Автономные ИИ-агенты — совсем другой уровень. Если вы следите за рынком и пробовали такие штуки, как OpenClaw или Claude Code, то понимаете, о чем речь. Вы ставите задачу, а нейросеть превращается в самостоятельного джуна. Она сама разбивает задачу на шаги, ищет документацию, пишет код, запускает его в терминале, видит ошибку, сама себя ругает и переписывает скрипт. Она совершает действия и автоматизирует рутину.
Чтобы вам не пришлось ломать голову над тем, как безопасно развернуть такого помощника (собирать Python-библиотеки, настраивать изолированные Docker-контейнеры и прикручивать headless-браузеры), мы добавили в ИИ-маркетплейс Selectel готовый образ — Hermes Agent Virtual Machine.
Что под капотом
Hermes Agent — это фреймворк для создания автономных самообучающихся агентов. Мы упаковали его в свежую Ubuntu 24.04 и завернули все в Docker и Docker Compose.
По сути, вы получаете готовую «песочницу», в которой ваш цифровой сотрудник может безопасно выполнять многошаговые задачи. Агент умеет ходить в интернет через встроенный браузер, запускать написанный им же код и создавать под себя новые навыки. Если у него нет нужного инструмента для решения задачи, он сам напишет под него скрипт и сохранит этот паттерн поведения на будущее.
Железо
В отличие от тяжелых систем (вроде того же RAGFlow), Hermes гораздо гибче подходит к ресурсам. Если вы планируете использовать популярные облачные модели по API, то сервер будет выступать лишь как менеджер задач и среда для выполнения кода. Порог входа в таком сценарии минимальный: хватит 2 vCPU, 4 ГБ RAM и 25 ГБ на диске. Этого хватит, чтобы крутить изолированные контейнеры и браузер агента.
Но если для вас критична безопасность корпоративных данных и вы не хотите отправлять промпты во внешние API, сервер легко превращается в автономный контур. Вы просто добавляете в конфигурацию видеокарту с GPU и поднимаете локальную open source LLM прямо на этой же машине. Образ уже содержит все необходимые драйверы, а вы получите ИИ-сотрудника, данные которого не покидают ваш контур.
ИИ‑роутер — доступ к 300+ моделям из одной панели
Подключите OpenAI‑совместимый шлюз по единому API‑ключу. Настраивайте сквозную аналитику, отслеживайте лимиты и квотируйте ресурсы.
Запустить ИИ‑роутер →
Как это развернуть
Зайдите в панель управления → Продукты → AI-маркетплейс → Создать сервер. В поле Источник выберите HERMES, добавьте нужное количество ядер vCPU, укажите объем RAM и размер диска, при необходимости добавьте GPU. Сеть можно настроить публичную или приватную, в зависимости от задачи.
Скриншот из панели управления Selectel, этап выбора источника при конфигурировании виртуальной машины.
Когда машина поднимется, нужно будет сделать ровно одну настройку руками, чтобы подружить агента с внешними «мозгами».
Подключитесь к серверу по SSH и пишите в консоль команду:
docker exec -it hermes hermes setup
Дальше запустится интерактивный установщик, который проведет вас по всем пунктам. Выберите Full setup, укажите провайдера, вставьте свой API-ключ, задайте модель и выберите среду выполнения (Docker — isolated container). Там же можно дать агенту доступ к веб-страницам через Local Browser.
На этом работа в консоли заканчивается. Возвращайтесь в панель управления Selectel, в карточке сервера нажмите Перейти в GUI.
В общем, если вы устали работать с промптами и хотите делегировать задачи алгоритмам, которые умеют действовать (прямо как OpenClaw, только из коробки и в облаке) — инструмент уже доступен в ИИ-маркетплейсе.
Источник: habr.com