Hermes Agent: mi experiencia con un agente de IA 24/7 en mi propio ordenador

Llevo unos meses usando Hermes Agent como agente personal y ha cambiado cómo trabajo: ya no abro una herramienta cuando me siento a programar, sino que tengo un proceso siempre encendido en mi máquina al que escribo desde Telegram cuando me hace falta. En este artículo explico por qué me decanté por él, en qué se diferencia un chat de una sesión de Claude Code y de un agente, qué lo separa de OpenClaw, y qué ha ido bien y mal en los primeros meses. Si dudas entre estas opciones, aquí tienes criterios concretos.

Contenido

• Por qué elegí Hermes Agent como agente 24/7

• Diferencia entre un chat, una sesión de Claude Code y un agente

• Hermes Agent frente a Claude Code y OpenClaw

• Cómo controlo la memoria y los skills de Hermes Agent

• Cómo uso Hermes Agent desde Telegram en el día a día

• Cómo ahorrar dinero con Hermes Agent y OpenRouter

• Usar mi ordenador durante un vuelo de 14 horas con un bono solo de mensajería

• Lo bueno y lo malo de Hermes Agent tras los primeros meses

Por qué elegí Hermes Agent como agente 24/7

La razón principal es una frase: tengo un agente funcionando las 24 horas en mi ordenador, con contexto de toda la máquina. No de un repositorio ni de una carpeta, sino de la máquina entera.

Mi disco es una mezcla de cosas bastante heterogénea: proyectos personales de Android e iOS, aplicaciones Node.js y Next.js, contenedores Docker, scripts de infraestructura y este mismo blog. Con otras herramientas, cada una de esas áreas es una sesión distinta, con su propio contexto, que empieza de cero. Con Hermes tengo un único interlocutor que ya sabe que existen todos esos proyectos y cómo se relacionan.

El segundo factor fue poder escribirle cuando quiera y desde donde quiera. Telegram es el canal que uso: es una app que ya tengo en el móvil, funciona en cualquier red y no requiere abrir un terminal ni una VPN.

El tercer factor fue el control: puedo leer lo que el agente guarda sobre mí, editar sus skills a mano y decidir qué modelo ejecuta cada tarea. Lo desarrollo más abajo.

Diferencia entre un chat, una sesión de Claude Code y un agente

Antes de comparar productos conviene fijar tres conceptos, porque se mezclan con frecuencia.

Un chat es una conversación con un modelo. Entra texto, sale texto. No ejecuta nada en mi máquina, no ve mis archivos salvo que se los pegue, y su memoria es la ventana de contexto de esa conversación. Es muy útil para dudas, borradores y revisar ideas, pero yo soy el intermediario: copio, pego, ejecuto y devuelvo el resultado.

Una sesión de Claude Code ya es otra categoría: el modelo tiene herramientas (leer y escribir archivos, ejecutar comandos) dentro de un directorio de trabajo. Yo la lanzo, trabaja sobre un proyecto y, cuando cierro la sesión, ese contexto desaparece. Es una herramienta de sesión: la inicio yo, tiene un alcance acotado y termina. Para programar sobre un repositorio concreto es excelente.

Un agente como Hermes añade tres propiedades que no tienen las anteriores:

1. Persistencia en el tiempo: es un proceso que sigue vivo cuando yo no estoy. No empiezo nada, ya está ahí.

2. Alcance amplio: no está atado a un repositorio; opera sobre el equipo.

3. Iniciativa y canales: puede recibir trabajo por un canal de mensajería y ejecutar tareas sin que yo tenga una terminal abierta, como leer mi correo y responderlo automáticamente.

Lo resumo así: el chat responde, la sesión trabaja mientras yo la sostengo y el agente trabaja aunque yo no esté mirando. Esa tercera diferencia es la que justifica el cambio de mentalidad.

Hermes Agent frente a Claude Code y OpenClaw

No los veo como rivales directos en todos los aspectos, y conviene decirlo con honestidad: este ecosistema cambia cada pocas semanas, así que verifica las características actuales en la documentación de cada proyecto.

Claude Code sigue siendo mi herramienta cuando quiero una sesión intensiva y supervisada sobre un único repositorio. Su fortaleza es la profundidad en un proyecto. Su límite, para mi caso de uso, es que vive y muere con la sesión.

OpenClaw pertenece a la misma familia que Hermes: un agente personal persistente al que se habla por mensajería. Por eso la comparación tiene más sentido con él que con Claude Code. En mi caso, lo que inclinó la balanza hacia Hermes fueron tres cosas muy prácticas:

• La memoria es inspeccionable: son archivos que puedo abrir y leer.

• Los skills son archivos editables que puedo modificar a mano, sin pasar por una interfaz intermedia.

• La integración con OpenRouter me permite elegir modelo por tarea.

Dicho de otro modo, no elegí Hermes por una capacidad exclusiva e imposible de encontrar en otro lado, sino porque su modelo de control encaja con cómo trabajo: quiero poder abrir un archivo y ver exactamente qué sabe y qué hace mi agente. Mi mente funciona mejor cuando puedo auditar el estado del sistema.

Cómo controlo la memoria y los skills de Hermes Agent

Este es el punto que más valoro y el que menos se explica en las comparativas.

Memoria. Un agente que lo recuerda todo sobre ti plantea una pregunta incómoda: ¿qué sabe exactamente? Con Hermes puedo consultar los archivos donde guarda esa memoria. Si ha anotado algo incorrecto, lo corrijo; si ha guardado algo que no quiero que persista, lo borro. No es una caja negra: es un directorio con ficheros legibles. Para alguien que documenta cada decisión, eso marca la diferencia entre confiar en la herramienta y simplemente tolerarla.

Skills. Un skill es un procedimiento reutilizable que el agente puede ejecutar: cómo desplegar un proyecto, cómo revisar la arquitectura de un repositorio o cómo redactar un tipo de respuesta. Puedo crear skills personalizados, abrir el archivo y editarlo a mano. Cuando un skill no se comporta como quiero, no reescribo un prompt a ciegas: abro el archivo, veo los pasos, ajusto la instrucción concreta y lo pruebo.

En la captura de Telegram que adjunto se ve un ejemplo: el agente muestra "Reading skill plan" y a continuación "Writing" sobre un archivo dentro del repositorio de este blog. Es decir, está leyendo un plan de trabajo, derivado de un skill, y escribiendo en el proyecto siguiendo ese plan.

Cómo uso Hermes Agent desde Telegram en el día a día

La captura de pantalla muestra una conversación con un bot llamado "Felicity Agent". Es mi Hermes, con nombre propio. Lo que se ve ahí es bastante representativo de una interacción típica.

Mi mensaje fue corto: pedirle que analizara la arquitectura del proyecto guidojoan.dev. El agente muestra un indicador de progreso, "Working — 3 min — iteration 7/500, receiving stream response", que me dice que lleva tres minutos, va por la iteración 7 de un máximo de 500 y está recibiendo la respuesta en streaming. Ese contador es útil: sé que no se ha colgado y que hay un límite de iteraciones que impide que se pierda en un bucle sin fin.

Los comandos que se asoman en la parte superior hacen un cd a una ruta bajo /Users/hermes-agent/repos/. Ese detalle muestra algo que hice a propósito: el agente trabaja bajo su propio usuario del sistema, con sus repositorios dentro de su propio directorio. Es una forma sencilla de acotar el daño potencial si algo sale mal, aunque conserve un alcance amplio.

El diagnóstico que devolvió fue estructurado en puntos, y me gustó porque justifica cada decisión:

• Estructura: el proyecto no tenía src/, con componentes y lib en la raíz. Propone adoptar src/ con app, components, lib y utils. Y añade algo que me parece criterio de ingeniería: no crea hooks/ ni stores/ porque no hay estado global ni hooks propios (YAGNI).

• Componentes: estaban planos en components/ y el sidebar estaba duplicado entre ArticleFeed y ArticleDetail. Propone separar en pages/ y common/, y extraer un layout/Sidebar.

• API: las cuatro rutas devolvían formas de respuesta ad hoc, sin try/catch consistente. Propone un helper sendResponse y validación con Zod.

Lo importante no es solo el análisis, sino el contexto en el que lo recibo: esto lo pedí desde el móvil, y puedo leerlo en cualquier momento. Puedo enviar trabajo desde el coche (como pasajero, evidentemente), el tren, el trayecto al trabajo o una reunión social aburrida, y cuando vuelvo al ordenador el resultado ya está ahí.

Cómo ahorrar dinero con Hermes Agent y OpenRouter

Un agente siempre activo puede salir caro si cada interacción usa el modelo más potente. Mi solución fue conectar Hermes con OpenRouter y asignar modelos según la complejidad de la tarea.

El razonamiento es simple:

• Tareas simples (clasificar un correo, resumir un mensaje, responder algo rutinario, consultar un dato): un modelo barato y ligero es suficiente. Usar un modelo de gama alta aquí es pagar por capacidad que no se aprovecha.

• Tareas complejas (analizar la arquitectura de un proyecto, planificar un refactor, depurar algo no trivial): merece la pena el modelo más inteligente, porque un error en el razonamiento cuesta más tiempo que la diferencia de precio.

Como OpenRouter da acceso a muchos modelos con una sola API y una sola factura, puedo cambiar de modelo sin tocar la integración. El resultado es que el gasto se mantiene controlado sin renunciar a calidad donde importa. Es optimización básica de recursos aplicada a tokens: asignar la capacidad adecuada a cada carga de trabajo.

Usar mi ordenador durante un vuelo de 14 horas con un bono solo de mensajería

Esta es la anécdota que mejor ilustra la diferencia entre sesión y agente. En mis últimas vacaciones tuve un vuelo de 14 horas. La aerolínea ofrecía un bono gratuito de internet durante todo el trayecto, pero solo válido para apps de mensajería. Navegar, abrir un SSH o usar un cliente web estaba fuera de juego.

Con una herramienta basada en sesión, ese bono habría sido inútil: no puedo abrir Claude Code en mi ordenador de casa desde un asiento de avión con acceso solo a mensajería. Pero Telegram es una app de mensajería, y Hermes está al otro lado de Telegram. Por tanto, el bono me permitía hablar con mi agente, y mi agente tenía acceso a mi ordenador, que estaba conectado en casa.

El efecto práctico fue que durante todo el vuelo pude usar mi ordenador a través del agente: revisar el estado de proyectos, pedirle pequeñas tareas y, en las horas de aburrimiento, preguntarle curiosidades que me surgían, desde cómo funciona algo hasta cualquier tema que se me cruzara por la cabeza. Convertí una restricción de red en una ventaja, simplemente porque el canal de entrada era un mensajero y no una conexión directa.

Un matiz importante: no estaba tunelizando nada ni saltándome la restricción de la aerolínea. Solo enviaba mensajes de texto por una app de mensajería permitida; el trabajo pesado ocurría en mi máquina.

Lo bueno y lo malo de Hermes Agent tras los primeros meses

Lo bueno, resumido:

• Un agente 24/7 con acceso a todo lo que tengo: Android, iOS, Node.js, Next.js, Docker e infraestructura.

• Acceso desde cualquier lugar vía Telegram.

• Control total: memoria legible y skills editables a mano.

• Automatización de correo: puede leer mis emails y contestar automáticamente.

• Costes optimizados con OpenRouter y selección de modelo por tarea.

Lo malo, o más bien lo que exige disciplina:

• Permisos amplios implican responsabilidad. Un agente con alcance sobre toda la máquina puede hacer daño amplio si se equivoca. Por eso lo ejecuto bajo un usuario dedicado, como se ve en las rutas de la captura, y reviso lo que hace antes de integrarlo en repositorios importantes.

• Responder correos automáticamente es potente y delicado. Conviene empezar con reglas estrictas y revisar los resultados antes de ampliar el alcance.

• Telegram es cómodo, pero limitado para revisar cambios grandes. Un diagnóstico como el de la captura se lee bien en el móvil; un diff largo, no. Para eso espero a estar frente a una pantalla.

• El ordenador tiene que estar encendido y conectado. Un agente 24/7 depende de que la máquina lo esté también.

• El coste puede escaparse si no se asignan bien los modelos. La selección por tarea no es opcional, es parte del diseño.

Mi balance es claramente positivo. No sustituyo Claude Code, que sigo usando para sesiones profundas sobre un repositorio, pero Hermes Agent ocupa un lugar distinto: el de un colaborador siempre disponible que conoce mi entorno. Si trabajas con proyectos variados y valoras poder abrir un archivo y ver qué sabe tu agente, merece la pena probarlo. Mi recomendación es empezar con una tarea acotada, como el análisis de arquitectura de la captura, y ampliar el alcance según gane confianza.