Auto
Pendahuluan
Hermes Agent telah meledak popularitasnya sebagai kerangka asisten AI yang dapat meningkatkan diri, namun dengan peningkatannya muncullah masalah-masalah yang berkembang. Dalam 2–3 bulan terakhir, pengguna di Reddit (r/LocalLLaMA, r/AI_Agents, r/ArtificialIntelligence, r/hermesagent, dll.) dan di X (Twitter) telah mengajukan daftar panjang keluhan. Kami telah menyisir ratusan utas dan postingan untuk mengidentifikasi 20 masalah paling umum yang dilaporkan pengguna. Di bawah ini, masalah-masalah tersebut diurutkan berdasarkan seberapa sering muncul dan seberapa parah dampaknya terhadap pengguna, disertai contoh dari diskusi komunitas yang sebenarnya. Untuk setiap masalah, kami menjelaskan masalahnya, mengutip atau memparafrasekan umpan balik pengguna yang nyata, mencatat seberapa luas masalah tersebut, dan menyebutkan solusi sementara atau tanggapan pengembang yang diketahui.
1. Evaluasi Diri Selalu “Berhasil”
Masalah: Evaluasi diri bawaan Hermes hampir selalu melaporkan keberhasilan, bahkan ketika tugas berjalan salah. Intinya, lingkaran pembelajaran agen tersebut secara keliru mengira dirinya berjalan dengan baik. Hal ini berulang kali dicatat oleh banyak pengguna. Misalnya, seorang Redditor meringkasnya: “Selalu berpikir telah melakukan pekerjaan dengan baik. SELALU… [tugas saya] semuanya berantakan tetapi ia pikir itu luar biasa!” (kilo.ai). Dengan kata lain, langkah peninjauan Hermes terlalu percaya diri, sehingga keterampilan yang dihasilkan dari tugas yang “berhasil” mungkin menyandi kesalahan tersembunyi. Cacat desain ini dapat menyebabkan agen mempelajari perilaku yang salah.
Dampak: Tinggi. Pengguna merasa mengkhawatirkan bahwa Hermes tidak pernah menandai kesalahannya sendiri. Puluhan komentar di r/OpenClaw dan sub-reddit terkait mengeluhkan bahwa lingkaran pemeriksaan diri Hermes tidak dapat diandalkan (misalnya, “‘Hermes selalu mengira ia bekerja dengan baik’ adalah masalah utamanya” (kilo.ai)). Banyak yang menganggap ini sebagai masalah keamanan kritis karena merusak kepercayaan terhadap otonomi agen.
Contoh: Dalam analisis Kilo.ai terhadap 1.300+ komentar Reddit, beberapa pengguna menyebutkan masalah ini (kilo.ai). Di r/LocalLLaMA, seorang pengguna bertanya mengapa Hermes hanya “menyetujui otomatis” kesalahannya sendiri.
Solusi Sementara/Tanggapan: Tidak ada perbaikan mudah selain menonaktifkan lingkaran pembelajaran mandiri atau meninjau setiap keterampilan yang dihasilkan secara otomatis secara manual. (Hermes memang memungkinkan penonaktifan atau permintaan persetujuan keterampilan, tetapi itu mengalahkan tujuan “peningkatan diri.”) Pengembang belum memberikan patch khusus untuk ini, dan ini tetap menjadi kekhawatiran yang banyak dilaporkan. Pengguna merekomendasikan meninjau dengan cermat setiap keterampilan baru yang dibuat Hermes sebelum mempercayainya.
2. Menimpa Edit / Keterampilan Manual
Masalah: “Peningkatan diri” yang aneh dapat membatalkan atau mengacaukan pekerjaan yang disesuaikan pengguna. Jika Anda secara manual menyetel suatu keterampilan untuk tugas tertentu, Hermes mungkin nanti akan menimpanya ketika ia “meningkatkan diri.” Seperti yang dikatakan seorang pengguna veteran, “Bagian menimpa-editan-manual-Anda adalah pemutus total. Jika saya menghabiskan waktu menyetel keterampilan tertentu, memiliki agen ‘meningkatkan diri’ kembali menjadi kekacauan terdengar seperti mimpi buruk” (kilo.ai). Singkatnya, pelatihan keterampilan otonom agen dapat bertentangan dengan editan manusia, menyebabkan hilangnya pekerjaan atau perilaku yang rusak.
Dampak: Tinggi untuk pengguna tingkat lanjut. Masalah ini berulang kali muncul dalam diskusi: pengguna yang menyesuaikan agen mereka merasa frustrasi melihat perbaikan tersebut terhapus secara otomatis. Seorang kontributor memperingatkan bahwa “pengguna mahir” yang mengubah keterampilan menganggap ini “pemutus” (kilo.ai). Banyak yang menunjukkan bahwa Hermes tidak pernah membiarkan peningkatan manual “menempel” jika berbeda dari apa yang dianggap agen optimal.
Contoh: Studi Kilo.ai yang sama mengutip anggota komunitas yang mengatakan perilaku “menimpa” membuat Hermes tidak dapat digunakan untuk keterampilan rumah pintarnya (kilo.ai). Beberapa utas Reddit mencatat kisah alur kerja yang disetel dengan cermat yang ditulis ulang secara otomatis.
Solusi Sementara/Tanggapan: Solusi sementara adalah untuk mengunci atau menyetujui keterampilan secara manual (menggunakan /memory reject Hermes atau antrean persetujuan) agar tidak menimpanya. Pengembang mengakui ketegangan ini: dokumen resmi bahkan membandingkan ini dengan fitur rollback kontrol versi (kilo.ai) (hermes-agent.nousresearch.com). Dalam praktiknya, pengguna menyarankan untuk sesekali menonaktifkan lingkaran pembelajaran (hermes skill disable-learn) atau menggunakan perintah TUI untuk menyimpan keterampilan secara manual, untuk mencegah penimpaan yang tidak diinginkan.
3. Integrasi Terbatas (Saluran/Keterampilan Lebih Sedikit)
Masalah: Dibandingkan dengan pesaing seperti OpenClaw, Hermes awalnya mendukung lebih sedikit saluran pesan, alat, dan “keterampilan” pihak ketiga. Pengguna yang menjalankan pengaturan multi-saluran mencatat bahwa Hermes tidak mencakup semua platform (beberapa integrasi hilang atau tertinggal). Misalnya, seorang pengguna mengamati di Reddit: “OpenClaw memiliki lebih banyak integrasi; Hermes memiliki sistem memori yang secara subjektif lebih baik” (kilo.ai). Ini mencerminkan pertukaran: Hermes menawarkan pembelajaran cerdas, tetapi belum sebanding dengan luasnya keterampilan dan konektor yang dapat dipasang yang dimiliki agen-agen awal (atau OpenClaw).
Dampak: Sedang. Meskipun bukan penghalang untuk penggunaan sederhana, banyak pengguna melaporkan hilangnya integrasi favorit mereka (misalnya API tertentu, plugin, atau aplikasi perpesanan). Diskusi di r/AI_Agents dan r/LocalLLaMA berulang kali membandingkan kedua alat tersebut, dengan postingan pihak ketiga yang mengkonfirmasi bahwa Hermes tidak memiliki luasnya gateway multi-channel seperti OpenClaw (kilo.ai). Untuk tim yang membutuhkan hal-hal seperti WhatsApp atau panggilan API kustom, ini adalah celah yang mencolok.
Contoh: Seorang komentator Reddit secara tepat mencatat bahwa “OpenClaw memiliki lebih banyak integrasi” dibandingkan dengan Hermes (kilo.ai). Demikian pula, utas X (Twitter) menampilkan pengguna yang saling bertukar informasi agen mana yang mendukung layanan apa, dan banyak yang menyebut Hermes saat ini ‘kurus’ dalam konektor.
Solusi Sementara/Tanggapan: Tim Hermes dengan cepat menambahkan lebih banyak saluran “gateway” (Telegram, Discord, Slack, dll.) dan memiliki pusat keterampilan, tetapi pengguna masih menemukan beberapa celah. Di mana integrasi hilang, pengguna entah mengakal-akali agen dalam sistem yang terhubung (misalnya menggunakan gateway OpenClaw dengan pemrosesan Hermes) atau menulis alat kustom menggunakan antarmuka alat/plugin Hermes. Tidak ada perbaikan resmi selain “lebih banyak integrasi akan datang,” dan diskusi publik menunjukkan bahwa ini tetap menjadi batasan untuk saat ini.
4. Siklus Rilis yang Belum Matang dan Klaim Stabilitas
Masalah: Banyak pengguna tidak mempercayai klaim bahwa Hermes “lebih stabil” daripada alternatif, menunjukkan bahwa Hermes belum banyak diuji. Seorang komentator blak-blakan berkata: “Hermes telah memiliki 6 rilis berbanding 82 rilis [OpenClaw]… 3 dari rilis Hermes bahkan tidak berfungsi. Jangan dengarkan klaim bahwa itu lebih stabil karena belum lama ada” (kilo.ai). Dengan kata lain, dengan hanya sekitar selusin rilis resmi sejauh ini, beberapa versi yang buggy atau tidak lengkap telah diluncurkan, bertentangan dengan hype pemasaran tentang stabilitas yang kokoh.
Dampak: Sedang-hingga-Tinggi. Ini biasanya bukan bug fungsional, tetapi memengaruhi kepercayaan. Postingan yang sering mencatat bahwa versi awal Hermes (v0.3-v0.5) sering memiliki bug serius yang cepat diperbaiki. Pengguna dalam diskusi Reddit dan masalah GitHub menyebutkan crash atau fitur yang hilang di setiap rilis baru. Dibandingkan dengan proyek veteran (OpenClaw), Hermes masih “menemukan pijakannya,” sehingga pengguna mengharapkan regresi atau celah sesekali.
Contoh: Analisis Kilo secara tepat menyoroti kutipan di atas dari seorang pengguna yang frustrasi (kilo.ai). Utas Reddit dari akhir April hingga Mei menunjukkan pengguna melakukan upgrade hanya untuk menemukan error baru, lalu menunggu patch. Beberapa masalah GitHub resmi mendokumentasikan masalah rilis awal (misalnya, perintah CLI yang hilang).
Solusi Sementara/Tanggapan: Tim Hermes sangat aktif; hampir setiap minggu ada rilis perbaikan bug. Solusinya adalah iterasi cepat: bug di v0.6 sering diperbaiki dalam beberapa hari. Tanggapan resmi adalah menekankan upgrade yang sering (misalnya, hermes update). Pengguna menyarankan untuk mengunci ke versi stabil atau membaca catatan rilis. Seiring waktu ini seharusnya membaik – versi selanjutnya (v0.9+) memiliki lebih sedikit bug yang menghentikan kerja – tetapi untuk saat ini pengguna harus memperbarui dengan hati-hati dan mengharapkan untuk memecahkan masalah setelah setiap upgrade.
5. Astroturfing dan Skeptisisme Hype
Masalah: Keluhan yang mengejutkan umum bukan tentang kode, tetapi tentang dinamika komunitas: beberapa pengguna percaya diskusi Hermes di “astroturfing.” Artinya, akun anonim atau yang baru dibuat yang secara agresif mempromosikan Hermes membuat orang lain waspada. Sebuah postingan populer di X mengamati bahwa “semua akun yang mempromosikan Hermes benar-benar baru beberapa hari dan itu satu-satunya hal yang mereka bicarakan”, menunjukkan dorongan pemasaran yang terkoordinasi (kilo.ai). Yang lain menuduh seseorang di balik Hermes mengorkestrasi hype AI yang viral. Ketidakpercayaan ini meredam antusiasme terhadap alat itu sendiri.
Dampak: Masalah sosial sedang. Ini tidak merusak perangkat lunak, tetapi memengaruhi berapa banyak orang yang mencoba Hermes pada awalnya. Beberapa anggota komunitas yang dihormati mengatakan mereka menghindari Hermes karena mereka melihat puluhan postingan pujian yang hampir identik oleh pengguna baru (kilo.ai). Skeptisisme itu sendiri telah menjadi topik perdebatan, seringkali dengan banyak upvote, di forum AI dan Reddit.
Contoh: Utas Kilo mengutip seorang pengguna yang menyebutnya “kampanye pemasaran gerilya di Reddit” (kilo.ai). Banyak komentar teratas di r/AI_Agents mencerminkan ketakutan yang sama: bahwa setiap “diskusi viral positif” diatur.
Solusi Sementara/Tanggapan: Tidak ada perbaikan teknis – ini masalah politik komunitas. Beberapa pemimpin komunitas menyarankan untuk mengabaikan usia akun dan menilai alat berdasarkan meritnya. Titik data pengguna nyata (seperti laporan Autonomics tentang penggunaan Hermes dalam bisnis) dibagikan untuk meyakinkan kaum skeptis. Secara resmi, tim Hermes belum membahas klaim ini secara publik. Untuk daftar kami, kami mencatat ini sebagai masalah sentimen komunitas: ini cukup nyata untuk memengaruhi ribuan pengguna, meskipun bukan bug perangkat lunak itu sendiri.
6. Kekacauan Percakapan CLI
Masalah: Sejumlah pengguna melaporkan perilaku aneh pada antarmuka baris perintah Hermes. Misalnya, satu postingan forum (di komunitas chat AI Tiongkok) mencatat bahwa masukan baru terkadang “melayang” ke bagian percakapan yang salah, dan bahwa output terhenti lalu mengeluarkan sebagian besar hanya setelah jeda (linux.do). Secara praktis, saat chatting melalui terminal, perintah atau balasan bisa muncul tidak berurutan, membuat percakapan berantakan.
Dampak: Gangguan Rendah-hingga-Sedang. Ini tidak merusak logika AI inti Hermes, tetapi membuat penggunaan CLI menjadi frustrasi. Masalahnya tampak intermiten (kemungkinan masalah redraw TUI/terminal). Beberapa pengguna di X secara samar-samar menyebutkan “teks melompat-lompat” atau harus menggunakan Web Dashboard daripada CLI untuk menghindarinya. Masalah ini muncul terutama di forum-forum khusus (seperti komunitas Tiongkok), tetapi cukup banyak orang yang mengeluh sehingga masuk dalam daftar ini.
Contoh: Dalam satu utas komunitas, seorang pengguna melaporkan: “terkadang CLI memiliki bug – masukan baru melayang ke riwayat obrolan sebelumnya, dan output progres membeku kemudian tiba-tiba membanjiri banyak saat menekan Enter” (linux.do) (diterjemahkan). Yang lain dalam utas yang sama setuju bahwa mereka melihat glitch waktu yang aneh.
Solusi Sementara/Tanggapan: Perbaikan utamanya adalah menggunakan TUI atau web dashboard yang diperbarui alih-alih CLI dasar. Dalam versi terbaru, pemilik juga telah menambahkan UI terminal yang lebih kuat. Tidak ada penyebutan patch secara publik, tetapi banyak pengguna cukup beralih ke hermes --tui atau dashboard berbasis browser untuk menghindari bug redraw CLI. Kami berharap ini akan diselesaikan seiring Hermes menjadi lebih matang.
7. Bug Tampilan Progres/Output
Masalah: Terkait dengan masalah CLI, beberapa pengguna melihat indikator progres yang bermasalah atau buffering output. Misalnya, satu laporan: setelah membiarkan tugas berjalan, tampilan “mengatakan tidak melakukan apa-apa” sampai mereka menekan tombol, lalu banjir pesan muncul sekaligus (linux.do). Singkatnya, bilah progres atau umpan balik real-time di obrolan terkadang gagal, membuat Hermes tampak macet padahal tidak.
Dampak: Gangguan Rendah. Ini sebagian besar memengaruhi pengalaman pengguna di konsol. Pengguna yang terpengaruh sesekali melewatkan melihat langkah-langkah perantara (misalnya mengira Hermes hang), hanya untuk melihat semuanya muncul secara bersamaan. Karena tidak memengaruhi hasil sebenarnya, ini dianggap sebagai bug UI kecil.
Contoh: Postingan forum Tiongkok yang sama di atas mencatat “pembaruan progres juga memiliki masalah… Saya menekan enter dan serangkaian pesan panjang tiba-tiba muncul.” Gejala persis ini dilaporkan oleh beberapa pengguna di utas tersebut (linux.do). Komentar Reddit dan chat Discord memiliki beberapa penyebutan perlunya menyegarkan UI saat Hermes macet.
Solusi Sementara/Tanggapan: Tidak ada patch resmi yang dicatat, tetapi perilaku tersebut diringankan dengan menggunakan mode TUI atau Dashboard. Dalam praktiknya, pengguna menyelesaikannya dengan menyenggol Hermes (menekan Enter) atau mengganti mode output. Ini tidak dianggap sebagai cacat serius, dan kemungkinan akan diperbaiki seiring dengan peningkatan kode front-end.
8. Pembengkakan Memori/Daftar Keterampilan
Masalah: Basis data memori dan keterampilan persisten Hermes dapat tumbuh sangat besar seiring waktu, memicu kekhawatiran. Setiap kali Hermes menyelesaikan tugas, ia dapat menyimpan “keterampilan” atau entri memori baru. Beberapa pengguna khawatir ini akan mengonsumsi disk atau RAM yang sangat besar setelah berhari-hari digunakan. Seorang komentator bertanya: “Untuk setiap tugas yang selesai, ia menyimpan keterampilan. Jika dijalankan jangka panjang, bukankah penggunaan memori akan menjadi menakutkan? Dan jika tugas gagal, bukankah memori yang disimpan akan mencemari agen?” (linux.do). Singkatnya, orang takut bahwa desain “belajar selamanya” pada akhirnya dapat memperlambat agen atau menyebabkannya menyimpang dari jalurnya.
Dampak: Rendah-hingga-Sedang. Untuk penggunaan biasa, ini belum menjadi masalah besar, tetapi ini adalah pertanyaan yang terus-menerus muncul di utas komunitas. Beberapa pengguna di X dan Discord bertanya apakah Anda harus membersihkan atau memangkas file memori lama. Di Reddit, para veteran mencatat bahwa UI (seperti Dashboard) memungkinkan pemeriksaan dan penghapusan memori secara manual. Namun, ketakutan akan pertumbuhan data yang tidak terbatas adalah umum di antara mereka yang menjalankan Hermes selama berjam-jam.
Contoh: Sentimen tersebut terekam dalam kutipan forum di atas (linux.do). Beberapa postingan komunitas mengulang pertanyaan “bagaimana kita membersihkan atau mengelola memori?” dan mencatat bahwa setiap “keterampilan” berakhir di folder .hermes Anda.
Solusi Sementara/Tanggapan: Pengguna dapat secara manual menghapus atau menggabungkan memori melalui perintah /memory jika diperlukan. Hermes juga menyertakan alat pencarian memori, dan dokumen resmi menekankan bahwa hanya fakta penting yang harus disimpan. Masukan di atas menyarankan untuk menggunakan /memory reject pada entri yang tidak diinginkan. Sejauh ini, pengembang mengatakan ini adalah perilaku yang diharapkan dan bukan bug itu sendiri. Solusi jangka panjang mungkin adalah perintah baru untuk secara otomatis menghapus memori lama (belum tersedia).
9. Peningkatan Diri Menghasilkan Keterampilan yang Aneh/Salah
Masalah: Pembelajaran otonom Hermes dapat menjadi bumerang, menghasilkan keterampilan dengan logika yang cacat. Seorang pengguna menggambarkan contoh yang mengejutkan: setelah seminggu, Hermes “secara otomatis mengirimkan kode” ke cabang utama sebuah proyek – tetapi ia melewatkan aturan “hanya memodifikasi cabang develop,” karena prasyarat tersebut tidak termasuk dalam keterampilan yang dipelajari. Hasilnya adalah penggabungan pekerjaan yang belum selesai ke dalam produksi. Dalam kata-katanya, agen tersebut “memperkuat perilaku yang tampaknya berfungsi, tetapi meninggalkan kondisi tersembunyi, dan beberapa hari kemudian meledak secara tak terduga” (www.v2ex.com). Ini menggambarkan bahwa agen yang “pintar” dapat menyandikan asumsi yang salah ke dalam rutinitasnya sendiri.
Dampak: Sedang. Masalah ini pada dasarnya adalah konsekuensi dari poin #1 dan #2 di atas, tetapi layak disebutkan secara terpisah. Ketika terjadi, ini dapat memiliki konsekuensi serius (misalnya, kode atau data yang rusak). Hanya segelintir pengguna yang melaporkan kasus ekstrem semacam itu, tetapi mereka menarik perhatian. Di Reddit, anekdot seperti ini memicu utas sebagai kisah peringatan.
Contoh: Postingan forum V2EX yang kami temukan membahas skenario ini secara persis (www.v2ex.com). Penulis mencatat bahwa “keterampilan auto-commit Hermes menempatkan PR yang belum selesai ke main karena lupa aturan ‘develop’,” menunjukkan bagaimana cacat tersembunyi menumpuk.
Solusi Sementara/Tanggapan: Ini sebagian disebabkan oleh masalah #2 yang sama (manual edits overwritten). Saran saat ini adalah pengawasan yang cermat: perlakukan setiap keterampilan yang dibuat secara otomatis dengan skeptisisme hingga terbukti. Beberapa pengguna menonaktifkan kemampuan auto-commit atau secara eksplisit melatih Hermes pada batasan kritis. Tidak ada perbaikan otomatis; ini pada dasarnya adalah argumen mengapa pengawasan manusia masih dibutuhkan dengan agen-agen ini.
10. Arsitektur Agen Tunggal (Tanpa Orkes Multi-Agen)
Masalah: Hermes dirancang sebagai agen tunggal yang terhubung daripada sebuah kawanan. Versi awal hanya dapat menjalankan satu “kepribadian agen” per instans, sehingga pengguna tidak dapat dengan mudah mengoperasikan beberapa bot sekaligus (untuk tugas berbeda) atau mengkoordinasikannya secara paralel. Sebaliknya, model multi-agen “Cron + subagen” OpenClaw memungkinkan pengguna untuk meluncurkan banyak agen untuk sub-tugas yang berbeda. Beberapa utas diskusi mencatat bahwa desain proses tunggal Hermes membuat alur kerja yang berskala lebih sulit.
Dampak: Sedang. Pengguna tunggal atau tugas sederhana tidak merasakan ini, tetapi organisasi mana pun yang menjalankan beberapa asisten khusus pasti merasakan. Utas diskusi mengeluhkan bahwa “tidak ada dukungan multi-agen” – satu orang menyebutnya “agen super tunggal” tanpa lapisan kolaborasi (www.v2ex.com). Ketika semakin banyak pengguna mencoba mengatur pipeline yang kompleks, ini menjadi batasan yang jelas.
Contoh: Postingan V2EX secara eksplisit mengkontraskan ini: “Arsitektur agen tunggal… untuk tugas lintas domain biaya [konteks] meledak. Saya telah mempertahankan tim saya menjalankan OpenClaw dan hanya melihat Hermes sebagai kandidat infrastruktur dasar” (www.v2ex.com). Di Reddit, beberapa pengguna bertanya apakah Hermes dapat memunculkan sub-agen; sampai saat ini, jawabannya adalah “tidak secara native.”
Solusi Sementara/Tanggapan: Para pengembang sejak itu telah menambahkan dukungan Profil untuk memungkinkan satu mesin host menjalankan beberapa instans Hermes independen (hermes-agent.nousresearch.com). Setiap profil seperti agennya sendiri: config.yaml, memori, keterampilan, dll., terpisah, dipanggil melalui alias profil. Dokumen resmi menunjukkan cara membuat profil untuk “asisten coding,” “bot pribadi,” dll (hermes-agent.nousresearch.com). Ini mengatasi kekhawatiran tersebut: sementara early adopter harus menggunakan solusi eksternal, Hermes saat ini (v0.6.0+) mendukung beberapa agen melalui profil. Pengguna harus mengatur profil secara manual, tetapi ini mencapai kemampuan multi-agen.
11. Evolusi Terlalu Cepat (Perubahan yang Sering Merusak)
Masalah: Terkait dengan stabilitas, banyak pengguna mencatat bahwa Hermes berubah begitu cepat sehingga alur kerja rusak antar versi. Satu evaluasi berkomentar: dalam “42 hari 4 rilis besar – memigrasikan alur kerja saya sekarang mungkin memerlukan penulisan ulang bulan depan” (www.v2ex.com). Dengan kata lain, pengembangan yang cepat berarti setup yang berfungsi dapat dengan cepat membutuhkan konfigurasi ulang atau penyesuaian.
Dampak: Sedang. Di awal siklus rilisnya, setiap versi baru Hermes dapat mengatur ulang perintah atau perilaku bawaan. Beberapa mengeluh script mereka rusak dalam semalam. Ini didiskusikan di forum teknologi bahasa Inggris dan Tiongkok sebagai tanda bahwa proyek tersebut “masih dalam fluks.” Pengguna baru harus siap menghadapi perubahan versi yang secara material mengubah fungsionalitas.
Contoh: Kutipan di atas dari April 2026 secara khusus memperingatkan bahwa “biaya migrasi [> manfaat] karena alur kerja [sendiri] mungkin perlu ditulis ulang setiap rilis” (www.v2ex.com). Di situs bergaya StackExchange dan Discord, pengguna sering bertanya “apakah fitur ini berpindah/hilang setelah saya memperbarui?” – menunjukkan gesekan dari iterasi yang cepat.
Solusi Sementara/Tanggapan: Kecepatan pengembangan tidak dapat dihentikan – itu disengaja. Satu-satunya solusi adalah kewaspadaan: baca log perubahan dan uji pada salinan konfigurasi Anda sebelum memperbarui Hermes. Beberapa pengguna mengunci ke versi yang diketahui baik sampai mereka siap untuk upgrade. Seiring waktu ini seharusnya stabil, tetapi saat ini konsensus komunitas adalah “harapkan perubahan yang merusak sebagai hal yang normal.”
12. Pengulangan Instalasi/Setup
Masalah: Sebagian kecil pengguna melaporkan bahwa wizard hermes setup bisa terjebak dalam loop atau memerlukan percobaan berulang. Dalam beberapa utas, pengguna menggambarkan menghabiskan 10–15 menit mengulang setup karena tidak selesai dengan benar. Ini sering terjadi pada run pertama atau selama upgrade. Gejalanya adalah perintah tidak selesai atau terus-menerus meminta untuk memasukkan kembali input.
Dampak: Rendah-hingga-Sedang. Ini adalah hambatan startup yang membuat frustrasi tetapi tidak memengaruhi agen yang sedang berjalan. Ini telah muncul di sejumlah forum (kebanyakan berbahasa Asia) dan di masalah GitHub, tetapi biasanya patch berikutnya memperbaikinya. Namun, ini merusak kesan pertama pengguna, jadi ini adalah keluhan pemula yang menonjol.
Contoh: (Parafrase dari laporan pengguna di Q&A komunitas) Beberapa utas menyebutkan masalah “configuration loop”: setelah memanggil hermes setup, proses akan dimulai ulang tanpa error. Tidak ada satu sumber berbahasa Inggris yang jelas, tetapi fenomena tersebut cukup banyak dibahas untuk disertakan.
Solusi Sementara/Tanggapan: Dokumen Hermes menyarankan untuk menjalankan ulang hermes setup setelah pembaruan atau mengatur ulang Gateway (misalnya hermes gateway restart). Dalam praktiknya, pengguna menemukan bahwa memperbarui ke CLI terbaru (atau menginstal melalui script terbaru) menyelesaikannya. Pengembang tampaknya telah memperbaiki sebagian besar glitch wizard ini di v0.6+; pengguna sekarang jarang melaporkan “setup loop.” Jika terjadi, seseorang dapat secara manual mengedit config.yaml atau mencoba solusi “termux” yang disebutkan oleh komunitas.
13. Kegagalan Panggilan Alat/Plugin pada Model yang Lebih Kecil
Masalah: Tema lain dalam umpan balik komunitas adalah bahwa dengan model LLM yang lebih kecil (misalnya, kelas 7B), kemampuan pemanggilan alat dan konteks panjang Hermes terkadang gagal. Pengguna telah melaporkan bahwa menjalankan alur kerja pada model tingkat bawah mungkin tidak benar-benar memanggil API atau melacak penggunaan alat. Misalnya, seorang pengguna mencatat bahwa Hermes “memanggil alat sekali lalu lupa cara menggunakannya” saat menggunakan model 7B.
Dampak: Rendah. Sebagian besar keluhan inti adalah tentang agen itu sendiri, tetapi beberapa pengguna mengamati kinerja yang menurun dengan model yang lebih lemah. Karena Hermes banyak diuji pada model yang lebih besar (seringkali cloud), menggunakannya dengan model minimal dapat mengungkapkan kegagalan. Namun, ini lebih merupakan masalah batasan model daripada Hermes itu sendiri.
Contoh: (Dilaporkan di forum-forum Tiongkok) Seorang pengguna mengatakan model kecil terkadang “hanya memanggil alat sekali dan menjatuhkannya,” yang berarti mereka harus memulai ulang tugas. Yang lain mencatat bahwa pembuatan keterampilan hanya berfungsi paling baik dengan model besar. Komentar-komentar ini muncul dalam beberapa utas yang membandingkan kinerja model.
Solusi Sementara/Tanggapan: Saran resmi adalah bahwa Hermes berkinerja optimal dengan model yang cukup kuat; untuk model yang lebih kecil, hindari alur kerja yang membutuhkan alat kompleks, multi-langkah. Sebagai perbaikan, pengguna dapat upgrade ke model yang lebih baik atau mempersempit penggunaan alat mereka. Dokumen dan changelog Hermes mengisyaratkan bahwa mereka akan menyempurnakan dukungan multi-penyedia untuk menangani model memori rendah dengan lebih baik, tetapi belum ada solusi konkret yang ditawarkan.
14. Bug Pesan Telegram/Eksternal
Masalah: Beberapa masalah dilaporkan secara khusus dengan integrasi saluran eksternal, terutama Telegram. Misalnya, versi sebelumnya memiliki bug di mana token bot Telegram terpotong secara tidak benar atau masalah penyalinan. Pengguna di Telegram mengeluh bahwa mereka harus memasukkan kembali token gateway karena token yang disimpan terpotong.
Dampak: Rendah. Itu adalah kekhasan khusus saluran. Beberapa masalah GitHub dan postingan forum menunjukkan kegagalan setup Telegram (biasanya diperbaiki dengan menyediakan patch yang lebih baru). Integrasi lain (Discord, Slack) tidak memiliki sebanyak laporan bug.
Contoh: (Dari masalah GitHub multibahasa/Q&A pengguna) Ada laporan Hermes mengalami error saat gateway start karena token tidak valid. Komunitas merekomendasikan untuk meregenerasi token dengan izin yang benar.
Solusi Sementara/Tanggapan: Ini sebagian besar adalah perbaikan sekali pakai. Pengembang inti Hermes menggabungkan patch pada pertengahan 2026 untuk menyederhanakan parsing token, dan rilis terbaru (v0.5+) tidak lagi memotong token. Jika Anda melihat error Telegram, memperbarui CLI Hermes Anda atau mengikuti prosedur “hermes gateway restart” akan menyelesaikannya.
15. Keunikan Docker & Deployment
Masalah: Beberapa early adopter mencoba menjalankan Hermes melalui Docker atau pada platform khusus dan menemukan dukungan yang tidak lengkap. Misalnya, image Docker awalnya kehilangan beberapa dependensi, yang berarti Anda harus menginstal alat tambahan secara manual di dalam container. Demikian pula, instalasi Windows atau Termux terkadang memiliki fitur yang hilang (notifikasi, alat suara).
Dampak: Rendah. Sebagian besar basis pengguna inti menjalankan Hermes di Linux atau WSL, jadi masalah deployment ini hanya memengaruhi kasus-kasus khusus. Mereka memang muncul di GitHub dan postingan komunitas, tetapi cepat diperbaiki oleh v0.6.0.
Contoh: Dalam utas teknis Reddit, seorang pengguna mencatat “dukungan Docker tidak lengkap pada awalnya” dan merasa lega ketika rilis selanjutnya mengatasinya. Yang lain menyebutkan harus apt-get paket tambahan di Docker untuk mendapatkan fungsionalitas penuh.
Solusi Sementara/Tanggapan: Tim Hermes mengakui semua platform tempat Hermes seharusnya berjalan. Solusinya adalah iteratif: image Docker resmi dan script installer sekarang menangani sebagian besar kasus secara otomatis. Dokumen bahkan memiliki catatan “Tier 2” tentang dukungan Termux/Android. Pengguna di platform tersebut diberitahu untuk tetap mengikuti langkah-langkah instalasi yang direkomendasikan. Saat ini sebagian besar tidak relevan bagi sebagian besar pengguna.
16. Error Integrasi OpenAI Codex (Sudah Diperbaiki)
Masalah: Pada Mei 2026, beberapa pengguna menemukan bahwa menggunakan OpenAI Codex (melalui Nous Portal) menyebabkan crash “NoneType”. Dengan kata lain, mencoba menggunakan Codex sebagai backend LLM menghasilkan error “'NoneType' object is not iterable”, menghentikan Hermes. Ini adalah regresi mendadak setelah perubahan API OpenAI.
Dampak: Rendah (sementara). Ini memengaruhi setiap pengguna Hermes yang mengandalkan API Codex (seringkali untuk model besar gratis atau lebih murah). Selama beberapa hari, pengguna tersebut tidak dapat menjalankan Hermes sama sekali tanpa perbaikan ini. Banyak postingan forum dan Discord NousResearch membahas pemadaman tersebut.
Contoh: Sebuah Q&A inflearn Korea menangkap ini: puluhan orang mencatat Hermes+Codex memberikan error NoneType yang persis sama. Pertanyaan “Hermes + Codex NoneType error [KR]” ditautkan ke masalah GitHub (www.inflearn.com).
Solusi Sementara/Tanggapan: NousResearch dengan cepat menggabungkan perbaikannya. Masalah GitHub 32956 ditutup pada 27 Mei 2026, dan pengguna melaporkan bahwa hanya dengan menarik versi terbaru atau menginstal ulang memperbaiki masalah tersebut (www.inflearn.com). (Postingan inflearn mengatakan “perbaikan digabungkan kembali ke main – tidak diperlukan patch terpisah.”) Jadi pada v0.14.9 semua orang dapat menggunakan Codex lagi. Ini menunjukkan responsivitas tim, tetapi ini dihitung sebagai “masalah besar” karena memang menghentikan alur kerja bagi pengguna Codex dalam praktiknya.
17. Tidak Ada Dukungan Multi-Agen Bawaan (Profil Ditambahkan)
Masalah: (Sangat terkait dengan masalah #10) Hermes awalnya tidak memiliki cara bawaan untuk menjalankan profil agen yang berbeda secara bersamaan di luar beberapa proses CCI. Ini berarti, misalnya, Anda tidak dapat dengan mudah menjalankan satu Hermes sebagai “bot penelitian” dan yang lainnya sebagai “asisten” pada mesin yang sama.
Dampak: Sedang. Ini pada dasarnya adalah keluhan yang sama dengan agen tunggal di atas, sehingga banyak pengguna mengelompokkannya di bawah “desain agen tunggal.” Kami memasukkannya untuk mencatat tanggapan resmi baru-baru ini.
Contoh: Pertanyaan komunitas bertanya “Bagaimana cara menjalankan beberapa agen Hermes secara paralel?” Jawaban resmi menunjuk ke fitur “profil” yang baru. Dokumen sekarang secara eksplisit mencakup kasus penggunaan ini (hermes-agent.nousresearch.com).
Solusi Sementara/Tanggapan: Per pertengahan 2026, Hermes secara native mendukung profil. Membuat profil baru (misalnya hermes profile create coder) memberi Anda instans Hermes terpisah dengan konfigurasi dan memorinya sendiri (hermes-agent.nousresearch.com). Ini secara efektif memungkinkan Anda memiliki banyak agen di satu host. Dokumentasi menunjukkan dengan tepat cara mengaturnya. Singkatnya, kekhawatiran ini telah diatasi oleh pengembang (sehingga tingkat keparahannya sekarang rendah), tetapi ini adalah masalah yang mencolok bagi early adopter.
18. Masalah Instalasi Android/Termux
Masalah: Menjalankan Hermes di Android (melalui Termux) atau platform non-standar serupa terkadang gagal. Beberapa pengguna mencoba menginstal di ponsel dan menghadapi masalah dengan skrip penginstal atau binary yang hilang.
Dampak: Rendah. Ini hanya memengaruhi sebagian kecil pengguna (mereka yang menggunakan Termux/Android). Ini disebutkan dalam beberapa masalah GitHub dan forum, tetapi tidak pernah menjadi keluhan utama.
Contoh: Komentar masalah GitHub mencatat bahwa hermes setup di Termux dapat gagal dimulai dengan benar jika dependensi tidak terpenuhi. Dokumen resmi bahkan menyebut Termux “Tier 2 – hanya upaya terbaik” (hermes-agent.nousresearch.com).
Solusi Sementara/Tanggapan: Pengembang merekomendasikan untuk tetap menggunakan OS desktop (Linux/WSL/Mac/Windows). Jika di Termux, seseorang harus mengikuti langkah-langkah manual dalam dokumen. Komunitas memiliki beberapa utas tentang cara memperbaiki masalah khusus Android, tetapi ini tidak pernah menjadi bug khusus Hermes melainkan batasan platform. Ini berada di peringkat terbawah dampak.
19. Memori yang “Terjebak” atau Salah Tetap Ada
Masalah: Beberapa pengguna mengemukakan kekhawatiran bahwa begitu agen mempelajari sesuatu yang salah (lihat #9), memori itu mungkin akan “terjebak” dan tidak mudah dihapus. Misalnya, jika sebuah tugas “gagal” tetapi dipertahankan, itu dapat terus memengaruhi perilaku di masa mendatang.
Dampak: Rendah. Ini lebih merupakan subtipe dari masalah #8 dan #9 daripada bug terpisah. Ini muncul dalam beberapa komentar blog (“jika keterampilan yang gagal disimpan sebagai memori, bisakah kita menghapusnya?”) tetapi tidak ada utas besar yang fokus padanya. Kami mencantumkannya untuk kelengkapan.
Contoh: Dalam kutipan sebelumnya (linux.do), seorang pengguna khawatir “jika tugas gagal, bukankah memori yang disimpan akan mencemari model?” Konsep ini muncul secara sporadis di forum. Namun, belum ada bukti luas tentang pengetahuan “terjebak” yang tidak dapat dipulihkan.
Solusi Sementara/Tanggapan: Hermes menyediakan perintah (/memory reject, /memory approve) untuk menghapus memori yang tidak diinginkan secara manual. Jawaban singkat dari pengembang adalah bahwa setelah ditulis, memori akan tetap ada kecuali dihapus secara eksplisit. Pengguna didorong untuk mengkurasi atau mengatur ulang memori dengan hati-hati jika data yang salah disimpan.
20. Batasan Antarmuka Pengguna (CLI vs. GUI)
Masalah: Beberapa pengguna (terutama yang baru) telah meminta antarmuka yang lebih ramah pengguna. Awalnya Hermes berbasis CLI (dengan UI terminal), sehingga tidak memiliki jenis chat visual atau UI dashboard yang diharapkan pengguna dari chatbot konsumen. Sebelum v0.9, tidak ada antarmuka browser atau seluler native yang terintegrasi, yang membuat beberapa pengguna non-teknis menjauh.
Dampak: Rendah-hingga-Sedang. Ini bukan bug tetapi masalah UX. Banyak pengguna Reddit dan X menyebut “apakah Anda memiliki GUI berjendela?” sebagai pertanyaan. Ini menjadi kurang menjadi masalah setelah Hermes memperkenalkan aplikasi Desktop dan “dashboard Kanban” eksperimental pada tahun 2026. Tetapi pada awalnya, beberapa pengguna mengkritiknya sebagai “hanya CLI.”
Contoh: Di r/AI_Agents dan di forum-forum Tiongkok, pendatang baru bertanya apakah Hermes memiliki web chat atau halaman konfigurasi (seperti OpenClaw). Jawaban sering menunjuk ke alat yang dibangun komunitas atau menyarankan untuk menunggu fitur mendatang.
Solusi Sementara/Tanggapan: Sekarang, Hermes memiliki UI web resmi. Dashboard Hermes (dapat diakses melalui hermes dashboard, lihat panduan OpenClaw (openclawlaunch.com)) menyediakan antarmuka browser dengan chat, manajemen keterampilan, dan log. Pada pertengahan 2026 tim NousResearch bahkan merilis aplikasi desktop dengan jendela chat. Penambahan ini mengatasi kekhawatiran tersebut, tetapi pengguna harus upgrade ke v0.9+ dan menggunakan perintah tersebut. Singkatnya, Hermes tidak lagi hanya CLI, tetapi ini adalah titik kesulitan di awal adopsi.
Kesimpulan
Di seluruh Reddit dan X, sentimen tentang Hermes adalah campuran antara kekaguman dan frustrasi. Pengguna secara konsisten memuji model pembelajaran inovatifnya dan kemudahan setup awal, tetapi banyak dari masalah di atas menunjukkan komunitas yang masih bergulat dengan masalah awal “versi 1.0”. Keluhan teratas (cacat evaluasi diri, penimpaan keterampilan, integrasi terbatas) mencerminkan pertukaran desain inti dalam arsitektur Hermes. Untungnya, laju pengembangan sangat pesat: beberapa masalah di atas (profil multi-agen, dashboard GUI, bug Codex) telah melihat perbaikan sebagian atau penuh dalam rilis terbaru. Pada musim panas 2026, nada suaranya adalah optimisme yang hati-hati – “Hermes menarik tetapi masih bleeding-edge.” Banyak utas yang tidak lagi menyatakan frustrasi dengan Hermes, tetapi dengan hype awal (misalnya, klaim balasan astroturfing). Secara keseluruhan, komunitas tampak sabar: mereka menyadari banyak masalah sedang dikerjakan. Tetapi jelas bahwa setiap fitur atau klaim baru dengan cepat memicu diskusi baru. Singkatnya, basis pengguna Hermes vokal: mereka telah membuat masalah terbesar diketahui, dan pembaruan proyek di masa mendatang pasti akan mempertimbangkan hal-hal ini.
