Разворачиваем автономный ИИ Hermes Agent на Raspberry Pi

Устали собирать костыльных ИИ-агентов из палок и скриптов? Фреймворк OpenClaw отлично решает кастомные задачи, но иногда нужен готовый продукт. В этой инструкции мы сдуем пыль со старого Raspberry Pi, накатим серверную Ubuntu и запустим Hermes Agent от Nous Research, чтобы получить автономного терминального помощника.

Что понадобится

  • Raspberry Pi (здесь используем старую версию Raspberry Pi 4).
  • SD-карта.
  • Утилита Raspberry Pi Imager.
  • Учетная запись и API-ключ в Ollama Cloud (или доступ к любому другому LLM-провайдеру).

Выбор железа и концепция изоляции

Hermes Agent отличается от того же OpenClaw встроенным циклом самообучения. Он запоминает ваши решения, генерирует новые навыки и использует прошлый опыт. Разворачивать такую штуку лучше в полностью изолированной среде.

Во-первых, это базовые правила безопасности. Агенту с доступом к терминалу стоит выдавать права только на те файлы, с которыми он реально работает. Во-вторых, вопрос распределения ресурсов. Если ваша основная «малина» уже крутит медиасервер или тестовые стенды, дополнительная нагрузка ей ни к чему. Берем отдельное устройство.

Установка системы и базового софта

Начинаем с подготовки карты памяти.

  1. Полностью очищаем SD-карту и открываем Raspberry Pi Imager.
  2. Выбираем образ Ubuntu Server. Нам нужна версия без графического интерфейса, лишние пакеты будут только сжирать ресурсы.
  3. Записываем образ и вставляем карту в устройство.
  4. Подключаем монитор с клавиатурой, проверяем загрузку системы и отключаем всю периферию.
  5. Заходим на сервер по SSH.

Установка Hermes Agent

Перед стартом настоятельно рекомендую запустить терминальный мультиплексор tmux. Если SSH-сессия случайно отвалится, вы сможете спокойно к ней вернуться.

Для установки агента используем готовый bash-скрипт из официального репозитория:

⚡ StoDum 
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

Дальше прокликиваем мастер настройки.

  1. Дожидаемся загрузки пакетов и разрешаем установку дополнительных аудиобиблиотек.
  2. Отказываемся от импорта настроек OpenClaw, так как собираем чистую среду.
  3. Выбираем быструю настройку через пункт Quick setup.
  4. Указываем провайдера LLM. Для этого примера подойдет Ollama Cloud с моделью Gemma 4.
  5. Вводим API-ключ и пропускаем шаг интеграции с мессенджерами.

Инструменты и слеш-команды

Запускаем агента командой hermes. Внизу появится компактный статус-бар: он отображает активную модель, заполненность контекстного окна и расход токенов.

Взаимодействие построено на слеш-командах в стиле Claude Code. Вызов полного списка команд или навыков делается через ввод /.

Что агент умеет делать из коробки:

  • открывать веб-страницы и взаимодействовать с браузером;
  • писать и запускать код через встроенный инструмент execute_code;
  • создавать отложенные задачи с помощью cronjob;
  • искать, читать и модифицировать локальные файлы;
  • делегировать куски работы другим агентам.

Если ИИ загнался в тупик, введите /clear для очистки истории. Если нужно сменить движок на лету, используйте команду /provider.

Всё готово. Теперь у вас крутится полноценный агент, которому можно скинуть скучный парсинг или рутинную настройку конфигов, пока вы занимаетесь нормальной разработкой.