Dépanner Hermes Agent : les 8 erreurs les plus fréquentes

Tu viens d’installer Hermes Agent, tu lances ta première commande, et rien ne se passe. Ou pire : une erreur que tu n’as jamais vue, un worker qui fait le mort, une config qui semble ignorée.

C’est normal. Hermes Agent est un outil puissant, mais sa flexibilité a un prix : les erreurs d’installation et d’exécution sont fréquentes au début. Voici les 8 que je vois le plus souvent, et comment les régler sans perdre une heure à chercher sur GitHub. Si tu n’as pas encore lancé tes premières automatisations, ce guide te servira de filet de sécurité quand ça coince.

Erreur 1 : Hermes ne trouve pas le fichier de config

Symptôme : tu lances hermes et le terminal te répond que le fichier de configuration est introuvable, ou il utilise des valeurs par défaut que tu n’as pas définies.

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Cause : Hermes cherche un fichier hermes.json ou hermes.yaml dans le répertoire courant, ou dans ~/.hermes/config. Si tu l’as placé ailleurs, il ne le trouve pas.

Solution : Vérifie où se trouve ton fichier avec ls -la ~/.hermes/config. S’il est absent, crée-le. Si tu veux utiliser un fichier ailleurs, passe le chemin explicitement :

hermes --config /chemin/vers/ta/config.json

Tu peux aussi définir une variable d’environnement HERMES_CONFIG_PATH pour éviter de répéter le chemin à chaque commande. Si tu débutes, commence par la config par défaut dans ~/.hermes/ : c’est l’endroit qu’Hermes vérifie en premier.

Erreur 2 : timeout sur une tâche simple

Symptôme : une tâche qui devrait prendre quelques secondes expire après 30 ou 60 secondes. Hermes te renvoie une erreur de timeout.

Cause : Deux possibilités. Soit le modèle que tu utilises est lent à répondre (API distante, modèle local trop lourd pour ta machine). Soit le timeout par défaut est trop court pour ton cas.

Solution : Augmente le timeout dans ta config :

{
  "timeout": 120,
  "max_retries": 3
}

Si le problème persiste, vérifie la latence de ton API. Un appel à un modèle distant peut prendre 10 à 40 secondes selon la charge. Si tu utilises un modèle local, assure-toi d’avoir assez de RAM et de VRAM. Les modèles 7B tournent sur 8 Go de RAM, les 13B demandent plutôt 16 Go.

Erreur 3 : permissions insuffisantes sur les fichiers

Symptôme : Hermes ne peut pas lire un fichier, écrire un résultat, ou exécuter un script. L’erreur mentionne « Permission denied ».

Cause : Hermes tourne avec les permissions de l’utilisateur qui a lancé le processus. Si un fichier appartient à root ou à un autre utilisateur, ou si les droits sont trop restrictifs, ça bloque.

Solution : Vérifie les permissions avec ls -l. Corrige-les si nécessaire :

chmod 644 mon-fichier.json
chmod 755 mon-script.sh

Si tu lances Hermes depuis un service systemd ou un cron, vérifie sous quel utilisateur il tourne. Un service lancé par root n’aura pas les mêmes accès qu’un service lancé par ton utilisateur. Dans le doute, exécute whoami dans ton script pour confirmer.

Erreur 4 : clé API invalide ou expirée

Symptôme : Hermes retourne une erreur 401 ou « unauthorized » au moment d’appeler un modèle externe.

Cause : Ta clé API est mal renseignée, expirée, ou tu utilises la variable d’environnement qui n’est pas chargée au moment de l’exécution.

Solution : Vérifie que ta clé est bien présente dans l’environnement :

echo $OPENAI_API_KEY

Si la variable est vide, charge-la dans ton ~/.bashrc ou ~/.zshrc :

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Puis recharge : source ~/.bashrc. Si tu utilises un fichier .env, Hermes ne le lit pas automatiquement. Tu dois soit le sourcer avant de lancer Hermes, soit passer la clé directement dans la config.

Vérifie aussi la date d’expiration de ta clé sur le tableau de bord du fournisseur. Certaines clés de test expirent au bout de 7 jours.

Erreur 5 : worker qui ne répond pas

Symptôme : Tu lances une tâche, Hermes l’assigne à un worker, mais le worker ne renvoie jamais de résultat. La tâche reste en statut « running » indéfiniment.

Cause : Le worker est planté, déconnecté, ou il attend une ressource qui n’arrive pas. C’est fréquent quand tu utilises des workers parallèles sur plusieurs machines ou conteneurs.

Solution : Vérifie l’état des workers :

hermes worker list

Si un worker est marqué « offline » ou « stale », relance-le. Si le problème est récurrent, ajoute un heartbeat dans ta config worker :

{
  "heartbeat_interval": 30,
  "worker_timeout": 120
}

Cela force Hermes à détecter les workers silencieux et à réassigner leurs tâches. Si tu utilises Docker, vérifie que le conteneur worker n’est pas en train de boucler sur un redémarrage.

Erreur 6 : conflit entre profils Hermes

Symptôme : Les commandes ne se comportent pas comme attendu. Un skill que tu as installé n’est pas disponible, ou la config utilisée n’est pas la bonne.

Cause : Tu as plusieurs profils Hermes (par défaut, dev, test…) et tu utilises le mauvais. Hermes charge le profil actif, pas forcément celui que tu crois.

Solution : Vérifie le profil actif :

hermes profile current

Si ce n’est pas le bon, bascule :

hermes profile use dev

Chaque profil a son propre dossier de config, ses propres skills et ses propres plugins. Si tu installes un skill dans le profil « dev » mais que tu utilises le profil « default », il ne sera pas visible. Si tu as besoin de recoller les morceaux, tu trouveras plus de détails dans le guide d’installation pas à pas.

Erreur 7 : skill qui ne se charge pas

Symptôme : Tu as installé un skill, mais Hermes ne le trouve pas. La commande hermes skill list ne l’affiche pas.

Cause : Le skill est mal installé, ou son fichier de définition est invalide. Hermes charge les skills depuis le dossier ~/.hermes/skills/ du profil actif. Si le fichier n’a pas l’extension .py ou .js, ou si le format YAML/JSON de définition est cassé, il est ignoré.

Solution : Vérifie que le skill est bien présent :

ls ~/.hermes/skills/

Si le fichier est là, vérifie sa syntaxe. Un YAML avec une indentation incorrecte suffit à bloquer le chargement. Regarde les logs Hermes pour voir l’erreur exacte :

hermes --verbose skill list

Si le skill dépend d’une bibliothèque externe, installe-la d’abord avec pip ou npm. Hermes ne le fait pas automatiquement.

Erreur 8 : boucle ou tâche qui ne termine pas

Symptôme : Une tâche automatisée tourne en boucle, consomme des tokens sans fin, ou ne remplit jamais sa condition d’arrêt.

Cause : La condition de sortie est mal définie, ou le modèle génère des variations infinies d’une même réponse. C’est le piège classique des boucles ouvertes.

Solution : Ajoute un compteur d’itérations maximum et un timeout global dans ta tâche :

{
  "max_iterations": 10,
  "global_timeout": 300
}

Définis aussi une condition d’arrêt explicite. Par exemple : « arrête-toi quand le fichier de sortie contient au moins 3 sections validées ». Sans condition concrète, le modèle peut continuer indéfiniment.

Si la boucle est déjà en cours, tue-la avec Ctrl+C ou hermes task stop <id>. Ensuite, ajoute les garde-fous avant de relancer.

Ces 8 erreurs couvrent la majorité des blocages que je vois sur les premières semaines d’utilisation d’Hermes Agent. La bonne nouvelle, c’est qu’elles se règlent toutes en quelques minutes une fois qu’on sait où regarder.

Si tu veux aller plus loin et construire un système fiable sans passer par ces tâtonnements, la formation Hermes Agent détaille chaque point avec des exemples réels et des configurations prêtes à l’emploi.