Qu'est-ce que Hermes Agent ?

Hermes Agent est un agent IA open source publié par Nous Research sous licence MIT. Il s'exécute sur un serveur, garde une mémoire d'une session à l'autre, programme des tâches récurrentes et répond depuis des messageries comme Telegram, Slack ou Discord. Il fonctionne avec le modèle de langage de son choix, sans dépendre d'un fournisseur unique.

Pourquoi un éditeur de logiciels contribue-t-il à un projet open source ?

Parce qu'une contribution est jugée par des mainteneurs qui ne doivent rien au contributeur. Une proposition y est relue ligne à ligne, testée, discutée et souvent refusée. C'est un contrôle de qualité extérieur, public et vérifiable, que nul argument commercial ne remplace. Pour LPR Studio, c'est aussi la façon la plus directe de comprendre les agents IA de l'intérieur.

Un agent IA open source est-il adapté à une entreprise ?

Il peut l'être, à condition de le traiter comme un logiciel de production et non comme un gadget. Un agent open source s'héberge chez soi, se relit et s'audite, ce qui répond à des exigences de confidentialité qu'un service fermé ne permet pas toujours de vérifier. En contrepartie, son installation, sa sécurité et sa maintenance demandent une vraie compétence technique.

Comment vérifier la contribution open source d'un prestataire ?

En la demandant. Une contribution open source est publique par nature : les propositions, les échanges avec les mainteneurs et le code intégré restent consultables par tous. Un prestataire qui se dit contributeur doit pouvoir vous montrer ses propositions et ce qui a été retenu. LPR Studio présente les siennes en rendez-vous, sur simple demande.

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Hermes Agent : ce que contribuer à un agent IA open source nous apprend

Publié le 19 octobre 20267 min de lecture

Tout le monde peut affirmer qu'il maîtrise les agents IA. Peu de prestataires peuvent le montrer devant des inconnus qui ne leur doivent rien.

C'est ce que permet l'open source. Nous contribuons à Hermes Agent, l'agent IA open source de Nous Research. Cet article explique ce qu'est le projet, ce que nous y avons apporté, et surtout ce que l'exercice nous apprend sur la façon de faire tourner un agent IA en production, chez nous comme chez vous.

Hermes Agent en quelques mots

Hermes Agent est un agent IA publié sous licence MIT. Contrairement à un assistant de conversation, il ne vit pas dans un onglet de navigateur : il s'exécute sur un serveur, garde une mémoire d'une session à l'autre et agit. Il programme des tâches récurrentes, délègue du travail à des sous-agents, exécute des commandes dans des environnements isolés et répond depuis les messageries de l'équipe, Telegram, Slack ou Discord.

Il n'est attaché à aucun fournisseur de modèle : on choisit celui qui convient, et on en change sans réécrire l'installation. Pour une entreprise, c'est un point décisif. Un agent dont on ne contrôle ni l'hébergement ni le modèle est un agent dont on ne contrôle pas les données.

Ce que nous y avons apporté

Nos contributions portent sur la partie la moins visible et la plus critique d'un agent : ce qui se passe quand il tourne longtemps, sans surveillance.

Celle qui a été intégrée à la branche principale du projet corrige le comportement de l'agent après un redémarrage. Quand le service redémarre, lors d'une mise à jour par exemple, l'agent prévient son équipe sur sa messagerie. Il le faisait au mauvais endroit dès que la conversation d'origine était un fil de discussion : le message de reprise partait dans le canal général, hors contexte. Le correctif conserve la destination exacte à travers le redémarrage, y compris pour les tâches programmées, et il est livré avec ses tests de non-régression.

Nous avons proposé d'autres améliorations du même ordre : la transmission d'arguments aux tâches programmées, le rafraîchissement des services système avant une mise à jour, le chargement des extensions au démarrage, le routage de commandes depuis GitHub, la traduction de l'interface. Toutes ne sont pas retenues, et c'est normal : les mainteneurs d'un projet de cette taille arbitrent entre des centaines de propositions, et une bonne idée peut être reprise sous une autre forme. Les propositions, les échanges et le code intégré sont publics, et nous les présentons en rendez-vous à qui souhaite les voir.

Ce que la revue des mainteneurs nous apprend

Un agent se juge sur la durée, pas sur la démonstration

Faire répondre un agent une fois est facile. Le faire tourner des semaines, à travers les redémarrages, les mises à jour et les pannes de réseau, sans perdre ni le fil ni une tâche programmée, est un autre métier. Les défauts que nous avons corrigés n'apparaissent jamais en démonstration. Ils apparaissent un dimanche, quand personne ne regarde.

Un correctif sans test n'est pas un correctif

Une proposition qui ne prouve pas ce qu'elle corrige n'est pas examinée. Le correctif intégré comporte nettement plus de lignes de tests que de lignes de code. C'est la même discipline que nous appliquons à nos propres logiciels, et que nous décrivons dans notre article sur le développement assisté par IA et la vérification humaine.

Un regard extérieur voit ce qu'on ne voit plus

Les mainteneurs ne connaissent ni notre contexte ni nos contraintes. Ils lisent le code tel qu'il est écrit, pas tel qu'on voulait l'écrire. C'est exactement le rôle de la double relecture dans notre méthode : faire relire le travail par quelqu'un, humain ou modèle, qui n'a pas les angles morts de l'auteur.

Ce que cela change pour votre projet

Un agent IA en entreprise n'est pas un chatbot de plus. Il a accès à des outils, à des données, parfois à des systèmes de production. Il doit donc être construit, hébergé et surveillé comme n'importe quel logiciel critique, avec des droits limités au strict nécessaire, des actions sensibles soumises à validation humaine et une journalisation de ce qu'il fait.

C'est ce que nous mettons en œuvre, avec la même méthode que pour une application métier : un cadrage humain, un prototype visuel gratuit sous 5 jours ouvrés, puis un développement au forfait ou en abonnement, sans régie. Si vous envisagez un agent pour vos équipes, le premier rendez-vous sert à vérifier que c'est la bonne réponse à votre problème. Ce n'est pas toujours le cas, et nous vous le dirons.