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Cursos/Claude Code + IA Local/Hermes y coding local
Revisión pendiente desde 29 jul 20263 fuentes primarias

Agente coding local con Hermes y Ollama

Hermes Agent permite montar un agente que trabaja con herramientas, memoria y skills usando proveedores locales como Ollama. La parte importante no es dejarlo “autónomo”: es darle límites, verificación y una forma clara de parar.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Agente coding local con Hermes y Ollama».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Entender el papel de Hermes, Ollama y el modelo local.
  • Configurar un flujo seguro para editar código en una rama.
  • Evitar loops, tool calling roto y cambios sin pruebas.
En cristiano: Hermes Agent. Es un agente de Nous Research con memoria, skills y herramientas. Puede usar proveedores cloud o self-hosted, incluyendo Ollama y vLLM, pero sigue necesitando permisos y límites explícitos.

Arquitectura mínima

Para un agente de código local, piensa en tres capas: Hermes orquesta la tarea, Ollama sirve el modelo y Git/tests verifican si el cambio merece quedarse. Si una de esas capas no existe, el sistema se vuelve frágil.

  • Hermes: memoria, skills, tools y loop de trabajo.
  • Ollama: endpoint local compatible para inferencia.
  • Repositorio: rama aislada, tests, lint y diff revisable.
Terminal
# Comprueba que Ollama responde
ollama --version
ollama list
curl http://localhost:11434/api/tags

# Elige un modelo pequeño para empezar
ollama pull qwen2.5-coder:7b
ollama run qwen2.5-coder:7b "Resume qué hace este archivo package.json"

# Trabaja siempre en rama
git checkout -b agent/hermes-prueba-segura
Idea clave. Empieza con un modelo y una tarea pequeña. Cambiar modelo, runtime, tool parser y repositorio a la vez hace imposible saber qué rompió el flujo.

Encargo inicial recomendado

Un agente local no debe empezar editando. Primero debe observar, acotar y proponer un plan. Este patrón reduce cambios impulsivos y te deja detectar si el contexto es insuficiente.

Terminal
Objetivo:
Corrige el bug descrito en BUG.md sin tocar otras áreas.

Reglas:
- Primero lista archivos relevantes y riesgos.
- No edites hasta proponer un plan de 5 pasos.
- Máximo 8 pasos de agente.
- Si una tool falla dos veces, para y resume.
- Después de editar, ejecuta lint/test/build disponibles.
- No hagas commit sin mostrar diff y resultado de pruebas.
Cuidado. Tool calling con modelos locales puede fallar por formato, parser, cuantización o metadatos del modelo. Si una tool no se invoca o el modelo inventa resultados, no lo arregles con más permisos: cambia a una tarea más pequeña y revisa proveedor, modelo y formato de tools.

Stop logic para que no se vaya de paseo

Terminal
limits:
  max_steps: 8
  max_tool_calls_total: 20
  max_repeated_tool_args: 2
  max_runtime_minutes: 15
  stop_when:
    - tests_pass
    - same_error_twice
    - missing_context
    - needs_secret_or_external_login
Comprueba que funciona. Haz una prueba de fuego: pide al agente que modifique una función simple, ejecute tests y explique el diff. Si no puede completar ese circuito, todavía no está listo para tareas largas.
Guardar y reabrir el proyecto.
Un agente coding local útil no es el que toca más archivos, sino el que sabe cuándo parar, enseñar evidencia y dejar un diff pequeño que puedas revisar.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Open WebUI + Qdrant». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

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Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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