Nous Research enrichit Hermes d'une commande /learn pour capturer les workflows en commandes slash sans rédiger SKILL.md

Nous Research met à jour Hermes Agent avec un mode page vierge pour épingler des ensembles d'outils

Nous Research a introduit une troisième option de configuration dans son framework d'agent open-source Hermes Agent : le mode « Blank Slate », annoncé le 20 juin 2026. Là où les deux modes existants, Quick Setup et Full Setup, proposent respectivement un démarrage clé en main via le portail Nous (avec authentification OAuth gratuite) ou une configuration manuelle exhaustive, Blank Slate adopte la logique inverse : l'agent démarre avec le strict minimum. Seuls trois éléments sont activés d'emblée, le fournisseur et le modèle de langage, les opérations sur les fichiers, et l'accès au terminal. Tout le reste est désactivé explicitement : navigation web, exécution de code, vision, mémoire, délégation, cron, plugins, serveurs MCP, compression et points de sauvegarde. Ce qui distingue ce mode d'un simple interrupteur est la manière dont la configuration est persistée. Blank Slate écrit deux clés dans les fichiers de configuration locaux : une liste platformtoolsets.cli et un champ agent.disabledtoolsets. Ce choix est ancré sur disque, ce qui signifie qu'une mise à jour via hermes update ne peut pas réactiver silencieusement un outil que l'utilisateur a délibérément laissé de côté. Pour des équipes travaillant sur plusieurs machines ou pour des environnements à contraintes de sécurité strictes, cette garantie de reproductibilité est concrète : la surface d'exposition de l'agent reste exactement celle qui a été choisie, sans dérive entre les versions. Les secrets (tokens) restent séparés des paramètres dans ~/.hermes/.env, tandis que la configuration non sensible va dans ~/.hermes/config.yaml. Hermes Agent est le framework d'auto-amélioration de Nous Research, conçu pour tourner en local sur la machine de l'utilisateur. Dans un contexte où les agents IA accumulent de plus en plus de capacités par défaut, accès réseau, mémoire persistante, exécution de code arbitraire, la question du contrôle de surface devient centrale pour les déploiements professionnels et sensibles. Blank Slate s'inscrit dans une tendance plus large de l'outillage agent vers le principe du moindre privilège : n'activer que ce dont un workflow précis a besoin, et rien d'autre. Après la configuration minimale, l'utilisateur peut choisir de rester sur cette base réduite ou de parcourir manuellement les options disponibles pour activer outil par outil ce qui est nécessaire, via les commandes hermes tools, hermes skills opt-in --sync ou hermes setup agent.

💬 Ce qui mérite l'attention ici, c'est pas le démarrage minimaliste, c'est que la config est persistée sur disque : une mise à jour ne peut pas réactiver silencieusement un outil que tu as consciemment laissé de côté. Pour des équipes qui déploient des agents en environnement contrôlé, c'est exactement la garantie qui manquait. Les agents qui accumulent des capacités par défaut à chaque update, c'est un vrai problème de sécurité que l'écosystème mettait sous le tapis.

Nous Research lance Hermes Agent Profile Builder : identité, modèle, compétences et serveurs MCP dans un tableau de bord unique

Nous Research a publié le Profile Builder pour son agent open source Hermes, une interface graphique intégrée au tableau de bord local du projet accessible depuis un navigateur à l'adresse 127.0.0.1:9119. Jusqu'ici, configurer un agent Hermes demandait plusieurs étapes en ligne de commande : définir une identité, choisir un modèle et un fournisseur, activer des compétences, connecter des serveurs MCP. Le Profile Builder regroupe toutes ces opérations dans un formulaire guidé en cinq étapes. Le premier champ définit le nom et la description de l'agent, le nom servant également d'alias de commande dans le terminal. Viennent ensuite le choix du modèle et du fournisseur parmi Nous Portal, OpenRouter, NVIDIA, OpenAI ou tout endpoint compatible OpenAI, puis l'activation des compétences intégrées, l'installation depuis un catalogue externe via le Skills Hub, et enfin l'ajout de serveurs MCP par URL ou par commande locale. Chaque configuration produit un profil isolé : un répertoire autonome contenant son propre fichier config.yaml, ses variables d'environnement, son fichier de personnalité SOUL.md, sa mémoire, ses sessions, ses tâches planifiées et sa base de données d'état. L'intérêt principal de cette approche est la possibilité de faire tourner plusieurs agents spécialisés sur une même machine sans qu'ils partagent le moindre état. Un agent dédié au code et un agent de veille documentaire restent rigoureusement cloisonnés : mémoire séparée, credentials distincts, verrous sur les tokens pour éviter les conflits d'accès. Concrètement, un développeur peut configurer un assistant de programmation couplé à un modèle de code, un serveur MCP pour le système de fichiers et des compétences Git, pendant qu'un second profil gère une veille automatisée avec des compétences d'extraction web. Le builder abaisse significativement le seuil d'entrée : là où la configuration CLI exigeait de connaître chaque commande dans le bon ordre, le formulaire guide l'utilisateur sans supposer de familiarité avec l'outillage interne. Hermes est l'agent auto-améliorant open source de Nous Research, disponible en CLI, en application desktop et sur des plateformes de messagerie. Les compétences de l'agent reposent sur des fichiers SKILL.md dont seules les descriptions courtes sont chargées par défaut, le contenu complet n'étant consulté qu'en cas de besoin, ce qui évite d'alourdir les requêtes. Les serveurs MCP, conformes au protocole Model Context Protocol, permettent d'exposer des outils externes, qu'il s'agisse de services HTTP distants ou de processus stdio locaux. Le Profile Builder n'écrase pas le CLI, il en reproduit la logique dans une interface plus accessible : les deux chemins écrivent dans les mêmes fichiers de profil. Cette sortie s'inscrit dans une tendance plus large où les projets d'agents open source cherchent à réduire la friction de configuration pour toucher un public plus large que les seuls développeurs familiers de la ligne de commande.

Nous Research publie Hermes Desktop : une interface native multiplateforme pour Hermes Agent v0.15.2 avec sortie en streaming

Nous Research a lancé en prévisualisation publique Hermes Desktop, une application native disponible sur macOS, Windows et Linux, qui offre pour la première fois une interface graphique à son agent IA open source Hermes. Jusqu'ici limité à une interface en ligne de commande et à des passerelles de messagerie, Hermes Agent v0.15.2 dispose désormais d'une fenêtre native avec affichage en streaming des réponses, prévisualisation en temps réel des pages web, fichiers et sorties d'outils, un navigateur de fichiers, ainsi que des entrées et sorties vocales. L'application partage entièrement son cœur avec le CLI existant : configuration, clés API, sessions, compétences et mémoire sont communs à toutes les surfaces. Une conversation démarrée dans le bureau peut reprendre dans le terminal, et inversement, sans duplication d'état. Hermes Desktop a été démontré pour la première fois lors du keynote GTC de Jensen Huang avant d'être rendu disponible le 2 juin 2026. Ce lancement marque une étape importante dans l'accessibilité des agents IA autonomes pour le grand public. Hermes n'est pas un simple assistant de chat : c'est un agent qui planifie, exécute des actions et maintient un état persistant entre les sessions. La boucle d'apprentissage fermée le distingue des outils classiques : après une tâche complexe, l'agent génère des compétences réutilisables qui s'améliorent d'elles-mêmes lors des usages ultérieurs. La mémoire est gérée par l'agent lui-même, avec rappel inter-sessions via recherche FTS5 et résumé par LLM. En supprimant le prérequis du terminal, Nous Research ouvre Hermes à une population bien plus large d'utilisateurs non techniques, ce qui pourrait accélérer l'adoption des agents IA dans des flux de travail professionnels quotidiens. Nous Research s'inscrit dans une compétition croissante autour des agents IA autonomes et multiplateformes, face à des acteurs comme Anthropic avec Claude Code ou OpenAI avec ses capacités agentiques. Hermes se connecte à Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email et CLI depuis une seule passerelle, avec un planificateur cron intégré et une délégation à des sous-agents isolés. L'exécution est sandboxée via cinq backends : local, Docker, SSH, Singularity et Modal. L'interopérabilité avec le Model Context Protocol (MCP) permet d'intégrer des outils externes. Pour les API, Nous Portal propose quatre niveaux d'abonnement (Free, Plus, Super, Ultra) donnant accès à plus de 300 modèles et à un Tool Gateway unifié qui route la recherche web via Firecrawl, la génération d'images via FAL et la synthèse vocale via OpenAI. Les prochaines questions porteront sur la stabilité hors prévisualisation et sur la capacité de la startup à tenir face aux ressources des géants du secteur.

Comment les Workflows de Mistral AI transforment l’IA en moteur opérationnel ?

Mistral AI a lancé une fonctionnalité baptisée Workflows, intégrée à sa plateforme Studio, qui vise à résoudre l'un des problèmes les plus documentés de l'IA en entreprise : moins de 20 % des projets d'IA atteignent réellement la production. La startup française propose une couche d'orchestration permettant de passer d'un prototype à un déploiement opérationnel en quelques jours. Techniquement, la solution s'appuie sur le moteur Temporal, déjà adopté par des entreprises comme Salesforce, Netflix ou Stripe, mais adapté aux contraintes spécifiques de l'IA générative : gestion du streaming, mutualisation des ressources, traçage des exécutions et reprise automatique en cas d'erreur. Le modèle de déploiement sépare le plan de contrôle, hébergé par Mistral, du plan de données, qui reste dans l'environnement de l'entreprise via Kubernetes. Des acteurs comme CMA-CGM et La Banque Postale figurent parmi les premiers déploiements concrets. L'enjeu est majeur pour les équipes techniques qui, jusqu'ici, devaient assembler elles-mêmes agents, connecteurs, outils d'observabilité et gestion des erreurs à partir de briques hétérogènes, mobilisant parfois des mois de développement avant d'atteindre une version stable. Les Workflows de Mistral proposent un cadre unifié où ces composants fonctionnent ensemble dès le départ. Le SDK simplifie la configuration des politiques de reprise, des délais d'attente et de la gestion des erreurs en quelques lignes de Python, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la logique métier plutôt que sur l'infrastructure. L'intégration avec Le Chat permet également aux équipes non techniques d'exécuter ces workflows sans friction, ce qui réduit la fracture habituelle entre développeurs et utilisateurs métiers. Ce lancement s'inscrit dans une compétition accélérée entre fournisseurs de modèles qui cherchent à monter dans la chaîne de valeur, au-delà de la simple inférence. OpenAI, Google et Anthropic investissent tous dans des couches d'orchestration et d'agents, mais Mistral joue une carte différente : la souveraineté des données et le déploiement en environnement contrôlé, un argument central pour les entreprises européennes soumises au RGPD et aux exigences sectorielles strictes du secteur financier ou logistique. En positionnant Workflows comme une infrastructure industrielle plutôt qu'un outil d'expérimentation, Mistral tente de s'imposer comme le partenaire de référence pour les grandes organisations qui ont besoin de garanties sur la fiabilité, l'observabilité et la conformité de leurs systèmes d'IA en production.

💬 Ce problème des 20% de projets IA qui n'atteignent jamais la prod, tout dev qui bosse en entreprise le connaît. Mistral n'a pas réinventé la roue : ils ont pris Temporal (déjà chez Netflix et Stripe) et l'ont adapté aux contraintes du génératif, ce qui évite de passer six mois à assembler soi-même des briques qui ne se parlent pas. L'argument souveraineté RGPD, c'est pas du flan quand tes premiers clients sont CMA-CGM et La Banque Postale.