Hermes Agent / Hermes Desktop の Skills & Tools 完全ガイド

Nous Research の OSS 自律エージェント Hermes Agent（執筆時点の最新は v0.15.2、2026-05-29 公開）には、能力を拡張する2つの仕組みがあります。

- Skills — 「必要時にロードされる手順書」。Markdown + YAML フロントマターで書かれた SKILL.md ファイル。エージェントが状況に応じてロードし、3段階の Progressive Disclosure（メタデータ → 本文 → references / templates）でトークン節約しながら参照する
- Tools — 「実行可能な関数」。web_search / x_search / terminal / patch / cronjob / memory などの 40+ ビルトイン関数 + MCP サーバ呼び出し

両者の違いを一言で言うと、Skills = What to do（手順）、Tools = How to execute（実行手段）。Skill が Tool を呼び、Tool が外部システムに作用する、という階層関係です。

2026年5月29日リリースの v0.15.1 で公式 Skills カタログ（skills.sh）が 858 → 19,932 エントリへ一気に拡大しました。これは単なるカタログ拡張ではなく、「エージェント自身が手続き的記憶を蓄積していくループ」が公式に大規模化したシグナル です。本コラムは Skills / Tools の全体像と、業務カテゴリ別の組み合わせパターンを公式情報ベースで整理します。

前提: 本コラムは Hermes Desktop 解説 と Hermes Agent × X Premium / Grok 連携 の続編です。Skills & Tools の基礎概念は両コラムで前提化されています。

公式は Skills を 「on-demand な procedural document（必要時にロードされる手順書）」 と定義しています（公式: features/skills）。

Skills の最大の特徴は トークン節約のための3段階ロード です（agentskills.io オープン標準準拠）。

1万件超の Skills を持っていても、初期コンテキストは ~3k トークンで済む のがこの設計の肝。必要なときだけ本文を引き寄せます。

保管先は ~/.hermes/skills/。主ファイルは YAML フロントマター + Markdown 本文 の SKILL.md。必須セクションの例:

- When to Use — どんな状況で発動すべきか
- Procedure — 手順
- Pitfalls — よくある失敗
- Verification — 完了確認方法

フロントマターで platforms: [macos, linux, windows] を指定すれば、対応 OS でのみ表示されます。サブディレクトリには参考ファイル（references/）、テンプレート（templates/）、補助スクリプト（scripts/）、画像等のアセット（assets/）を置けます。

Hermes Agent の最大の特異点は、エージェント自身が skill_manage ツールを通じて Skills を create / patch / edit / delete できる ことです。自動生成のトリガー:

- 5以上のツール呼び出しを伴う 複雑タスクが成功 した時
- エラー修正後に動く解が見つかった 瞬間
- 非自明なワークフローを発見した時

これにより 「使えば使うほど賢くなる」 手続き的記憶（procedural memory）の蓄積ループが発生します。これは単なる対話履歴の蓄積（episodic memory）とは別系統で、「業務ノウハウがエージェント側にコード化されて蓄積される」 という点で実務的に重要です。

v0.15.1（2026-05-29）の最大の変化 が公式 Skills カタログの大規模拡張です。skills.sh（Vercel ホストの公開ディレクトリ）経由のエントリ数が 858 から 19,932 件 に拡大しました（GitHub Release v0.15.1）。

Trust モデルは3階層:

- built-in — Hermes Agent 同梱、信頼最上位
- official — Nous Research が PR レビュー済み
- community — コミュニティ提供（自己責任）

v0.15 で追加された注目 Skills（GitHub RELEASE_v0.15.0.md）:

- openhands — OpenHands エージェント連携の開発ワークフロー
- code-wiki — コードベース解析 → 社内 wiki 生成
- web-pentest — Web ペネトレーションテスト手順

第三者調査では「典型インストールで 28 tools / 89 skills」との観測（blakecrosley.com/guides/hermes）。19,932 件は オプトインしてインストールする総母数 であり、初期構成は数十件規模です。

v0.15 から Skill Bundles が追加され、関連スキル群を束で導入できるようになりました。例えば「DevOps Bundle」を入れると k8s / terraform / aws / ci-cd 系スキルが一括で揃います。

- 公式リポジトリ — Nous がレビュー済み（official tier）
- skills.sh（Vercel ホスト公開ディレクトリ）— コミュニティ含む全体
- /.well-known/skills/index.json 規約 — 任意のドメインで自己ホスト可能
- GitHub owner/repo/path 直インストール — 任意の GitHub リポジトリから
- カスタム tap — 企業内独自レジストリ（社内 skills 共有用）

インストール時には セキュリティスキャン（データ漏出・プロンプトインジェクション・破壊的コマンド検出）が自動実行 されます。これは v0.15 で導入された Promptware Defense の一部です。

公式が分類している主要ツール（公式: features/tools）。総数は README で「40+ tools」、第三者観測で「47 tools / ~20 toolsets」。

Tools は Toolsets（カテゴリ単位の束）で有効化できます。代表的なもの:

web, search, terminal, file, browser, vision, image_gen, skills, tts, todo, memory, cronjob, code_execution, delegation, homeassistant, messaging, discord, debugging, rl、プラットフォーム別プリセット hermes-cli / hermes-telegram ほか。

Hermes Agent は Model Context Protocol（MCP） に「クライアントとしても、サーバとしても」対応している点が特異です。

クライアントとして: stdio / HTTP transport 両対応。~/.hermes/config.yaml の mcp_servers セクションで MCP サーバを登録すると、その Tools が Hermes 内で使えるようになります。v0.15 で Nous キュレートの MCP カタログ が正式投入され、hermes mcp catalog でブラウズ、hermes mcp install <name> でインストールできます（PR レビュー済みのみ表示）。

サーバとして: hermes mcp serve で Hermes 自身を MCP サーバとして公開できます。これにより、Claude Code や Cursor から Hermes の Tools / Skills / Memory を呼び出せるようになります。「自分も MCP に出店する」 という双方向性が他社のエージェントには無い差別化点です。

v0.14 で first-class 化された X 投稿検索ツール。SuperGrok OAuth により grok-4.3（1M context） を直接呼び出す構成も可能です。X 投稿を自然言語で検索し、エージェントの推論に取り込めます。詳細は Hermes Agent × X Premium / Grok 連携 を参照。

Hermes の Computer Use（公式: features/computer-use）は、他社（Anthropic / OpenAI）と比べて 3つの差別化点 を持ちます。

1. macOS 専用、Apple SkyLight 私的 SPI 依存 — 専用ドライバ cua-driver（MCP over stdio）
2. 任意のツール対応モデルで動作 — Claude / GPT / Gemini / ローカル vLLM など。Anthropic Computer Use は Claude 専用、Codex Computer Use は GPT 専用
3. バックグラウンド実行 — カーソルが動かない、Spaces も切り替わらない。人間が同じ Mac で別作業を続けながらエージェントが裏で GUI 操作できる

対応操作: クリック / タイプ / スクロール / ドラッグ / キー / アプリフォーカス。性能は 5-20ms/event（フォアグラウンド比やや遅い）。

必須権限: アクセシビリティ + 画面収録。curl | bash や sudo rm -rf / 等は hard block、パスワード自動入力も不可（セキュリティ）。インストール: hermes computer-use install。

OpenAI Codex Computer Use Windows がフォアグラウンド占有型なのに対し、Hermes は 「人間の作業を止めずに裏で動く」 設計です。これは macOS ユーザーには大きな差別化価値です。

Hermes は 「Gateway」 という抽象層を持ち、25+ のメッセンジャー・プラットフォームから同一エージェントに接続できます（公式: messaging）。

汎用: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, SMS, Email, Microsoft Teams, Matrix, Mattermost, Google Chat, LINE, ntfy, BlueBubbles (iMessage), Home Assistant
中華圏: DingTalk, Feishu/Lark, WeCom, Weixin (WeChat), QQ Bot, Yuanbao
汎用 API: Webhooks, API Server, Browser

Discord / Slack / Feishu / Matrix が最もリッチ（Voice / Images / Files / Threads / Reactions / Typing / Streaming すべて対応）。SMS / ntfy は最小機能（テキストのみ）。設定は hermes gateway setup ウィザード。

日本企業視点では LINE と Microsoft Teams のフル統合 が実務的に重要です。

Webhook と API Server は『terminal を含むフル機能』をサポート（権限グレードは設定可）。OpenAI 互換 HTTP エンドポイントを hermes proxy として公開でき、既存の OpenAI SDK / LangChain / LlamaIndex から Hermes を呼べます（v0.14）。

コーディング用途では以下を組み合わせます。

- terminal — シェル実行。サンドボックス6種類（local / Docker / SSH / Singularity / Modal / Daytona）から選択
- read_file, patch — ファイル読み書き、patch は diff 形式編集
- execute_code — Python サンドボックス
- LSP 連携 — 書き込み後にセマンティック診断を自動実行（v0.14）
- ACP（Agent Client Protocol） — VS Code / Zed / JetBrains から Hermes を呼び出し

差別化は 「マルチモデル Computer Use」「メッセンジャー Gateway 25+」「MCP ホスト化」「永続自己学習 Skills」「MIT OSS」 の5点。

Tools: web_search + web_extract + x_search（X 投稿）+ vision_analyze（PDF / 図表）+ session_search（過去ログ）
Skills: code-wiki（リサーチ結果を社内 wiki 化）+ カスタム調査メソッド Skill
Gateway: Slack 経由でチームから調査依頼を受ける

実装例: 「○○業界の競合動向を直近1週間分まとめて」と Slack で依頼 → x_search で SNS 動向 + web_search で公式発表 + vision_analyze で IR 資料の図表理解 → session_search で過去調査と差分 → Markdown レポートで返信。

Tools: patch（Markdown 編集）+ text_to_speech（読み上げ校正）+ web_search（事実確認）
Skills: 社内文体ガイド Skill（自作）+ code-wiki
Gateway: Slack / Teams 経由でドラフト共有

実装例: 社内文体ガイドを ~/.hermes/skills/in-house-style/SKILL.md に書き、「このドラフトを文体ガイドに沿って整形して」とエージェントに依頼。Skill が自動ロードされて編集後 patch で適用。

Tools: execute_code（Python サンドボックス）+ read_file + MCP のデータベースサーバ + vision_analyze（チャート理解）
Skills: pandas / matplotlib 定型処理スキル
Automation: cronjob で定期レポート生成 + send_message で配信

実装例: 毎週月曜朝に Snowflake から KPI を抽出 → Python で集計 → グラフ生成 → Slack に送信、を自然言語 cron で記述。

Tools: terminal + patch + execute_code + ACP（VS Code / Zed / JetBrains）+ MCP（GitHub）
Skills: openhands（開発ワークフロー）、code-wiki、web-pentest
並列化: delegate_task でサブエージェント、Kanban swarm で複数 PR 同時進行
Gateway: GitHub Webhook で PR 作成時に自動レビュー

実装例: GitHub PR がオープン → Webhook 経由で Hermes 起動 → code-wiki で関連背景を要約 → terminal でテスト実行 → patch で修正案 → コメント投稿。

Gateway: Slack / Teams / LINE / WhatsApp / Email の問い合わせを単一エージェントに集約
Tools: memory（顧客プロファイル蓄積）+ MCP（CRM 接続）+ web_search（製品 FAQ 検索）
Skills: 製品 FAQ Skill、エスカレーション手順 Skill

実装例: 日本市場では LINE 公式アカウント + Microsoft Teams を Gateway に登録、顧客対応を一元化。memory で過去の問い合わせ履歴を保持し、複数チャネルを横断した文脈で応答。

Tools: x_search（grok-4.3 1M context で投稿クラスタリング）+ web_search + vision_analyze（投稿画像理解）
Automation: cronjob で日次サマリ → send_message で Slack へ
Skills: 自社ブランド・競合ブランド監視 Skill（カスタム）

実装例: 「毎朝9時に自社名 + 競合3社の X 言及をまとめて、ネガティブ言及があれば緊急通知」を自然言語で cronjob 登録。

Tools: cronjob（自然言語スケジュール）+ ha_*（Home Assistant）+ Webhook トリガ + terminal（バッチ処理）
Skills: web-pentest（社内 Web の自動セキュリティチェック）+ 業務手順 Skill（カスタム）

実装例: 「毎週金曜 17:00 に社内 Web アプリの脆弱性スキャンを実行し、CRITICAL があれば Security チャネルに通知」など。

Tools: macOS Computer Use（GUI 操作）+ MCP（Google カレンダー / Gmail / Notion）+ Voice mode + text_to_speech
Skills: 個人ルーティン Skill（朝の Slack チェック、日次タスク整理 等）

実装例: 「今日の会議メモを Notion に整理して、関係者に Teams で議事録共有」を音声で指示 → Computer Use で Notion を背景操作（人間は別作業を継続）→ MCP 経由で Teams に投稿。

- Skills カタログ 19,932 件の完全一覧 — Skills Hub が動的ロードのため静的取得不可。実画面で参照する必要あり
- 各 Skill / Tool の個別ベンチマーク — 公式は集約値（v0.15.0 で session_search 4,500× 等）のみ公開
- エンタープライズ向け SLA / サポート契約 — Nous Research は OSS プロジェクト中心で、商用サポート契約の公式記載は限定的
- 日本語 UI / 公式日本語ドキュメント — 現時点で英語が中心

Q1. Skills と Tools の使い分けは？
A. Tools = 実行可能な関数（例: terminal で ls を実行）、Skills = その手順書（例: 「本番デプロイ時はまず staging に流して検証してから...」というプレイブック）。Skill が Tool を呼び、Tool が外部に作用する階層関係です。

Q2. Skills は本当に19,932件も使えるのか？
A. カタログには19,932件登録されていますが、それらは全てインストール候補としての母数 です。初期構成は数十件程度。hermes skills install で個別 or Bundle で追加します。

Q3. カスタム Skill は誰でも書ける？
A. はい。Markdown + YAML フロントマターで書ける SKILL.md ファイルです。プログラミング不要。社内手順書を Skill 化することが推奨されます。

Q4. Computer Use は安全？
A. curl | bash や sudo rm -rf / は hard block、パスワード自動入力不可。ただし アクセシビリティ + 画面収録権限が必要で、これは強い権限なので、社内ポリシーで導入対象端末を限定することを推奨します。

Q5. Hermes を MCP サーバとして他のエージェントに公開する利点は？
A. Claude Code や Cursor のような他社エージェントが、Hermes の Skills / Tools / Memory を間接的に利用 できるようになります。社内ナレッジを Hermes に蓄積しておけば、開発者は自分の好きな IDE / エージェントから同じ知識にアクセス可能。

Q6. 商用利用できる？
A. MIT ライセンスの OSS で完全自由です。社内ツールへの組込、SaaS への組込、再配布、すべて可能。

Q7. 日本語業務に強い？
A. Skills / Tools は言語非依存です。バックエンドモデル（Claude / GPT / Gemini / Grok / ローカル LLM）次第。LINE / Teams / Feishu などのメッセンジャー Gateway は実装済みで、日本企業の業務環境にハマりやすい構成です。

Q8. 自己改善ループはどう活用できる？
A. 1人のエンジニアが Hermes を使い込むと、その人の業務ノウハウが Skills として蓄積されます。それを チーム共有 tap（社内 Skills レジストリ） に登録すれば、新人がベテランのノウハウを Skill 経由で再利用できます。属人化解消の有力な手段です。

弊社の AI コンサルティング では、Hermes Agent の Skills & Tools を次の3層で位置づけて支援しています。

1. 基礎層: ビルトイン Tools（web_search / terminal / patch / cronjob 等）と公式 Skills（official tier）の導入。社内向け基本機能の構築
2. 拡張層: MCP 経由で社内システム（CRM / ERP / DWH）を Hermes に接続。Hermes を MCP サーバとして公開 し、他のエージェントから共通ナレッジ層として利用
3. 学習層: 業務手順を Skill 化、自己改善ループで蓄積した手続き的記憶を 社内 tap で共有。属人化解消

これは Forward Deployed Engineer 型 の現場伴走と組み合わせるのが効果的です。

Hermes Agent の Skills & Tools システムは、「Skills = 手順書」「Tools = 実行手段」 という階層を明確に分けた上で、Progressive Disclosure による効率的ロード、19,932件規模のカタログ、エージェント自身による Skill 自動生成・編集、MCP の client + server 両対応、25+ メッセンジャー Gateway、macOS 背景 Computer Use を組み合わせ、「使えば使うほど賢くなる、業務に張り付くオープンソース・パーソナルエージェント」 を実現しています。

日本企業にとっての要点は、(1) MIT ライセンスで法務リスクが低い、(2) LINE / Teams / Feishu / WeCom など日本〜アジア圏のメッセンジャーが Gateway 統合済み、(3) Skills の自己学習ループで業務ノウハウを属人化解消できる、(4) MCP サーバ化で他のエージェントとの相互運用性が高い の4点です。本コラムの8カテゴリ別組み合わせパターンを起点に、PoC を1〜2か月走らせて社内 Skills を蓄積していくのが現実的な導入ステップです。

公式（一次ソース）:
- Hermes Agent 公式トップ
- Hermes Desktop
- features/overview
- features/skills
- features/tools
- features/mcp
- features/computer-use
- messaging（メッセンジャー一覧）
- getting-started/quickstart
- agentskills.io（オープン標準）

GitHub:
- NousResearch/hermes-agent
- GitHub Releases
- RELEASE_v0.15.0.md

第三者:
- MarkTechPost — Hermes Desktop v0.15.2 解説
- techsy.io — Hermes Agent v0.15 解説
- blakecrosley.com — Hermes ガイド
- DataCamp — Hermes Agent チュートリアル
- @NousResearch X 発表

関連コラム:
- Hermes Desktop（Nous Research）
- Hermes Agent × X Premium / Grok 連携
- Claude Code Agent View
- Cursor Automations
- OpenAI Codex Computer Use Windows
- Forward Deployed Engineer (FDE)

注記: Skills カタログの完全一覧（19,932件）、各 Skill / Tool の個別ベンチマーク、エンタープライズ向け SLA / 商用サポート、公式日本語 UI は2026年6月5日時点で公式に明示されていない部分があります。最新は Skills Hub の実画面と公式ドキュメントで再確認してください。