Dieci giorni con Hermes su un VPS
Una decina di giorni fa, dopo alcuni scambi con mio cugino smanettone, ho deciso di installare Hermes AI...
Dopo quasi due settimane di utilizzo sono davvero impressionato perché funziona e funziona davvero bene!
Grazie a questo strumento sto automatizzando alcuni flussi di lavoro e personali, gli ho creato un profilo proprio su Google e con esso posso interfacciarmi al calendario, posta, todo e mille altri strumenti.
Il passaggio dal "ti chiedo qualcosa, mi rispondi come farla e la faccio io" a... "ti chiedo qualcosa e la fa lui", all'inizio è davvero impressionante.
Tuttavia ci sono un paio di cose che ho capito sulla mia pelle e che vale la pena condividere.
Perché un VPS
Volevo un agente sempre acceso, non legato al mio portatile. Spengo il PC la sera, ma Hermes resta lì che aspetta: messaggi su Telegram, cron programmati, roba che gira di notte. Un VPS Linux da pochi euro al mese basta e avanza. Lo installi con una riga (curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash), scegli il provider, e in dieci minuti stai chattando.
L'installazione
Tutto liscio. Il setup wizard ti guida passo-passo. La parte più importante è scegliere i modelli giusti e configurare i gateway di messaggistica. Io attualmente ho configurato Telegram, WhatsApp e Matrix ma sto valutando anche l'interfaccia web e la soluzione desktop...
Una volta acceso te lo dimentichi e tutto funziona.
La cosa interessante è che sta diventando talmente utile che sto anche pensando di attivare il servizio di backup dato che le automatizzazioni iniziano ad essere interessanti e mi spiacerebbe perdere il lavoro fatto fino ad ora.
I flussi automatizzati
Ho impostato cron job per compiti ricorrenti: scrivere il diario giornaliero, monitorare blog, gli impegni della giornata e le statistiche di utilizzo del vps e dei due server casalinghi.
Ogni mattina trovo già pronto quello che mi serve. La parte più interessante è che puoi collegare skills, script e workflow preconfezionati che fanno cose specifiche. Non devi reinventare la ruota ogni volta.
Oltretutto, una caratteristica che mi affascina molto è la possibilità di un approccio ibrido tra LLM e script in Python Bash.
La lezione sui prompt
Questa è la cosa che mi ha fatto più dannare nei primi giorni. Un prompt vago produce un risultato vago, e se hai un agente che agisce in autonomia, un prompt vago genera errori grossolani.
Se scrivi "controlla la posta e riassumi", Hermes fa qualcosa di impreciso. Se scrivi "controlla la posta nelle ultime 24 ore, estrai solo i messaggi con allegati, riassumili in tre righe ciascuno e salvali in un file", funziona perfettamente.
Ma la cosa interessante è che se il risultato ti piace gli puoi dire di salvarsi una skill. In questo modo le prossime volte imparerà da ciò che è stato fatto e non dovrai ripeterlo.
Più contesto gli dai la prima volta, meglio capisce cosa vuoi. Non serve essere prolissi: serve essere precisi.
I modelli
La versatilità di Hermes sta nei provider. Puoi passare da un modello all'altro con /model nella chat:
- Anthropic (Claude): per ragionamenti complessi, scrittura, analisi. Quando devo produrre contenuti di qualità, uso Claude.
- DeepSeek: più veloce, meno caro, ottimo per automazioni ripetitive e compiti strutturati. Per i cron job di tutti i giorni è la scelta giusta.
- Google Gemini: ci lavoro ancora, ma sui task che richiedono contesto lungo (documenti grossi) regge bene.
Non esiste il modello migliore in assoluto. Esiste il modello giusto per il compito che hai davanti. La possibilità di switchare al volo senza cambiare infrastruttura è il vero valore.
Bilancio
Dieci giorni sono ancora pochi, ma abbastanza per vedere il potenziale. La curva di apprendimento è sui prompt: una volta che impari a essere specifico, Hermes diventa uno strumento affidabile.
I prossimi passi che ho in mente...?
Tanti e per diversi flussi ma... Ne parlerò in futuro :-)