Nous Research de EE. UU. lanza Hermes Agent v0.13.0 con nueva colaboración multiagente persistente
2026-05-13 08:59
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es.wedoany.com Noticia: La institución de investigación de IA estadounidense Nous Research ha lanzado oficialmente la versión v0.13.0 de Hermes Agent, con nombre en clave "The Tenacity Release". Esta versión añade un panel de colaboración multiagente persistente, función de reanudación de sesiones desde puntos de interrupción y expande el número de integraciones de plataformas de comunicación a 20. Según la página de lanzamiento del proyecto en GitHub y el sitio de documentación oficial, esta actualización se centra en la resiliencia de ejecución de tareas, introduciendo múltiples medidas de garantía de continuidad como detección de latidos, limpieza de tareas zombis, mecanismos de reintento e instrucciones de bloqueo de objetivos.

La versión v0.13.0 introduce un mecanismo de colaboración mediante panel multiagente. Los usuarios pueden arrastrar y soltar tareas en el panel de tareas persistente, y múltiples nodos de trabajo Hermes aceptan, transfieren y finalizan tareas automáticamente, con un módulo de bloqueo anti-alucinaciones integrado en el sistema. Esta versión también incorpora la instrucción de bloqueo de objetivos (/goal) basada en el mecanismo de bucle Ralph, asegurando que el agente mantenga el objetivo central sin diluirse por el contexto durante largas conversaciones de múltiples turnos. La gestión de estado ha sido completamente reescrita; Checkpoints v2 implementa una verdadera poda de estado de contexto para evitar la inflación de memoria; tras un fallo del gateway o una actualización en caliente con /update, el sistema puede recuperar automáticamente las conversaciones interrumpidas.

El número de integraciones de plataformas de comunicación alcanza las 20 en esta versión, añadiendo Google Chat y formando una cobertura completa de canales junto con Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal y WeChat personal nativo, entre otros. El soporte multilingüe se implementa simultáneamente, añadiendo 7 idiomas, incluyendo chino, japonés y alemán, a las interfaces del gateway y CLI, y el sitio de documentación oficial lanza su versión en chino simplificado. A nivel de arquitectura, se ha realizado una transformación en plugins; tanto los proveedores de modelos como las plataformas de comunicación se han cambiado a una arquitectura conectable, permitiendo que los adaptadores de terceros se integren directamente sin modificar el código central.

Esta versión añade la herramienta nativa de análisis de video video_analyze, que puede analizar contenido de video en combinación con modelos multimodales como Gemini; en el apartado de texto a voz, se integra xAI Custom Voices como proveedor TTS, ofreciendo soporte oficial para la función de clonación de voz. En el aspecto de seguridad, se corrigen 8 vulnerabilidades críticas de nivel P0, la función de enmascaramiento de datos se activa por defecto, WhatsApp rechaza mensajes de desconocidos por defecto, y la lista blanca de roles de Discord se limita estrictamente al nivel de servidor.

El soporte para nuevos modelos se amplía para cubrir los últimos grandes modelos como deepseek-v4-pro, grok-4.3 y Tencent hy3-preview. El modo perro guardián del panel Cron añade un modo no_agent sin dependencia de agente, permitiendo que las tareas programadas sean controladas por el proceso guardián en estado no interactivo. El sistema de memoria persistente sigue utilizando el motor de búsqueda de texto completo SQLite FTS5 junto con la tecnología de resumen de grandes modelos de lenguaje como núcleo, evaluando y almacenando automáticamente la información clave de las conversaciones.

Hermes Agent fue lanzado como código abierto por Nous Research en febrero de 2026 bajo la licencia MIT, con su núcleo escrito en Python. Hasta esta versión, ha superado las 135.000 estrellas en GitHub. El proyecto construye un mecanismo de aprendizaje de ciclo cerrado a través de tres subsistemas: Memory, Skill y Nudge Engine. Al completar tareas complejas, genera automáticamente archivos de habilidades estandarizados en formato Markdown, logrando la conversión continua de la experiencia en capacidades reutilizables.

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