Hermes Agent có nhiều thứ hấp dẫn: persistent memory, skills, gateway, Portal, tool routing. Nhưng nếu bạn mới setup để vibe coding, thứ tự đúng không phải bật hết một lần. Thứ tự đúng là: CLI trước, gateway sau, skill sau cùng.

Lý do đơn giản: CLI là nơi dễ quan sát nhất. Bạn thấy prompt, thấy tool call, thấy error, thấy file change. Gateway qua Telegram hoặc channel khác tiện hơn, nhưng khó debug hơn. Skills thì còn nguy hiểm hơn, vì nó biến kinh nghiệm của agent thành procedural memory dùng lại về sau.

Bài này không lặp lại deep-dive Hermes Agent: AI tự học, persistent memory, chạy trên $5 VPS. Mục tiêu ở đây là setup path thực dụng cho người muốn dùng Hermes trong vibe coding lab.

Lưu ý: Hermes đang đổi nhanh. Trước khi chạy trên máy thật, kiểm tra lại docs Hermes hiện tại, nhất là lệnh setup, cách chọn provider/model, gateway, approvals, và nơi lưu credentials.

Bước 1: chạy CLI trước

Theo docs hiện tại, setup path nhanh nhất là chạy hermes setup --portal, rồi bắt đầu bằng hermes chat hoặc hermes. Nếu bạn không dùng Nous Portal, hoặc cài từ package manager, source install, hay script install, hãy theo official docs mới nhất.

Skeleton:

hermes setup --portal
hermes chat

Trong setup, chọn provider/model mà bạn có credential hợp lệ. Nếu bạn chưa biết model nào ổn, chọn một cloud model đáng tin trước. Đừng debug đồng thời cả Hermes, local model, tool-calling, và gateway trong cùng một buổi.

First conversation nên là read-only:

You are in a lab folder. List the current files and explain what you can see. Do not edit anything.

Nếu Hermes không thể trả lời rõ ràng nó đang ở folder nào, chưa nên bật file write.

Bước 2: hiểu provider và model

Provider/model không chỉ ảnh hưởng chất lượng câu trả lời. Nó ảnh hưởng khả năng gọi tool, tuân thủ schema, dừng đúng lúc, và tự sửa lỗi.

Với vibe coding, model tốt cần:

  • follow instruction tốt;
  • tool-call ổn;
  • ít loop;
  • biết hỏi lại khi context thiếu;
  • không tự ý “improve” ngoài scope.

Local model có thể hữu ích vì privacy và cost, nhưng đừng chọn local ngay nếu mục tiêu là học Hermes. Nếu local model emit tool call sai format, bạn sẽ không biết lỗi nằm ở Hermes, runner, model hay adapter.

Task đầu tiên nên là one-shot, không cần nhiều tool:

Create a short plan for a static HTML expense tracker. Do not edit files yet.

Nếu plan đã lan man sang backend, auth, deploy, payments, bạn cần siết prompt trước khi cho nó write.

Bước 3: bật file write trong lab nhỏ

Tạo lab repo:

mkdir -p ~/agent-labs/hermes-cli-lab
cd ~/agent-labs/hermes-cli-lab
git init
printf '# Hermes CLI Lab\n' > README.md
git add README.md
git commit -m "chore(lab): init hermes lab"

Sau đó giao task nhỏ:

In this lab repo, add a single index.html file with a static checklist UI. No build tool, no package install, no external API. Before editing, tell me the file you will create.

Review:

git status --short
git diff

Nếu diff đúng một file, tiếp tục. Nếu agent tạo package.json, node_modules, config lạ, dừng và sửa boundary.

Bước 4: gateway chỉ bật sau khi CLI ổn

Messaging gateway rất tiện nếu bạn muốn dùng Hermes qua Telegram, Discord, Slack hoặc channel khác. Nhưng gateway chỉ nên bật khi CLI đã ổn.

Trước khi bật gateway, bạn phải biết:

  • credential channel nằm ở đâu;
  • user/channel nào được phép nói chuyện;
  • default workspace là gì;
  • log nằm ở đâu;
  • cách tắt gateway;
  • shell/file tool có approval hay không.

Prompt qua gateway nên ngắn hơn CLI, vì review surface kém hơn. Dùng gateway để điều phối, không dùng để approve thay đổi lớn.

Ví dụ tốt:

Summarize current git diff in the lab repo. Do not edit anything.

Ví dụ xấu:

Finish the app and deploy it.

Nếu gateway chưa có allowlist user/channel rõ ràng, đừng bật cho repo thật.

Bước 5: skills là procedural memory, không phải phép màu

Hermes nhấn mạnh skills và learning loop. Cách hiểu đúng: skill là ghi nhớ procedure đã làm được, thường dưới dạng file text/Markdown, để agent dùng lại sau này. Nó không làm model thông minh hơn theo nghĩa update weight.

Skills hữu ích khi:

  • bạn có workflow lặp lại;
  • procedure có edge case;
  • đã có ít nhất một lần làm đúng;
  • bạn đã review nội dung skill.

Skills nguy hiểm khi:

  • được tạo từ một session fail;
  • ghi nhớ workaround sai;
  • chứa secret hoặc path nhạy cảm;
  • bị prompt injection từ input bên ngoài;
  • áp dụng vào repo khác không cùng context.

Vì vậy giai đoạn đầu nên tắt auto-learning nếu config cho phép, hoặc ít nhất review skill file trước khi tin.

Prompt an toàn hơn:

If you think this workflow should become a skill, propose the skill content first. Do not save it until I approve.

Bước 6: chỉ giao low-risk task lúc đầu

Low-risk task:

  • đọc repo và tóm tắt structure;
  • tạo static prototype trong folder lab;
  • viết checklist test thủ công;
  • đổi copy trong file duy nhất;
  • tạo README setup note.

High-risk task:

  • sửa auth;
  • thêm payment;
  • chạy migration;
  • chạm secrets;
  • cài dependency lớn;
  • deploy;
  • xóa file;
  • chỉnh CI/CD.

Một Hermes setup mới không nên bắt đầu bằng high-risk task. Dù model tốt, bạn chưa biết permission boundary, log, rollback, và skill behavior của nó.

Chốt lại

Hermes đáng thử cho vibe coding nếu bạn muốn một agent có CLI, gateway, memory và skills. Nhưng setup đúng phải đi từ dễ quan sát đến khó quan sát.

CLI trước để hiểu behavior. Gateway sau khi CLI đáng tin. Skills sau cùng, khi bạn đã có workflow đúng và có thói quen review memory. Đừng để chữ “self-learning” làm bạn bỏ qua bước kiểm tra bình thường của một dev.

Tham khảo