Hermes Agent v0.15.0 ha sido lanzado con una actualización de la cadena de bloques que reduce el archivo run_agent.py de 16.083 a 3.821 líneas, una reducción del 76%. El código ahora está dividido en 14 módulos de alta cohesión. El tiempo de arranque en frío en Termux se redujo a 0,8 segundos, y hermes --version ahora se ejecuta en 258 milisegundos, una mejora del 63%. La herramienta session_search ahora utiliza filtrado local, reduciendo el tiempo de búsqueda a 20 milisegundos, 4500 veces más rápido. La herramienta kanban ha evolucionado hacia una plataforma multiagente completa. Bitwarden y xAI Web Search ahora son compatibles para la gestión de claves de API y la integración de actualizaciones de red.
ME AI Noticia, según el monitoreo de Beating, el equipo de NousResearch ha lanzado oficialmente la versión v0.15.0 del proyecto de agente de código abierto Hermes Agent. La cantidad de líneas de código del núcleo run_agent.py se redujo drásticamente un 76%, de 16.083 a 3.821 líneas, y se reestructuró completamente en 14 módulos altamente cohesivos, eliminando el bloqueo al cargar el editor. En cuanto al arranque en frío y el rendimiento de búsqueda, el equipo de desarrollo redujo el tiempo de arranque en frío en Termux a 0.8 segundos mediante la introducción diferida del paquete de dependencia de OpenAI y la optimización de llamadas frecuentes a funciones, mejorando la velocidad de hermes --version en un 63% hasta los 258 milisegundos. La herramienta de búsqueda de sesión session_search, reestructurada, eliminó el uso de modelos grandes y adoptó un filtrado local sin configuración, reduciendo el tiempo de búsqueda a 20 milisegundos, logrando una aceleración de 4.500 veces y funcionamiento completamente sin costo. La herramienta de tablero se ha actualizado a una plataforma completa de colaboración multiagente. Los desarrolladores pueden inicializar con un solo comando un flujo de trabajo Swarm que incluye coordinador, trabajadores en paralelo, nodos de validación independientes y de síntesis, ingresando hermes kanban swarm, y se añadió soporte para cobertura de modelo por tarea única y arranque programado. En términos de defensa de seguridad, la nueva versión introduce una defensa activa contra ataques Brainworm, implementando filtrado de tráfico y marcado de límites en tres puntos críticos: salida de herramientas, recuperación de memoria y carga de habilidades externas, para evitar que el agente sea comprometido por archivos o servicios web maliciosos. El ecosistema y la integración con terceros también han recibido actualizaciones profundas. El sistema ahora soporta la gestión unificada de todas las claves API en la nube mediante Bitwarden, lanzó un paquete de herramientas que permite cargar múltiples habilidades con un solo comando, y añadió un panel interactivo de instalación para el directorio oficial MCP de Nous. La integración con el ecosistema xAI incluye ahora un plugin de búsqueda web xAI Web Search, se estableció una guía exclusiva de ejecución Grok dentro del proxy hermes, y el proceso de diagnóstico hermes doctor puede alertar automáticamente sobre modelos ya en línea y soporta migración térmica con un solo clic. Para corregir fallas críticas presentes en el lanzamiento inicial, el equipo oficial lanzó en cuestión de horas la versión de parche v0.15.1, eliminando por completo el bucle infinito de recarga 401 que ocurría en modo loopback, y solucionando defectos como la falla en la resolución de rutas para comandos como npx dentro de contenedores Docker y la imposibilidad de terminar correctamente los hilos del tablero Kanban bajo la señal SIGTERM. (Fuente: BlockBeats)
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