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# Hermes Agent

> Hermes Agent を TokenLab に接続

既存のアカウント、設定、ツール権限を維持しながら、TokenLab を名前付きプロバイダーとして追加します。

## Agent に設定を依頼

```text theme={null}
次の手順を読み、Hermes を TokenLab に接続してください：
https://docs.tokenlab.sh/ja/integrations/hermes-agent
インストール済みのバージョンと実際の設定を先に確認してください。
既存のアカウント、プロバイダー、既定モデル、権限を保持し、バックアップと変更内容を示してください。
キーは私がローカルで入力します。チャットで要求、表示、貼り付けをしないでください。
設定の読み込みを先に確認し、有料リクエストは説明したうえで私が選択してから実行してください。
```

## Hermes のインストールと確認

[公式インストールガイド](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/getting-started/installation)を参照してください。Apple Silicon macOS と Windows のデスクトップ版、Linux とネイティブ Windows の CLI に対応する手順があります。システム要件を確認し、導入済みならインストールを省略します。

## 任意：復元可能な自動設定

公式 Hermes **0.21.3** には TokenLab Skills **0.1.3** の設定ヘルパーを使えます。変更のプレビューとバックアップを行い、名前付きプロバイダーだけを追加します。YAML コメント、アカウント、既定モデル、権限は保持します。[設定手順](https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills/blob/900de0c4e296c0d2ed00b5d842815ed89c403503/skills/tokenlab-api-integration/references/hermes_setup.md)を先に確認してください。

`SKILL_DIR` はインストール済みの `tokenlab-api-integration` フォルダー、`HERMES_PYTHON` は `hermes --version` のインストール先にある Python に設定します。macOS/Linux は `venv/bin/python`、Windows は `venv\Scripts\python.exe` です。PowerShell では `$SkillDir` と `$HermesPython` を使います。既存環境を使い、グローバルに Python パッケージを追加しません。

```bash theme={null}
"$HERMES_PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/configure_hermes.py" --model gpt-5.6-luna
"$HERMES_PYTHON" "$SKILL_DIR/scripts/configure_hermes.py" --model gpt-5.6-luna --apply
```

```powershell theme={null}
& $HermesPython "$SkillDir/scripts/configure_hermes.py" --model gpt-5.6-luna
& $HermesPython "$SkillDir/scripts/configure_hermes.py" --model gpt-5.6-luna --apply
```

適用後は下の手動マージを省略し、ヘルパーが示すディレクトリと読み込みコマンドに従います。`active_profile` も確認されます。設定表示はキーの有効性確認ではありません。`--restore` で復元を確認し、`--apply` を追加して元のバイト列に戻します。名前の競合、後からの編集、管理設定、WSL では自動処理を停止し、既存設定を保持して手動手順を使います。

## プロバイダーを設定

`HERMES_HOME` が設定されていればそのディレクトリ、なければ `~/.hermes`（Windows：`%LOCALAPPDATA%\hermes`）を使います。`config.yaml` をバックアップし、他の設定を残して以下をマージします。Chat Completions とツール呼び出しに対応する現在のモデルを選んでください。

使用中の設定をバックアップしてください。TokenLab の項目だけを追加し、既存のプロバイダー、アカウント、既定モデル、権限を維持します。名前が使用済みなら別名を選び、コマンドも合わせて変更します。戻す際は追加項目だけを削除するか、以前のバックアップを復元してください。

```yaml theme={null}
providers:
  tokenlab:
    api: https://api.tokenlab.sh/v1
    key_env: TOKENLAB_API_KEY
    transport: chat_completions
    default_model: gpt-5.6-luna
```

[API キー](https://tokenlab.sh/dashboard/api?tab=keys)でキーを作成し、Hermes ディレクトリの `.env` または起動プロセスの環境に `TOKENLAB_API_KEY` として保存します。会話やプロバイダー YAML にキーを貼り付けないでください。

## 設定確認と最初のリクエスト

`hermes config get providers.tokenlab.api` で追加項目を確認します。表示値は `https://api.tokenlab.sh/v1` です。既存の `model` セクションは維持し、以下のプロバイダーとモデルを明示して新しいセッションを開始します。これらのオプションなしで起動すると従来の既定設定を使用します。この確認はキーの有効性を検証しません。

```bash theme={null}
hermes chat --provider custom:tokenlab --model gpt-5.6-luna
```

TokenLab 残高を使用する準備ができたら短いテキストを送り、応答と[リクエスト記録](https://tokenlab.sh/dashboard/runs?section=requests)を照合します。その後、読み取り専用のツール作業を試します。補助モデルや任意ツールには別のプロバイダーやキーが必要な場合があります。

## 復元とトラブル対処

不明なプロバイダーと表示されたら、バージョンと[現在の設定形式](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers)を確認します。認証エラーではキーを表示せず環境とキーの状態を確認してください。元に戻すには以前のモデル選択を復元し、追加した TokenLab 項目だけを削除します。

MCP と Skills は別の拡張です。[MCP ガイド](/ja/integrations/tokenlab-mcp-server)は API ツール、[Skill ガイド](/ja/integrations/coding-agent-skill)は実装手順を提供します。このプロバイダー設定には必須ではありません。