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コース概要
ヘルメスエージェントの概要
- ヘルメスエージェントとは何か、およびIDE補助ツールとの違い
- 自己改善型エージェントの概念と閉鎖的な学習ループ
- アーキテクチャの概要:バックエンド、プラットフォーム、ツール
インストールとセットアップ
- ローカルへのヘルメスエージェントのインストール
- Dockerコンテナ上へのデプロイ
- SSH、Daytona、Singularity、Modal経由のリモートデプロイメント
- OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Nous PortalのAPIキーの設定
エージェントとの対話
- CLIインターフェースと基本コマンド
- Telegramボットのセットアップと使用法
- DiscordおよびSlackとの統合
- WhatsAppへの接続
内蔵ツール
- Web検索とコンテンツ抽出
- ファイル操作:読み込み、書き込み、編集、検索
- ターミナルコマンドの実行とbashスクリプト
- 画像生成とビジョン分析
- テキスト読み上げ機能
永続的メモリ
- FTS5検索によるセッション跨ぎのメモリ保持
- 長期コンテキストのためのLLM要約
- メモリの検索と取得
スキルシステム
- スキルの定義とその作成方法
- セッションを跨ぐスキルの永続化
- コミュニティスキルおよびagentskills.io
MCP統合
- MCPサーバーへの接続
- ツール機能のプログラムによる拡張
スケジュールされた自動化
- 内蔵のcronスケジューラー
- 定期的なタスクとレポートの設定
- 自動化結果のクロスプラットフォーム配信
開発者向けの自動化ユースケース
- ターミナルコマンドの自律的な実行
- 隔離されたサブエージェントの起動
- 並列ワークストリームとバッチ処理
セキュリティとベストプラクティス
- コマンドおよび編集に対する承認モード
- セルフホスト型インフラストラクチャ上のデータプライバシー
- 環境の分離
本番環境でのデプロイメント
- 5ドルのVPS上での実行
- サーバーレスデプロイメントのパターン
- エージェントのヘルス状態とログのモニタリング
トラブルシューティング
- 一般的なインストールの問題
- ツールの失敗のデバッグ
- メモリとパフォーマンスのチューニング
まとめと次のステップ
- 主要な機能の総復習
- 継続的な学習のためのリソース
- 上級ヘルメスティピックへの移行
要求
- コマンドラインターミナルおよびLinuxコマンドの基本的な知識
- ソフトウェア開発ワークフローに関する理解
- AIおよび大規模言語モデル(LLM)に関する一般的な知識
対象者
- ワークフローにAIエージェントを統合したいソフトウェア開発者
- 自律型ツールを検索中のDevOpsエンジニア
- AIエージェントプラットフォームの評価を行っている技術チームリーダー
14 時間