Личный ИИ-помощник в Telegram, которому не нужно каждый раз объяснять всё заново

Мне от личного помощника нужны довольно приземлённые вещи. Помнить требования к статьям. Собирать новости к определённому времени. Присылать результат туда, где я его прочитаю

У Hermes Agent для этого есть постоянная память, планировщик и подключение к Telegram. Это открытый проект Nous Research, который запускается на вашем компьютере или сервере. Модель подключается отдельно, а Hermes отвечает за инструменты, сохранённые сведения и выполнение заданий.

Но между ботом, который отвечает на сообщения, и помощником, которому можно поручить регулярную задачу, остаётся настройка. Особенно памяти и расписания.

Telegram здесь служит интерфейсом. Вы отправляете сообщение боту, Hermes обрабатывает запрос на компьютере или сервере, обращается к подключённой модели и возвращает ответ. Поддерживаются текст, изображения, файлы и голосовые сообщения с расшифровкой. Результаты заданий по расписанию тоже могут приходить в чат.

Для моего блога понятный сценарий выглядит так. В памяти лежат короткие требования к подаче. Отдельное задание каждое утро собирает новости про нейросети. В Telegram приходит подборка, из которой уже можно выбирать тему.

Я не рассчитываю, что наличие памяти само по себе сделает подборку хорошей. Если поручить искать просто интересные новости, критерии интересного придётся придумывать модели. Поэтому условия отбора здесь значат больше, чем название помощника.

Для постоянного расписания нужен компьютер, который остаётся включённым. Ноутбук подходит для знакомства, а сервер удобнее для утренних заданий. Когда машина выключена, установленный на ней помощник ничего выполнить не может.

Для Linux команда установки выглядит так.

После установки нужно открыть новый терминал и запустить настройку.

Мастер предлагает несколько вариантов. Full Setup позволяет выбрать провайдера модели и настроить инструменты. Для сценария с новостями нужны доступ к веб-поиску, память и планировщик. Режим Blank Slate начинает с минимального набора и отключает эти возможности, поэтому для такого помощника потребует дополнительных настроек.

Затем команда hermes открывает беседу прямо в терминале. Сначала стоит получить ответ здесь, а уже потом подключать Telegram. Если модель не отвечает, настройка бота эту проблему не исправит.

В Telegram нужно открыть @BotFather и отправить /newbot. Он попросит название и свободное имя, которое заканчивается на bot, после чего выдаст токен.

Дальше в терминале запускается мастер подключения.

В нём выбирается Telegram, вводятся токен и числовой ID владельца. ID отличается от имени с @. Получить его можно через @userinfobot. Список разрешённых пользователей ограничивает доступ к помощнику.

Первый запуск выполняется командой hermes gateway. После ответа бота в Telegram процесс можно остановить через Ctrl+C и установить фоновую службу.

На Linux с пользовательской службой для продолжения работы после выхода из SSH используется дополнительная команда.

Это уже настройка постоянного запуска. Оставлять терминал открытым ради бота не потребуется.

В личном чате с ботом команда /sethome назначает этот разговор основным каналом для доставки результатов.

У Hermes память хранится в двух файлах. USER.md содержит сведения о пользователе и его предпочтениях. MEMORY.md предназначен для заметок агента. При начале новой сессии содержимое подставляется в инструкции модели.

Причём объём небольшой. По умолчанию это 1375 символов для профиля пользователя и 2200 для заметок. Ограничения можно менять, но сама конструкция рассчитана на краткие сведения. При переполнении инструмент возвращает ошибку, и записи требуется сократить или пересмотреть.

Для авторского блога полезная запись получается вполне конкретной.

После такой просьбы нужно проверить содержимое сохранённых файлов. Ответ «запомнил» сам по себе ещё ничего не подтверждает.

Мне здесь нравится возможность открыть запись и исправить её. Если помощник неправильно понял предпочтение, ошибка хотя бы имеет конкретное место. Но подробную редакционную инструкцию на несколько страниц в короткую память помещать бессмысленно. Ей нужен отдельный документ.

Задания по расписанию в Hermes создаются обычным сообщением. Агент использует инструмент cronjob, который сохраняет поручение в планировщике. Есть разовые и повторяющиеся задания, а также команды просмотра, приостановки и удаления.

Для блога запрос можно сформулировать так.

У этого поручения есть ограничение по времени, предмет поиска и критерий отбора. Число пять задаёт максимум, поэтому модели не предлагается дополнять подборку малозначительными публикациями ради количества.

Тут, кстати, есть существенная деталь. Задания запускаются в новых сессиях и не получают текущую переписку целиком. Формулировка «сделай завтра такую же подборку» оставляет слишком много за пределами сохранённого поручения. Условия нужно записывать непосредственно в задание.

Это касается и часового пояса. В запросе указана Москва, но после создания всё равно нужно посмотреть время ближайшего запуска. Ошибку в расписании удобнее обнаружить сразу, чем по сообщению, которое пришло среди ночи.

В Telegram команда /cron list показывает сохранённые задания. Для пробного запуска используется /cron run , где вместо подставляется идентификатор из списка.

Проверять здесь нужно два результата. Появилось ли задание в планировщике. Пришла ли после запуска подборка в нужный чат. Сам текст тоже требует проверки, особенно даты публикаций и соответствие ссылок утверждениям.

Hermes отдельно учитывает ошибки выполнения и доставки. Поэтому успешная подготовка текста ещё не означает, что Telegram его получил. На сервере команда hermes cron doctor проверяет состояние заданий, включая проблемы с доставкой.

Для меня именно это делает настройку понятной. Сохранённые предпочтения можно прочитать. Расписание можно открыть. Полученную подборку можно сопоставить с публикациями. На каждом этапе остаётся проверяемый результат.

Открытый код не отменяет расходы на сервер и подключённую модель. При использовании внешнего API запросы оплачиваются по условиям провайдера. Поэтому стоимость помощника зависит в том числе от частоты запусков и объёма обработки.

Но обращаться к модели требуется не для каждого действия. У Hermes есть режим выполнения скриптов по расписанию без участия нейросети. Скрипт проверяет условие и отправляет сообщение, только когда есть что сообщить. Например, если использование памяти сервера превысило заданный порог. На самих таких запусках токены модели не расходуются.

Для отбора новостей модель уместна. Для отправки заранее известного напоминания каждое утро дополнительное рассуждение мне не нужно. Чем точнее разделены эти задачи, тем проще оценить расходы и понять, за какую часть результата я плачу.