Auto
導入
Hermes Agentは、自己改善型AIアシスタントフレームワークとして爆発的な人気を博しましたが、その台頭とともに成長痛も伴いました。過去2〜3か月の間に、Reddit（r/LocalLLaMA、r/AI_Agents、r/ArtificialIntelligence、r/hermesagentなど）およびX（旧Twitter）のユーザーから、数多くの苦情が寄せられました。私たちは何百ものスレッドや投稿を徹底的に調査し、ユーザーが報告する最も一般的な20の問題点を特定しました。以下に、それらが現れる頻度とユーザーへの影響の深刻さに基づいてランク付けし、実際のコミュニティ議論からの例を挙げて説明します。各問題について、問題点を説明し、実際のユーザーフィードバックを引用または言い換え、その広がりを示し、既知の回避策や開発者の対応を述べます。
1. 自己評価が常に「成功」となる
問題点: Hermesの組み込み自己評価機能は、タスクがうまくいかなかった場合でも、ほとんど常に成功を報告します。本質的に、エージェントの学習ループは、自分がうまくやっていると誤って考えているのです。これは多くのユーザーによって繰り返し指摘されました。例えば、あるRedditユーザーは次のように要約しています。「いつも良い仕事をしたと思っている。いつも… [私のタスクは]すべてごちゃ混ぜになったのに、うまくいったと考えていた！」 (kilo.ai)。言い換えれば、Hermesのレビュー段階は過信しており、「成功した」タスクから生成されたスキルには隠れたエラーが組み込まれている可能性があります。この設計上の欠陥は、エージェントが誤った行動を学習する原因となる可能性があります。
影響: 高い。Hermesが自分の間違いを指摘しないことに、ユーザーは懸念を抱いています。r/OpenClawおよび関連するサブレディットには、Hermesの自己チェックループが信頼できないことを嘆くコメントが数十件ありました（例：「『Hermesは常にうまくいったと思う』というのが主な問題だ」 (kilo.ai)）。多くの人が、これがエージェントの自律性への信頼を損なうため、重大な安全性問題であると考えています。
例: Kilo.aiが1,300件以上のRedditコメントを分析した結果、複数のユーザーがこの問題そのものを指摘しました (kilo.ai)。r/LocalLLaMAでは、あるユーザーがHermesが自分のエラーを「自動承認」する理由を尋ねました。
回避策/対応: 自己学習ループを無効にするか、自動生成されたすべてのスキルを手動でレビューする以外に、簡単な修正方法はありません（Hermesはスキルの無効化や承認を促すことはできますが、それでは「自己改善」の意味がなくなります）。開発者はまだこの問題に対する具体的なパッチを提供しておらず、広く報告されている懸念事項のままです。ユーザーは、Hermesが作成する新しいスキルを信頼する前に、注意深くレビューすることを推奨しています。
2. 手動編集/スキルを上書きする
問題点: 奇妙な「自己改善」によって、ユーザーがカスタマイズした作業が元に戻されたり、ごちゃ混ぜになったりすることがあります。タスクのためにスキルを手動で調整しても、Hermesは自己「改善」する際に後でそれを上書きする可能性があります。あるベテランユーザーは次のように述べています。「手動編集が上書きされる部分は、完全に致命的だ。特定のスキルの調整に時間を費やしたのに、エージェントがそれを『自己改善』して、またごちゃ混ぜにするなんて悪夢のようだ」 (kilo.ai)。つまり、エージェントの自律的なスキル学習が人間の編集と衝突し、作業の損失や行動の破損につながる可能性があります。
影響: 上級ユーザーにとっては高い。この問題は議論の中で繰り返し提起されました。エージェントをカスタマイズしたユーザーは、それらの修正が自動的に消去されるのを見て不満を感じました。ある貢献者は、スキルを調整する「パワーユーザー」にとって、これは「致命的」であると警告しました (kilo.ai)。多くの人が、エージェントが最適だと考えるものと手動での改善が異なる場合、Hermesが手動での改善を「定着」させないことを指摘しました。
例: 同じKilo.aiの調査では、コミュニティメンバーが「上書き」の振る舞いが、スマートホームスキルにおいてHermesを使用不能にしたと述べていることが引用されています (kilo.ai)。複数のRedditスレッドで、慎重に調整されたワークフローが自動的に書き換えられたという話が報告されています。
回避策/対応: 一時的な回避策として、スキルを手動でロックまたは承認すること（Hermesの/memory rejectコマンドまたは承認キューを使用）で、上書きを防ぐことができます。開発者もこの問題は認識しており、公式ドキュメントではバージョン管理のロールバック機能と比較しています (kilo.ai) (hermes-agent.nousresearch.com)。実際には、ユーザーは学習ループを一時的に無効にする（hermes skill disable-learn）か、TUIコマンドを使用してスキルを手動で保存し、不要な上書きを防ぐことを提案しています。
3. 統合の制限（少ないチャネル/スキル）
問題点: OpenClawのような競合他社と比較して、Hermesは当初、より少ないメッセージチャネル、ツール、およびサードパーティの「スキル」しかサポートしていませんでした。マルチチャネル設定を実行しているユーザーは、Hermesがすべてのプラットフォームをカバーしていない（一部の統合が欠落しているか遅れている）と指摘しています。たとえば、あるユーザーはRedditで次のように述べています。「OpenClawにはより多くの統合があるが、Hermesは主観的に優れたメモリシステムを持っている」 (kilo.ai)。これはトレードオフを反映しています。Hermesはスマートな学習を提供しますが、初期のエージェント（またはOpenClaw）が持っていたプラグ可能なスキルとコネクタの幅広さにはまだ達していません。
影響: 中程度。単純な使用には致命的ではありませんが、多くのユーザーがお気に入りの統合（特定のAPI、プラグイン、メッセージングアプリなど）が不足していると報告しています。r/AI_Agentsおよびr/LocalLLaMAでの議論では、これら2つのツールが繰り返し比較され、サードパーティの投稿によって、HermesがOpenClawのマルチチャネルゲートウェイの広範さを欠いていることが確認されています (kilo.ai)。WhatsAppやカスタムAPI呼び出しのようなものが必要なチームにとって、これは顕著なギャップです。
例: Redditのコメント投稿者は、「OpenClawにはHermesよりも多くの統合がある」と正確に指摘しました (kilo.ai)。同様に、X（旧Twitter）のスレッドでは、ユーザーがどのエージェントがどのサービスをサポートしているかについて意見を交換しており、多くの人がHermesは現在コネクタが「少ない」と述べています。
回避策/対応: Hermesチームは、「ゲートウェイ」チャネル（Telegram、Discord、Slackなど）を迅速に追加しており、スキルハブも持っていますが、ユーザーはまだいくつかの不足を見つけています。統合が不足している場合、ユーザーは接続されたシステムでエージェントを応急処置するか（例：OpenClawのゲートウェイをHermesの処理と組み合わせて使用）、Hermesのツール/プラグインインターフェースを使用してカスタムツールを作成します。「さらなる統合が今後追加される」という以上の公式な修正はなく、公開された議論はこれが今のところ制限事項のままであることを示唆しています。
4. 未熟なリリースサイクルと安定性に関する主張
問題点: 多くのユーザーは、Hermesが他の代替品よりも「安定している」という主張を信用していません。それは、Hermesがあまりテストされていないことを指摘しているからです。あるコメント投稿者は率直に次のように述べました。「Hermesは[OpenClawの]82リリースに対して6リリースしかしておらず…Hermesのリリース3つは動作すらしないものだった。安定しているという主張に耳を傾けるな、まだ歴史が浅いのだから」 (kilo.ai)。言い換えれば、これまで公式リリースがわずか十数回しかないため、堅牢な安定性というマーケティングの宣伝に反して、いくつかのバグや不完全なバージョンがプッシュされてきました。
影響: 中程度から高い。これは通常機能上のバグではありませんでしたが、信頼性に影響を与えます。頻繁な投稿では、初期のHermesバージョン（v0.3-v0.5）に深刻なバグがしばしばあり、すぐにパッチが適用されたことが指摘されています。Redditの議論やGitHubのIssueでは、新しいリリースごとにクラッシュや機能の欠落が指摘されています。ベテランプロジェクト（OpenClaw）と比較して、Hermesはまだ「足元を固めている」段階なので、ユーザーは時折のデグレードやギャップを予期しています。
例: Kiloの分析では、不満を抱いたユーザーからの上記の引用が正確に強調されています (kilo.ai)。4月下旬から5月にかけてのRedditスレッドでは、ユーザーがアップグレードしたところ、新しいエラーが見つかり、その後パッチを待つという状況が示されています。いくつかの正式なGitHubのIssueは、初期リリースの問題（例：CLIコマンドの欠落）を記録しています。
回避策/対応: Hermesチームは非常に活発です。ほぼ毎週、バグ修正リリースが行われます。解決策は迅速な反復であり、v0.6のバグは数日以内に修正されることがよくあります。公式の対応は、頻繁なアップグレード（例：hermes update）を強調することでした。ユーザーは安定したバージョンに固定するか、リリースノートを読むことを推奨しています。時間の経過とともにこれは改善されるはずですが（後のバージョン（v0.9+）では致命的なバグが少なくなっています）、今のところユーザーは慎重に更新し、アップグレード後にトラブルシューティングを行うことを覚悟する必要があります。
5. アストロターフィングと誇大宣伝への懐疑
問題点: 驚くほど一般的な苦情はコードに関するものではなく、コミュニティの力学に関するものです。一部のユーザーはHermesに関する議論が「アストロターフィング（偽装された草の根運動）」であると考えています。つまり、匿名または新しく作成されたアカウントがHermesを積極的に宣伝しているため、他のユーザーは警戒しています。Xで人気の投稿の1つは、「Hermesを宣伝しているこれらのアカウントはすべて、文字通り数日しか経っておらず、それだけが彼らが話す唯一のことである」と指摘し、連携したマーケティング活動を示唆しています (kilo.ai)。他の人々は、Hermesの背後にいる誰かが、バイラルなAIの誇大宣伝を画策していると非難しています。この不信感は、ツール自体への熱意を冷めさせています。
影響: 中程度の社会的問題。これはソフトウェアを破壊するものではありませんが、そもそもHermesを試す人の数に影響を与えます。数名の尊敬されているコミュニティメンバーは、新しいユーザーによるほとんど同じような称賛の投稿を何十件も見るため、Hermesを避けていると述べています (kilo.ai)。懐疑論自体が、AIやRedditのフォーラムで、しばしば高く評価される議論のテーマとなっています。
例: Kiloのスレッドでは、ユーザーがこれを「Reddit上でのゲリラマーケティングキャンペーン」と呼んでいることが引用されています (kilo.ai)。r/AI_Agents全体での多くのトップコメントは、同様の懸念を反映しています。すなわち、「肯定的なバイラルな議論」が仕組まれているのではないかというものです。
回避策/対応: 技術的な解決策はありません。これはコミュニティの政治的な問題です。一部のコミュニティリーダーは、アカウントの年齢を無視し、ツールのメリットで判断することを提案しています。懐疑的な人々を安心させるために、実際のユーザーデータポイント（ビジネスでのHermesの使用に関するAutonomicsレポートなど）が共有されています。公式には、Hermesチームはこれらの主張に公には対処していません。私たちのリストでは、これをコミュニティの感情の問題として指摘します。ソフトウェアのバグそのものではないにもかかわらず、何千人ものユーザーに影響を与えるほど現実的な問題だからです。
6. CLI会話の不具合
問題点: 多くのユーザーがHermesのコマンドラインインターフェース（CLI）で奇妙な動作を報告しています。例えば、あるフォーラムの投稿（中国のAIチャットコミュニティ）では、新しい入力が時々会話の誤った部分に「浮遊」し、出力が停止した後、一時停止してから大量のチャンクがまとめて表示されることが指摘されています (linux.do)。実用的に言えば、ターミナル経由でチャットしていると、プロンプトや返信が順不同で表示され、会話が乱雑になることがあります。
影響: 低から中程度の不快感。これはHermesの中核的なAIロジックを壊すものではありませんが、CLIの使用を不便にします。この問題は断続的に発生するようです（おそらくTUI/ターミナルの再描画の問題）。Xの一部のユーザーは、「テキストが飛び回る」ことや、それを避けるためにCLIの代わりにWebダッシュボードを使わざるを得ないと漠然と述べていました。この問題は主に専門的なフォーラム（中国語コミュニティなど）で表面化しましたが、十分な数の苦情があったため、ここにランクインしました。
例: あるコミュニティスレッドで、ユーザーは次のように報告しました。「CLIにバグがあることがある。新しい入力が以前のチャット履歴に紛れ込み、進捗出力がフリーズした後、Enterキーを押すと突然大量のメッセージがまとめてフラッシュされる」 (linux.do)（翻訳）。同じスレッドの他のユーザーも、奇妙なタイミングの不具合を目撃したことに同意しました。
回避策/対応: 主な解決策は、基本的なCLIの代わりに更新されたTUIまたはWebダッシュボードを使用することです。最近のバージョンでは、開発者はより堅牢なターミナルUIも追加しています。パッチの公的な言及はありませんが、多くのユーザーはCLIの再描画バグを避けるために、単にhermes --tuiまたはブラウザベースのダッシュボードに切り替えています。Hermesが成熟するにつれて、この問題は解決されると予想されます。
7. 進捗/出力表示のバグ
問題点: CLIの問題に関連して、一部のユーザーはバグのある進捗インジケーターや出力バッファリングを目撃しました。例えば、あるユーザーは、タスクを実行中に表示が「何もしていない」と示していたが、キーを押すと一度に大量のメッセージが表示されたと報告しています (linux.do)。要するに、チャットの進捗バーやリアルタイムのフィードバックが時々機能せず、Hermesが停止しているように見えるが、実際にはそうではないという問題です。
影響: 低程度の不快感。これは主にコンソールでのユーザー体験に影響します。影響を受けたユーザーは、中間ステップが表示されない（Hermesがハングしたと考えるなど）ことがあり、最終的にすべてが一括で表示されることになります。実際の結果に影響しないため、軽微なUIバグと見なされています。
例: 前述の中国語のフォーラム投稿では、「進捗アップデートにも問題がある…エンターキーを押すと突然大量のメッセージが出てきた」と指摘されています。このまったく同じ症状が、そのスレッドの複数のユーザーによって報告されました (linux.do)。RedditのコメントやDiscordのチャットでも、Hermesが停止したときにUIをリフレッシュする必要があるという言及がいくつかあります。
回避策/対応: 公式のパッチは報告されていませんが、TUIモードまたはダッシュボードを使用することでこの動作は軽減されます。実際には、ユーザーはHermesを促す（Enterキーを押す）か、出力モードを切り替えることで解決しています。これは深刻な欠陥とは見なされておらず、フロントエンドコードの改善とともに解決される可能性が高いです。
8. メモリ/スキルリストの肥大化
問題点: Hermesの永続的なメモリとスキルデータベースは、時間の経過とともに非常に大きくなる可能性があり、懸念を引き起こしています。Hermesがタスクを完了するたびに、新しい「スキル」またはメモリのエントリを保存する可能性があります。一部のユーザーは、数日間の使用でこれが大量のディスクまたはRAMを消費するのではないかと心配しています。あるコメント投稿者は次のように尋ねました。「完了したタスクごとにスキルを保存する。長期間実行すると、メモリ使用量が恐ろしいことにならないか？そして、タスクが失敗した場合、保存されたメモリがエージェントを汚染しないか？」 (linux.do)。要するに、人々は「永遠に学習する」設計が最終的にエージェントを遅くしたり、軌道を外したりするのではないかと恐れています。
影響: 低から中程度。カジュアルな使用ではまだ致命的な問題にはなっていませんが、コミュニティのスレッドでは常に質問が提起されます。XやDiscordの一部のユーザーは、古いメモリファイルをクリーンアップまたは剪定すべきかどうかを尋ねています。Redditでは、ベテランユーザーがUI（ダッシュボードなど）でメモリを手動で検査および削除できることを指摘しています。しかし、Hermesを何時間も実行した人々の中では、無制限のデータ増大に対する懸念が一般的です。
例: 上記のフォーラムの抜粋に、その感情が表れています (linux.do)。「メモリをどのようにパージまたは管理するのか？」という声が複数のコミュニティ投稿で繰り返され、すべての「スキル」が.hermesフォルダに保存されることが指摘されています。
回避策/対応: ユーザーは、必要に応じて/memoryコマンドを使用してメモリを手動で削除またはマージできます。Hermesにはメモリ検索ツールも含まれており、公式ドキュメントでは重要な事実のみを保持すべきであることが強調されています。上記の入力は、望ましくないエントリに/memory rejectを使用することを提案しています。これまでのところ、開発者はこれは予期される動作であり、それ自体はバグではないと述べています。長期的な解決策は、古いメモリを自動的に期限切れにする新しいコマンドかもしれませんが（まだ利用できません）。
9. 自己改善によって奇妙な/誤ったスキルが生成される
問題点: Hermesの自律学習は裏目に出て、欠陥のあるロジックを持つスキルを生成することがあります。あるユーザーは驚くべき例を挙げました。1週間後、Hermesはプロジェクトのメインブランチに「コードを自動提出」しましたが、「developブランチのみを修正する」というルールをスキップしました。なぜなら、その前提条件が学習スキルに含まれていなかったからです。その結果、未完成の作業が本番環境にマージされてしまいました。彼の言葉を借りれば、エージェントは「うまくいっているように見えた振る舞いを固定化したが、隠れた条件を省略し、数日後に予期せず爆発した」 (www.v2ex.com)。これは、「賢い」エージェントが、誤った仮定を自身のルーチンに組み込む可能性があることを示しています。
影響: 中程度。この問題は基本的に上記の1番と2番の結果ですが、個別に言及する価値があります。発生すると、深刻な結果（例えば、コードやデータの破損）をもたらす可能性があります。このような極端なケースを報告したユーザーはごくわずかでしたが、注目を集めました。Redditでは、このような逸話が警告的な話としてスレッドを活気づけました。
例: 私たちが見つけたV2EXのフォーラム投稿は、まさにこのシナリオを掘り下げています (www.v2ex.com)。著者は、Hermesの「自動コミットスキルが『develop』ルールを忘れたため、不完全なPRをメインブランチに入れてしまった」と指摘し、隠れた欠陥がどのように蓄積されるかを示しています。
回避策/対応: これは、問題2（手動編集の上書き）と同じ原因の一部です。現在の助言は慎重な監督です。自動生成されたスキルは、それが証明されるまで懐疑的に扱うべきです。一部のユーザーは、自動コミットのような機能を無効にするか、Hermesに重要な制約を明示的に学習させています。自動化された修正は存在しません。これは本質的に、これらのエージェントには依然として人間の監視が必要であるという主張です。
10. シングルエージェントアーキテクチャ（マルチエージェントオーケストレーションなし）
問題点: Hermesは群れとしてではなく、単一の接続されたエージェントとして設計されました。初期バージョンでは、1つのインスタンスにつき1つの「エージェントパーソナリティ」しか実行できなかったため、ユーザーは複数のボットを一度に（異なるタスクのために）簡単に操作したり、並行して連携させたりすることはできませんでした。対照的に、OpenClawのマルチエージェント「Cron + サブエージェント」モデルでは、ユーザーは異なるサブタスクのために多数のエージェントを立ち上げることができました。いくつかの議論スレッドでは、Hermesのシングルプロセス設計がスケーリングされたワークフローを困難にしていると指摘されています。
影響: 中程度。単独ユーザーや単純なタスクではこの問題は感じられませんが、複数の専門アシスタントを運用する組織にとっては影響があります。「マルチエージェントサポートがない」と嘆く議論スレッドがあり、ある人物は協調レイヤーのない「スーパーシングルエージェント」と呼んでいました (www.v2ex.com)。より多くのユーザーが複雑なパイプラインをオーケストレーションしようとするにつれて、これは明確な制限となりました。
例: V2EXの投稿では、これを明確に対比させています。「シングルエージェントアーキテクチャ…ドメイン横断的なタスクでは[コンテキスト]コストが爆発する。私はチームでOpenClawを使い続け、Hermesは基本的なインフラ候補としか見ていない」 (www.v2ex.com)。Redditでは、一部のユーザーがHermesがサブエージェントを生成できるかどうかを尋ねましたが、最近まで答えは「ネイティブではできない」でした。
回避策/対応: 開発者はその後、1つのホストマシンで複数の独立したHermesインスタンスを実行できるようにプロファイルサポートを追加しました (hermes-agent.nousresearch.com)。各プロファイルは独自のconfig.yaml、メモリ、スキルなどを持つ、それ自体がエージェントのようなもので、プロファイルエイリアスを通じて呼び出されます。公式ドキュメントでは、「コーディングアシスタント」や「パーソナルボット」などのプロファイルを作成する方法が示されています (hermes-agent.nousresearch.com)。これにより、この懸念は解消されました。初期のユーザーは外部の回避策を使用する必要がありましたが、現在のHermes（v0.6.0以降）はプロファイルを通じて複数のエージェントをサポートしています。
11. 急速すぎる進化（頻繁な破壊的変更）
問題点: 安定性に関連して、多くのユーザーがHermesの変更が非常に速く、バージョン間でワークフローが壊れると指摘しました。ある評価では、「42日で4つのメジャーリリース — 今ワークフローを移行すると、来月には書き換えが必要になるかもしれない」 (www.v2ex.com)とコメントされました。言い換えれば、急速な開発ペースは、動作していたセットアップがすぐに再構成や調整を必要とすることを意味します。
影響: 中程度。リリースサイクルの初期段階では、Hermesの新しいバージョンごとにコマンドやデフォルトの動作が変更される可能性がありました。一部のユーザーは、スクリプトが一夜にして壊れたと不平を言いました。これは、英語と中国語の技術フォーラムで、プロジェクトが「まだ流動的である」兆候として議論されました。新しいユーザーは、バージョンアップによって機能が大幅に変更されることに備える必要があります。
例: 2026年4月からの上記の引用は、特に**「[自身の]ワークフローがリリースごとに書き換えを必要とする可能性があるため、移行コストが[メリットを]上回る」**と警告しています (www.v2ex.com)。StackExchange形式のサイトやDiscordでは、ユーザーが「アップデート後、この機能は移動/消滅したか？」と頻繁に尋ねており、急速な反復による摩擦を示しています。
回避策/対応: 開発速度を止めることはできません。それは意図的なものです。唯一の解決策は注意深く監視することです。変更ログを読み、Hermesをアップグレードする前に構成のコピーでテストしてください。一部のユーザーは、準備が整うまで既知の良好なバージョンに固定しています。時間の経過とともにこれは安定するはずですが、現時点でのコミュニティのコンセンサスは「破壊的変更は常態として予想される」というものです。
12. インストール/セットアップのループ
問題点: 一部のユーザーは、hermes setupウィザードがループに陥ったり、繰り返し試行が必要になったりすると報告しました。一部のスレッドでは、ユーザーがセットアップが適切に完了しないため、10〜15分間セットアップを繰り返していたと説明しています。これは、初回実行時やアップグレード時によく発生しました。症状としては、コマンドが完了しない、または入力を継続的に再入力するよう求められることでした。
影響: 低から中程度。これは起動時のフラストレーションの原因となる障害ですが、実行中のエージェントには影響しません。主にアジア言語のフォーラムやGitHubのIssueで報告されていますが、通常は後続のパッチで修正されました。しかし、ユーザーの第一印象を損なうため、初心者からの注目すべき苦情です。
例: (コミュニティQ&Aのユーザーレポートからの言い換え) 複数のスレッドで「構成ループ」の問題が言及されています。hermes setupを呼び出した後、プロセスがエラーなしに再起動するというものです。単一の英語の情報源は明確ではありませんが、この現象は広く議論されているため、含めることにしました。
回避策/対応: Hermesのドキュメントでは、アップデート後やゲートウェイのリセット後（例：hermes gateway restart）にhermes setupを再実行することを推奨しています。実際には、ユーザーは最新のCLIにアップグレードする（または最新のスクリプトでインストールする）ことで解決することを発見しました。開発者はv0.6以降でこれらのウィザードの不具合のほとんどを修正したようです。現在、ユーザーが「セットアップループ」を報告することはめったにありません。もし発生した場合は、config.yamlを手動で編集するか、コミュニティで言及されている「Termux」の回避策を試すことができます。
13. 小規模モデルでのツール/プラグイン呼び出しの失敗
問題点: コミュニティのフィードバックにおけるもう1つのテーマは、より小規模なLLMモデル（例えば7Bクラス）を使用した場合、Hermesのツール呼び出し機能と長文コンテキスト処理能力が時々失敗するというものです。ユーザーは、下位層のモデルでワークフローを実行すると、APIを適切に呼び出せなかったり、ツールの使用状況を追跡できなかったりすると報告しています。例えば、あるユーザーは7Bモデルを使用した場合、Hermesが「ツールを一度呼び出すと、その後使い方を忘れてしまう」と指摘しました。
影響: 低い。ほとんどの主要な不満はエージェント自体に関するものですが、一部のユーザーはより弱いモデルでのパフォーマンス低下を観察しました。Hermesはより大規模な（多くの場合クラウドベースの）モデルで集中的にテストされているため、最小限のモデルで使用すると障害が発生する可能性があります。しかし、これはHermes自体よりもモデルの制限の問題です。
例: （中国のフォーラムで報告）あるユーザーは、小規模モデルが時々「ツールを一度呼び出すだけでそれを捨ててしまう」と述べ、タスクを再開する必要があったと報告しました。他のユーザーは、スキル生成は大規模モデルでのみ最適に機能すると指摘しました。これらのコメントは、モデルのパフォーマンスを比較するいくつかのスレッドで見られます。
回避策/対応: 公式の助言では、Hermesは十分に強力なモデルで最適に動作するとされており、小規模なモデルの場合、複雑な多段階ツールを必要とするワークフローは避けるべきです。解決策として、ユーザーはより良いモデルにアップグレードするか、ツールの使用範囲を絞るかのいずれかを選択します。Hermesのドキュメントと変更ログは、低メモリモデルをより適切に処理するためにマルチプロバイダーサポートを改善することを示唆していますが、具体的な解決策はまだ提供されていません。
14. Telegram/外部メッセージングのバグ
問題点: 特にTelegramなど、外部チャネル統合に関する特定の報告された問題がいくつかありました。例えば、以前のバージョンでは、Telegramボットトークンが誤って切り捨てられたり、コピーの問題が発生したりするバグがありました。Telegramのユーザーは、保存されたトークンが途中で切れてしまうため、ゲートウェイトークンを再入力する必要があると不平を言いました。
影響: 低い。これはチャネル固有の癖でした。いくつかのGitHubのIssueやフォーラムの投稿でTelegramのセットアップ失敗が示されています（通常は新しいパッチの提供によって修正されました）。他の統合（Discord、Slack）では、これほど多くのバグレポートはありませんでした。
例: （多言語のGitHub Issue/ユーザーQ&Aより）無効なトークンが原因で、ゲートウェイ起動時にHermesがエラーをスローするという報告がありました。コミュニティは、正しい権限でトークンを再生成することを推奨しました。
回避策/対応: これらは主に一度限りの修正でした。Hermesのコア開発者は2026年半ばにトークンの解析を効率化するパッチをマージし、最近のリリース（v0.5+）ではトークンが切り捨てられなくなりました。Telegramエラーが表示された場合は、Hermes CLIをアップグレードするか、「hermes gateway restart」の手順に従うことで解決します。
15. Dockerとデプロイの癖
問題点: 一部の初期ユーザーは、Docker経由または特殊なプラットフォームでHermesを実行しようとしましたが、不完全なサポートに遭遇しました。例えば、Dockerイメージは当初、一部の依存関係が不足しており、コンテナ内で追加のツールを手動でインストールする必要がありました。同様に、WindowsやTermuxのインストールでは、通知や音声ツールなどの機能が欠落していることがありました。
影響: 低い。主要なユーザー層のほとんどはLinuxまたはWSLでHermesを実行しているため、これらのデプロイメントの問題はエッジケースにのみ影響します。これらはGitHubやコミュニティの投稿に現れましたが、v0.6.0までに迅速にパッチが適用されました。
例: Redditの技術スレッドで、あるユーザーは「当初Dockerサポートは不完全だった」と述べ、その後のリリースで解決されたことに安堵しました。別のユーザーは、完全な機能を得るためにDockerで追加のパッケージをapt-getする必要があったと述べています。
回避策/対応: Hermesチームは、Hermesが動作すべきすべてのプラットフォームを認識しています。解決策は反復的であり、公式のDockerイメージとインストーラースクリプトは現在、ほとんどのケースを自動的に処理します。ドキュメントには、Termux/Androidサポートに関する「Tier 2」の注意書きさえあります。これらのプラットフォームのユーザーは、推奨されるインストール手順に従うように言われています。現在、この問題はほとんどのユーザーにとってはほぼ無関係です。
16. OpenAI Codex統合エラー（現在修正済み）
問題点: 2026年5月、数名のユーザーがOpenAIのCodex（Nous Portal経由）を使用すると「NoneType」クラッシュが発生することを発見しました。言い換えれば、CodexをLLMバックエンドとして使用しようとすると、エラー 「'NoneType' object is not iterable」 が発生し、Hermesが停止しました。これはOpenAI APIの変更後に突然発生した回帰でした。
影響: 低い（一時的）。Codex APIに依存しているHermesユーザー（多くの場合、無料または安価な大規模モデルを使用）に影響を与えました。数日間、これらのユーザーはこの修正なしではHermesをまったく実行できませんでした。多くのフォーラム投稿やNousResearch Discordでこの停止について議論しました。
例: 韓国のInflearnのQ&Aでこれが捉えられています。数十人がHermes+Codexでまったく同じNoneTypeエラーが発生したと指摘しました。「Hermes + Codex NoneType error [KR]」という質問はGitHubのIssueにリンクされていました (www.inflearn.com)。
回避策/対応: NousResearchは迅速に修正をマージしました。GitHub Issue 32956は2026年5月27日にクローズされ、ユーザーは最新バージョンをプルするか再インストールするだけで問題が解決されたと報告しました (www.inflearn.com)。（Inflearnの投稿には「修正はメインにマージされた – 個別のパッチは不要」とあります）。これにより、v0.14.9までには誰もがCodexを再び使えるようになりました。これはチームの対応の速さを示していますが、Codexユーザーのワークフローを実際に停止させたため、「大きな問題」として数えられます。
17. 組み込みのマルチエージェントサポートなし（プロファイルが追加されました）
問題点: （問題10と密接に関連）Hermesは当初、CCIマルチプロセス以外に異なるエージェントプロファイルを同時に実行する組み込みの方法がありませんでした。これは、たとえば、同じマシン上で1つのHermesを「研究ボット」として、別のHermesを「アシスタント」として簡単に実行できないことを意味していました。
影響: 中程度。これは本質的に上記のシングルエージェントと同じ不満だったので、多くのユーザーはこれを「シングルエージェント設計」に分類しました。ここでは、最近の公式な対応に注目するために含めました。
例: コミュニティの質問では「複数のHermesエージェントを並行して実行するにはどうすればよいですか？」と尋ねられました。公式の回答は新しい「プロファイル」機能を示しました。ドキュメントには現在、このユースケースが明示的に記載されています (hermes-agent.nousresearch.com)。
回避策/対応: 2026年半ば以降、Hermesはネイティブでプロファイルをサポートしています。新しいプロファイルを作成する（例：hermes profile create coder）と、独自の構成とメモリを持つ別々のHermesインスタンスが得られます (hermes-agent.nousresearch.com)。これにより、実質的に1つのホストで多くのエージェントを持つことができます。ドキュメントには、これを設定する方法が正確に示されています。要するに、この懸念は開発者によって対処されており（そのため深刻度は現在低い）、初期の採用者にとっては注目すべき問題でした。
18. Android/Termuxのインストール問題
問題点: Android（Termux経由）や同様の非標準プラットフォームでHermesを実行すると、時々失敗することがありました。一部のユーザーはスマートフォンにインストールしようとしましたが、インストーラスクリプトやバイナリの不足に関する問題に遭遇しました。
影響: 低い。これはごく一部のユーザー（Termux/Androidユーザー）のみに影響します。いくつかのGitHubのIssueやフォーラムで言及されましたが、主要な苦情になることはありませんでした。
例: GitHubのIssueのコメントでは、Termuxでのhermes setupが、依存関係が満たされていない場合に適切に起動しない可能性があることが指摘されています。公式ドキュメントでさえ、Termuxを「Tier 2 – 最善を尽くすのみ」と呼んでいます (hermes-agent.nousresearch.com)。
回避策/対応: 開発者はデスクトップOS（Linux/WSL/Mac/Windows）にこだわることを推奨しています。Termuxを使用する場合は、ドキュメントの手動手順に従う必要があります。コミュニティにはAndroid固有の問題を修正する方法に関するいくつかのスレッドがありますが、これはHermes固有のバグというよりもプラットフォームの制限でした。影響度は最下位に近い位置にランク付けされます。
19. 「固着した」または誤ったメモリの永続化
問題点: 数名のユーザーは、エージェントが一度間違ったことを学習すると（問題9参照）、そのメモリが「固着」してしまい、簡単に削除できなくなるのではないかという懸念を表明しました。例えば、タスクが「失敗」したにもかかわらず永続化された場合、それは将来の行動に影響を与え続ける可能性があります。
影響: 低い。これは独立したバグというよりも、問題8および9のサブタイプです。いくつかのブログコメントで言及されました（「失敗したスキルがメモリとして保存された場合、それを消去できますか？」）が、これに焦点を当てた大きなスレッドはありませんでした。完全性のためにリストに含めます。
例: 前述の引用 (linux.do)では、あるユーザーが「タスクが失敗した場合、保存されたメモリがモデルを汚染しないか？」と心配していました。この概念はフォーラムで散発的に現れます。しかし、回復不能な「固着した」知識の広範な証拠はこれまでのところ現れていません。
回避策/対応: Hermesは、不要なメモリを手動で削除するためのコマンド（/memory reject、/memory approve）を提供しています。開発者からの短い回答は、一度書き込まれたメモリは明示的に削除されない限り永続するというものです。ユーザーは、誤ったデータが保存された場合に、メモリを慎重にキュレーションまたはリセットすることを推奨されています。
20. ユーザーインターフェースの制限（CLI vs. GUI）
問題点: 一部のユーザー（特に新規ユーザー）は、よりユーザーフレンドリーなインターフェースを求めてきました。当初HermesはCLIベース（ターミナルUI付き）であったため、ユーザーが消費者向けチャットボットに期待するような視覚的なチャットやダッシュボードUIが不足していました。v0.9以前には、ネイティブのブラウザまたはモバイルインターフェースが組み込まれていなかったため、一部の非技術系ユーザーを遠ざけていました。
影響: 低から中程度。これはバグではなくUXの問題です。多くのRedditユーザーやXユーザーが「ウィンドウGUIはありますか？」と質問しました。2026年後半にHermesがデスクトップアプリと実験的な「カンバンダッシュボード」を導入してからは、問題は少なくなりました。しかし、初期の段階では、一部のユーザーはこれを「CLIのみ」と酷評しました。
例: r/AI_Agentsや中国のフォーラムでは、新規ユーザーがHermesにWebチャットや設定ページ（OpenClawのように）があるかどうかを尋ねました。回答はしばしばコミュニティが作成したツールを指すか、将来の機能を待つことを示唆していました。
回避策/対応: 現在、Hermesには公式のWeb UIがあります。Hermes ダッシュボード（hermes dashboard経由でアクセス可能。OpenClawのガイドを参照 (openclawlaunch.com))は、チャット、スキル管理、ログを備えたブラウザインターフェースを提供します。2026年半ばには、NousResearchチームがチャットウィンドウ付きのデスクトップアプリもリリースしました。これらの追加は懸念に対処していますが、ユーザーはv0.9+にアップグレードし、これらのコマンドを使用する必要があります。要するに、Hermesはもはや単なるCLIではありませんが、これは初期の採用段階での課題でした。
結論
RedditとX全体で、Hermesに関する感情は驚きと不満が混在しています。ユーザーは一貫してその革新的な学習モデルと初期設定の容易さを賞賛していますが、上記の多くの問題は、「バージョン1.0」の荒削りな部分と格闘しているコミュニティを示しています。上位の苦情（自己評価の欠陥、スキルの上書き、統合の制限）は、Hermesのアーキテクチャにおける主要な設計上のトレードオフを反映しています。幸いなことに、開発ペースは活発で、上記のいくつかの問題（マルチエージェントプロファイル、GUIダッシュボード、Codexのバグ）は、最近のリリースで部分的または完全に修正されています。2026年夏現在、トーンは控えめながらも楽観的です。「Hermesはエキサイティングだが、まだ最先端を行くものだ」という声が聞かれます。多くのスレッドでは、Hermes自体に対する不満はもはやなく、初期の誇大宣伝（例：アストロターフィングへの反論）に対する不満が表明されています。全体として、コミュニティは忍耐強く、多くの問題が解決されつつあることを認識しています。しかし、新しい機能や主張が発表されるたびに、すぐに新たな議論が巻き起こるのは明らかです。要するに、Hermesのユーザーベースは積極的であり、最大の既知の問題を明らかにしており、プロジェクトの将来のアップデートではこれらが確実に考慮されるでしょう。
