Bağımsız teknik rehber Konu: Hermes Agent Türkçe açıklamalı derin dokümantasyon

Hermes Agent: Sıfırdan İleri Seviyeye Bağımsız Türkçe Dokümantasyon

Bu web sitesi, Hermes Agent ekosistemini herhangi bir tekil bir içerik kaynağından bağımsız biçimde açıklar. Amaç, hiç bilmeyen birinin bile “AI agent nedir, Hermes nasıl kurulur, model sağlayıcıları nasıl seçilir, araçlar nasıl çalışır, memory/skill sistemi ne işe yarar, gateway nasıl güvenli yapılandırılır, MCP neden önemlidir?” sorularını adım adım anlayabilmesidir.

Kapsam: İçerik; Hermes Agent’ın resmi web sitesi, GitHub deposu, resmi dokümantasyonu, Model Context Protocol kaynakları, OpenClaw dokümantasyonu ve genel ajan güvenliği pratikleri temel alınarak hazırlanmış bağımsız bir teknik rehberdir.

AI AgentKurulumVPSTelegram botMemorySkillsMCPGüvenlik

Kavramsal akış ve büyük resim

1. Problem: “Chatbot” yetmiyor, “ajan” gerekiyor

Geleneksel chatbot, kullanıcının sorduğu soruya cevap verir; fakat çoğu zaman terminal çalıştırmaz, dosya düzenlemez, web araştırması yapmaz, geçmiş konuşmaları hatırlamaz ve zamanlanmış görevleri kendisi yürütemez. AI agent (Yapay zekâ ajanı), bir hedefi gerçekleştirmek için araç kullanabilen, ara sonuçları okuyup kararını güncelleyebilen sistemdir.

2. OpenClaw’dan Hermes’e geçiş fikri

Hermes’i anlamak için onu yalnızca “chat uygulamasına bağlanan bot” olarak değil, uzun süre yaşayan, araç kullanan, geçmiş deneyimlerinden tekrar kullanılabilir prosedürler çıkaran ve farklı çalışma ortamlarında koşabilen bir ajan altyapısı olarak düşünmek gerekir.

3. Hermes’in ana vaadi: zamanla büyüyen ajan

Hermes’in resmi tanımı “the agent that grows with you” şeklindedir. Türkçesi: “seninle birlikte gelişen ajan.” Buradaki gelişim, modelin ağırlıklarının yeniden eğitilmesi anlamına gelmez; kullanıcının projelerini, tercihlerini, kurallarını, geçmiş konuşmalarını ve tekrar kullanılabilir iş akışlarını saklayıp daha sonra kullanması anlamına gelir.

4. Kurulum: tek komut + setup sihirbazı

Rehberin kurulum kısmı, Hermes’in resmi tek satırlık kurulum komutu, shell yenileme, hermes setup, model seçimi ve ilk konuşma akışını ayrıntılandırır.

5. Sunucu/VPS mantığı

Hermes yalnızca laptop’a bağlı bir araç değildir. Bir VPS üzerinde 7/24 çalışabilir; kullanıcı Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, e-posta veya CLI üzerinden ona yazabilir. Bu, “kişisel ajan”ı telefonunuzdan erişilebilir kalıcı bir servis hâline getirir.

6. Derin kısım: araçlar, bellek, skill, gateway, güvenlik

Hermes’i güçlü yapan şey tek bir LLM çağrısı değildir. Terminal, dosya işlemleri, web, browser automation, görsel analiz, kod çalıştırma, subagent, cron, mesaj gönderme, memory ve skill gibi bileşenlerin birlikte çalışmasıdır.

Temel terimler sözlüğü

Bu bölüm, rehberde geçen teknik terimleri Türkçe açıklamalarıyla verir. Terimleri anlamadan Hermes’i doğru konumlandırmak zordur.

Terim	Türkçe açıklama	Basit örnek
LLM — Large Language Model	Büyük dil modeli. Metinleri anlayıp üretebilen yapay zekâ modeli.	GPT, Claude, Gemini, Llama.
AI Agent	Hedefe ulaşmak için araç çağırabilen, çıktıları okuyup kararını güncelleyebilen yapay zekâ sistemi.	“Bu repoyu incele, hatayı bul, PR aç.”
Tool — Araç	Ajanın dış dünya ile etkileşmek için çağırdığı fonksiyon.	Terminal komutu çalıştırma, web arama, dosya okuma.
Toolset	Birlikte açılıp kapatılabilen araç grubu.	“research” toolset: web + vision.
CLI — Command Line Interface	Terminalden komut yazarak kullanılan arayüz.	`hermes` komutuyla sohbet başlatmak.
TUI — Terminal User Interface	Terminal içinde çalışan daha görsel/metinsel arayüz.	Slash command autocomplete, çok satırlı giriş.
Gateway	Mesajlaşma platformları ile Hermes ajan döngüsü arasında köprü kuran sürekli çalışan servis.	Telegram bot mesajını Hermes’e iletir, cevabı geri gönderir.
VPS — Virtual Private Server	Bulutta kiralanan sanal sunucu. Ajanı sürekli açık tutmak için kullanılır.	Ubuntu VPS üzerinde Hermes çalıştırmak.
Persistent memory	Kalıcı bellek. Oturum kapansa bile tercihlerin ve proje bilgilerinin dosyada/veritabanında saklanması.	“Bu projede pnpm kullanıyoruz” bilgisini hatırlamak.
Skill	Tekrar kullanılabilir prosedür/iş akışı. Hermes’te genelde `SKILL.md` dosyasıdır.	“Next.js projelerinde deploy kontrol listesi.”
Procedural memory	“Nasıl yapılır?” bilgisini saklayan bellek türü.	Bir PR inceleme adımları.
Declarative memory	“Ne doğrudur?” bilgisini saklayan bellek türü.	Kullanıcının adı, proje portu, tercih edilen dil.
MCP — Model Context Protocol	AI uygulamalarını dış veri kaynakları ve araçlara standart biçimde bağlayan açık protokol.	Bir veritabanı, GitHub veya dosya sistemini modele bağlamak.
Sandbox	Komutların izole ortamda çalıştırılması. Ana sisteme zarar riskini azaltır.	Docker içinde komut çalıştırmak.
Cron	Zamanlanmış görev sistemi.	Her sabah rapor oluşturmak.
Subagent	Ana ajanın bir işi ayrı bağlam penceresinde başka bir alt ajana devretmesi.	Bir alt ajan testleri çalıştırırken diğeri dokümantasyonu yazar.
Context window	Modelin aynı anda görebildiği metin kapasitesi.	Uzun konuşmaların özetlenmesi gerekebilir.
OAuth	Parola vermeden üçüncü taraf uygulamaya sınırlı erişim yetkisi verme protokolü.	GitHub Copilot veya xAI hesabıyla giriş.
API key	Bir servise programatik erişim sağlayan gizli anahtar.	`ANTHROPIC_API_KEY`.
Prompt caching	Tekrarlanan sistem mesajı/bağlamın sağlayıcı tarafında önbelleğe alınması; maliyeti ve gecikmeyi azaltabilir.	Aynı uzun talimatların her seferinde tam maliyetle işlenmemesi.
FTS5	SQLite’ın tam metin arama motoru. Geçmiş konuşmalarda arama için kullanılır.	“Geçen hafta auth hakkında ne konuşmuştuk?”

Hermes Agent nedir?

Kısa tanım

Hermes Agent, Nous Research tarafından geliştirilen açık kaynaklı, kendi kendini iş akışı düzeyinde geliştirebilen bir AI agent’tır. Klasik bir chatbot gibi sadece cevap üretmek yerine, terminal komutu çalıştırabilir, web araştırması yapabilir, dosya düzenleyebilir, tarayıcı otomasyonu yapabilir, geçmiş konuşmaları arayabilir, beceri dosyaları oluşturabilir ve mesajlaşma platformlarından erişilebilir.

Temel fark

Hermes’in ayırt edici tarafı “closed learning loop” yaklaşımıdır. Türkçesi: “kapalı öğrenme döngüsü.” Burada model yeniden eğitilmez; fakat ajan tamamlanan karmaşık görevlerden yöntem çıkarır, bunu skill olarak saklar, daha sonra aynı tip görevlerde kullanır ve gerektiğinde günceller.

Hermes’in ana bileşenleri

CLI/TUI: Terminalden sohbet ve araç çalıştırma arayüzü.
Gateway: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, e-posta gibi platformlarla köprü.
Tool sistemi: Web, terminal, dosya, browser, vision, image generation, code execution, cron gibi araçlar.
Memory sistemi: MEMORY.md, USER.md, geçmiş oturum araması ve opsiyonel Honcho entegrasyonu.
Skills sistemi: ~/.hermes/skills/ altında saklanan tekrar kullanılabilir prosedürler.
Terminal backend’leri: Local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona, Vercel Sandbox gibi çalıştırma ortamları.
Model sağlayıcıları: Nous Portal, OpenRouter, OpenAI, Anthropic, GitHub Copilot, xAI, Ollama, yerel veya özel endpoint.

Hermes ne zaman doğru araçtır?

Hermes, sıradan bir sohbet botundan daha fazlasına ihtiyaç duyduğunuzda anlam kazanır. Bir ajanı üretken yapan şey yalnızca güçlü bir model kullanması değildir; dosya sistemi, terminal, web, geçmiş oturumlar, skill kütüphanesi, mesajlaşma kanalları ve zamanlanmış görevlerle kontrollü şekilde eyleme geçebilmesidir.

Hermes uygundur

Uzun yaşayan kişisel veya teknik asistan istiyorsanız.
VPS üzerinde 7/24 erişilebilir ajan kurmak istiyorsanız.
Tekrarlayan iş akışlarını skill hâline getirmek istiyorsanız.
Terminal, dosya, web ve mesajlaşma platformlarını tek ajan döngüsünde birleştirmek istiyorsanız.
Farklı model sağlayıcıları arasında esnek geçiş yapmak istiyorsanız.

Hermes fazla gelebilir

Sadece ara sıra soru-cevap yapmak istiyorsanız.
Terminal veya dosya sistemi erişimi vermek istemiyorsanız.
API key, VPS, servis yönetimi ve güvenlik ayarlarıyla uğraşmak istemiyorsanız.
Kurumsal uyumluluk gereği tüm verinin kontrollü ortamda kalması gerekiyorsa ve henüz mimari onayınız yoksa.

Kullanım olgunluğu modeli

Seviye	Kullanım biçimi	Önerilen yetki
1	Sadece araştırma ve özetleme.	Web + read-only dosya araçları.
2	Yerel proje inceleme ve öneri.	Read-only terminal, sınırlı dosya okuma.
3	Patch hazırlama ve test çalıştırma.	Sandbox içinde dosya yazma ve terminal.
4	Gateway üzerinden sürekli kişisel ajan.	Allowed users, onay modları, loglama.
5	Üretim/SRE otomasyonları.	En az yetki, audit, manuel onay, izolasyon.

OpenClaw ile farkı

OpenClaw, kendi tanımında chat uygulamalarını AI coding agent’lara bağlayan self-hosted gateway yaklaşımını öne çıkarır. Hermes ise benzer “her yerden erişilebilir ajan” fikrini daha belirgin bir öğrenme döngüsü, kalıcı bellek ve skill üretimiyle genişletir.

Başlık	OpenClaw yaklaşımı	Hermes yaklaşımı
Odak	Chat uygulamaları ve kişisel asistan/coding agent gateway’i.	Kendi belleği ve skill sistemiyle gelişen uzun ömürlü ajan.
Kurulum yeri	Kendi makineniz veya sunucu.	Laptop, VPS, GPU cluster, serverless backend.
Öğrenme	Onboarding, skills ve workspace akışları.	Görev sonrası skill üretimi, memory nudges, session search.
Platformlar	Çok sayıda chat kanalı.	Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, e-posta, CLI ve daha fazlası.
Kim için?	Mesajlaşma odaklı kişisel asistan isteyenler.	Uzun süre yaşayan, projeleri hatırlayan, terminal/dosya/web/cron kullanan ajan isteyenler.

Pratik karar: “Sadece mesajlaşma uygulamamdan AI asistanıma yazayım” diyorsanız OpenClaw tarzı mimari yeterli olabilir. “Ajanım projelerimi öğrensin, kurallarımı hatırlasın, karmaşık görevlerden skill çıkarsın, sunucuda sürekli yaşasın” diyorsanız Hermes daha uygun olabilir.

Hermes mimarisi ve çalışma mantığı

Basitleştirilmiş mimari akış

Kullanıcı
  ↓
CLI / Telegram / Discord / Slack / WhatsApp / Email
  ↓
Hermes Gateway veya Hermes CLI
  ↓
Agent loop
  ↓
Model sağlayıcısı (OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Copilot, xAI, yerel model...)
  ↓
Tool seçimi ve yürütme
  ├─ Terminal / Docker / SSH / Modal / Daytona
  ├─ Dosya okuma-yazma
  ├─ Web arama ve URL çıkarma
  ├─ Browser automation
  ├─ Memory / session_search
  ├─ Skill oluşturma/güncelleme
  └─ Cron / mesaj gönderme
  ↓
Sonuç + gerekirse kalıcı bellek veya skill güncellemesi

Agent loop nedir?

Agent loop, ajanın “düşün → araç seç → aracı çalıştır → sonucu oku → sonraki adımı belirle → final cevap ver” döngüsüdür. Normal chatbot bir yanıt üretir ve biter. Agent ise gerekirse çok adımlı işlem yapar.

Hermes neden terminal backend kullanır?

Çünkü “ajan” sadece konuşarak değil, eylem yaparak değer üretir. Dosya oluşturmak, test çalıştırmak, repo klonlamak, paket kurmak, log okumak veya deploy komutu yürütmek için terminal gerekir. Hermes bu komutları local, Docker, SSH veya serverless backend gibi farklı ortamlara yönlendirebilir.

Kurulum rehberi

Güvenlik uyarısı: İnternetten indirilen kurulum scriptlerini çalıştırmadan önce içeriğini incelemek iyi pratiktir. Resmi kaynak dışı komutları kopyalayıp çalıştırmayın.

Desteklenen sistemler

Sistem	Durum	Not
Linux	Önerilir	VPS için en tipik kurulum.
macOS	Desteklenir	Yerel geliştirme için uygundur.
Windows	WSL2 önerilir; native Windows erken beta olabilir	En güvenli yol Ubuntu WSL2.
Android / Termux	Özel kurulum yolu	Voice bağımlılıkları gibi sınırlamalar olabilir.

1. Resmi tek satırlık kurulum

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

Bu komut tipik olarak repoyu ~/.hermes/hermes-agent dizinine klonlar, Python sanal ortamını hazırlar, bağımlılıkları kurar ve hermes komutunu erişilebilir hâle getirir.

2. Shell’i yenileme

source ~/.bashrc
# veya zsh kullanıyorsanız
source ~/.zshrc

3. Setup sihirbazı

hermes setup

Bu sihirbaz genellikle şunları yapılandırır:

Inference provider: Modeli hangi servis üzerinden kullanacağınız.
API key veya OAuth: Sağlayıcıya güvenli giriş yöntemi.
Varsayılan model: Hermes’in kullanacağı ana LLM.
Terminal backend: Komutların nerede çalışacağı.
Messaging platformları: Telegram/Discord/Slack gibi kanallar.
Tool ayarları: Hangi araçların aktif olacağı.

4. Model seçimi

hermes model

Modeli daha sonra değiştirmek için tüm kurulumu yeniden yapmanız gerekmez. hermes model interaktif sağlayıcı ve model seçicisini açar.

5. İlk konuşma

hermes

Örnek ilk komutlar:

Bu makinedeki Python sürümünü kontrol et.
Bu klasördeki projeyi incele ve nasıl çalıştıracağımı anlat.
Web'de Hermes Agent'ın resmi dokümantasyonunu ara ve bana kısa özet çıkar.

VPS / sunucu üzerinde Hermes

Hermes’in güçlü kullanım biçimlerinden biri, onu kendi makinenize bağlı bırakmak yerine bir VPS üzerinde sürekli çalıştırmaktır. Böylece laptop kapalı olsa bile Telegram’dan veya başka platformlardan ajana yazabilirsiniz.

Önerilen minimum VPS profili

Kaynak	Minimum	Rahat kullanım
CPU	1 vCPU	2–4 vCPU
RAM	1–2 GB	4–8 GB
Disk	20 GB	40+ GB SSD
OS	Ubuntu LTS	Ubuntu 24.04 LTS veya Debian
GPU	Gerekmez	Yerel büyük model çalıştıracaksanız gerekir

VPS kurulum kontrol listesi

# 1) Sistemi güncelle
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 2) Temel paketleri kur
sudo apt install -y git curl build-essential

# 3) Hermes'i kur
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# 4) Shell'i yenile
source ~/.bashrc

# 5) Setup
hermes setup

# 6) Gateway kur
hermes gateway setup
hermes gateway start

# 7) Kalıcı servis olarak kur
hermes gateway install
hermes gateway start
hermes gateway status

İyi pratik: Hermes’i root kullanıcısıyla değil, ayrı bir Linux kullanıcısıyla çalıştırın. API key’leri ~/.hermes/.env içinde tutun, dosya izinlerini sıkılaştırın ve VPS firewall’unu yapılandırın.

Konfigürasyon yapısı

Hermes kurulumu yalnızca tek bir API key’den ibaret değildir. Sağlayıcı, model, terminal backend’i, gateway platformları, toolset’ler, onay modu ve bellek davranışı birlikte yapılandırılır. Bu yüzden konfigürasyonu “model ayarı” değil, “ajan işletim politikası” olarak düşünmek gerekir.

Tipik dosya ve dizinler

Konum	Görev	Dikkat
`~/.hermes/`	Hermes’in ana kullanıcı dizini.	Yedeklenebilir; gizli veriler içerir.
`~/.hermes/.env`	API key ve platform token’ları.	Git’e koymayın; `chmod 600` kullanın.
`~/.hermes/config.yaml`	Sağlayıcı, onay modu, backend ve genel davranış ayarları.	Değişiklik sonrası oturumu/gateway’i yeniden başlatmanız gerekebilir.
`~/.hermes/memories/`	Kullanıcı ve proje belleği.	Kısa, doğru ve kalıcı bilgiler yazılmalı.
`~/.hermes/skills/`	Tekrar kullanılabilir prosedürler.	Üçüncü taraf skill’leri kod incelemeden çalıştırmayın.

Örnek güvenli başlangıç politikası

# Kavramsal örnek: gerçek anahtarları buraya yazmayın.
approvals:
  mode: manual

tools:
  terminal:
    enabled: true
    backend: docker
  web_search:
    enabled: true
  browser:
    enabled: false

gateway:
  enabled_platforms:
    - telegram
  allowed_users_required: true

Konfigürasyon prensipleri

En az yetki: Ajan yalnızca iş için gereken araçlara erişsin.
Ortam ayrımı: Kişisel laptop, test VPS ve production sunucusu aynı yetki profilini kullanmasın.
Gizli bilgi ayrımı: API key’ler memory veya skill içine değil, environment dosyasına konulmalı.
Gözlemlenebilirlik: Gateway, cron ve terminal çıktıları gerektiğinde denetlenebilir olmalı.

Model sağlayıcıları

Hermes’in önemli avantajlarından biri model kilidine bağlı olmamasıdır. Farklı sağlayıcılar üzerinden farklı modeller kullanılabilir. Bu, maliyet, hız, gizlilik ve kalite arasında seçim yapabilmenizi sağlar.

Sağlayıcı	Ne zaman seçilir?	Türkçe açıklama
Nous Portal	Nous ekosistemiyle doğrudan çalışmak istiyorsanız.	Nous Research tarafından sunulan model erişimi.
OpenRouter	Tek hesapla çok sayıda modele erişmek istiyorsanız.	Model pazaryeri gibi düşünülebilir.
OpenAI	GPT ailesiyle çalışmak istiyorsanız.	API key üzerinden ücretlendirme.
Anthropic	Claude modellerini kullanmak istiyorsanız.	API key veya belirli koşullarda OAuth.
GitHub Copilot	Copilot aboneliğinizdeki modellere erişmek istiyorsanız.	Hermes Copilot’u provider olarak kullanabilir.
xAI / Grok	Grok modelleri ve xAI servisleri için.	API key veya abonelik tabanlı OAuth yolları olabilir.
Ollama / local	Gizlilik veya offline kullanım istiyorsanız.	Model kendi makinenizde çalışır; donanım gerekir.
Custom endpoint	OpenAI-compatible özel servisiniz varsa.	Kurumsal veya self-hosted LLM endpoint’i.

Model seçerken karar matrisi

Kod yazma kalitesi: Claude, GPT ve bazı coding-optimized modeller iyi performans verebilir.
Maliyet: Daha küçük modeller veya OpenRouter üzerindeki ucuz seçenekler tercih edilebilir.
Gizlilik: Yerel Ollama veya kurum içi endpoint daha uygun olabilir.
Uzun bağlam: Büyük context window sunan modeller uzun repo/dokümantasyon işlerinde avantaj sağlar.
Hız: Günlük küçük görevlerde hızlı/ucuz model, kritik görevlerde güçlü model kullanılabilir.

Araçlar ve toolset sistemi

Hermes’te tool, modelin konuşma sırasında çağırabileceği gerçek işlevdir. Örneğin terminal komutu çalıştırmak, dosya okumak, web aramak, tarayıcıyı yönetmek veya zamanlanmış görev oluşturmak birer tool’dur.

Web araçları

web_search ve web_extract ile araştırma, sayfa okuma ve özetleme yapılır.

Terminal araçları

terminal ve process ile komutlar, arka plan süreçleri ve interaktif CLI’lar yönetilir.

Dosya araçları

read_file, write_file, patch, search_files ile proje dosyaları güvenli biçimde okunur ve düzenlenir.

Browser automation

Tarayıcı açma, tıklama, yazma, scroll, console okuma ve sayfa görüntüsü analizi gibi işlemler.

Code execution

execute_code, Python script’i üzerinden çok adımlı tool çağrılarını tek akışa indirebilir.

Delegation

delegate_task, ayrı bağlam penceresine sahip subagent başlatır.

Toolset nedir?

Toolset, araçların paketlenmiş hâlidir. Örneğin “research” toolset’i web ve vision araçlarını; “debugging” toolset’i terminal, web ve dosya araçlarını içerebilir. Bu sayede Telegram botunu daha kısıtlı, CLI oturumunu daha güçlü çalıştırabilirsiniz.

# Araçları interaktif olarak yapılandır
hermes tools

# Çalışan sohbet içinde aktif araçları gör
/tools

Örnek güvenli toolset stratejisi

Platform	Önerilen toolset	Neden?
CLI	Geniş toolset	Bilgisayar başındayken onay verebilirsiniz.
Telegram	Web + file + sınırlı terminal	Telefondan yanlışlıkla riskli komut çalıştırmayı azaltır.
Discord ekip botu	Research + messaging	Ekip kanalında sistem komutlarını kısıtlamak daha güvenlidir.
Production VPS	Docker sandbox + onay modu	Ana sisteme zarar riskini azaltır.

Bellek sistemi: MEMORY.md, USER.md ve session_search

Hermes’in güçlü yönlerinden biri oturumlar arasında kalıcı bellek tutmasıdır. Geleneksel chatbotlarda yeni oturum başladığında bağlam kaybolur. Hermes ise önemli bilgileri dosyalarda ve konuşma arama sisteminde saklayabilir.

Bellek dosyaları

Dosya	Amaç	Ne yazılmalı?
`~/.hermes/memories/MEMORY.md`	Ajanın proje ve ortam notları.	Proje pnpm kullanıyor, staging URL, test komutu, deploy kuralı.
`~/.hermes/memories/USER.md`	Kullanıcı profili ve tercihleri.	İletişim tonu, tercih edilen dil, teknik seviye, iş akışı alışkanlıkları.
`~/.hermes/SOUL.md`	Ajanın persona ve davranış ayarları.	Nasıl konuşacağı, ne kadar proaktif olacağı, varsayılan tavırlar.

Memory’ye ne yazılmalı, ne yazılmamalı?

Yazılmalı

Kalıcı proje kuralları
Kullanıcının sabit tercihleri
Ortam ve tool quirks
Tekrar eden düzeltmeler

Yazılmamalı

Geçici yapılacaklar listesi
Bir oturumun uzun log özeti
Gizli API key veya parola
Prosedür adımları — bunun için skill daha iyi

Session search

session_search, geçmiş konuşmaları SQLite FTS5 ile arayıp ilgili parçaları özetleyebilir. Bu, “geçen hafta auth sistemiyle ilgili ne yapmıştık?” gibi sorular için kullanılır. Kalıcı memory “kısa ve önemli gerçekleri”, session search ise “geçmiş çalışma izlerini” bulmak içindir.

Skill sistemi: ajanın öğrenen tarafı

Skill, Hermes’in tekrar kullanılabilir iş akışlarını sakladığı markdown tabanlı yapıdır. Bir skill genelde SKILL.md içerir; yanında şablonlar, scriptler veya referanslar bulunabilir.

~/.hermes/skills/
├── deploy-to-fly/
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   ├── templates/
│   └── scripts/
└── code-review/
    └── SKILL.md

Skill ile memory farkı

Özellik	Memory	Skill
Soru tipi	“Ne doğru?”	“Nasıl yapılır?”
İçerik	Kısa gerçekler ve tercihler	Adım adım prosedür
Örnek	“Bu projede pnpm kullanılır.”	“Next.js deploy öncesi kontrol listesi.”
Uzunluk	Kısa olmalı	Daha uzun olabilir

Skill oluşturma örnekleri

Az önce yaptığımız Vercel deploy sürecini "vercel-deploy-checklist" adlı skill olarak kaydet.

Bu repoda hata ayıklama yaklaşımımızı bir skill'e dönüştür.

Her kullandığında daha iyi hâle getireceğin "weekly-report-generator" skill'i oluştur.

Skill kategorileri

Hermes’in resmi dokümantasyonu; yazılım geliştirme, araştırma, üretkenlik, veri bilimi, diyagramlama, yaratıcı işler, e-posta, GitHub, medya, not alma, sosyal medya, MLOps, smart home ve domain-specific workflow gibi kategorilerden bahseder.

Messaging gateway: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal ve e-posta

Gateway, Hermes’i sürekli çalışan bir servis hâline getirir. Siz Telegram’dan mesaj atarsınız; gateway mesajı alır, Hermes agent loop’a iletir, çıkan cevabı tekrar Telegram’a gönderir.

Gateway kurulumu

hermes gateway setup
hermes gateway start

# Kalıcı servis olarak kurmak için
hermes gateway install
hermes gateway start
hermes gateway status

Platform notları

Platform	Gerekenler	Dikkat
Telegram	BotFather’dan bot token.	`TELEGRAM_ALLOWED_USERS` ile erişimi kısıtlayın.
Discord	Developer Portal’da bot, token ve intent ayarları.	Message Content Intent gerekli olabilir.
Slack	Slack app, Socket Mode, OAuth scopes.	Kanallar ve DM izinlerini dikkatli verin.
WhatsApp	Baileys bridge ile eşleştirme.	Hesap güvenliği ve oturum stabilitesi önemli.
Signal	signal-cli HTTP bridge.	Ek servis yönetimi gerekir.
Email	IMAP/SMTP, Gmail için app password.	Parola/API gizliliğine dikkat.

Telegram için örnek güvenli yapılandırma

# ~/.hermes/.env
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:AAH...
TELEGRAM_ALLOWED_USERS=123456789

Allowed users ayarı, botu bulan herkesin ajanınıza komut göndermesini engellemek için kritiktir.

MCP entegrasyonu

MCP — Model Context Protocol, AI uygulamalarının veri kaynakları ve araçlarla standart bir protokol üzerinden konuşmasını sağlar. Basit benzetme: MCP, AI uygulamaları için “USB-C portu” gibidir. Her entegrasyon için özel ve kırılgan bağlantı yazmak yerine standart bir client-server yapısı kullanılır.

MCP terimleri

Terim	Açıklama
MCP host	Kullanıcının etkileştiği AI uygulaması veya ortam.
MCP client	Host içinde MCP server’a bağlanan istemci.
MCP server	Belirli veri/araç yeteneklerini standardize eden servis.
Tool	MCP server’ın modele sunduğu eylem fonksiyonu.
Resource	Modelin okuyabileceği veri kaynağı.
Prompt	Tekrar kullanılabilir görev şablonu.

Hermes’in MCP desteği, ajanın dış sistemlere genişletilebilir biçimde bağlanmasını sağlar: dosya sistemleri, veritabanları, kurumsal API’ler, issue tracker’lar, otomasyon servisleri ve daha fazlası.

Zamanlanmış otomasyonlar

Hermes’in cronjob aracı, doğal dil veya komutlarla zamanlanmış görevler oluşturmayı sağlar. Bu, ajanın sadece anlık cevap vermesinden daha güçlüdür; düzenli rapor, backup, kontrol ve bildirim akışları oluşturabilirsiniz.

Örnek otomasyon fikirleri

Günlük rapor

Her sabah repo issue’larını, deploy durumunu ve kritik logları özetle.

Haftalık denetim

Bağımlılık güncellemelerini, güvenlik uyarılarını ve açık PR’ları kontrol et.

Backup kontrolü

Gece backup dosyası oluşmuş mu, boyutu normal mi, hata var mı kontrol et.

Kişisel briefing

Takvim, e-posta, haber ve proje durumlarından sabah özeti üret.

Önemli: Cron görevlerine terminal ve dosya yazma yetkisi verecekseniz sandbox, izin kısıtlaması ve onay modlarını doğru yapılandırın.

Loglama, bakım ve güncelleme

Sürekli çalışan ajanlarda sorunların çoğu model kalitesinden değil; bozuk token, dolan disk, servis çökmesi, yetki hatası, ağ kesintisi veya yanlış yapılandırılmış gateway’den kaynaklanır. Bu yüzden Hermes’i bir “servis” gibi işletmek gerekir.

Bakım komutları

hermes doctor
hermes update
hermes gateway status
hermes gateway restart
journalctl --user -u hermes-gateway -n 200 --no-pager

İzlenmesi gereken sinyaller

Sinyal	Neden önemli?	Eylem
Disk kullanımı	Loglar, session kayıtları ve cache büyüyebilir.	Rotasyon ve periyodik temizlik.
API hataları	Provider kota, fatura veya auth sorunu olabilir.	Provider panelini ve token’ı kontrol edin.
Gateway reconnect sayısı	Platform token’ı, ağ veya servis kararsız olabilir.	Logları ve platform ayarlarını inceleyin.
Beklenmedik terminal komutları	Prompt injection veya yanlış agent davranışı belirtisi olabilir.	Onay modunu sıkılaştırın; yetkileri azaltın.
Skill değişiklikleri	Skill’ler yürütülebilir script içerebilir.	Diff inceleyin; üçüncü taraf kaynakları denetleyin.

Güvenlik: en kritik bölüm

Hermes gibi bir ajan terminal komutu çalıştırabildiği için güvenlik “sonradan bakılacak” bir konu değildir. Kurulumun başında tasarlanmalıdır.

Komut onayı

Hermes, terminal komutu çalıştırmadan önce tehlikeli pattern’leri tarayabilir. Örneğin recursive delete, chmod 777, filesystem formatlama, DROP TABLE, curl | bash, shell injection benzeri komutlar risklidir.

Onay modları

Mod	Anlamı	Ne zaman?
`manual`	Riskli komutlarda kullanıcı onayı ister.	Varsayılan ve en güvenli başlangıç.
`smart`	Yardımcı model riski değerlendirir, düşük riskleri otomatik onaylayabilir.	Deneyimli kullanıcılar için.
`off`	Onay sormaz.	Sadece güçlü sandbox içinde ve bilinçli kullanımda.

# ~/.hermes/config.yaml
approvals:
  mode: manual

API key güvenliği

~/.hermes/.env dosyasını Git reposuna koymayın.
VPS’te dosya izinlerini sınırlayın: chmod 600 ~/.hermes/.env.
Gereksiz geniş yetkili token kullanmayın.
Token’ları düzenli döndürün.
Telegram/Discord botunuzu allowed users ile kısıtlayın.

Sandbox stratejisi

Sandbox, ajanın komutlarını izole ortamda çalıştırır. Docker veya serverless backend kullanmak, yanlış komutun ana sisteme zarar verme riskini azaltır. Fakat sandbox tam güvenlik garantisi değildir; volume mount, environment variable ve ağ erişimi dikkatli ayarlanmalıdır.

Uygulamalı senaryolar

Senaryo 1 — Kişisel araştırma asistanı

Hermes, bugün Hermes Agent, OpenClaw ve MCP hakkında resmi kaynakları araştır.
Kaynak linkleriyle birlikte Türkçe karşılaştırmalı özet çıkar.
Bunu markdown dosyası olarak research/hermes-openclaw-mcp.md konumuna yaz.

Öğrenilen terimler: web search, web extract, file write, citation, research workflow.

Senaryo 2 — Repo inceleme ve hata bulma

Bu repoyu incele.
Önce nasıl çalıştığını anla, sonra testleri çalıştır.
Kırılan test varsa kök nedeni bul, çözüm öner ve patch hazırla.
Bana riskleri ve değiştirdiğin dosyaları açıkla.

Öğrenilen terimler: terminal, read_file, patch, test runner, root cause analysis.

Senaryo 3 — Telegram’dan sunucu kontrolü

Sunucudaki disk kullanımını kontrol et.
Eğer %80 üstündeyse en büyük klasörleri listele.
Hiçbir dosya silme; sadece raporla.

Güvenlik notu: Telefon üzerinden yıkıcı komut çalıştırmayın. “Sadece raporla” gibi sınır koymak iyi pratiktir.

Senaryo 4 — Skill üretimi

Bu projede yaptığımız test-debug-fix sürecini bir skill olarak kaydet.
Adı: rails-api-debug-checklist
İçinde komutlar, dikkat edilecek loglar ve edge case'ler olsun.

Senaryo 5 — Günlük otomasyon

Her sabah 09:00'da:
1. GitHub issue özetini çıkar
2. Dün kapanan PR'ları listele
3. Prod loglarında error artışı var mı kontrol et
4. Sonucu Telegram'a gönder

Üretim kullanım kontrol listesi

Hermes’i production, müşteri verisi, e-posta, takvim, ödeme sistemi, canlı sunucu veya kurumsal dokümanlarla kullanmadan önce aşağıdaki kontrol listesi uygulanmalıdır.

Erişim ve kimlik

Gateway platformlarında allowed user veya allowlist zorunlu.
Bot token’ları minimum yetkili olmalı.
API key’ler ayrı servis hesabıyla oluşturulmalı.
SSH erişimi agent için ayrı kullanıcıya verilmeli.

İzolasyon

Terminal backend mümkünse Docker/sandbox olmalı.
Production dosya sistemi read-only bağlanmalı.
Network erişimi gerekiyorsa hedefler sınırlandırılmalı.
Secrets environment dışında belleğe yazılmamalı.

Onay ve denetim

Silme, deploy, ödeme, e-posta gönderme gibi eylemler manuel onay gerektirmeli.
Cron görevleri düzenli gözden geçirilmeli.
Tool çağrıları loglanmalı.
Skill ve memory değişiklikleri diff ile incelenmeli.

Operasyon

Gateway servis olarak kurulmalı ve restart politikası olmalı.
Disk/log rotasyonu yapılmalı.
Güncellemeler önce test ortamında denenmeli.
Acil kapatma prosedürü belgelenmeli.

Hata giderme ve tanılama

Problem	Muhtemel neden	Çözüm
`hermes: command not found`	PATH güncellenmedi.	`source ~/.bashrc` veya terminali kapatıp açın.
Model cevap vermiyor	API key hatalı, kota bitmiş, provider seçimi yanlış.	`hermes model` ile sağlayıcıyı kontrol edin; `~/.hermes/.env` dosyasını doğrulayın.
Telegram bot cevap vermiyor	Gateway çalışmıyor veya token yanlış.	`hermes gateway status`, `hermes gateway start`.
Komutlar onay bekliyor	Approval mode manual ve komut riskli.	Komutu okuyun; güvenliyse “Once/Session” onayı verin. Kalıcı allowlist’te dikkatli olun.
Geçmişi hatırlamıyor	Memory’ye yazılmadı veya yeni oturum açılmadı.	Bilgiyi açıkça “Remember…” ile kaydedin; yeni oturumda snapshot yenilenir.
Skill devreye girmiyor	Skill kurulmadı veya çağrılmadı.	`/skills search`, `/skills inspect`, `/skills enable` kullanın.
Tarayıcı otomasyonu çalışmıyor	Browser backend veya bağımlılık eksik.	Tool ayarlarını ve ilgili backend konfigürasyonunu kontrol edin.

Tanılama komutları

hermes doctor
hermes update
hermes model
hermes tools
hermes gateway status

Asıl kaynaklar ve ileri okuma

Bu rehber, ağırlıklı olarak resmi kaynaklara ve birincil teknik dokümantasyona dayanır. Üçüncü taraf yorumlar yerine mümkün olduğunca proje dokümanları, GitHub depoları ve protokol spesifikasyonları tercih edilmiştir.

Sonuç: Hermes’i nasıl düşünmelisiniz?

Hermes’i “daha zeki chatbot” olarak değil, “sunucuda yaşayan, araç kullanan, bellek tutan, tekrar eden iş akışlarını skill’e dönüştüren kişisel/teknik AI ajan altyapısı” olarak düşünmek en doğru çerçevedir. Ayırt edici tarafı; learning loop, skill sistemi, kalıcı memory, model sağlayıcı esnekliği, farklı terminal backend’leri, gateway entegrasyonları ve güvenlik/onay mekanizmalarını tek ajan deneyiminde toplamaya çalışmasıdır.

Başlamak için önerilen yol: Önce yerel makinede hermes setup ile deneyin. Sonra küçük bir VPS’e taşıyın. İlk hafta sadece düşük riskli araştırma ve raporlama işleri verin. Bellek ve skill kalitesini kontrol ettikten sonra terminal/dosya/deploy gibi daha güçlü yetkileri kademeli açın.