Hermes Agent AI アシスタントと墨梅ブログの更新 | 2026年第24週草梅週報

草梅友仁

2026-06-14 14:57:09 0 閲覧数 875 文字数 3 分草梅週報

概要

草梅週報第24週の内容：墨梅ブログがv1.20.0をリリースし、友達リンクのRSS集約、Umamiセルフホスティング分析設定などの新機能を追加、パフォーマンスの最適化と複数のバグ修正を行いました。著者はHermes AgentとOpenClawの比較調査を行い、Hermes Agentがセキュリティと安定性の面で優れていると考え、展開経験（スケジュールタスクの設定、視覚モデルの使用、ファイル生成など）を共有しました。GitHubでスターを付けたリポジトリにはCopilotKit、github-mcp-server、Proma、deepseek-visionが含まれます。阮一峰のテクノロジー愛好者向け週刊第400号と阿猫の猫魚週刊vol.098を推薦しました。ブログ、RSS、公式アカウントなどの購読方法を提供しています。

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はじめに

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オープンソース動向

今週も墨梅ブログの開発は順調に進んでいます。

デモサイトで試用できます: https://demo.momei.app/

デモ用管理者アカウントでログイン可能です:
メールアドレス admin@example.com、パスワード momei123456

または公式サイトで登録: https://momei.app/

プロジェクトの全体計画と今後の開発ロードマップはドキュメントサイトで確認できます: https://docs.momei.app/

現在、拡張パックページ下部からウェイティングリストに登録可能です。拡張パックの開発が完了次第、メール等でいち早く通知されます。

現在、墨梅ブログは正式に1.20.0バージョンをリリースしました。以下は新ページと新機能のスクリーンショットです。

管理画面のリンク管理に「RSS 動向を表示」設定項目が追加され、リンク先のRSS 動向をより直感的に確認できるようになりました。

さらに、Umamiのセルフホスティング分析統合に関するドキュメントと設定例の追加、AI 視覚プロンプト生成ロジックの最適化などの変更が行われました。

より多くの機能やページについては公式サイトで体験いただけます。また、以前のブログでスクリーンショットを確認することも可能です。

皆様のご利用をお待ちしております。また、ご意見やご提案も歓迎いたします。

今後もロードマップとToDoに沿って機能開発を進めていく予定ですので、どうぞお楽しみに。

もちろん、現在の墨梅ブログにはまだ多くの改善が必要な細部や、未完成の機能もございます。何かご意見やご提案がございましたら、プロジェクトのGitHub issuesでお知らせください。

もし墨梅ブログに興味をお持ちでしたら、開発やテストへの参加も大歓迎です。

Hermes Agent：OpenClawよりも安全で自律学習可能なAIアシスタント

最近 Hermes Agentを調査しましたが、Hermes Agentは確かにOpenClawよりも使いやすく、安全であることがわかりました。

まず結論から言うと、以前 OpenClawで複数の重大な脆弱性が相次いで発見されたため、以前試したことがあったとしても、もはや信頼できなくなったため、代替となる同様の製品を選ぶ必要がありました。

調査を重ねた結果、新しいAIアシスタントとしてHermes Agentを選択しました。

オープンソースプロジェクトとして、基本的なデータを確認することは重要です。Hermes Agentのデータも非常に充実しており、OpenClawに次ぐレベルと言えるでしょう。


| プロジェクト      | スター       | フォーク | 課題               | PR                         | ライセンス | 言語           |
| ---------------- | ------------ | ------- | ------------------ | -------------------------- | ------- | -------------- |
| **OpenClaw**     | **347,000+** | ~50,000 | 469+ セキュリティ未解決 | 非常に高い頻度            | MIT     | Node.js/Python |
| **Hermes Agent** | **140,000+** | ~15,000 | 活発               | 542 マージ済み (v0.16.0 単一バージョン) | MIT     | Python         |
| **ZeroClaw**     | 29,900+      | ~3,000  | 中程度             | 活発                       | MIT     | Rust           |
| **Vellum**       | 急成長中     | —       | 活発               | —                          | MIT     | Rust           |
| **MimiClaw**     | 5,100+       | —       | 少ない             | —                          | MIT     | C              |
| **NanoClaw**     | 最新         | —       | 少ない             | —                          | MIT     | —              |
| **GoClaw**       | 539          | —       | —                  | —                          | MIT     | —              |
```| 少                 | 活発                       | MIT     | Go             |

> 注: Star/Forkのデータは2026年6月時点のものであり、プロジェクトの急速な変化により実際の数値と差異がある可能性があります

ただし総合的に見ると、OpenClawにはセキュリティ脆弱性やサプライチェーンリスクなど、多くの面で赤信号が点滅しており、そのリスクの高さはほとんど許容できないレベルです。

```markdown
| リスク次元       | OpenClaw     | Hermes | Vellum     | ZeroClaw | AutoGen     | CrewAI | LangGraph       |
| -------------- | ------------ | ------ | ---------- | -------- | ----------- | ------ | --------------- |
| **セキュリティ脆弱性**   | 🔴 極高       | 🟢 低   | 🟢 低       | 🟡 中     | 🟢 低        | 🟢 低   | 🟢 低            |
| **サプライチェーンリスク** | 🔴 極高       | 🟢 低   | 🟢 低       | 🟢 低     | 🟢 低        | 🟢 低   | 🟢 低            |
| **エクスポージャー**     | 🔴 極高       | 🟡 中   | 🟢 低       | 🟢 低     | 🟡 中        | 🟡 中   | 🟡 中            |
| **破壊的変更** | 🔴 高         | 🟢 低   | 🟢 低       | 🟡 中     | 🟡 中        | 🟢 低   | 🟡 中            |
| **学習曲線**   | 🟡 中         | 🟡 中   | 🟢 低       | 🟡 中     | 🔴 高        | 🟢 低   | 🔴 高            |
| **ベンダーロックイン** | 🟢 自由       | 🟢 自由 | 🟢 自由     | 🟢 自由   | 🟡 Azure 依存 | 🟢 自由 | 🟡 LangChain エコシステム |
| **データプライバシー**   | ⚠️ モデルアクセス可能 | 🟢 制御可能 | 🟢 認証分離 | 🟢 ローカル   | 🟢 制御可能      | 🟢 制御可能 | 🟢 制御可能          |
| **コミュニティサポート**   | 🟢 最大       | 🟢 大   | 🟡 成長中   | 🟡 小     | 🟢 大        | 🟢 大   |
```🟢 大            |

したがって、以下で再度アーキテクチャの比較を行います。

```markdown
| 次元         | OpenClaw                                                     | Hermes Agent                               |
| ------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------ |
| **開発者**   | Peter Steinberger                                            | Nous Research                              |
| **設計思想** | メッセージチャネル駆動型、ClawHubマーケットプレイス          | 自己学習ループ、内蔵スキルの継続的進化     |
| **展開方法** | Node.jsゲートウェイ + Docker/ローカル                        | pip install / Docker / バイナリ            |
| **対応チャネル** | **20以上** (WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Signal, iMessage等) | Telegram, Discord, ターミナル (少数だが焦点化) |
| **メモリシステム** | セッションレベルコンテキスト (永続化は手動設定が必要)         | 内蔵永続メモリ + チェックポイント/ロールバックシステム |
| **スキルシステム** | ClawHubマーケット (13,729+ スキル) ⚠️ コミュニティ審査不足    | 内蔵自己学習スキル生成ループ、公開マーケットなし |
| **モデル制御** | 固定モデルルーティング                                       | 完全交換可能、ローカルモデル対応 (Ollama)  |
| **デスクトップ |
``````markdown
App**  | ❌ ネイティブアプリなし (CLI/Web)                             | ✅ v0.15.2+ ネイティブデスクトップアプリ (macOS/Win/Linux) |
| **セキュリティモデル** | オペレーター信頼（モデルは広範なツールアクセス権限あり）       | 最小限の制御面、安全なデフォルト設定       |
| **MCP サポート**  | ✅ MCP ゲートウェイ                                            | ✅ 組み込み                                 |
| **リリースサイクル** | 日次リリース、頻繁な破壊的変更                                | 安定版リリースサイクル                     |

総括すると、OpenClawは先行者として確かに一時的に大きな優位性を持っていましたが、相次ぐ脆弱性や破壊的更新により、ユーザーの信頼は大きく損なわれました。一方、Hermes Agentは後発ながら勢いを増しています。

筆者もしばらく試行錯誤した後、Hermes Agentのデプロイに成功し、引き続き飛書を通信チャネルとして選択しました。AIモデルにはコストパフォーマンスに優れる`deepseek-v4-pro`を採用しています。

いくつかの便利なTipsを共有します。まず、Hermes Agentはスケジュールタスクの設定も可能です。自律学習能力を強化するため、毎日深夜に過去24時間のセッションを自動スキャンし、再利用可能な知識を抽出してMemoryに書き込むよう設定できます。これで手動で指示する手間が省けます。

さらに、Hermes Agentは視覚モデルを個別に設定可能です。設定ファイルの`auxiliary.vision.model`フィールドに`qwen3.7-plus`を指定することで、`deepseek-v4-pro`がマルチモーダルに対応していない問題を解決しました。これにより、画像をHermes Agentに送信しても正しく認識し結果を返せるようになります。

![image-20260614220340115](https://oss.cmyr.dev/images/20260614220340272.png)

また、AIが生成する結果が長い場合、ファイルとして生成して送信するよう要求することができます。

Markdownやdocx 形式はどちらも良い選択肢で、メッセージ内でサポートされていないMarkdown 書式文字が表示されるのを防げます。

Hermes Agentに関する詳細は今後の記事で続きを紹介しますので、どうぞお楽しみに。

GitHubリリース

momei

v1.20.0 - 2026-06-13 21:04:18

概要:

コードリファクタリング: AIビジュアルとTTSロジックのリファクタリング；APIキャッシュの最適化と未使用エンドポイントのクリーンアップ；日付フォーマット関数の統一；ESLintタイプ管理の推進（as anyの削減、型定義の統合）；カレンダー/マーケティングページルートの標準化；APIスキーマテンプレートの再利用；設定モデルとUmami 設定ロジックの統合；可読性スコア計算の最適化。
新機能: Umamiセルフホスティング分析設定のサポート追加；APIクエリパラメータユーティリティ関数の追加；AIスコア生成とステータス表示の実装；友達リンクRSS 集約機能の導入；管理画面の友達リンクに「RSS 動表示」スイッチを追加；3つのAPIエンドポイントに対するZodスキーマ検証をカバー；AIリクエストと翻訳機能にユーザーIDを追加；Umami 設定ドキュメントと例の補完。
パフォーマンス最適化: Phase 44 CWV 最適化（ロゴのプリロード + CSS @import のフラット化）；PostgreSQLネットワーク転送の削減（公開リストからauthor.emailを削除、詳細から不要なフィールドを削除）。
バグ修正: AI 画像プロンプトの最大文字数を制限；日付フォーマット関数の最適化；依存関係ロックファイルの同期；マーケティングメールテンプレートの更新；友達リンクRSSフィードのESMインポート、レート制限、空結果キャッシュの問題を修正；i18n 翻訳の不足を補完；すべてのlint 警告をクリア；投稿に再プッシュ機能とテストを追加；friendLinkSchemaのshowRssFeedフィールドを補完；テストlintと型チェックの問題を修正。