თანამედროვე ტექნოლოგიურ სამყაროში საკუთარი AI-აგენტის ნულიდან აშენება ხშირად არაეფექტურია. ნაცვლად იმისა, რომ დეველოპერებმა დრო დახარჯონ მეხსიერების, ავტომატიზაციისა და ფაილური სისტემების ინტეგრაციაზე, არსებობს უფრო მოქნილი გზა — Hermes-ის ტიპის პლატფორმების გამოყენება.

prismvideos.com-ის გუნდმა საკუთარ თავზე გამოსცადა, თუ რამდენად სწრაფად შეიძლება შეიცვალოს ბაზრის პრიორიტეტები. თავდაპირველად მათ შექმნეს მედიის გენერაციის აგენტი Vercel-ის SDK-ზე, თუმცა კონკურენტმა Higgsfield-მა გამოუშვა „Supercomputer“, რომელიც დაფუძნებულია Hermes-ზე და მოიცავს ყველა საჭირო ფუნქციას: მეხსიერებას, უნარებსა და ავტომატიზაციას.

Hermes-ის ინტეგრაციამ კომპანიას საშუალება მისცა, უარი ეთქვა რთული ინფრასტრუქტურის შენებაზე. ახლა ისინი იყენებენ Docker-კონტეინერებს, სადაც Hermes-ის აგენტები პირდაპირ ურთიერთობენ მომხმარებლებთან WebSocket-ის საშუალებით. ეს მიდგომა დეველოპერებს ათავისუფლებს რუტინული „harness engineering“-ისგან.

დღეს ბაზარზე არსებობს LangChain Managed Deep Agents და Claude Managed Agents, თუმცა Hermes-ის მიდგომა განსხვავდება თავისი ავტომატიზაციითა და თვითსწავლის ციკლით. როგორც პრაქტიკა გვიჩვენებს, სტარტაპებისთვის აგენტის „ჩონჩხის“ შენება არ არის მომგებიანი სტრატეგია.

ძირითადი აქცენტი უნდა გაკეთდეს მონაცემთა ინტეგრაციასა და მომხმარებლის პრეფერენციების შესწავლაზე. აგენტი ხდება ახალი „პრიმიტივი“ პროგრამულ უზრუნველყოფაში, სადაც დეველოპერი მხოლოდ სისტემურ ინსტრუქციებსა და უნარებს განსაზღვრავს.

CapabilityManaged Hermes AgentsLangChain Managed Deep AgentsClaude Managed Agents
No provider lock-in✓✓✗
Session management✓✓✓
Agent + infrastructure in one API call✓✓✓
Observational memory✓✓✓
Built-in tools: web search, browser, file search✓✓✓
Persistent filesystem✓✓✓
Image & video input✓✗✗
Per-container isolation✓✓✓
Credential management✓✓✓
Automations✓✗✗
Subagents✓✓✓
Dreaming✓✗✓
Ralph Wiggum loop✓✗✗
Steering✓✗✓

საბოლოო ჯამში, აგენტების შექმნა არ უნდა იყოს ტექნიკური დაბრკოლება. API-ს საშუალებით Hermes-ის ინტეგრაცია დეველოპერებს აძლევს მზა ინფრასტრუქტურას, რაც ბაზარზე კონკურენტუნარიანობის შენარჩუნების ერთადერთი გზაა.