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NVIDIA、Nous Researchの「Hermes」エージェントフレームワークがRTX PCとDGX Sparkで自己改善型AIを実現と発表

NVIDIAは2026年5月13日、Nous Researchが開発するオープンソースのエージェントフレームワーク「Hermes」が、RTX PC・RTX PROワークステーション・DGX Spark上でローカル動作し、自己進化型スキルや分離型サブエージェントによって長時間タスクをこなせると発表しました。Hermesは公開から3か月足らずでGitHubスター14万を超え、OpenRouter経由で最も利用されているエージェントだとされます。

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NVIDIAは2026年5月13日付の公式ブログで、Nous Researchが開発するオープンソースのエージェントフレームワーク「Hermes」が、NVIDIA RTX PC、RTX PROワークステーション、そしてNVIDIA DGX Spark上でローカル動作する自己改善型AIエージェントを実現すると発表しました。NVIDIA公式の発表として「Hermesは公開3か月足らずでGitHubスター14万を突破し、OpenRouter経由で世界で最も利用されているエージェントである」と紹介されています。

NVIDIA RTX AI Garageが紹介するHermesエージェントの動作イメージ

画像引用元: NVIDIA Blog

ローカルで動く「自己進化するエージェント」

NVIDIAの発表によると、Hermesの最大の特徴はエージェントが自分のスキルを書き換え、改善し続ける点にあります。複雑なタスクや人間からのフィードバックに遭遇すると、エージェントはその学びを「スキル」として保存し、次回以降の応答に反映します。NVIDIAは「Hermes writes and refines its own skills」と表現し、この継続的な自己改善が長時間タスクでの精度維持に寄与すると説明しています。

ローカル動作のメリットも整理されています。クラウドAPIに依存しない構成のため、機密データを社外に出さずにエージェント作業を回せること、推論コストが定額化できること、そしてオフライン環境でも動作が継続することが挙げられています。

サブエージェント分離と30Bモデルでの安定動作

Hermesは「Contained Sub-Agents」というアーキテクチャを採用し、サブエージェントを独立したコンテキストとツールセットで動かすと案内されています。NVIDIAは「親エージェントのコンテキスト圧迫を避け、長いタスクでも安定して結果を出せる」点を強調しています。

性能面では、30Bパラメータ規模のモデルでも十分に動作すると説明されています。Hermesは厳しいストレステストを経た「Curated and stress-tested skills」を備えており、特定の巨大モデルに頼らずに動かせる設計です。これは、DGX Sparkのようなオンデバイスで完結する構成を可能にする前提でもあります。

DGX Sparkで「1台のデスクで完結するAIエージェント」

NVIDIAはHermesと組み合わせる代表的なハードウェアとしてDGX Sparkを挙げています。DGX Sparkは128GBの統合メモリと1ペタフロップ級のAI演算性能を備えるとされ、個人開発者やスタートアップが自前で大型モデルとエージェントを回せる位置づけです。

NVIDIAはHermesのDGX Spark向けプレイブックもbuild.nvidia.com/sparkで公開していると案内しており、ローカルエージェントを試したい開発者向けに導入手順を整備しています。RTX PCやRTX PROワークステーションでも同じフレームワークを動かせるため、手元の開発機からスタートして必要に応じてDGX Sparkへスケールさせる構成が想定されています。

エージェント設計の3要素：スキル進化・分離・信頼性

NVIDIAは記事の中で、Hermesがエージェント設計の3要素を体系化していると説明しています。

Self-Evolving Skills：タスクの複雑さやフィードバックから自分のスキルを再生成する仕組み
Contained Sub-Agents：サブエージェントを隔離し、コンテキストとツールを限定する設計
Reliability by Design：本番投入を想定したスキルのキュレーションとストレステスト

これらはClaude CodeやCursorといったエージェント型ツールが採用している設計思想と方向性が重なりますが、Hermesはローカル動作と自己進化を中心に据えている点が特徴です。

ハンズオンセッションの案内

NVIDIAはHermesを試すための公式チャネルとして、Build It Yourself: Agentic AIというハンズオンセッションの登録ページも案内しています。GitHubリポジトリと併せて、開発者がローカル環境でHermesを動かす導線を整えた形です。

なお、本記事はNVIDIA公式ブログによる発表内容を基にしていますが、性能比較・スター数・「最も利用されているエージェント」といった表現については、Nous ResearchおよびOpenRouterのデータをNVIDIAが引用したものに依拠しています。実利用にあたっては、対象タスクで実際にHermesを試しながら判断するのが現実的です。