Hermes praktisch einsetzen — an zwei Vormittagen
Für tech-affine Teams und Selbstständige, die das Agent-Lern-Framework von Nous Research auf eigener Hardware betreiben wollen — mit dem Reiz, dass der Agent sich seine wiederverwendbaren Skills selbst baut. Wir installieren gemeinsam, richten Sandbox und Checkpoint-System ein und arbeiten am 2. Tag echte Usecases durch.
Was ist Hermes Agent?
Hermes Agent ist ein Open-Source-Self-Learning-Agent-Framework von Nous Research (MIT-Lizenz). Statt Prompts nur auszuführen, generiert er aus Aufgaben wiederverwendbare Skills, speichert sie persistent, und kann jeden Schritt per Checkpoint zurückrollen. Er läuft lokal, in Docker, per SSH oder auf kurzlebigen Modal-Cloud-Workern. Du arbeitest mit einem Agenten, der mit jeder Session schlauer wird — und dessen Lernschritte du nachvollziehen + zurücksetzen kannst.
Use Cases & Vergleich zu ChatGPT Agents / Custom GPTs anzeigen
Wofür nutzt man es?
- Wiederkehrende komplexe Workflows automatisieren (Daten-Pipelines, ETL)
- Eigene Skill-Bibliothek aus echten Aufgaben aufbauen
- Sandbox mit Checkpoint/Rollback für sichere Experimente
- Research-Agent, der zwischen Sessions lernt
- Persönlicher Code-Assistent, der sich an deinen Stil anpasst
- Modal-Cloud-Worker für skalierbare, kurzlebige Agent-Tasks
Unterschied zu ChatGPT Agents / Custom GPTs
Zwei Vormittage, ein roter Faden
Tag 1 = gemeinsames Setup auf deinem System (VPS oder Laptop). Zwischen den Tagen arbeitest du in deiner echten Umgebung. Tag 2 räumt deine Fragen ab und zeigt fortgeschrittene Patterns.
Installation & Sandbox-Setup
- Sandbox-Backend wählen: lokal, Docker, SSH oder Modal-Cloud
- Hermes installieren, persistenten Speicher konfigurieren
- Modell-Backend einrichten: lokal, OpenRouter oder Auxdata-LLM
- Erste Aufgabe geben und Self-Learning-Loop beobachten
- Checkpoint/Rollback verstehen — vor jeder Änderung sicher zurück
- Datenschutz-Basics: was sieht das Modell, was bleibt lokal
Erweiterte Usecases & Q&A
- Q&A — die Fragen aus deinen ersten echten Aufgaben
- Skill-Bibliothek aufbauen: wie aus Aufgaben wiederverwendbare Bausteine werden
- Persistenter Speicher und Lern-Strategien zwischen Sessions
- Sandbox-Patterns für Modal-Cloud (kurzlebige, skalierbare Worker)
- Sicherheits-Review: Sandboxing, Secrets, Audit-Trail
- Optional: Auxdata-LLM-Backend einbinden — KI-Firewall + DSGVO-Modelle
Optional: Auxdata als DSGVO-LLM-Backend
Hermes braucht ein leistungsstarkes LLM im Hintergrund — der Agent generiert seine Skills auf Basis dieses Modells. Eine elegante Option: Auxdata als Inference-Layer. Auxdata bringt eine KI-Firewall mit (Prompt-Injection-Filter, Daten-Leak-Prevention, Audit-Trail) und liefert DSGVO-konforme Modelle aus deutschem Hosting — wichtig, weil Hermes beim Lernen sehr viele Daten in Richtung Modell schickt.
- KI-Firewall vor jedem Modell-Call — auch in der Skill-Generation-Phase
- DSGVO-konformes Hosting in Deutschland, kein US-CLOUD-Act
- Audit-Trail über alle Lern-Iterationen und Checkpoints
- In der Schulung enthalten: Setup der Schnittstelle, falls gewünscht
- Nach der Schulung optional als Managed Service buchbar
Preise
Schulung pro Person — alles inklusive. Managed Service (Hosting, Updates, Auxdata-Anbindung) als optionale Folge-Leistung.
Hermes Agent · 2 Vormittage
- Tag 1 + Tag 2 (je ein Vormittag à 4h)
- Setup auf eurem System (VPS oder lokal)
- Material und Übungsaufgaben
- Q&A-Block am 2. Tag
- Optionale Auxdata-Anbindung im Setup enthalten
Managed Service
- Laufendes Hosting und Monitoring eures Setups
- Updates, Backups, Security-Patches
- Auxdata-LLM-Anbindung — KI-Firewall + DSGVO-Modelle
- Erreichbar für Q&A im Alltag
Diese Schulung bieten wir gemeinsam mit AlpiType an
AlpiType ist ein deutsches Software-Haus für sicherheitskritische, industrielle KI-Systeme — mit Engineering-Tiefe in C++, On-Premise und Datensouveränität. Wir entwickeln unsere Coding-Agenten-Schulungen gemeinsam und empfehlen uns gegenseitig: Geht es um sicherheitskritisches Engineering, ist AlpiType an Bord — und AlpiType verweist umgekehrt auf unsere Schulungen.
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