. L’agentic orchestration sta diventando il vero fattore differenziante per chi lavora con queste tecnologie. Qualche mese fa OpenClaw ha tracciato la strada, ora Hermes Agent di Nous Research fa un passo ulteriore nel solco della semplicità di utilizzo.
Da qualche settimana, infatti, è disponibile la loro applicazione desktop nativa per macOS: un’evoluzione che trasforma un tool nato per la riga di comando in un ambiente visivo accessibile, senza sacrificarne l’estrema flessibilità tecnica.
L’Architettura: Un “Harness” modulare
Più che un semplice assistente, Hermes va inteso come un’infrastruttura, una vera e propria “imbracatura” software (harness) che avvolge un modello linguistico (il cervello) e gli fornisce gli strumenti per agire nel mondo reale.
Il suo più grande punto di forza è l’approccio agnostico. L’utente non è rinchiuso in un ecosistema chiuso: possiamo decidere di collegare il nostro abbonamento ChatGPT (sfruttando gli accessi API tramite Codex), utilizzare i modelli API di Nous Research, o ancora creare configurazioni ibride, magari appoggiandoci a un modello leggero che gira in locale tramite Ollama per i task meno complessi.
Questa modularità si sposa con una gestione intelligente della memoria persistente e dinamica. A differenza di altre soluzioni che saturano rapidamente la Context Window causando rallentamenti vistosi, Hermes rielabora e ottimizza i dati storici, mantenendo l’agente snello e reattivo anche tra sessioni di lavoro diverse.
Dal context design all’automazione autonoma
Un LLM “nudo” genera testo; un LLM imbracato in Hermes può scrivere ed eseguire codice Python, navigare sul web, e interagire con il nostro file system.
Il livello di personalizzazione (context design) che si può raggiungere attraverso i Profili è notevole. Si possono definire identità multiple, assegnando a ciascuna un System Prompt dedicato (il file SOUL.md), un set di skill specifico e persino comandi MCP personalizzati.
Ho voluto mettere il sistema sotto stress per testarne l’operatività reale. Gli ho fatto elaborare lunghi transcript video estraendo non solo copy per i social, ma vere e proprie sintesi visuali direttamente su Excalidraw. Sono poi passato a task più strutturati: dall’analisi di un sito web per la generazione autonoma di una proposta commerciale in formato PowerPoint, fino all’estrazione di dati strutturati dal web per costruire da zero una dashboard comparativa in HTML. Il tutto, rendendo l’operazione ricorsiva attraverso la programmazione di un Cron job, affinché l’agente esegua l’analisi in totale autonomia ogni mese. È persino possibile agganciare WhatsApp per interrogare il proprio ambiente desktop da remoto.
Il sistema è molto promettente, anche se ancora alcune funzioni non sono facilissime da implementare per chi non mastica codice.
