Hermes Agent Docker: Vollständiger Bereitstellungsleitfaden für 2026

Zwei Docker-Modi erklärt – Wählen Sie, bevor Sie beginnen

Die meisten Leitfäden überspringen diese Entscheidung vollständig und springen zu docker run. Nicht. Die beiden Modi weisen deutlich unterschiedliche Sicherheits- und Betriebsprofile auf.

Modus 1 – Hermes läuft in einem Container

Hermes und alle seine Abhängigkeiten leben im Bild. Sie verwalten den Status über benannte Volumes. Die Container-Neustartrichtlinie hält ihn über Neustarts hinweg am Leben. Dies ist das häufigste Produktionsmuster.

• Saubere Trennung vom Host – keine versehentlichen Schreibvorgänge auf Ihrem Computer
• Volle Portabilität; Stellen Sie es überall mit derselben Compose-Datei erneut bereit
• Etwas höherer Overhead als bei der nativen Ausführung

Modus 2 – Docker als Terminal-Backend-Sandbox

Hier läuft Hermes direkt auf dem Host (oder in einem Container) und fordert den Docker-Daemon auf, kurzlebige Container für die Shell-Ausführung zu starten. Sie konfigurieren es, indem Sie DOCKER_HOST festlegen, damit Hermes den Daemon erreichen kann:

export DOCKER_HOST=unix:///var/run/docker.sock   # Linux
export DOCKER_HOST=tcp://host.docker.internal:2375  # Windows/Mac (Docker Desktop)

Voraussetzungen und Umgebungseinrichtung

Bevor Sie ein Bild abrufen, bestätigen Sie Folgendes:

• Docker Engine 24+ oder Docker Desktop 4.26+
• Ein bereiter LLM-API-Schlüssel: OpenAI (OPENAI_API_KEY), Anthropic (Anthropic_API_KEY) oder ein lokaler Ollama-Endpunkt
• Ausgehender Internetzugriff auf Port 443 (für LLM-API-Aufrufe)
• Mindestens 2 GB RAM dem Container zugewiesen (4 GB empfohlen für von Ollama unterstützte Setups)

Windows-spezifisches Setup (Docker Desktop + WSL2)

Unter Windows brechen die meisten Docker-Bereitstellungen stillschweigend ab. Achten Sie auf Folgendes:

# Correct — Docker Desktop translates this automatically
volumes:
  - hermes_data:/root/.hermes

DOCKER_HOST=npipe:////./pipe/docker_engine

[wsl2]
memory=4GB
processors=2

Schnellstart – Hermes Agent mit Docker in 5 Minuten ausführen

Rufen Sie das offizielle Image ab und führen Sie den Setup-Assistenten aus:

# Pull the latest image
docker pull nousresearch/hermes-agent:latest

# Run with a persistent volume for state
docker run -it \
  -v hermes_home:/root/.hermes \
  -e OPENAI_API_KEY=your_key_here \
  nousresearch/hermes-agent:latest

Der Setup-Assistent startet beim ersten Lauf. Sie werden aufgefordert:

1. Wählen Sie Ihren LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Ollama oder benutzerdefinierter Endpunkt)
2. Geben Sie Ihren API-Schlüssel oder Ihre Endpunkt-URL ein
3. Konfigurieren Sie das Terminal-Backend (nativ oder Docker-Sandbox).

Überprüfen Sie nach Abschluss, ob die Sitzung funktioniert:

> hello

Produktionsbereitstellung mit Docker Compose

Der bloße Befehl docker run funktioniert zum Testen. Für alles Dauerhafte verwenden Sie Compose.

version: "3.9"

services:
  hermes:
    image: nousresearch/hermes-agent:latest
    container_name: hermes-agent
    restart: unless-stopped
    stdin_open: true
    tty: true

    environment:
      # Use environment secrets — never hardcode keys in compose files
      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}
      Anthropic_API_KEY: ${Anthropic_API_KEY}
      HERMES_LOG_LEVEL: info

    volumes:
      - hermes_home:/root/.hermes         # Config + conversation history
      - hermes_skills:/root/.hermes/skills # Skill store — see next section

    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 2G
          cpus: "1.5"

    healthcheck:
      test: ["CMD", "hermes", "--health"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 15s

    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"

volumes:
  hermes_home:
  hermes_skills:

Speichern Sie Ihre API-Schlüssel in einer .env-Datei (niemals der Versionskontrolle unterworfen):

OPENAI_API_KEY=sk-...
Anthropic_API_KEY=sk-ant-...

Bewahrung der Hermes-Fähigkeiten bei Containerumbauten

Dies ist das am häufigsten übersehene Produktionsproblem. Hermes speichert erlernte Fähigkeiten getrennt von der allgemeinen Konfiguration. Hängen Sie diese Pfade explizit ein:

Beim Aktualisieren des Bildes:

docker compose pull
docker compose up -d   # Named volumes persist automatically

Erweiterte Topologie – Host-Docker-Setup (Geschwistercontainer).

Diese Architektur wird verwendet, wenn Sie möchten, dass Hermes Geschwistercontainer für die isolierte Codeausführung orchestriert – beispielsweise um vom Benutzer übermittelten Code sicher auszuführen.

┌─────────────────────────────────┐
│         Docker Host             │
│                                 │
│  ┌──────────────┐               │
│  │ hermes-agent │◄──socket──────┤── /var/run/docker.sock
│  │  container   │               │
│  └──────┬───────┘               │
│         │ docker run (sibling)  │
│  ┌──────▼───────┐               │
│  │  sandbox-1   │  (ephemeral)  │
│  └──────────────┘               │
└─────────────────────────────────┘

Erstellen Sie eine Konfiguration für diese Topologie:

services:
  hermes:
    image: nousresearch/hermes-agent:latest
    restart: unless-stopped
    environment:
      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}
      DOCKER_HOST: unix:///var/run/docker.sock
      HERMES_TERMINAL_BACKEND: docker
    volumes:
      - hermes_home:/root/.hermes
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock  # Socket mount
    group_add:
      - "999"   # docker group GID — adjust to match your host

Hermes über Telegram Bot mit Claude verbinden

Derzeit gibt es keinen schriftlichen Leitfaden, der dies behandelt – es wird nur in Videoform gezeigt. Hier ist das vollständige Setup.

/newbot
→ Name: Hermes Agent
→ Username: your_hermes_bot
→ Save the token: 123456:ABC-DEF...

environment:
  Anthropic_API_KEY: ${Anthropic_API_KEY}
  HERMES_LLM_PROVIDER: Anthropic
  HERMES_TELEGRAM_TOKEN: ${TELEGRAM_BOT_TOKEN}
  HERMES_TELEGRAM_ALLOWED_USERS: "your_telegram_user_id"

docker compose up -d

Bereitstellung mehrerer Architekturen (ARM64 / Oracle Free Tier / Raspberry Pi)

Das nousresearch/hermes-agent-Image wird als Multi-Arch-Manifest geliefert. ARM64 wird unterstützt – ziehen Sie es explizit auf ARM-Hosts:

# Oracle Free Tier (Ampere A1) or Raspberry Pi 4/5
docker pull --platform linux/arm64 nousresearch/hermes-agent:latest

# Verify the architecture
docker inspect nousresearch/hermes-agent:latest | grep Architecture

Bekannte ARM-spezifische Probleme:

• Einige Quantisierungen des Ollama-Modells (Q8) laufen auf ARM langsamer; bevorzugen Sie Q4_K_M für lokale Inferenz
• Wenn Sie auf exec format error klicken, bestätigen Sie, dass Sie das Flag --platform linux/arm64 verwenden
• Docker Desktop auf Apple Silicon verarbeitet ARM nativ – kein Plattform-Flag erforderlich

Fehlerbehebung bei häufigen Hermes Agent Docker-Fehlern

Eine Referenztabelle für die Fehler, auf die Sie am wahrscheinlichsten stoßen:

Häufig gestellte Fragen

Abschließende Gedanken: Checkliste und nächste Schritte

Die Lernschleife unterscheidet Hermes von allen anderen Agenten, die Sie in Docker ausgeführt haben. Das obige Setup stellt sicher, dass die Schleife tatsächlich funktioniert sammelt sich an – wird nicht jedes Mal zurückgesetzt, wenn Sie ein Update versenden.

Bevor Sie eine Bereitstellung als produktionsbereit bezeichnen, bestätigen Sie Folgendes:

• ☐ Benannte Volumes, die sowohl für hermes_home als auch für hermes_skills erstellt wurden
• ☐ API-Schlüssel werden in .env gespeichert und sind in Compose nicht fest codiert
• ☐ restart: unless-stopped Richtlinie aktiv
• ☐ Gesundheitscheck bestanden: docker inspect hermes-agent --format='{{.State.Health.Status}}'
• ☐ Protokollrotation konfiguriert (max-size, max-file)
• ☐ Ressourcenlimits werden festgelegt, um eine Speichererschöpfung zu verhindern
• ☐ Der Einrichtungsassistent wurde abgeschlossen und die erste Chat-Sitzung bestätigt
• ☐ (Wenn Modus 2) Docker-Socket-Mount bestätigt und Socket-Proxy berücksichtigt

Nächste Schritte, um sofort einen Mehrwert zu erzielen:

1. Führen Sie ein paar echte Aufgaben aus – Dateizusammenfassung, Codeüberprüfung, Webrecherche –, um die Kompetenzbibliothek zu erweitern
2. Führen Sie nach 10–15 Aufgaben hermes skills list aus, um zu sehen, was gelernt wurde
3. Auf dem GitHub von Nous Research finden Sie Dokumente zur Agentenkonfiguration, die benutzerdefinierte Skill-Vorlagen und Speicheroptimierung abdecken
4. Wenn Sie Oracle Free Tier nutzen, richten Sie einen Cron-basierten docker compose pull && docker compose up -d ein, um Image-Updates ohne Ausfallzeiten zu ermöglichen und gleichzeitig den erlernten Status beizubehalten