Haber Hermes ile Yerel Yapay Zeka Ajanları Geliştirmeye Giriş

[Enhar Ormeci]

Bu rehber, Hermes’i ilk kez kullanacak geliştiriciler için hazırlanmıştır. Amaç yalnızca Hermes’i kurmak değil; sistemin nasıl çalıştığını, bileşenlerinin birbirleriyle nasıl etkileşim kurduğunu ve gerçek projelerde nasıl kullanılabileceğini kavramaktır.

Giriş​

Büyük dil modellerindeki (LLM) gelişmeler, yapay zeka sistemlerinin yeteneklerini önemli ölçüde genişletmiştir. Günümüzde bu sistemler yalnızca sorulara yanıt vermekle kalmamakta; araştırma yapabilmekte, internete erişebilmekte, dosyaları analiz edebilmekte, kod üretebilmekte, e-posta gönderebilmekte ve birden fazla ajan arasında iş birliği sağlayabilmektedir.

Hermes, bu ihtiyaçları karşılamak amacıyla geliştirilen açık kaynaklı bir AI Agent Framework‘tür. Hermes’i klasik bir sohbet botu olarak değerlendirmek doğru değildir. Bunun yerine, farklı yapay zeka ajanlarını ve harici servisleri tek bir platform altında birleştiren kapsamlı bir çalışma ortamı sunar.

Hermes aşağıdaki yetenekleri desteklemektedir:

• Görev planlama ve yürütme
• Birden fazla ajanı eş zamanlı çalıştırma
• İnternet üzerinde araştırma yapma
• E-posta gönderme ve yönetme
• Telegram üzerinden haberleşme
• GitHub işlemlerini gerçekleştirme
• Uzun süreli hafızayı (Long-Term Memory) kullanma
• Karmaşık otomasyonları otonom şekilde yönetme

Bu özellikleri sayesinde Hermes yalnızca bir yapay zeka modeli değil; farklı araçları, servisleri ve yapay zeka ajanlarını tek çatı altında bir araya getiren kapsamlı bir yapay zeka çalışma ortamıdır.

Hermes Kurulumu​

Hermes; Linux, macOS ve Windows işletim sistemlerini destekleyen açık kaynaklı bir yapay zeka ajan (AI Agent) platformudur. Kurulum işlemi tek bir komut ile tamamlanabilmektedir.

Linux / macOS​

Terminal uygulamasını açtıktan sonra aşağıdaki komutu çalıştırmanız yeterlidir:

Copy to Clipboard
curl -fsSL

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.

| bash

Windows​

PowerShell’i Yönetici (Run as Administrator) olarak açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın.

Copy to Clipboard
irm

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.

| iex

İlk Çalıştırma​

Kurulum tamamlandıktan sonra aşağıdaki komutu çalıştırarak Hermes’i başlatabilirsiniz.

Copy to Clipboard
hermes

İlk çalıştırmada Hermes, kullanılacak kurulum yöntemini seçmenizi ister. İhtiyacınıza göre aşağıdaki iki seçenekten biri tercih edilebilir:

• Quick Setup (Nous Portal): API anahtarı gerektirmeyen hızlı kurulum seçeneğidir. Hermes’i kısa sürede denemek isteyen yeni kullanıcılar için önerilir.
• Full Setup: Kullanılacak büyük dil modeli (LLM), API anahtarları ve harici servislerin manuel olarak yapılandırılmasına olanak tanır. Gelişmiş kullanım senaryoları ve özelleştirilmiş kurulumlar için tercih edilir.

Seçilen kurulum adımları tamamlandıktan sonra Hermes kullanıma hazır hale gelir ve ajanlar, araçlar ile diğer bileşenler yapılandırılan servisler üzerinden çalıştırılabilir.

Hermes Mimarisi​

Hermes modüler bir mimari üzerine kurulmuştur. Bu mimaride her bileşen belirli bir görevi yerine getirir. En temel yapı şu şekildedir.

Copy to Clipboard
Kullanıcı │ ▼ Gateway │ ▼ Hermes ┌─────────┼─────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ Memory Skills Kanban │ │ │ └──────┬──┴─────────┘ ▼ Agents │ ▼ Harici Servisler

Bu yapı sayesinde Hermes oldukça esnek hale gelir. Yeni bir servis eklemek istediğinizde tüm sistemi değiştirmek yerine yalnızca ilgili bileşeni geliştirmeniz yeterlidir.

Agent Yapısı​

Hermes’in temelini Agent yapısı oluşturur. Bir Agent, belirli bir görev veya uzmanlık alanı için tasarlanmış yapay zeka çalışanı olarak düşünülebilir. Her Agent yalnızca kendi sorumluluk alanındaki işlemleri yerine getirir ve gerektiğinde diğer ajanlarla iş birliği yaparak daha büyük görevlerin tamamlanmasına katkı sağlar.

Örneğin farklı amaçlar için özelleştirilmiş ajanlar oluşturulabilir:

• Araştırma yapan ajan
• Kod geliştiren ajan
• Hata analizi yapan ajan
• Teknik dokümantasyon hazırlayan ajan
• Proje yönetimi gerçekleştiren ajan

Bu ajanların her biri birbirinden bağımsız çalışır ve yalnızca kendi uzmanlık alanındaki görevleri yerine getirir. Böylece tek bir yapay zeka modelinin tüm işleri üstlenmesi yerine, karmaşık problemler daha küçük ve yönetilebilir görevlere ayrılarak çözülür.

Bu yaklaşımın başlıca avantajları şunlardır:

• Daha doğru ve tutarlı sonuçlar üretilmesini sağlar.
• Görev karmaşıklığını azaltır.
• Uzmanlaşmış ajanlar sayesinde bakım ve geliştirme süreçlerini kolaylaştırır.
• Büyük ve karmaşık projeler için daha ölçeklenebilir sistemler oluşturulmasına olanak tanır.

Bu nedenle Hermes’te Agent kavramı yalnızca bir sohbet botunu değil, belirli görevleri yerine getiren ve gerektiğinde diğer ajanlarla koordineli çalışan bağımsız yapay zeka bileşenlerini ifade etmektedir.

Çoklu Agent Yapısı​

Hermes aynı anda birden fazla Agent çalıştırabilir. Örneğin aşağıdaki senaryoyu düşünelim.

Copy to Clipboard
Kullanıcı ---> Araştırma Agent - Kod Agent - Dokümantasyon Agent

Araştırma Agent’ı gerekli bilgileri toplarken, Kod Agent yazılımı geliştirebilir. Aynı anda başka bir Agent ise dokümantasyonu hazırlayabilir. Bu yaklaşım özellikle büyük projelerde ciddi zaman kazandırmaktadır. Bu özelliği ise kanban yapısı sayesinde kullanabiliriz.

Memory Graph​

Hermes’in öne çıkan bileşenlerinden biri Memory Graph sistemidir. Klasik sohbet botlarında konuşma sona erdiğinde önceki bilgiler unutulurken, Hermes uzun süreli hafızası sayesinde kullanıcıya ve projeye ait bilgileri oturumlar arasında saklayabilir. Böylece aynı bilgilerin her konuşmada yeniden verilmesine gerek kalmaz.

Memory Graph aşağıdaki türde bilgilerin saklanması için kullanılabilir:

• Kullanıcı tercihleri, proje bilgileri, cihaz yapılandırmaları ve çalışma alışkanlıkları.
• Devam eden projelere ait kamera modeli, bağlantı bilgileri, kullanılan yapay zeka modeli ve proje dizini gibi tekrar kullanılan teknik bilgiler.
• API anahtarları, parolalar ve erişim belirteçleri (token) Memory Graph içerisinde saklanmamalıdır. Bu tür hassas bilgiler güvenlik nedeniyle .env dosyalarında tutulmalıdır.

Bu yaklaşım hem güvenlik hem de sürdürülebilirlik açısından önerilmekte ve projelerin daha kolay yönetilmesini sağlamaktadır.

Skills​

Hermes’in yetenekleri Skills adı verilen modüller aracılığıyla genişletilebilir. Her Skill, Hermes’e belirli bir servis veya uygulama ile etkileşim kurma yeteneği kazandırır. Böylece Hermes yalnızca metin üreten bir model olmaktan çıkar ve gerçek sistemler üzerinde işlem gerçekleştirebilir.

Örneğin farklı Skill’ler aşağıdaki yetenekleri sağlayabilir:

• GitHub Skill: Depo (repository) oluşturma, commit yapma ve değişiklikleri uzak depoya (push) gönderme gibi GitHub işlemlerini gerçekleştirebilir.
• Himalaya Skill: E-posta gönderme, gelen e-postaları okuma ve otomatik yanıt oluşturma gibi e-posta yönetimi işlemlerini gerçekleştirebilir.
• Diğer Skills: Telegram, dosya sistemleri, web servisleri ve farklı üçüncü taraf uygulamalarla entegre olarak Hermes’in görev alanını genişletebilir.

Bu modüler yapı sayesinde Hermes yalnızca kullanıcıyla sohbet eden bir yapay zekâ modeli değil, farklı servislerle etkileşim kurabilen ve gerçek işlemleri otonom biçimde gerçekleştirebilen kapsamlı bir yapay zekâ asistanına dönüşmektedir.

NVIDIA Jetson Agent Yetenekleri​

NVIDIA Jetson cihazları için geliştirilen bu yetenek seti, Hermes gibi yapay zeka ajanlarının donanım katmanına doğrudan erişmesini sağlar. Jetson platformlarının kaynak kısıtlı uç bilişim (Edge AI) mimarisi dikkate alındığında, bu yetenekler ajanın yalnızca uygulama seviyesinde çalışan bir yazılım olmasının ötesine geçerek sistem kaynaklarını yöneten bir sistem yöneticisi gibi hareket etmesine olanak tanır.

Jetson Device Skills sayesinde ajan; donanım durumunu izleyebilir, bellek kullanımını analiz edebilir, güç profillerini değiştirebilir, termal yönetim gerçekleştirebilir ve büyük dil modellerini Jetson mimarisi için optimize edilmiş şekilde çalıştırabilir.

Yeteneklerin kaynak kodlarına ve ayrıntılı dokümantasyonuna NVIDIA-AI-IOT/jetson-device-skills GitHub deposundan ulaşılabilir.

Jetson Device Skills​

Yetenek​	Açıklama​
jetson-diagnostic​	CPU ve GPU sıcaklıkları, termal bölgeler, güç tüketimi, sistem yükü ve diğer donanım metriklerini analiz ederek cihazın anlık durumunu raporlar.​
jetson-memory-audit​	DRAM ve NvMap bellek kullanımını inceleyerek kullanılabilir belleği analiz eder ve büyük modeller yüklenmeden önce olası Out of Memory (OOM) hatalarının önüne geçilmesine yardımcı olur.​
jetson-headless-mode​	Masaüstü arayüz servislerini durdurarak cihazı başsız (headless) çalışma moduna geçirir ve sistem kaynaklarını yapay zekâ iş yükleri için serbest bırakır.​
jetson-llm-serve​	TensorRT ve Jetson’a özgü bellek optimizasyonlarını kullanarak vLLM, SGLang ve llama.cpp gibi LLM sunucularının en verimli şekilde çalıştırılması için gerekli yapılandırmaları hazırlar.​
jetson-speculative-decoding​	EAGLE-3 gibi spekülatif kod çözme yöntemlerini kullanarak token üretim hızını artırır ve büyük dil modellerinin daha yüksek performansla çalışmasını sağlar.​
jetson-package​	ARM64 mimarisine uygun paket, Python wheel, kütüphane ve konteyner sürümlerini belirleyerek yazılım bağımlılıklarının doğru şekilde kurulmasına yardımcı olur.​
jetson-power-profile​	10 W, 15 W veya MaxN gibi Jetson güç profillerini yönetir ve iş yüküne göre uygun güç modunu seçerek performans ile enerji tüketimini dengeler.​
jetson-thermal-governor​	Termal politikaları yöneterek fan hızlarını ve sıcaklık sınırlarını kontrol eder, yüksek yük altında sistem kararlılığını ve donanım ömrünü korur.​

Bu yetenekler sayesinde Hermes, yalnızca Jetson üzerinde çalışan bir yapay zeka uygulaması olmaktan çıkar; sistem kaynaklarını izleyebilen, donanımı optimize edebilen ve çalışma koşullarına göre cihaz yapılandırmasını dinamik olarak değiştirebilen akıllı bir ajan haline gelir.

Jetson ile Nasıl Çalışırlar?​

Jetson Device Skills, doğrudan cihaz üzerindeki sistem dosyaları, komut satırı araçları ve Jetson’a özgü API’lerle iletişim kurar. Hermes bu yetenekleri çalışma zamanında keşfeder, uygun göreve göre seçer ve ilgili yardımcı scriptleri çalıştırarak donanımdan veri toplar.

1. Entegrasyon ve bağlantı: install.sh komut dosyası, yetenekleri Hermes’in çalışma dizinine, örneğin ~/.agents/skills konumuna sembolik bağlantı olarak ekler.
2. Keşif (Discovery): Hermes çalışma zamanında bu dizini tarar ve her yeteneğin içindeki SKILL.md dosyasını okuyarak ilgili yeteneğin hangi görevlerde, hangi komutlarla ve hangi koşullarda kullanılabileceğini belirler.
3. Yürütme ve veri akışı: Ajan, örneğin “Sistemi optimize et” gibi bir görev aldığında uygun yeteneği seçer ve scripts/ klasöründeki yardımcı araçları çalıştırır. Bu scriptler tegrastats gibi Jetson’a özgü araçlardan gerçek zamanlı veriler toplar, verileri işler ve sonuçları doğrudan ajanın bağlamına veya hafıza katmanına aktarır.

Bu yapı sayesinde Hermes, yalnızca önceden tanımlanmış komutları çalıştıran bir otomasyon aracı olarak değil; cihazın durumunu analiz eden, uygun yeteneği seçen ve elde ettiği sonuçlara göre sonraki adımı belirleyen donanım farkındalığına sahip bir ajan olarak çalışır.

Avantajlar ve Ajan Sinerjisi​

Jetson Device Skills ile Hermes’in birlikte çalışması, yalnızca donanım yönetimini kolaylaştırmakla kalmaz; aynı zamanda uç bilişim (Edge AI) sistemlerinin daha verimli, güvenilir ve sürdürülebilir şekilde çalışmasına katkı sağlar. Ajan, donanım durumunu sürekli izleyerek çalışma koşullarına göre uygun kararları alabilir ve birçok işlemi otomatik olarak gerçekleştirebilir.

• Verimlilik artışı: Hermes, cihazın donanım kaynaklarını analiz ederek CPU, GPU ve bellek kullanımını optimize eder. Böylece gereksiz kaynak tüketimi önlenir ve mevcut donanımdan daha yüksek performans elde edilir.
• Hata önleme: Bellek yetersizliği, aşırı sıcaklık veya yüksek sistem yükü gibi kritik durumlar erken tespit edilerek gerekli önlemler alınabilir. Böylece sistem kilitlenmeleri ve beklenmeyen kesintiler en aza indirilebilir.
• Otomasyon: Güç profilleri, termal ayarlar ve sistem optimizasyonları kullanıcı müdahalesine gerek kalmadan ajan tarafından otomatik olarak yönetilebilir. Bu sayede cihaz uzun süreli görevlerde kararlı şekilde çalışabilir.
• Ölçeklenebilirlik: Aynı yetenek seti Jetson Nano, Xavier ve Orin gibi farklı Jetson platformlarında benzer çalışma mantığıyla kullanılabilir. Böylece farklı donanımlara geçiş sırasında yönetim süreçleri büyük ölçüde değişmeden korunabilir.

Bu entegrasyon sayesinde Hermes, yalnızca doğal dil ile etkileşim kuran bir yapay zekâ sistemi olmaktan çıkar; donanım kaynaklarını izleyen, performansı optimize eden ve cihazın kararlı çalışmasını sağlayan otonom bir sistem yöneticisi hâline gelir. Özellikle sürekli çalışan uç yapay zekâ uygulamalarında Jetson Device Skills’in proaktif kullanımı, güvenilir ve sürdürülebilir bir çalışma ortamı oluşturulmasında önemli bir rol oynar.

Personality​

Hermes’te her ajan farklı bir Personality (kişilik) ile çalıştırılabilir. Personality, ajanın bilgi üretme biçimini, iletişim tarzını ve problem çözme yaklaşımını belirler. Doğru kişilik seçimi, özellikle farklı kullanım senaryolarında elde edilen sonuçların kalitesini doğrudan etkiler.

Örneğin aşağıdaki kişilikler farklı amaçlar için tercih edilebilir:

Personality​	Özellik​
Technical​	Detaylı, teknik doğruluğa odaklanan ve mühendislik ağırlıklı yanıtlar üretir.​
Teacher​	Sabırlı, açıklayıcı ve örneklerle desteklenen öğretici bir anlatım benimser.​
Helpful​	Samimi, günlük dile yakın ve kullanıcı odaklı bir yardımcı gibi iletişim kurar.​

Örneğin teknik dokümantasyon hazırlanırken Technical, eğitim içerikleri oluşturulurken Teacher, günlük kullanım ve genel kullanıcı desteği için ise Helpful kişiliği tercih edilebilir. Göreve uygun Personality seçimi, ajanın ürettiği yanıtların doğruluğunu, okunabilirliğini ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde artırır.

Snapshot​

Uzun süre devam eden projelerde sistemin mevcut durumunun kaydedilmesi ve gerektiğinde aynı noktadan devam edilebilmesi önemlidir. Snapshot özelliği bu amaçla geliştirilmiştir.

Snapshot kullanılarak aşağıdaki bilgiler tek işlemde kaydedilebilir:

• Mevcut sistem yapılandırması.
• Ajanların çalışma durumu.
• Yapılandırma ayarları ve proje durumu.

Kaydedilen Snapshot daha sonra yeniden yüklenerek çalışmaya kaldığı yerden devam edilebilir. Bu özellik özellikle uzun süreli geliştirme süreçlerinde ve karmaşık projelerde önemli kolaylık sağlar.

Hermes Dashboard​

Hermes Dashboard, sistemin merkezi yönetim arayüzüdür. Çalışan ajanlar, servisler ve projeler tek bir ekran üzerinden takip edilebilir.

Dashboard üzerinden aşağıdaki bileşenler izlenebilir:

• Çalışan Agent’lar.
• Kanban projeleri ve görevler.
• Aktif servisler.
• Log kayıtları.
• Sistem durumu.

Jetson gibi bazı Edge AI platformlarında Electron uygulaması yerine web arayüzünün kullanılması daha kararlı sonuçlar verebilir. Özellikle uzun süre çalışan projelerde Dashboard, sistemin izlenmesini ve yönetilmesini önemli ölçüde kolaylaştırır.

Hermes’i Gerçek Projelerde Kullanmak​

Hermes’in en güçlü yönlerinden biri yalnızca büyük dil modelleriyle etkileşim kurabilmesi değildir. Asıl gücü; GitHub, Telegram, e-posta servisleri ve arama motorları gibi farklı sistemleri tek bir platform üzerinden yönetebilmesinden gelir.

Bu entegrasyonlar sayesinde Hermes;

• GitHub ile yazılım geliştirme süreçlerini yönetebilir.
• E-posta gönderip gelen mesajları analiz edebilir.
• Telegram üzerinden mesaj alıp gönderebilir.
• İnternet üzerinde araştırma yapabilir.
• Tüm bu işlemleri Kanban tabanlı iş akışlarına entegre edebilir.

GitHub Skill​

Bir yapay zekâ ajanının yalnızca kod üretebilmesi yeterli değildir. Yazılan kodun sürüm kontrol sistemi üzerinde yönetilebilmesi de geliştirme sürecinin önemli bir parçasıdır. Bu amaçla Hermes içerisinde GitHub Skill yer almaktadır.

GitHub Skill aşağıdaki işlemleri gerçekleştirebilir:

• Repository oluşturma.
• Dosya ekleme ve güncelleme.
• Commit oluşturma.
• Push işlemlerini gerçekleştirme.
• Mevcut projeleri güncelleme.

Örneğin bir görüntü işleme projesinde Hermes; kod geliştirebilir, hataları düzeltebilir, README dosyası hazırlayabilir, uygun commit mesajları oluşturabilir ve tüm değişiklikleri GitHub deposuna gönderebilir. Bu işlemlerin tamamı tek bir Kanban iş akışı içerisinde otomatik olarak gerçekleştirilebilir.

Himalaya Skill​

Gerçek projelerde kullanıcılarla iletişim kurmanın en yaygın yöntemlerinden biri e-postadır. Hermes bu amaçla Himalaya Skill modülünü kullanır.

Kurulum tamamlandıktan sonra Hermes aşağıdaki işlemleri gerçekleştirebilir:

• E-posta gönderme.
• Gelen e-postaları okuma.
• E-posta içeriklerini analiz etme.
• Otomatik yanıt oluşturma.

Örneğin belirli aralıklarla durum raporları gönderen veya kullanıcı taleplerini otomatik olarak yanıtlayan sistemlerde Himalaya Skill önemli kolaylık sağlar.

Güvenli Yapılandırma​

Harici servisler yapılandırılırken güvenlik büyük önem taşır. API anahtarları, kullanıcı parolaları ve erişim belirteçleri doğrudan kaynak kodu içerisine yazılmamalıdır.

Bunun yerine hassas bilgiler aşağıdaki yapılandırma dosyalarında saklanmalıdır:

• .env
• config.toml

Ayrıca bu dosyaların yalnızca yetkili kullanıcı tarafından okunabilecek dosya izinleriyle korunması önerilir. Bu yaklaşım hem güvenliği artırır hem de projelerin bakımını ve farklı ortamlara taşınmasını kolaylaştırır.

Telegram Gateway​

Hermes’in kullanıcılarla iletişim kurabildiği platformlardan biri Telegram‘dır. Telegram Gateway sayesinde Hermes, Telegram botu üzerinden kullanıcılarla etkileşim kurabilir ve uzaktan yönetilebilir.

Telegram Gateway aşağıdaki işlemleri gerçekleştirebilir:

• Gelen mesajları alma.
• Kullanıcı komutlarını çalıştırma.
• İşlem sonuçlarını kullanıcıya iletme.
• Bildirim ve uyarılar gönderme.

Bu sayede Hermes’e erişmek için bilgisayar başında bulunmanız gerekmez. İnternet bağlantısının olduğu herhangi bir yerden Telegram üzerinden sisteme komut gönderebilir, çalışan görevleri takip edebilir ve önemli olaylar hakkında anlık bildirim alabilirsiniz.

Örneğin, Jetson üzerinde çalışan bir görüntü işleme sistemi belirli bir hata ile karşılaştığında Hermes bunu Telegram üzerinden kullanıcıya bildirebilir. Benzer şekilde kullanıcı, Telegram üzerinden “Sistem durumunu göster”, “Son log kayıtlarını getir” veya “Belirli bir ajanı yeniden başlat” gibi komutlar göndererek sistemi uzaktan yönetebilir.

Copy to Clipboard
Bugünkü yapay zekâ haberlerini getir.

şeklinde bir mesaj gönderdiğinizde Hermes gerekli araştırmayı yapıp sonucu Telegram üzerinden size ulaştırabilir.

MCP Server​

Model Context Protocol (MCP), yapay zeka modellerinin dış sistemler, araçlar ve veri kaynaklarıyla standart ve güvenli bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan açık bir protokoldür. Bu sayede yapay zekâ uygulamaları yalnızca metin üreten modeller olmaktan çıkar; farklı servislerle etkileşim kurabilen, veri okuyabilen ve çeşitli işlemleri gerçekleştirebilen akıllı ajanlara dönüşür.

Normal koşullarda bir büyük dil modeli yalnızca kendisine verilen metin üzerinde işlem yapabilir. MCP kullanıldığında ise modelin yetenekleri genişler ve aşağıdaki işlemleri gerçekleştirebilir:

• Dosya sistemine erişme.
• Veritabanlarıyla iletişim kurma.
• REST API ve diğer servisleri kullanma.
• Komut ve kod çalıştırma.
• Harici araçlar ve uygulamalarla etkileşim kurma.

MCP mimarisi, yapay zeka ile dış sistemler arasındaki iletişimi sağlayan iki temel bileşenden oluşur:

Bileşen​	Görevi​
MCP Client​	Yapay zeka ajanının MCP Server ile iletişim kurmasını sağlar. İstekleri iletir ve sunucudan dönen sonuçları ajana aktarır.​
MCP Server​	Yapay zeka ile harici sistemler arasında köprü görevi görür. Dosya sistemi, API’ler, veritabanları ve diğer araçlara erişim sağlayarak gerekli yetenekleri sunar.​

Bu mimari sayesinde Hermes, farklı servislerle standart bir arayüz üzerinden haberleşebilir ve yeni araçları sisteme kolayca entegre edebilir. Böylece ajanlar yalnızca bilgi üreten değil, aynı zamanda gerçek sistemlerle etkileşim kurarak görevleri uçtan uca yerine getirebilen otonom yazılım bileşenleri haline gelir.

MCP Mimarisi ve Avantajları​

MCP tabanlı mimaride her bileşen belirli bir görevi üstlenir. Bu görev ayrımı sayesinde sistem daha düzenli, yönetilebilir ve uzun süre çalışan uygulamalarda daha kararlı bir yapıya kavuşur.

Tipik bir iş akışında süreç aşağıdaki şekilde ilerler:

• Gateway, kullanıcıdan gelen istek ve mesajları alarak Hermes’e iletir.
• Hermes, isteği analiz eder, gerekli ajanları ve araçları çalıştırarak işlemi gerçekleştirir.
• MCP Server, dış sistemlerle iletişim kurar ve elde edilen sonuçları tekrar kullanıcıya ulaştırır.

Bu katmanlı mimari, bileşenlerin birbirinden bağımsız çalışmasını sağlayarak sistemin bakımını kolaylaştırır ve ölçeklenebilirliğini artırır. Özellikle uzun süre çalışan yapay zekâ uygulamalarında görevlerin farklı katmanlara ayrılması performans ve kararlılık açısından önemli avantajlar sunar.

MCP’nin Sağladığı Avantajlar​

Model Context Protocol’ün temel amacı, büyük dil modellerini yalnızca metin üreten sistemler olmaktan çıkarıp gerçek dünya servisleriyle etkileşim kurabilen otonom ajanlara dönüştürmektir.

MCP kullanan sistemler aşağıdaki avantajlara sahip olur:

• Modüler: Yeni yetenekler mevcut sistemi değiştirmeden bağımsız bileşenler olarak eklenebilir.
• Güvenli: Yapay zekâ modeli, dış sistemlere doğrudan erişmek yerine MCP katmanı üzerinden kontrollü şekilde işlem gerçekleştirir.
• Ölçeklenebilir: Farklı servisler ve araçlar sisteme kolayca entegre edilebilir ve ihtiyaç duyulduğunda yeni sunucular eklenebilir.
• Genişletilebilir: Yeni özellikler geliştirmek için modelin temel yapısını değiştirmek yerine yeni bir MCP Server veya Tool eklemek yeterlidir.

Bu yaklaşım sayesinde yapay zekâ sistemleri zaman içerisinde yeni araçlar, API’ler ve servislerle kolayca genişletilebilir. Böylece mevcut mimari korunurken sisteme yeni yetenekler kazandırmak mümkün olur.

Özetle MCP, yapay zekâ modelleri ile dış dünya arasında standart bir iletişim katmanı oluşturarak ajanların araç kullanmasını, harici sistemlerle güvenli şekilde etkileşim kurmasını ve karmaşık görevleri uçtan uca gerçekleştirmesini sağlayan modern bir protokoldür.

SearXNG​

Büyük dil modelleri, yalnızca eğitim verilerinde bulunan bilgilerle yanıt üretebilir. Eğitim tarihinden sonra gerçekleşen olaylar, güncel gelişmeler veya yeni yayımlanan içerikler modelin bilgi kapsamının dışında kalır. Bu nedenle güncel bilgiye ihtiyaç duyan görevlerde harici bir arama motoru kullanılması gerekir.

Hermes içerisinde bu amaçla en yaygın kullanılan çözümlerden biri SearXNG‘dir. SearXNG, farklı arama motorlarından elde edilen sonuçları tek bir arayüzde birleştiren açık kaynaklı ve gizlilik odaklı bir meta arama motorudur.

Hermes, SearXNG entegrasyonu sayesinde aşağıdaki işlemleri gerçekleştirebilir:

• Güncel internet araştırmaları yapma.
• Farklı kaynaklardan arama sonuçlarını toplama.
• Teknik dokümantasyon ve makaleleri inceleme.
• Haberler ve son gelişmeler hakkında bilgi edinme.
• Elde edilen bilgileri analiz ederek ajan iş akışlarına dahil etme.

Bu entegrasyon sayesinde Hermes, yalnızca eğitim verilerine bağlı kalan bir yapay zekâ sistemi olmaktan çıkar; ihtiyaç duyduğu güncel bilgileri internet üzerinden araştırabilen ve elde ettiği sonuçları görevlerini yerine getirirken kullanabilen daha yetenekli bir otonom ajan hâline gelir.

SearXNG ile Araştırma​

SearXNG, farklı arama motorlarından elde edilen sonuçları tek bir platformda birleştiren açık kaynaklı bir meta arama motorudur. Hermes, SearXNG’yi araştırma aracı olarak kullanarak güncel bilgilere erişebilir ve bunları yapay zekâ iş akışlarının bir parçası hâline getirebilir.

Örneğin Hermes, SearXNG üzerinden aşağıdaki konularda araştırma yapabilir:

• Son teknoloji haberleri.
• Güncel yazılım sürümleri.
• Yeni yayımlanan akademik araştırmalar.
• Teknik dokümantasyon ve geliştirici kaynakları.

Arama sonuçları toplandıktan sonra bu bilgiler büyük dil modeli tarafından analiz edilir, özetlenir ve gerektiğinde Kanban iş akışları veya diğer ajan görevlerinde kullanılabilir.

SearXNG Neden Tercih Edilmelidir?​

SearXNG, açık kaynaklı yapısı ve esnek entegrasyon seçenekleri sayesinde araştırma odaklı yapay zekâ ajanları için güçlü bir çözümdür.

• Açık kaynaklıdır: Kaynak kodu incelenebilir, özelleştirilebilir ve tamamen kullanıcı kontrolünde çalıştırılabilir.
• Kendi sunucunuzda çalıştırılabilir: Harici servis sağlayıcılarına bağımlılık olmadan kurum içi veya kişisel sunucularda kullanılabilir.
• Ticari API bağımlılığı oluşturmaz: Lisans maliyetleri ve kullanım kotaları olmadan araştırma süreçleri yürütülebilir.
• JSON API desteği sunar: Hermes ve diğer otomasyon sistemleriyle kolayca entegre edilerek arama sonuçları programatik olarak kullanılabilir.

Bu özellikleri sayesinde SearXNG, güncel bilgiye ihtiyaç duyan araştırma ajanları için güvenilir, ölçeklenebilir ve düşük maliyetli bir çözüm sunar. Hermes, SearXNG entegrasyonu ile internetten topladığı bilgileri analiz ederek daha doğru ve güncel sonuçlar üretebilir.

Gerçek Bir Servis Zinciri​

Şimdiye kadar Hermes’in sunduğu servis ve yetenekleri ayrı ayrı inceledik. Ancak bu bileşenlerin gerçek gücü, birlikte çalışarak uçtan uca otomatik iş akışları oluşturabilmelerinden gelir. Her servis belirli bir görevi üstlenirken, Hermes bu servisleri doğru sırayla kullanarak karmaşık süreçleri kullanıcı müdahalesi olmadan tamamlayabilir.

Örneğin aşağıdaki iş akışını inceleyelim.

Copy to Clipboard
Telegram -> Gateway -> Hermes -> SearXNG -> LLM Analizi -> Telegram MCP ->Kullanıcı

Bu iş akışı tamamen otomatik çalışmaktadır. Kullanıcının yalnızca ilk mesajı göndermesi yeterlidir. Geri kalan tüm işlemler Hermes tarafından gerçekleştirilmektedir.

Kanban​

Birçok kişi Kanban’ı yalnızca görev kartlarının bulunduğu bir pano olarak düşünmektedir. Hermes’te ise Kanban bundan çok daha fazlasıdır.

Kanban;

• Görev planlayabilir.
• Agent çalıştırabilir.
• Araç kullanabilir.
• Veri aktarabilir.
• Otomatik karar verebilir.

Bu nedenle aslında Hermes’in otomasyon motoru Kanban’dır. Her kart yalnızca yapılacak bir işi temsil etmez.

Örneğin;

Copy to Clipboard
Todo -> Research -> Analyze -> Write Report -> Send Mail

Bir kart , araştırma yapabilir, internetten veri çekebilir, dosya oluşturabilir, e-posta gönderebilir, Telegram mesajı gönderebilir, başka bir kartı çalıştırabilir. Bu yapı sayesinde onlarca adımdan oluşan süreçler tamamen otomatik hâle getirilebilir.Her proje bir Kanban Board üzerinde oluşturulur ve görevler belirli kolonlar arasında ilerleyerek tamamlanır.

Kanban Kolonları​

Hermes’te görevlerin yaşam döngüsü aşağıdaki kolonlardan oluşur.

Inbox -> Ready -> In Progress -> Review -> Done

Her kolonun farklı bir amacı bulunmaktadır.

Inbox​

Inbox, yeni oluşturulan görevlerin ilk geldiği alandır. Henüz herhangi bir planlama yapılmamıştır. Bu kolon;

• Yeni fikirler.
• Kullanıcı istekleri.
• Oluşturulan yeni görevler için başlangıç noktasıdır.

Görev burada bekler ve daha sonra uygun şekilde düzenlenir.

Ready​

Ready kolonu çalıştırılmaya hazır görevlerin bulunduğu alandır. Bu aşamada;

• Görev açıklaması tamamlanmıştır.
• Gerekli Agent seçilmiştir.
• Gerekli araçlar belirlenmiştir.
• Çalıştırılmaya hazır durumdadır.

Henüz görev başlamamıştır. Sadece çalıştırılmayı beklemektedir.

In Progress​

Bu kolon aktif olarak çalışan görevleri gösterir. Agent görevi yerine getirirken kart bu kolonda bulunur. Örneğin;

• İnternet araştırması.
• Kod üretimi.
• Dosya analizi.
• E-posta gönderme.

Bu işlemler devam ederken görev In Progress kolonunda yer alır.

Review​

Görev tamamlandıktan sonra sonuçların kontrol edildiği aşamadır. Bu bölümde;

• Oluşturulan içerik incelenebilir.
• Hata kontrolü yapılabilir.
• Gerekli düzenlemeler gerçekleştirilebilir.

Bazı projelerde bu kolon kullanılmayabilir. Ancak ekip çalışmalarında oldukça faydalıdır.

Done​

Başarıyla tamamlanan görevler bu kolona taşınır. Görev artık bitmiştir. Kanban panosu üzerinden geçmiş çalışmalar takip edilebilir ve tamamlanan görevlerin kayıtları saklanabilir.

Kanban Görevlerinin Birbirine Bağlanması​

Hermes’in klasik Kanban uygulamalarından ayrıldığı nokta Discovery özelliğidir. Discovery ekranı sayesinde görevler yalnızca sıralanmaz, aynı zamanda birbirine bağlanarak otomatik çalışan iş akışları oluşturulur. Örneğin aşağıdaki iş akışı tamamen otomatik olarak çalışabilir.

Copy to Clipboard
Telegram Mesajı -> Mesajı Oku -> SearXNG Araştırması -> Kaynakları Analiz Et -> Markdown Oluştur -> Telegram'a Gönder

Kanban Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler​

Her düğüm tamamlandıktan sonra ürettiği çıktı otomatik olarak sonraki düğüme aktarılır. Bu sayede kullanıcı yalnızca ilk komutu verir; kalan süreç Hermes tarafından yürütülür.

Kanban projeleri oluştururken aşağıdaki noktalara dikkat edilmesi önerilir.

• Her kart yalnızca tek bir görevi yerine getirmelidir.
• Büyük projeler küçük görevlere bölünmelidir.
• Her görev için uygun Agent seçilmelidir.
• Gerekli Skills ve araçlar önceden tanımlanmalıdır.
• Discovery üzerinde görev bağlantıları dikkatlice oluşturulmalıdır.
• Uzun iş akışları test edilerek doğrulanmalıdır.

Bu yaklaşım, daha okunabilir, yönetilebilir ve hata ayıklaması kolay otomasyonlar geliştirmenizi sağlar.

Örnek Kanban İş Akışı​

Aşağıdaki örnek, Hermes üzerinde geliştirilebilecek basit bir araştırma otomasyonunu göstermektedir.

Copy to Clipboard
Inbox -> Ready -> Araştırmayı Başlat -> SearXNG ile Ara -> Sonuçları Analiz Et -> Markdown Raporu Oluştur -> Telegram Üzerinden Gönder -> Done

Bu yapı sayesinde Hermes yalnızca görevleri takip etmekle kalmaz; araştırma yapar, analiz eder, rapor oluşturur ve sonucu kullanıcıya otomatik olarak iletir.

Hermes İçin Yerel Modeller Nerede Çalıştırılabilir?​

Hermes ile kullanacağınız yerel büyük dil modelleri (LLM), NVIDIA Jetson cihazlarında,
NVIDIA GPU’lu AI Workstation‘larda veya GPU sunucularında çalıştırılabilir.

Platform​	Önerilen Donanım​	Bağlantı​
Jetson	NVIDIA Jetson Orin Nano, Orin NX, AGX Orin ve AGX Thor	Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
Workstation	NVIDIA GPU’lu AI Workstation‘lar	Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
Sunucu	NVIDIA GPU’lu AI Sunucular	Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.

NVIDIA tarafından Jetson platformlarında test edilen ve benchmark sonuçları yayınlanan yapay zeka modellerini

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.

Cihazınıza uygun modelleri kod yazmadan seçmek, yapılandırmak ve tek tıklamayla deploy etmek için

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.

Application Hub kullanım dokümantasyonuna

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.

Örnek Proje: Yapay Zeka Haber Asistanı​

Discovery mantığını öğrenmek için geliştirilebilecek en güzel örneklerden biri haber araştırma sistemidir. Bu projede kullanıcı yalnızca araştırılmasını istediği konuyu belirtmektedir. Geri kalan bütün işlemler Hermes tarafından yürütülmektedir. İş akışı şu şekildedir.

Copy to Clipboard
Telegram -> Gateway -> Mesajı Oku -> Konu Analizi -> SearXNG Araştırması -> Kaynakları Karşılaştır -> LLM Analizi -> Telegram MCP -> Kullanıcı

Bu yaklaşım sayesinde yalnızca birkaç saniye içerisinde onlarca farklı kaynaktan bilgi toplanabilir. Toplanan bilgiler analiz edilerek gereksiz içerikler ayıklanabilir. Sonuç ise okunabilir bir rapor olarak kullanıcıya iletilebilir.

Cron ile Zamanlanmış Görevler​

Her otomasyon kullanıcı komutu ile başlamak zorunda değildir. Bazı görevlerin belirli saatlerde otomatik olarak çalışması gerekir. Hermes bunun için Cron desteği sunmaktadır.

Örneğin;

• Her sabah saat 09.00’da yapay zekâ haberlerinin araştırılması.
• Her akşam sistem raporunun hazırlanması.
• Haftalık yedek alınması.
• Belirli aralıklarla proje durum raporlarının oluşturulması.

Sonuç​

Hermes, yalnızca büyük dil modellerini kullanan bir sohbet uygulaması değildir. Doğru yapılandırıldığında;

• Araştırma yapabilen.
• Karar verebilen.
• Görev planlayabilen.
• İnternete bağlanabilen.
• E-posta gönderebilen.
• Telegram üzerinden haberleşebilen.
• GitHub ile çalışabilen.
• Uzun süreli hafızaya sahip birden fazla Agent’ı aynı anda yönetebilen tam kapsamlı bir yapay zeka platformuna dönüşmektedir.

Bu rehberde Hermes’in temel bileşenlerini, gerçek projelerde nasıl kullanılabileceğini ve otonom iş akışlarının nasıl geliştirileceğini adım adım inceledik.

Hermes’i öğrenmenin en iyi yolu yalnızca belgeleri okumak değil; küçük projeler geliştirerek farklı bileşenleri bir araya getirmektir. Basit bir Telegram botuyla başlayıp zamanla SearXNG, GitHub, Himalaya, Kanban ve Discovery gibi özellikleri eklediğinizde, tek bir sohbet botundan çok daha fazlasını yapabilen otonom bir yapay zekâ ekosistemi oluşturabilirsiniz.

Hermes’in modüler yapısı sayesinde her yeni proje, sisteme yeni bir yetenek kazandırır. Bu nedenle öğrendikçe yalnızca uygulamalar geliştirmez, aynı zamanda kendi dijital çalışma arkadaşlarınızı da oluşturmuş olursunuz.

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.