Comments 11
как он по расходу токенов?
а на ваших vps доступ к telegram не блокируется? на cloud.ru я не смог запустить gateway без vpn
а как это самообучение защищено от деградации?
известная проблема что нейросеть что пишет "оптимальные" инструкции самая для себя в итоге уходит в нисходящую спираль качества
сам много раз экспериментировал и с "памятью" и с ручным "запомни вот это вот" и лучше что есть на сейчас это скилы - а скилы надо собирать и человек их вычитывает пред публикацией
Вот, что он ответил:
Как самообучение Hermes защищено от деградации
Система самосовершенствования Hermes построена многослойно, и каждый слой имеет механизмы, предотвращающие ухудшение качества. Вот ключевые защиты:
1. Curator — фоновый «садовник» скиллов
Это главная защита от засорения:
Запускается редко — только после 7+ дней простоя + 2+ часа idle. Не мешает日常工作.
Всегда делает
tar.gzснапшот перед каждым проходом. Rollback — одна команда, и сам rollback тоже обратим.Никогда не удаляет. Худшее, что может сделать — архивировать в
~/.hermes/skills/.archive/, откуда скилл восстанавливается одной командой.Не трогает bundled и hub-скиллы — только те, что создал сам агент (
created_by: agent).Pinned skills освобождены от авто-переходов и LLM-ревью.
Две фазы: детерминированная (30 дней неиспользования → stale, 90 дней → archive) + LLM-ревью до 8 итераций. Детерминированная не использует LLM вообще — чистая арифметика.
2. GEPA — эволюция, а не самооценка
Самая важная защита от качественной деградации. GEPA решает фундаментальную проблему самообучающихся агентов — self-congratulation:
Агент почти всегда считает, что выполнил задачу хорошо, даже если это не так. Та же система, что генерирует скиллы, может перезаписать ручные кастомизации худшими версиями.
GEPA читает execution traces (реальные журналы выполнения), а не полагается на самооценку агента:
Оценка кандидатов — через LLM-as-judge с рубриками (не binary pass/fail)
Constraint gates перед публикацией:
100% прохождение полного test suite
Размер скилла ≤ 15 KB
Кэш-совместимость сохранена
Семантическая цель не изменилась
Публикация — только через PR, никогда прямой commit
3. Архитектурная защита: прогрессивное раскрытие
Даже если в библиотеке появился плохой скилл, он не вредит контексту:
УровеньЧто в контекстеЗачемLevel 0Только имена + описания (~3K токенов на весь каталог)Агент решает, нужен ли скиллLevel 1Полное тело скиллаЗагружается только когда агент решил, что он релевантенLevel 2Референсные файлыЕщё глубже, только при необходимости
Плохой скилл может быть загружен по ошибке, но он никогда не отравляет контекст до того, как агент явно решит его использовать.
4. Память: многослойность с консолидацией
Tier 1 (MEMORY.md / USER.md) — жёсткие лимиты (2,200 / 1,375 chars). При заполнении на ~80% агент автоматически консолидирует записи — объединяет связанные в более плотные версии. Мусор просто не помещается.
Tier 2 (FTS5 по сессиям) — ничего не auto-инжектится в контекст. Агент должен явно поискать.
Tier 3 (внешние провайдеры) — работают рядом с built-in storage, никогда не заменяя его.
Изменения памяти пишутся на диск немедленно, но в system prompt попадают только в следующей сессии — это даёт защиту от «испорченной памяти» в пределах одной сессии.
5. Жёсткие ограничения рантайма
Hard cap: 90 turns per task — предотвращает циклическую деградацию через бесконечные исправления.
Компрессия контекста при приближении к лимиту токенов — автоматическая.
max_iterationsдля делегирования — по умолчанию 50 шагов у суб-агентов.
6. Изоляция между профилями
Каждый профиль — полностью изолированный инстанс со своими конфигом, памятью, скиллами, сессиями. Деградация в одном профиле не влияет на другие.
Резюме
Защита от деградации в Hermes — это не один механизм, а каскад:
SOUL.md (статичная identity) ↓ Session snapshot (изменения памяти → только в следующей сессии) ↓ Progressive disclosure (скилл загружается только по запросу) ↓ Curator (детерминированная чистка неиспользуемого) ↓ Curator (LLM-ревью с бекапом до начала) ↓ GEPA (execution traces + constraint gates + PR)
Каждый уровень ловит свой класс проблем: Curator — засорение, GEPA — ухудшение качества, progressive disclosure — раздувание контекста, snapshot — каскадные ошибки внутри сессии.
а теперь тот же вопрос но с глубокими рассуждениями, брейнштормом - нельзя подлизывать, только факты, даже если они некрасивые
На самом деле, по некоторому опыту с ним - его т.н. "память" - сильно ограничена, в первую очередь этими 1200 знаками.
Во-вторых, он вносит туда примеры конкретных действий и т.п. Сделал ты поиск и обработку данных по конкретной теме, он вносит туда "Пользователь работает с документами по логистике", хотя это лишь процент твоей деятельности.
Поэтому в первую очередь нужно собрать все постоянные ограничения в одно место (HERMES.md), собрать его "стиль и образ поведения как персонажа" - в SOUL.MD, а в MEMORY.md и USER.md даже не заглядывать. считая их небольшой помойкой.
Тогда это всё работает, тогда он ведёт себя корректно.
Плюс желательно добавить любую внешнюю память через hermes memory setup, например hinsight, который размещается локально.
Тогда большинство вопросов закрывается.
Интересно протестировать, так как тоже сталкивался с такой проблемой в openclaw. Сейчас ищу варианты, и ваш пока вызывает доверие. Буду тестировать. Дам обратную связь.
На чем написан?
Как установить Hermes на VPS. Один из лучших агентов в 2026 году