Em 2026, num cenário em que a concorrência entre Agentes de IA está a aquecer rapidamente, o projeto open source Hermes Agent, desenvolvido pela Nous Research, tem vindo a ganhar destaque na comunidade com a narrativa central de ser um “sistema de agentes que cresce com o utilizador”. A ligação a funcionalidades do Telegram, Slack e a integração de modelos de IA são tão semelhantes a OpenClaw quanto isso, mas, ao contrário dos chatbots tradicionais, o Hermes Agent é posicionado como uma “camada operacional de agentes que pode permanecer em execução”.
O seu núcleo de design assenta na operação a longo prazo e na acumulação de capacidades: o agente não só consegue executar tarefas, como também transforma experiências bem-sucedidas em competências reutilizáveis (skills) e, através de um sistema de memória, optimiza continuamente o processo de decisão, construindo gradualmente uma compreensão das acções e preferências do utilizador.
Este “ciclo fechado de aprendizagem” (Closed Learning Loop) é a diferença-chave do Hermes Agent. O sistema reorganiza automaticamente o fluxo de trabalho após a conclusão da tarefa, gera ficheiros de skills e, em situações semelhantes no futuro, chama e melhora essas capacidades directamente. Em conjunto com um mecanismo de memória de longo prazo baseado em SQLite e em pesquisa de texto completo (FTS5), passa a ter capacidade de continuidade entre conversas, deixando de recomeçar do zero todas as vezes.
Especialistas em cibersegurança afirmam que é muito fácil de usar; se já tiveres OpenClaw e estiveres a executar o Hermes Agent no mesmo dispositivo. Podes importar as configurações e a memória do OpenClaw para o Hermes Agent. Na prática, depois de o Hermes Agent resolver uma falha no Telegram, ele já cria automaticamente uma Skill. E, até à sensação de utilização, ao usar o Hermes Agent com GPT 5.4 é melhor do que no OpenClaw. As funções para mostrar tokens em utilização, etc., também superam o Claude Code.
Ciclo fechado de aprendizagem: principal diferença do Hermes Agent
Ao contrário de chatbots tradicionais ou de ferramentas de apoio em IDE, o Hermes Agent é posicionado como uma “camada operacional de agentes que pode permanecer em execução”. O seu núcleo de design assenta na operação a longo prazo e na acumulação de capacidades: o agente não só consegue executar tarefas, como também transforma experiências bem-sucedidas em competências reutilizáveis (skills) e, através de um sistema de memória, optimiza continuamente o processo de decisão, construindo gradualmente uma compreensão das acções e preferências do utilizador.
Este “ciclo fechado de aprendizagem” (Closed Learning Loop) é a diferença-chave do Hermes Agent. O sistema reorganiza automaticamente o fluxo de trabalho após a conclusão da tarefa, gera ficheiros de skills e, em situações semelhantes no futuro, chama e melhora essas capacidades directamente. Em conjunto com um mecanismo de memória de longo prazo baseado em SQLite e em pesquisa de texto completo (FTS5), passa a ter capacidade de continuidade entre conversas, deixando de recomeçar do zero todas as vezes.
Versão melhorada do OpenClaw: o que há de especial no Heremes Agent
Na arquitectura de implementação, o Hermes Agent segue claramente rumo à “deslocalização”. O sistema pode ser executado em VPS, Docker, ambiente cloud ou serverless e, através de um único gateway, liga-se a múltiplas plataformas como Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, etc., permitindo ao utilizador interagir com o agente a qualquer momento, enquanto as tarefas continuam a ser executadas continuamente na retaguarda. Este desenho faz com que a IA passe de “ferramenta” para “força de trabalho digital persistente”.
No nível do modelo, o Hermes adopta uma estratégia totalmente aberta, suportando múltiplos motores de inferência, incluindo OpenAI, OpenRouter (200+ modelos), GLM, Kimi, MiniMax e outros, e até permite integrar endpoints de modelos próprios. Os utilizadores podem alternar o modelo com comandos simples, evitando problemas de lock-in do fornecedor.
O Hermes Agent divide tarefas complexas em fluxos de trabalho paralelos
O Hermes Agent traz embutidas mais de 40 ferramentas, abrangendo pesquisa na web, automação do navegador, execução de código e geração multimédia, e suporta expansões via MCP (Model Context Protocol). O sistema também possui capacidades de agendamento, permitindo definir tarefas regulares em linguagem natural, por exemplo, gerar relatórios automaticamente ou executar cópias de segurança.
O mecanismo de sub-agentes (sub-agent) permite decompor tarefas complexas em fluxos de trabalho paralelos, cada um com execução independente, melhorando a eficiência e reduzindo custos de contexto. Isto faz com que o Hermes não seja apenas um assistente único, mas antes se aproxime de um sistema de automação extensível.
Actualmente, o Hermes Agent já acumulou mais de 39k estrelas no GitHub, tornando-se um dos frameworks open source de Agentes de IA mais observados em 2026. O mercado tende a compará-lo com ferramentas como OpenClaw, mas, em comparação com sistemas que dependem de competências desenhadas manualmente, o Hermes enfatiza mais a capacidade de auto-evolução do próprio agente.
Esta artigo de IA também quer uma Hermes! OpenClaw que evolui por si: o que é o Hermes Agent? A primeira aparição foi em Cadeia de Notícias ABMedia.