Cómo instalar Hermes Agent en casa o en la nube: equipos, Ollama, Telegram y control remoto

Respuesta corta: Hermes Agent se instala con un solo comando en Windows, Mac o Linux, o con un clic en un servidor en la nube. Lo que decide qué equipo necesitas no es Hermes, sino el modelo de IA que le conectes. Con un modelo de pago (Claude, GPT o Gemini) vale cualquier ordenador o un VPS de pocos euros. Con un modelo local en Ollama hacen falta unos 24 GB de memoria en un Mac o una tarjeta gráfica NVIDIA de 16 GB para ir con soltura: lo hemos medido. Después lo conectas a Telegram para hablarle desde el móvil y, si quieres, lo controlas desde otro ordenador con la app de escritorio.

Lo hemos medido: cinco modelos locales con el contexto de 64K que Hermes exige, en el mismo equipo, con memoria, velocidad y llamadas a herramientas. El código está en nuestro repositorio de GitHub.

Comandos, precios y requisitos verificados en la documentación y webs oficiales el 30 de octubre de 2026 (Hermes Agent v0.22.5). Si algo no coincide, manda la documentación oficial.

Qué es Hermes y para qué lo querría una empresa

Hermes Agent es un asistente de IA que trabaja solo: un programa que hace tareas por ti siguiendo instrucciones. Es de código abierto (licencia MIT) y lo publica Nous Research. Lee y escribe archivos, busca en internet, usa el navegador, recuerda lo que le enseñas y ejecuta tareas programadas. Le hablas desde Telegram, WhatsApp, Slack o su app de escritorio.

Ejemplos de lo que hace en una pyme:

• Una gestoría: cada mañana revisa la carpeta de facturas recibidas, saca importe y vencimiento y te manda por Telegram las que vencen esta semana.
• Una tienda online: prepara el resumen semanal de pedidos y devoluciones desde los ficheros que exportas.
• Un despacho: busca la normativa que le pides y te deja un borrador con las fuentes.

Más casos por departamento, y cuándo conviene un agente y cuándo no, en agentes de IA para empresas: casos de uso reales. La comparativa técnica con sus alternativas está en harness de agentes: OpenClaw, Hermes, Claude Code y Codex; su rival más directo tiene guía propia, cómo instalar OpenClaw en casa o en la nube, y cómo opera Hermes de verdad lo cuenta nuestro experimento con Mortadelo.

Las tres decisiones, en orden

1. ¿Qué modelo? De pago en la nube (mejor calidad, pagas por uso) o local con Ollama (gratis por uso, pero pide un equipo potente y rinde menos).
2. ¿Dónde vive Hermes? En un ordenador de la oficina o de casa (gratis, pero solo trabaja mientras está encendido) o en la nube (siempre encendido, de pago).
3. ¿Cómo le hablas? App de escritorio, Telegram desde el móvil o ambos, y si quieres controlarlo desde otro ordenador.

Paso 1: instalar Hermes

Windows

Abre PowerShell y ejecuta:

iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

Si prefieres ventanas a terminal, hay app de escritorio para Windows 11 (22H2 o superior) en la página de descargas. Hermes también funciona dentro de WSL2 (el Linux de Windows) con el instalador de Linux.

Mac

En la Terminal:

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Los Mac con Apple Silicon (M1 o posterior) tienen además app de escritorio. En los Mac con procesador Intel se usa desde la terminal.

Linux o un servidor

El mismo comando que en Mac. También hay imagen oficial de Docker (nousresearch/hermes-agent), que es lo más limpio en un servidor: Hermes queda aislado del resto del sistema.

Consejo de laboratorio: ejecutar un script descargado directamente es cómodo, pero conviene leerlo antes. Descárgalo con -o instalar.sh, ábrelo y luego ejecútalo.

Primera configuración

hermes setup

El asistente te pregunta por el modelo y las herramientas. Tiene tres modos: Quick Setup (entra con tu cuenta de Nous Portal, sin claves), Full Setup (eliges proveedor y pegas tus claves) y Blank Slate (todo apagado salvo lo mínimo, para ir activando con cuidado). Si ya usas OpenClaw o Claude Code en ese ordenador, ofrece importar tu configuración.

Paso 2: el modelo

Opción A: modelo de pago en la nube (la que recomendamos para empezar)

Hermes se conecta a casi todos los proveedores. Los que más usaríamos en una empresa:

Proveedor	Cómo se conecta	Cómo se paga
Anthropic (Claude)	Clave de API, o tu cuenta Max con créditos extra	Por uso con clave de API
OpenAI	Tu suscripción de ChatGPT o Codex, sin clave	Cuota fija de la suscripción
Google (Gemini)	Clave de Google AI Studio	Por uso, con capa gratuita
OpenRouter	Una clave para muchos modelos	Por uso
Nous Portal	Inicio de sesión, sin claves	Suscripción de Nous

Se elige con hermes model. La ventaja de usar una suscripción que ya pagas (ChatGPT, por ejemplo) es que el coste es fijo: no hay sorpresas en la factura si el agente se pone a trabajar mucho.

Opción B: modelo local con Ollama

Un modelo local corre en tu propio equipo: nada sale de la empresa y no pagas por uso. A cambio, necesitas memoria de sobra y el modelo es menos listo que los grandes de pago. Dos reglas que no son opcionales:

1. El modelo tiene que saber usar herramientas (tool calling). Uno que solo conversa no puede hacer nada: ni leer un archivo ni buscar en internet.
2. Hermes pide al menos 64.000 tokens de contexto (la memoria de trabajo de la conversación, donde caben sus instrucciones, las herramientas y lo que va leyendo).

Instala Ollama, descarga un modelo y crea una variante con 64K de contexto. En la terminal:

ollama pull gpt-oss:20b
printf 'FROM gpt-oss:20b\nPARAMETER num_ctx 65536\n' > Modelfile
ollama create gpt-oss-20b-64k -f Modelfile

Después, en hermes setup o hermes model, elige Custom Endpoint con la dirección http://localhost:11434/v1, sin clave, y el modelo gpt-oss-20b-64k. Con menos memoria, cambia gpt-oss:20b por qwen3:4b (ver el paso 3).

La trampa del contexto, medida: si conectas Hermes al modelo «tal cual», sin el Modelfile, Ollama elige el contexto por su cuenta. En nuestra prueba, qwen3:4b se cargó con 256K y ocupó 43,5 GB en lugar de 12,9 GB; qwen3:30b-a3b, 45,4 GB en lugar de 25,5. Y qwen3:8b se quedó en 40K, por debajo de lo que Hermes necesita. Fija siempre el contexto con el Modelfile.

Dos ajustes más para un asistente que está siempre disponible: que Ollama mantenga el modelo cargado (variable OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h; por defecto lo descarga a los 5 minutos y la siguiente respuesta tarda más) y un modelo de pago de reserva (fallback_providers en la configuración) para cuando el local no pueda con la tarea.

En la app de escritorio hay otra vía sin Ollama: Local Models descarga el motor y el modelo adecuado para tu equipo y le da al menos 64K de contexto sin que toques nada.

Paso 3: qué equipo hace falta (medido)

Hemos medido cinco modelos locales con soporte de herramientas en un MacBook Pro M1 Max con 64 GB, con Ollama 0.40.8, enchufado a la corriente y con la configuración que pide Hermes: 64K de contexto y la API compatible con OpenAI. A cada modelo le dimos un texto de entre 8.700 y 10.300 tokens según el modelo (lo que pesan las instrucciones y herramientas de un agente antes de que empiece a trabajar), con tres repeticiones, y cinco peticiones de oficina en las que tenía que usar una herramienta («¿cuánto suma la factura F-2026-0042?», «recuérdame el 15 de noviembre pagar el alquiler»).

Modelo	Memoria que ocupa	Hasta empezar a responder	Velocidad al escribir	Herramientas bien usadas	Contexto de serie
gpt-oss:20b (OpenAI)	13,3 GB	18,5 s	36,7 tok/s	5 de 5	128K
qwen3:4b (Alibaba)	12,9 GB	33,4 s	28,5 tok/s	5 de 5	256K
qwen3:8b (Alibaba)	11,0 GB	48,6 s	22,0 tok/s	5 de 5	40K
qwen3:30b-a3b (Alibaba)	25,5 GB	31,8 s	30,8 tok/s	5 de 5	256K
gemma4:31b (Google)	22,6 GB	143,0 s	8,5 tok/s	5 de 5	256K
qwen3:4b sin tarjeta gráfica (4 núcleos)	13,1 GB	233,4 s	4,0 tok/s	5 de 5	256K
qwen3:8b sin tarjeta gráfica (4 núcleos)	11,9 GB	310,9 s	3,8 tok/s	5 de 5	40K

«Hasta empezar a responder» es lo que tarda en leer ese texto; un token es más o menos tres cuartos de palabra. Datos completos y código en el repositorio.

Lo que nos dicen los datos:

• Con 64K de contexto, la memoria la marca la conversación, no el modelo. Un modelo de 4.000 millones de parámetros ocupa casi lo mismo (12,9 GB) que uno de 20.000 millones (13,3 GB), porque lo que más pesa es la memoria de trabajo reservada para 64K. Por eso ningún modelo bajó de 11 GB.
• gpt-oss:20b fue el más rápido en todo: empezó a responder en 18,5 segundos y resolvió cada petición con herramienta en una mediana de 1,8 segundos.
• qwen3:8b solo admite 40K de contexto de serie, por debajo de los 64K que pide Hermes. Forzado a 64K respondió bien a nuestras pruebas, pero trabaja fuera de aquello para lo que se entrenó: para Hermes, mejor qwen3:4b o gpt-oss:20b.
• gemma4:31b, el que recomienda la documentación de Hermes, acertó todo pero fue el más lento en este Mac: casi dos minutos y medio antes de empezar a responder. La versión que descarga Ollama usa un formato (NVFP4) pensado para tarjetas NVIDIA; en un PC con una de ellas puede ir bastante mejor, pero no lo hemos medido.
• Sin tarjeta gráfica no es práctico: con 4 núcleos, como un VPS normal, tarda entre casi 4 y más de 5 minutos en empezar cada respuesta. Funciona, pero no para hablarle por Telegram.
• Los cinco usaron bien las herramientas en las cinco pruebas. Son peticiones sencillas: en tareas largas de varios pasos, los modelos locales fallan más que los grandes de pago. Por eso conviene un modelo de reserva.

Qué equipo comprar o reutilizar

Traducido a equipos, con margen para el sistema y otros programas (en Mac, la tarjeta gráfica solo puede usar una parte de la memoria, más o menos entre dos tercios y tres cuartos):

Equipo	Modelo local para Hermes	Veredicto
Portátil u ordenador con 8 GB	Ninguno con 64K	Usa un modelo de pago
Mac con 16 GB	qwen3:4b, muy justo	Para probar, no para trabajar
Mac con 24 o 32 GB	gpt-oss:20b	La opción equilibrada
Mac con 48 GB o más	gpt-oss:20b, qwen3:30b-a3b o gemma4:31b	Holgado para cualquiera de los cinco
PC con tarjeta NVIDIA de 16 GB	gpt-oss:20b	Buena opción (no medido en NVIDIA: lo estimamos por la memoria)
PC con tarjeta NVIDIA de 24 GB	gpt-oss:20b; gemma4:31b muy justo	Buena opción (no medido en NVIDIA)
VPS sin tarjeta gráfica	Ninguno práctico	Usa un modelo de pago

Las filas de NVIDIA son una estimación por la memoria medida, no una medición: en un PC, el modelo tiene que caber en la memoria de la tarjeta gráfica, no en la RAM del ordenador.

Paso 4: Hermes en la nube, sin pelearte con servidores

Si no quieres un ordenador encendido todo el día, estas son las opciones más sencillas que hemos encontrado. Precios consultados en las webs oficiales el 30 de octubre de 2026.

Opción	Qué es	Precio	Para quién
Hermes Cloud (Nous Research)	El servicio oficial: tu agente gestionado, sin servidor que mantener	Por segundo de uso desde tu saldo de Nous; recarga mínima de 2 $	Quien no quiere tocar nada técnico
Hostinger VPS con plantilla Hermes	Servidor propio con Hermes ya instalado en Docker, con un clic	KVM 1: 6,49 $/mes · KVM 2: 8,79 $/mes · KVM 4: 12,99 $/mes (contrato de 24 meses; al renovar, 11,99 $, 14,99 $ y 28,99 $)	Pymes que quieren su servidor sin configurarlo
Railway con plantilla de la comunidad	Despliegue con un clic en la nube de Railway	Según consumo; la plantilla estima 5–10 $/mes	Quien ya usa Railway
VPS de Hetzner (Alemania y Finlandia)	Servidor europeo; instalas Hermes tú con el comando de Linux o Docker	Desde 5,99 €/mes (Cost-Optimized) o 6,49 €/mes (Regular), IVA aparte	Quien quiere datos en la UE y sabe usar la terminal

Bluehost y Sealos también tienen plantillas de un clic.

Ojo con el modelo en la nube: estos servidores no tienen tarjeta gráfica, así que en ellos lo normal es usar un modelo de pago. Lo medimos: un modelo pequeño con solo 4 núcleos tarda entre casi 4 y más de 5 minutos en empezar cada respuesta (ver tabla del paso 3).

Paso 5: hablarle por Telegram

Es la forma más cómoda de usarlo desde el móvil.

La vía rápida: en la app de escritorio o en el panel web, entra en Messaging → Telegram y pulsa Create with QR. Escaneas el código con Telegram, Hermes crea el bot, detecta tu usuario y lo deja configurado solo para ti.

La vía manual:

1. En Telegram, habla con @BotFather, crea un bot con /newbot y guarda el token que te da. Ese token es la llave del bot: no lo compartas.
2. Averigua tu ID numérico de Telegram (no es tu @usuario) con @userinfobot.
3. Ejecuta hermes gateway setup, elige Telegram y pega el token y tu ID. Para varias personas del equipo, separa los IDs con comas.
4. Arranca la pasarela de mensajería con hermes gateway y escribe al bot.

Lo importante: Hermes rechaza por defecto a quien no esté en la lista de permitidos (TELEGRAM_ALLOWED_USERS). No la abras «para probar»: un asistente con acceso a tus archivos y abierto a cualquiera es una puerta trasera.

Si Hermes vive en un ordenador que apagas por la noche: por defecto, al arrancar descarta los mensajes que le mandaste mientras estaba apagado. Para recibirlos, añade en la configuración de Telegram drop_pending_on_cold_boot: false.

Paso 6: controlarlo desde otro ordenador

Caso típico: Hermes vive en un mini PC de la oficina o en un VPS, y tú quieres usarlo desde tu portátil. La app de escritorio lo hace desde Ajustes → Gateways, que admite cuatro tipos de conexión:

• Local: el Hermes de ese mismo ordenador.
• Hermes Cloud: inicias sesión y eliges tu agente. Sin direcciones ni puertos.
• SSH: la app entra al otro equipo por SSH, como un administrador de sistemas.
• Remote gateway: en el otro equipo dejas funcionando hermes serve (el servidor al que se conecta la app) y en la app escribes su dirección e inicias sesión.

Puedes registrar varios (por ejemplo «Oficina» y «Portátil») y cambiar entre ellos desde la barra lateral.

Cómo hacerlo sin riesgos: el servidor de Hermes da acceso a tus claves y puede ejecutar órdenes, así que no lo abras a internet con usuario y contraseña. Lo recomendable es una red privada como Tailscale (gratis para uso personal; tus equipos se ven entre ellos como si estuvieran en la misma oficina) o una conexión SSH. Si de verdad necesitas acceso público, usa el inicio de sesión con cuenta de Nous (OAuth), no una contraseña. El panel web de Hermes, por defecto, solo responde en el propio equipo, y así debe seguir si no lo necesitas fuera.

Un detalle que confunde: hermes serve es lo que usa la app de escritorio; la pasarela de Telegram (hermes gateway) es otro proceso. Si usas los dos en un servidor, deja los dos funcionando, por ejemplo como servicios del sistema.

Seguridad mínima antes de darle trabajo de verdad

• Lista de permitidos en Telegram y en cualquier otro canal.
• Aprobación de comandos peligrosos activada (viene así por defecto: Hermes te pregunta antes de borrar o cambiar cosas sensibles).
• En un servidor, dentro de Docker, para que lo que ejecute quede aislado.
• Claves con permisos mínimos y nunca pegadas en el chat.
• Nada expuesto a internet: Tailscale o SSH para entrar desde fuera.
• Copia de seguridad de la carpeta de Hermes (~/.hermes, o %LOCALAPPDATA%\hermes en Windows).

Por qué importa: cualquier correo, documento o web que lea el agente puede llevar instrucciones escondidas. Lo medimos en credential confinement.

Qué montaría una pyme, según el caso

Situación	Recomendación
Quiero probarlo esta semana sin gastar en equipo	Hermes en el ordenador que ya tienes + modelo de pago (o tu suscripción de ChatGPT) + Telegram
Quiero que esté siempre disponible y no tocar nada	Hermes Cloud
Quiero mi propio servidor barato	VPS con plantilla de un clic + modelo de pago
Mis datos no pueden salir de la empresa	Equipo propio con modelo local (ver tabla de equipos) + Tailscale para acceder desde fuera
Lo mejor de los dos mundos	Modelo local para lo diario y uno de pago de reserva para lo difícil

Lo que haríamos en el laboratorio

Antes de poner un agente a trabajar con datos de clientes, lo probaríamos con tus tareas reales: qué modelo acierta con tus documentos, cuánto tarda, cuánto cuesta al mes y qué pasa si le llega un correo con instrucciones maliciosas. Es la diferencia entre «parece que funciona» y «sabemos lo que aguanta».

¿Quieres un asistente así en tu empresa sin sustos? Encárganos la prueba.