Brief IA : Hermes AI et MCP : une alliance pour optimiser les workflows complexes

Hermes AI et MCP : une alliance pour optimiser les workflows complexes

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Tom Levy·5 min·1 vues

Hermes AI, développé par Nous Research, est un environnement d'exécution autonome qui gère des tâches complexes de manière continue et structurée. L'agent Hermes AI est conçu pour convertir des workflows en compétences réutilisables, améliorant ainsi l'efficacité des tâches répétitives. Le MCP360 sert de couche unifiée pour intégrer Hermes AI avec des outils externes, simplifiant la gestion des intégrations et réduisant les problèmes de fiabilité.

En bref
1Hermes AI, développé par Nous Research, est un environnement d'exécution autonome qui gère des tâches complexes de manière continue et structurée.
2L'agent Hermes AI est conçu pour convertir des workflows en compétences réutilisables, améliorant ainsi l'efficacité des tâches répétitives.
3Le MCP360 sert de couche unifiée pour intégrer Hermes AI avec des outils externes, simplifiant la gestion des intégrations et réduisant les problèmes de fiabilité.
💡Pourquoi c'est importantL'intégration du MCP360 avec Hermes AI permet une gestion plus efficace des workflows complexes, réduisant les erreurs et améliorant la productivité.
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L'agent Hermes AI : une révolution dans l'exécution des workflows

L'agent Hermes AI, une innovation de Nous Research, se distingue par sa capacité à gérer des workflows persistants sur divers environnements, qu'il s'agisse de machines locales, de serveurs ou de plateformes cloud. Cet environnement d'exécution autonome et open-source se concentre sur une exécution étatful et de longue durée, contrairement aux approches traditionnelles qui se concentrent sur des prompts isolés. Hermes AI est conçu pour une exécution continue et structurée des tâches. En décomposant un objectif global en étapes distinctes, Hermes ne se contente pas de répondre à des entrées, mais supervise activement le cycle de vie complet d'une tâche.

Une des fonctionnalités clés d'Hermes est sa capacité à transformer des workflows complétés en compétences réutilisables. Cela signifie qu'après l'achèvement d'une tâche, le système analyse et capture la procédure, la stockant sous forme de compétence structurée. Avec le temps, cela enrichit une bibliothèque de modèles d'exécution qui s'affinent à mesure que le système est utilisé dans des scénarios réels. Cette approche est particulièrement avantageuse pour les tâches répétitives ou évolutives, où la cohérence et l'efficacité s'améliorent avec l'expérience accumulée.

La structure interne d'Hermes pour l'exécution des workflows

Hermes AI fonctionne grâce à une architecture en quatre couches interconnectées, chacune jouant un rôle crucial dans la transformation d'une intention en une tâche accomplie.

  • La couche de planification : Elle décompose un objectif en étapes plus petites et ajustables, révisant continuellement le plan à mesure que de nouvelles informations sont disponibles.

  • La couche d'exécution : Elle est chargée de réaliser chaque étape, incluant l'appel à des outils externes lorsque nécessaire.

  • La couche de mémoire : Elle conserve le contexte de session, les résultats intermédiaires et l'historique des tâches dans un système persistant basé sur SQLite avec recherche en texte intégral, permettant ainsi aux workflows de s'adapter sans perdre d'état.

  • La couche de compétences : Elle capture les workflows réussis sous forme de procédures réutilisables pour les tâches futures.

Ces couches fonctionnent en synergie dans un cycle continu d'observation, d'exécution, de réflexion et d'affinement. Chaque tâche accomplie contribue à améliorer le système pour les tâches futures. L'intégration des outils externes est une partie intégrante de ce cycle, où chaque étape peut solliciter des systèmes externes, traiter les réponses et transmettre les résultats structurés à l'étape suivante. Hermes est conçu pour être agnostique au modèle, ce qui signifie qu'il n'est pas limité à un ensemble fixe d'outils.

Les défis de l'utilisation d'Hermes en production

Bien qu'Hermes AI soit performant dans des environnements isolés, l'utilisation en production présente des défis distincts. Les problèmes surviennent principalement aux interfaces entre Hermes et les systèmes externes.

  • Fragmentation : Un workflow peut nécessiter l'utilisation de plusieurs outils, tels que des API de recherche, des plateformes de commerce électronique ou des services de scraping. Sans une couche d'abstraction partagée, chaque intégration impose son propre modèle de gestion, rendant le workflow dépendant des spécificités de chaque outil.

  • Incohérence des structures de données : Les outils externes renvoient souvent des données dans des formats variés, allant de JSON structuré à du HTML ou du texte mal formaté. Cela oblige à inclure une logique de transformation entre les étapes, augmentant la fragilité et compliquant les mises à jour lorsque les API évoluent.

  • Fiabilité : Les limitations de taux, les échecs d'authentification et les changements de points de terminaison affectent directement l'exécution des workflows. Ces comportements varient d'un outil à l'autre, nécessitant que l'agent gère plusieurs modes de défaillance dans la même logique de workflow. Avec l'augmentation du nombre d'outils, la charge de maintenance croît, parfois au-delà de celle requise pour construire les workflows eux-mêmes. Le débogage devient également plus complexe, les échecs pouvant provenir de la logique de l'agent ou des systèmes externes impliqués.

Ces défis ne sont pas intrinsèques à Hermes, mais résultent de la gestion des intégrations au niveau de l'agent plutôt qu'à une couche d'infrastructure dédiée.

L'intégration du MCP avec Hermes AI

Pour simplifier la gestion des intégrations d'outils, le MCP est utilisé comme une couche unifiée entre Hermes et les systèmes externes. Le MCP360, en particulier, offre une passerelle unique pour toutes les interactions avec les outils.

Étapes pour connecter le MCP à Hermes AI

  • Étape 1. Copier l'URL de votre passerelle MCP360
    Connectez-vous à votre tableau de bord MCP360 et ouvrez un projet existant ou créez-en un nouveau. Dans le menu de navigation à gauche, ouvrez MCP Servers. Vous pouvez sélectionner un serveur MCP spécifique ou utiliser la passerelle MCP universelle, qui donne accès à tous les outils disponibles dans votre espace de travail MCP360. Copiez l'URL de la passerelle MCP à utiliser lors de la configuration de l'accès aux outils dans l'agent Hermes AI.

  • Étape 2. Installer l'agent Hermes AI
    Ouvrez Windows PowerShell en tant qu'administrateur et exécutez les commandes nécessaires. Alternativement, vous pouvez utiliser un assistant de codage IA comme Codex ou Cursor AI pour automatiser la configuration. Dans Codex, entrez le prompt suivant pour installer l'agent Hermes AI : "Installer l'agent Hermes AI sur cette machine Windows en utilisant la méthode d'installation officielle." Après confirmation de l'installation, l'étape suivante consiste à connecter Hermes à l'URL de la passerelle MCP360 copiée précédemment.

  • Étape 3. Démarrer le chat Hermes et connecter MCP360
    Ouvrez une nouvelle fenêtre de terminal dans Windows PowerShell et démarrez l'interface de chat Hermes. Après avoir ajouté l'URL de la passerelle MCP360 et le token, Hermes confirme que le MCP est correctement configuré pour l'utilisation des outils externes.

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