Hermes Apre Agenti IA in grado di Auto Migliorare, Potenziati da PC NVIDIA RTX e DGX Spark

Hermes Agent è una svolta nel campo dell'Intelligenza Artificiale Agente (Agentic AI), progettato per offrire affidabilità e auto miglioramento. Sviluppato da Nous Research, il framework ha superato 140.000 stelle su GitHub in meno di tre mesi e, come riferito l'ultima settimana, è diventato l'agente più utilizzato a livello globale.

Caratteristiche di Hermes

Progettato in modo completamente agnostico sulle piattaforme e su diversi modelli linguistici (Large Language Models o LLMs), Hermes Agent funziona meglio con la serie Qwen 3.6 di Alibaba. Questo nuovo insieme di modelli con parametri elevati ha visto un miglioramento rispetto alle generazioni precedenti e funziona su hardware NVIDIA, come ad esempio i dispositivi NVIDIA RTX, le workstation NVIDIA RTX PRO e la piattaforma NVIDIA DGX Spark.

Un framework agente che si evolve da solo

Hermes si distingue da altri agenti per quattro caratteristiche principali:

• Auto-Evoluzione delle capacità: Hermes ha la capacità di scrivere e migliorare nuove capacità. Quando si trova di fronte a compiti complessi o riceve feedback utenti, memorizza le sue conoscenze in modo da adattarsi e migliorare con il tempo.
• Sub-Agenti Isolati: Hermes tratta i sub-agenti come lavoratori brevi e autonomi dedicati a compiti specifici — con contesto limitato ed strumenti mirati. Questo mantiene l'organizzazione dei compiti chiara, riduce la confusione per l'agente e permette ad Hermes di funzionare con finestre di contesto più ridotte, ideale per modelli locali.
• Affidabilità Progettata: Ogni capacità, strumento e plug-in incluso in Hermes sono curati e testati per garantire il funzionamento anche con modelli locali di grandi dimensioni, come i modelli da 30 miliardi di parametri, evitando la continua manutenzione richiesta dai framework agenti tradizionali.
• Migliori risultati con lo stesso modello: Confronti condotti dagli sviluppatori mostrano costantemente risultati superiori in Hermes rispetto ad altri. Ciò è dovuto alla natura del framework, che funziona come una struttura operativa attiva e non come un semplice wrapper, rendendo possibile l'esecuzione costante degli agenti direttamente sull'hardware.

Supporto hardware e Qwen 3.6

I modelli Qwen 3.6 di Alibaba forniscono intelligenza a livello di data center, perfettamente adatti ad agenti come Hermes. I modelli Qwen 3.6 da 35B parametri funzionano con circa 20 GB di memoria, superando modelli da 120B parametri che richiedono 70 GB+. Anche il modello 27B, nuovo e denso, offre l'accuratezza paragonabile ai modelli da 400B parametri, ma con un consumo ridotto di uno a sedici, grazie alla potente accelerazione offerta dai GPU NVIDIA RTX.

DGX Spark: l'agente AI sempre acceso

NVIDIA DGX Spark è la piattaforma perfetta per agenti come Hermes. Con 128 GB di memoria unificata e 1 petaflop di capacità di elaborazione AI, DGX Spark può supportare modelli misti di esperti per l'intera giornata. Il modello Qwen 3.6 più recente offre una capacità di elaborazione maggiore in un contesto ridotto, fornendo velocità maggiore e capacità di eseguire più compiti in parallelo.

Iniziare con Hermes su hardware NVIDIA

Utilizzare Hermes localmente con l'hardware NVIDIA è semplice. Visitare il repository GitHub di Hermes e abbinare questo framework con i propri modelli preferiti e sistemi di esecuzione. Hermes funziona anche con Qwen 3.6 tramite llama.cpp, LM Studio o Ollama, e funziona su entrambi per un'esperienza più semplice di AI locale.

Novità RTX AI Garage

NVIDIA ha recentemente rilasciato nuovi prodotti compatibili con le tecnologie AI locali:

• I NUVIDIA RTX PRO GPUs offrono fino a 3 volte la velocità nella generazione dei token con i modelli Qwen 3.6.
• Gli NVFP4 checkpoints per i modelli Gemma 4 26B e 31B di Google offrono un'elevata velocità AI su GPU NVIDIA Blackwell.
• Il modello Mistral Medium version 3.5 è pienamente compatibile su NVIDIA RTX PRO e DGX Spark.
• L’open source NVIDIA NemoClaw ha aumentato la sicurezza e la supporta la personalizzazione locale, ed è già disponibile per Windows Subsystem for Linux (WSL2).

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