Назад
6 мая 2026 г. в 06:20 AI agents open source Hermes Agent Nous Research developer tools Hermes Agent Docs / GitHub

Hermes добавил Kanban-доску для агентов: задачи теперь переживают сбои и смену исполнителей

Hermes добавил Kanban-доску для агентов: задачи теперь переживают сбои и смену исполнителей

Hermes Agent получил отдельный Kanban-слой для работы нескольких агентных профилей над одними и теми же задачами. Это не просто визуальная доска в стиле Trello: по документации Hermes, каждая задача, попытка выполнения, комментарий и зависимость пишутся в локальную SQLite-базу, а диспетчер может заново поднимать исполнителей, фиксировать сбои и продолжать работу после пауз.

Инфоповод пришёл из обсуждения вокруг r/hermesagent, но подтверждается первичными источниками: публичной документацией Hermes, туториалом с дашбордом и GitHub PR #16100. Важная оговорка: сам PR закрыт без статуса слияния, однако соответствующие Kanban-файлы есть в основной ветке репозитория, а документация описывает функцию как доступную пользователю.

Что именно добавили

Kanban в Hermes — это общая доска для профилей агента. Человек может работать с ней через CLI, slash-команду или дашборд, а сами агенты — через набор инструментов вроде kanban_show, kanban_complete, kanban_block, kanban_comment, kanban_create и kanban_link. Все поверхности смотрят в один слой данных, поэтому задача не растворяется в контексте одного чата или одного процесса.

У задачи есть статусы от triage и todo до running, blocked, done и archived, исполнитель, приоритет, зависимости, комментарии и история запусков. Отдельная таблица task_runs хранит попытки выполнения: кто запускался, чем закончил, какое резюме и какие метаданные оставил, была ли блокировка, сбой, тайм-аут или повторная попытка.

Почему это больше, чем доска задач

Ключевое отличие от обычного делегирования субагенту — долговечность. Синхронный вызов субагента похож на функцию: родитель попросил, дочерний агент ответил, результат попал обратно в текущий контекст. Если работа требует паузы, проверки, смены исполнителя или человеческого решения, такая схема быстро становится хрупкой.

Kanban меняет форму работы: задача становится объектом, который можно увидеть, прокомментировать, заблокировать, разблокировать и передать дальше. В документации Hermes прямо сравнивает это с очередью и машиной состояний: передача работы сохраняется строкой в базе, а не держится на том, что один процесс не упадёт и один контекст не переполнится.

Где это может пригодиться

Самые понятные сценарии — инженерные пайплайны: планировщик описывает задачу, разработчик делает реализацию, ревьюер отклоняет первую попытку, разработчик исправляет, ревьюер принимает. В Hermes это можно выразить зависимостями, ролями и историей запусков, а не длинной перепиской в одном агентном сеансе.

Другой класс сценариев — операционная работа: исследовательская воронка, регулярные дайджесты, обработка входящих, задачи для множества аккаунтов или сервисов. Там особенно важны повторяемость, видимость статуса и возможность подключить человека в середине процесса. Агент может не «героически держать всё в голове», а оставлять структурированный след для следующего исполнителя.

Что это говорит о рынке агентов

На Neuro.ee мы уже отмечали резкий интерес к Hermes Agent как к открытой агентной среде выполнения. Kanban-функция показывает более важный слой этой истории: борьба идёт не только за лучшую модель или самый удобный чат, а за контроль над тем, где живёт работа агента — в одноразовом диалоге, в закрытой платформе или в переносимой инфраструктуре с памятью, очередями и журналом действий.

Для обычного пользователя это пока звучит технически. Но для команд и разработчиков ставка практичная: если AI-агенты должны делать не демо, а настоящую работу, им нужны привычные свойства рабочих систем — очереди, статусы, повторные запуски, аудит, роли и участие человека в спорных местах. Hermes Kanban — один из ранних открытых ответов именно на этот слой проблемы.

Мнение редакции Neuro.ee

Новостная ценность здесь не в том, что у Hermes появилась ещё одна вкладка в дашборде. Важнее архитектурный сигнал: агентные системы взрослеют от «умного помощника в терминале» к управляемому рабочему контуру, где задача живёт дольше одного запуска модели. Это скучнее, чем эффектная демка, но гораздо ближе к тому, как AI действительно будет входить в рабочие процессы.

Ещё новости

GitHub Copilot Fusion сам выбирает модели для задачи
3 ноября 2026 г.
GitHub Copilot Fusion сам выбирает модели для задачи

GitHub вывел Copilot Fusion в общую доступность: режим сам подбирает и комбинирует модели для задачи. Для разработчика это уменьшает ручной выбор модели, но не отменяет контроль расходов и корпоративных политик.

Пенсильвания ввела правила для обманной AI-рекламы
3 ноября 2026 г.
Пенсильвания ввела правила для обманной AI-рекламы

Новый закон Пенсильвании требует заметно раскрывать использование синтетического контента, когда он создаёт ложное впечатление о товаре или услуге.

Кибератака на Selver: в холодильной системе выставили +50 °C
2 ноября 2026 г.
Кибератака на Selver: в холодильной системе выставили +50 °C

В одном из эстонских магазинов Selver атаковали систему охлаждения: по сообщению Postimees, в ней попытались установить температуру +50 °C. Selver заявляет, что партнёр быстро обнаружил инцидент, магазин не понёс ущерба, а товары и покупатели не пострадали.

Gemini Notebook открыл сотни бесплатных учебников
2 ноября 2026 г.
Gemini Notebook открыл сотни бесплатных учебников

Google добавила в Gemini Notebook каталог из сотен учебников от OpenStax, Open Textbook Library и S Chand Publishing. По каждому подключённому учебнику сервис обещает ответы с привязкой к тексту и ссылками на исходные фрагменты. Это делает ИИ удобнее для подготовки, но не отменяет проверку его выводов.

GPT-6 Astra изменила 0,016% весов Qwen и подняла MATH-500 с 7,9% до 48,1%
2 ноября 2026 г.
GPT-6 Astra изменила 0,016% весов Qwen и подняла MATH-500 с 7,9% до 48,1%

Исследователи, связанные с MIT CSAIL, выложили открытые логи эксперимента, в котором GPT-6 Astra напрямую изменила небольшую часть весов Qwen3.5-0.8B. После одной из правок авторы зафиксировали рост на математических тестах и IFEval, но это ранняя работа с оценкой в собственной экспериментальной среде.

Новый тест агентов: лучший ИИ решил лишь 12% рабочих задач
2 ноября 2026 г.
Новый тест агентов: лучший ИИ решил лишь 12% рабочих задач

SemiAnalysis запустила GDPx — бенчмарк агентных моделей на задачах из 11 дорогих для бизнеса областей. По данным авторов, лучший результат пока составляет лишь 12%: эффектные демо ещё не равны надёжной автономной работе.

Google получила первый ответ ИИ с орбитального TPU
1 ноября 2026 г.
Google получила первый ответ ИИ с орбитального TPU

Google получила первый ответ от модели Gemma 4, запущенной на TPU на спутнике Project Suncatcher. Это подтверждает работу вычислительной нагрузки на орбите, но не доказывает жизнеспособность космического дата-центра.

DeepSeek показал прототип «суперагента» для GitHub
1 ноября 2026 г.
DeepSeek показал прототип «суперагента» для GitHub

DeepSeek опубликовала исследовательский прототип dsh-superagent: он следит за событиями в одном репозитории GitHub, запускает отдельные агентные сессии и возвращает результат в исходный диалог.

Критическая дыра в Linux: удалённый запуск кода грозит серверам — ядро пора обновлять
1 ноября 2026 г.
Критическая дыра в Linux: удалённый запуск кода грозит серверам — ядро пора обновлять

В ядре Linux исправили критическую CVE-2026-98432: ошибка в IPv4/TCP при неблагоприятных условиях может дать удалённому неаутентифицированному атакующему выполнение кода. Владельцам серверов стоит проверить статус ядра у своего дистрибутива и запланировать обновление, особенно если система принимает соединения из недоверенных сетей.

ИИ уже предлагает улучшения для ИИ — но проверять их всё ещё приходится людям
31 октября 2026 г.
ИИ уже предлагает улучшения для ИИ — но проверять их всё ещё приходится людям

Sakana AI и исследователи из Оксфорда показали The AI Scientist: LLM-агент генерирует гипотезы, меняет код, запускает эксперименты и пишет отчёты по задачам машинного обучения. Работа — проверяемый пример того, как модели участвуют в поиске улучшений для других моделей, но сами авторы фиксируют критические ошибки и не призывают верить результатам без перепроверки.

StepSecurity начала учитывать плагины Claude Code и Codex
31 октября 2026 г.
StepSecurity начала учитывать плагины Claude Code и Codex

StepSecurity добавила инвентаризацию плагинов AI-агентов на машинах разработчиков и в репозиториях GitHub. Инструмент показывает, откуда пришёл плагин, что в нём находится и где он включён — то есть закрывает новую дыру в цепочке поставки кода.

Фейковые ChatGPT и Claude прячут майнер рядом с подписанными программами
31 октября 2026 г.
Фейковые ChatGPT и Claude прячут майнер рядом с подписанными программами

Исследователи Check Point описали кампанию Yoba: поддельные проекты на GitHub выдают себя за приложения ChatGPT и Claude, а вредоносный код запускают рядом с настоящими подписанными файлами.