最近、私は Hermes Agent をかなり実務寄りに使っています。単にターミナルで質問して答えをもらうだけではありません。会社の中でチャットボットのように使い、文書を整理し、繰り返し出てくる仕事の流れを忘れないようにする用途に近いです。だから Hermes Agent に /learn の流れが入ったことは、かなり気になりました。
公式ドキュメントによると、/learn は自分が説明した内容、ローカルディレクトリ、URL、直前に一緒に進めた作業手順、貼り付けたメモなどから、再利用できる skill を作るためのものです。つまり「この種類の作業は次もこう進めてほしい」という流れを、毎回 SKILL.md を手書きせずに残しやすくする機能です。
会社で AI エージェントを使うときに大事なのは、一度だけ賢い答えを返すことではなく、同じ文脈を翌週にも忘れないことです。
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要約
- Hermes Agent には、memory と skill によって同じ作業の進め方を次のセッションにも引き継ぐ構造があります。
/learnは、説明した資料や作業の流れを、Hermes が次回も使える形に整えるための自然な入口に見えます。- 会社チャットボット、文書整理、社内手順の自動化のように、繰り返し規則が多い環境で特に意味があります。
- ただし会社文書を扱うなら、機密情報、社内ルール、人間の確認責任は分けて考える必要があります。
この記事の内容
会社で Hermes Agent をどう使っているか
私はむしろ、Hermes Agent をコーディングにはあまり使っていません。コーディングについては Claude Code の workflow があり、Codex も十分うまく動いているので、すぐに実装結果を見たいときはそちらを使うことが多いです。
その代わり、Hermes Agent は会社でチャットボットのように質問を受け、散らばった文書を整理し、会議や業務メモを次のアクションに変えるためのエージェントとして使っています。私にとっては「もう一つのコーディングツール」ではなく、会社内の知識整理と業務の流れを任せる道具に近いです。
特に文書業務は、一度きれいに整理すれば終わりではありません。チームごとに言い回しが違い、プロジェクトごとに略語があり、報告書の形式も少しずつ違います。最初は人が何度も説明する必要がありますが、そのうち「この会社ではこの表現をこう整える」「このプロジェクト文書はこの構造で分ける」という手順がたまっていきます。
/learn が気になった理由
これまで、こうした手順を残す方法は主に skill でした。Hermes Agent が複雑な作業を終えたとき、私が方向を修正したとき、繰り返し使える流れを見つけたとき、その手順を skill として保存し、次回また使う形です。この構造自体はかなり良いと感じています。
/learn が面白いのは、この流れをもっと自然にしてくれる点です。毎回 SKILL.md を手で書くのではなく、「このディレクトリの文書整理のやり方を覚えて」「さっき一緒にやった報告書整理の流れを skill にして」「この URL の運用文書を読んで、繰り返し使える手順にして」と言える。
これは会社環境ではかなり重要です。AI ツールは最初は面白いですが、実務では結局、繰り返し作業をどれだけ安定して減らせるかが残ります。/learn は、その繰り返し作業をエージェント側の手順記憶に変えるための機能に見えます。
文書整理で使えそうな場面
会社文書は、たいてい最初からきれいには整っていません。議事録、Wiki、設計書、運用ガイド、障害対応記録が少しずつ違う形式で積み上がります。ここで Hermes Agent に「文書を整理して」とだけ頼むと、結果が毎回少し変わることがあります。
しかし /learn でチームの文書構造を skill 化できれば、話は変わります。たとえば障害記録は 現象 → 影響 → 原因 → 対応 → 再発防止、プロジェクト要約は 目的 → 現在の状態 → リスク → 次のアクション に整理する。これが一度 skill として残れば、次の文書でも同じ型を使えます。
もちろん、すべての文書を無条件に学習させたいわけではありません。社内の機密文書、顧客情報、アカウント情報は別に扱う必要があります。ただ、公開しても問題ない内部手順や文書作成ルールを skill に整理するのは、かなり現実的です。
会社チャットボットとしての意味
会社チャットボットで一番つらいのは、「前にも言ったのに」が繰り返されることです。短い回答を好むチームもあれば、根拠リンクを必ず求めるチームもあります。表よりもアクションアイテムの方が向いている業務もあります。こうした好みや手順が積み上がらないと、チャットボットは毎回初対面の相手のように答えてしまいます。
Hermes Agent の memory は小さな好みや環境情報を覚えるのに向き、skill は長めの手順を覚えるのに向いています。/learn は、その中でも skill 側を扱いやすくする機能に見えます。会社チャットボットが単なる Q&A を超えて、「うちのチームのやり方で整理してくれる道具」になるには、この学習ループが重要です。
注意したいこと
とはいえ、/learn があるからといって、何でも投げ込んでよいわけではありません。会社で使うなら、少なくとも三つは分けたいです。
一つ目は、skill として残してよい手順と、残してはいけない情報を分けること。二つ目は、顧客名、トークン、アカウント、契約条件のような機密値を手順文書に混ぜないこと。三つ目は、作られた skill を人が一度は読むことです。間違った手順が自動化として固まると、むしろ危険です。
だから私にとって /learn は、会社の知識を魔法のように全部吸い込ませる機能ではありません。むしろ、人が確認できる形で繰り返し手順を残すための機能です。この距離感の方が実務では安全です。
まとめ
Hermes Agent を会社チャットボットや文書整理に使っていると、結局のところ重要なのは記憶です。正確には、何でも覚えることではなく、次にも使える手順だけをうまく選んで覚えることです。
その意味で /learn はかなり実用的な方向の機能です。会社の文書整理の型、チームごとの回答スタイル、繰り返し出てくる運用手順を skill として残せるなら、Hermes Agent は単なる AI チャット画面ではなく、会社の働き方に少しずつ馴染んでいくエージェントになります。
まだ慎重に使う必要はあります。それでも、私が会社で Hermes Agent を使っている方向とはよく合っています。チャットボットが「うちの会社の仕事を知っている道具」になっていくには、こういう学習ループが必要だと感じました。
参考文献
- Hermes Agent Documentation
- Hermes Agent Slash Commands Reference
- Hermes Agent Skills Documentation
- NousResearch/hermes-agent GitHub Repository