Hermes KI

Überblick

Hermes ist ein langfristiges persönliches Vorhaben, KI-Agenten zu bauen, die im Alltag bestehen: strukturiertes Gedächtnis, Werkzeug-Integrationen, MCP-Konnektoren und explizite Freigabe-Flows für sensible Aktionen.

Ziel ist es, die Distanz zwischen einer Entscheidung und der ausgelösten Aktion zu verringern, ohne bei folgenreichen Schritten die menschliche Kontrolle abzugeben.

Problem

Nützliche Arbeit in der persönlichen Infrastruktur ist fragmentiert: halbfertige Notizen, manuelle Datei-Verschiebungen, ad-hoc API-Aufrufe. Routineaufgaben binden mehr Aufmerksamkeit, als sie sollten.

Lösung

Langlebige Agenten-Sessions, die Kontext lesen, Werkzeuge aufrufen und vor folgenreichen Schritten auf Freigabe warten. Der Agent entscheidet nicht — er führt einen definierten Schritt innerhalb einer Entscheidung aus.

Umsetzung

Python-Kern, MCP-Konnektoren für Werkzeuge und Dienste, strukturiertes Gedächtnis pro Session, JSON-definierte Freigabe-Flows für sensible Aktionen.

Läuft auf dem HZE-Infrastructure-Stack; Werkzeug-Aufrufe und Ergebnisse werden zur Prüfung geloggt.

Ergebnisse

Arbeitende Agenten-Sessions im täglichen Einsatz für ausgewählte Aufgaben; klare Trennung zwischen autonomen und freigabepflichtigen Schritten.

Technische Herausforderungen

Das Gedächtnis über viele Sessions hinweg relevant zu halten, ohne vorherigen Kontext in unzusammenhängende Aufgaben leaken zu lassen.

Welche Aktionen menschliche Freigabe benötigen — zu viel Freigabe vernichtet den Nutzen, zu wenig die Sicherheit.

Highlights

• Langlebige Agenten-Sessions mit strukturiertem Gedächtnis und Wiederherstellung.
• MCP-Konnektoren für Werkzeuge und externe Dienste.
• Human-in-the-Loop-Freigaben für sensible Aktionen.