# מחקר-היתכנות: Hermes של Nous Research — האם להטמיע, והאם זה יעזור ללולאת רכישת-הסגנון

> **TaskMaster #123** (tag `legal-ai`) · תאריך: 2026-06-11 · סטטוס: מחקר הושלם → המלצה להכרעה
> **שאלת-העל:** האם הסוכן/מסגרת ה-self-learning של Nous Research — שחיים התכוון אליו במקור בהקמת מנהל-הידע — ניתן ורצוי להטמעה אצלנו, והאם ישפר את לולאת רכישת-הסגנון מעבר לקיים.
> **הכרעה בתמצית:** **לדחות אימוץ-מסגרת; לאמץ רעיון אחד ממוקד — GEPA/DSPy (אבולוציית-פרומפט רפלקטיבית) כ-*מַצִּיע* בתת-מערכת רכישת-הסגנון, נמוך-עדיפות, לכשיצטברו זוגות draft↔final.**
>
> **המשך:** מה אנחנו *באמת* מריצים מ-Hermes היום (ה-CLI כ-runtime, ה-self-learning כבוי), חקירה פורנזית של ה-state, ו-playbook להפעלה-מלאה עתידית → [hermes-runtime-and-self-learning-state.md](hermes-runtime-and-self-learning-state.md) (#126).

---

## 0. הרקע — מה חשבנו שזה, ומה זה באמת

הסוכן "הרמס" אצלנו הוא **שם-פרסונה בלבד**: בפועל זהו `deepseek_local` (DeepSeek-V4-Pro) עם פרומפט-קבוע ([hermes-curator.md](../../.claude/agents/hermes-curator.md)), שמנתח החלטות סופיות ו**מציע** עדכוני-לקחים. קוד של Nous מעולם לא שולב (grep=0). הנחת-המוצא של המשימה הייתה שצריך לבדוק אם ה-"self-learning" של Nous הוא מנגנון fine-tuning שמתנגש באילוץ "מודל סגור".

**הממצא המרכזי הופך את ההנחה:** ה-self-learning של Nous **אינו** fine-tuning, ובמבנה-הממשל שלו הוא **מתכנס כמעט במדויק לארכיטקטורה שכבר בנינו** (propose-only, human-review, semantic-preservation). השאלה האמיתית אינה "האם זה תואם" אלא "**האם זה מוסיף משהו שאין לנו**". התשובה: רעיון אחד — אופטימיזציית-פרומפט אבולוציונית-רפלקטיבית (GEPA).

---

## א. מה Hermes-agent של Nous *באמת* עושה (מאומת מול ה-repos, לא מהזיכרון)

יש **שני** repos נפרדים תחת `NousResearch`, שניהם **MIT**:

### א.1 `NousResearch/hermes-agent` — מסגרת-סוכן (agent framework)
"The self-improving AI agent… the only agent with a built-in learning loop." רכיבים (מאומת מ-README + docs):

| רכיב | מה זה |
|------|-------|
| **Closed-loop skill learning** | מזקק "Skills" לשימוש-חוזר אוטומטית בסיום כל משימה, שומר בזיכרון מתמיד. תואם תקן פתוח `agentskills.io` (Skills Hub — portable/shareable). |
| **Three-layer memory** | זיכרון רב-שכבתי שזוכר העדפות/הרגלים לאורך סשנים. |
| **Dialectic user modeling (Honcho)** | בונה מודל מתפתח של "מי אתה" לרוחב סשנים. |
| **Agent-curated memory + periodic nudges** | הסוכן "מנדנד" לעצמו לשמר ידע; חיפוש-סשנים FTS5 + סיכום-LLM. |
| **Orchestration** | 40+ כלים, מספר terminal backends (local/Docker/SSH/Modal/Daytona), תת-סוכנים מבודדים, scheduler/cron מובנה, ריבוי-פלטפורמות-הודעות (Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal/CLI). |
| **Model-agnostic** | "Use any model you want — switch with `hermes model`, no code changes." עובד מול Nous Portal / OpenRouter (200+) / OpenAI / **Anthropic** / HF / endpoint מותאם. **אין דרישה למודל פתוח, אין fine-tuning של משקולות.** |

המסקנה: זוהי **מסגרת-תזמור-סוכנים מלאה** (orchestrator + memory + scheduler + ערוצי-הודעות + skill-hub) — מתחרה מבנית ל-Paperclip, **לא** רכיב-למידה נקודתי.

### א.2 `NousResearch/hermes-agent-self-evolution` — לב ה-"self-learning"
זהו ה-repo שעושה את האבולוציה-העצמית (מאומת מ-README):

- **מה הוא ממטב:** קבצי-skill (`SKILL.md`), תיאורי-כלים, מקטעי-system-prompt, וקוד-מימוש-כלים. (Phase 1 = קבצי-skill.)
- **אלגוריתם:** **DSPy + GEPA** (Genetic-Pareto Prompt Evolution). GEPA מנתח **traces של ריצה**, מבין *סיבות-כשל* ברפלקציה בשפה-טבעית, ומציע שיפורים ממוקדים — לא רק מזהה כשל.
- **דרישות-אימון:** **אין GPU, אין fine-tuning.** הכול דרך קריאות-API ("mutating text, evaluating results, selecting best variants"). עלות מוערכת **$2–10 לריצת-אופטימיזציה**.
- **הערכת-מועמדים (guardrails):** כל variant חייב לעבור — מערך-בדיקות מלא, מגבלת-גודל (skills ≤15KB), תאימות-caching, **שימור-סמנטי של המטרה המקורית**, ו**סקירת-PR אנושית**.
- **החלת-שינויים:** **אין auto-apply.** כל variant עובר "**human review, never direct commit**" ומוצע כ-PR נגד `hermes-agent`.

**זו ההפתעה:** המודל התפעולי של Nous (propose → guardrails → human-PR → never auto-commit, עם שימור-סמנטי) הוא **שחזור כמעט-מילה-במילה של INV-LRN1/G10 + INV-LRN5 שלנו.** לא צריך "להתאים" אותו — הוא כבר חושב כמונו.

---

## ב. טבלת-תאימות מול ארבעת האילוצים (פסיקה לכל אחד)

| # | אילוץ | אימוץ-מסגרת (`hermes-agent`) | אימוץ-רעיון (GEPA כמַצִּיע) | פסיקה |
|---|-------|------------------------------|-----------------------------|-------|
| 1 | **מודל-סגור** (Opus/DeepSeek/Gemini, לא fine-tuning — [project_style_acquisition_goal]) | ✅ model-agnostic, ללא fine-tuning | ✅ GEPA ממטב **טקסט** (פרומפט/skill), לא משקולות; API-only, $2–10 | ✅ **תואם** — זהו בדיוק ה-"prompt-optimization במקום weight-update" שהמשימה זיהתה כהכי-תואם |
| 2 | **G12 — שער-הפלטפורמה** ([X15](../spec/X15-agent-platform-port.md), INV-PORT1) | ❌ **מתנגש** — מסגרת-תזמור שלמה (memory/scheduler/ערוצים/subagents) = פלטפורמת-סוכנים מקבילה ל-Paperclip → drift-רוחב, בדיוק מה ש-G12/G2 מייבשים | ✅ חי בשכבת-האינטליגנציה/רכישת-הסגנון, מזין את שער-היו"ר; **אינו** פלטפורמה, אינו נוגע ב-Port | ❌ למסגרת / ✅ לרעיון |
| 3 | **INV-LRN1/G10 — אין auto-commit** | ⚠️ ה-memory האוטו-נדנד + יצירת-skill אוטונומית מפרים *אם* ב-auto-commit | ✅ self-evolution **תוכנן** propose-only (human-PR) — זהה למודל שלנו | ✅ **תואם** (הרעיון); ⚠️ המסגרת דורשת גידור |
| 4 | **INV-LRN5 — טוהר-הקול** (אין מהות ספציפית) | ⚠️ 3-layer memory + dialectic modeling שומרים תוכן-משתמש ספציפי לרוחב סשנים → זיהום שכבת-הקול | ⚠️ תקין **רק אם** מטריקת-ההערכה היא **מרחק-סגנון** (לא שחזור-מהות), והפלט הוא סגנון/שיטה. יש לנו את המטריקה (`style_distance`, שלב [7] MEASUREMENT) | ⚠️ **בר-ניהול** — חייב metric=style-distance + distillation שמפריד במקור (כבר קיים) |

---

## ג. מה זה יפתור שלא קיים? (מול מה שכבר בנינו)

| יכולת ב-Nous | מקבילה אצלנו | פער-אמיתי? |
|--------------|--------------|-------------|
| Closed-loop skill distillation | `hermes-curator` + `ingest_final_version` (Opus distillation) + `final_learning_pipeline` | לא — קיים, ומגודר טוב יותר (פאנל דו/תלת-מודלי, #121) |
| Three-layer memory / FTS5 recall | קורפוס-סגנון + pgvector + RAG ([03-retrieval](../spec/03-retrieval.md)) | לא — האחזור שלנו עשיר יותר ומכוון-דומיין |
| Skill-Hub (agentskills.io) | `skills/decision` + `legal-decision-lessons.md` | לא — שיתוף-קהילתי לא רלוונטי לדומיין-סגור |
| Dialectic user modeling | פרופיל-סגנון של דפנה (`/methodology`) | לא — ובמכוון: INV-LRN5 אוסר מידול-מהות |
| **GEPA reflective prompt-evolution** | **אין מקבילה** — אנו מתקנים פרומפטים ידנית, ללא אופטימיזציה שיטתית מול eval | ✅ **כן — זה הפער היחיד** |

**הפער היחיד שמוסיף ערך:** אנו אוספים זוגות `draft↔final` (`draft_final_pairs`, INV-LRN4) אבל **לא ממנפים אותם כ-eval-set שיטתי לשיפור פרומפטי-הכתיבה/פרופיל-הסגנון.** GEPA הוא בדיוק הכלי לכך: לוקח traces (טיוטות שלנו), reflects על *למה* הן רחוקות מהסופי של דפנה, ומציע שיפורי-פרומפט — מדיד מול `style_distance`.

---

## ד. חלופות קוד-פתוח שקולות (≥3 מקורות סמכותיים)

| גישה | מה היא | התאמה לאילוץ מודל-סגור | רלוונטיות לנו |
|------|--------|------------------------|---------------|
| **GEPA** (Agrawal et al., arXiv:2507.19457, **ICLR 2026 oral**) | אבולוציית-פרומפט רפלקטיבית; reflects על traces בשפה-טבעית | ✅ מושלמת — טקסט בלבד | **גבוהה** — מנצח GRPO (RL) ב-6–20% עם פי-35 פחות rollouts; מנצח MIPROv2 ב-10%+. `pip install gepa` / `dspy.GEPA` |
| **DSPy (MIPROv2)** | אופטימיזציית-פרומפט מבוססת-מטריקה | ✅ טובה | בינונית — GEPA עדיף לפי המאמר |
| **Reflexion** (Shinn et al., NeurIPS 2023) | "verbal RL" — רפלקציה מילולית בזיכרון-אפיזודי | ✅ טובה | נמוכה — per-task, לא משפר artifact מתמשך |
| **Voyager** (Wang et al., 2023) | skill-library מצטברת (Minecraft, lifelong) | ✅ טובה | נמוכה — כבר יש לנו skill-library מגודרת; הרעיון מובנה |
| **Generative Agents** (Park et al., 2023) | memory-stream + reflection + retrieval | ✅ | נמוכה — INV-LRN5 אוסר מידול-מהות מתמשך |
| **LangGraph long-term memory** | checkpointing + store | ✅ | כבר ב-[X16](../spec/X16-pipeline-durability.md) (התשתית קיימת) |

**מסקנת-ההשוואה:** מבין כל החלופות, **GEPA היא היחידה שמציעה יכולת חדשה תואמת-אילוץ** (אופטימיזציה שיטתית של artifacts-טקסט מול eval, ללא משקולות). השאר או מובנים כבר אצלנו, או מתנגשים ב-INV-LRN5, או per-task ולא-מתמשכים.

---

## ה. המלצה מנומקת

### דחה: אימוץ מסגרת `hermes-agent` כפלטפורמה
**נימוק:** זוהי פלטפורמת-תזמור-סוכנים מלאה (orchestrator/memory/scheduler/ערוצים) המתחרה מבנית ב-Paperclip. אימוצה = **מסלול-פלטפורמה מקביל** המפר G12/INV-PORT1 ([X15](../spec/X15-agent-platform-port.md)) ויוצר את drift-הרוחב שכל הספ מייבש. כבר הכרענו (יוזמת X15/X16): Paperclip = מעטפת ניתנת-להחלפה מאחורי Port; אין מקום לפלטפורמה שנייה.

### דחה: אימוץ שכבת-ה-memory/dialectic-modeling
**נימוק:** שמירת תוכן-משתמש ספציפי לרוחב סשנים מתנגשת ב-INV-LRN5 (טוהר-הקול). פרופיל-הסגנון שלנו במכוון מופשט.

### ✅ אמץ-רעיון: GEPA/DSPy כ-*מַצִּיע* בתת-מערכת רכישת-הסגנון
**הרעיון הספציפי:** אופטימיזציית-פרומפט רפלקטיבית-אבולוציונית של **פרומפטי-הכתיבה ו/או פרופיל-הסגנון**, ממוטבת מול eval-set של זוגות `draft↔final` (INV-LRN4), עם **מטריקה = `style_distance`** (שלב [7] MEASUREMENT, [07-learning §0.3](../spec/07-learning.md)).

**למה זה נכנס נקי (לא מסלול-מקביל):**
1. **מודל-סגור** ✅ — טקסט בלבד, Opus/DeepSeek דרך adapter, $2–10/ריצה.
2. **G12** ✅ — חי ב-`mcp-server/src` / style-acquisition; אינו פלטפורמה; אם צריך wakeup → דרך ה-Port.
3. **INV-LRN1/G10** ✅ — מַצִּיע בלבד: GEPA מפיק *variant מוצע* → שער-יו"ר (כמו ה-curator היום). **אין auto-commit.** זה גם המודל של Nous עצמם (human-PR).
4. **INV-LRN5** ✅ (מגודר) — eval=style-distance, output=סגנון/שיטה; ה-distillation הקיים מפריד מהות במקור.

### כיצד זה נכנס דרך ה-Port (אם/כשמאשרים) — תת-משימות מוצעות
1. **תנאי-סף (gate על הכדאיות):** לאסוף **N≥~15–20 זוגות `draft↔final` מנותחים** (`analyzed`/`lessons_folded`) — eval-set מינימלי ל-GEPA. כיום הקורפוס ~48 החלטות אך זוגות-מנותחים מעטים → **לכן עדיפות נמוכה כעת**; לפתוח כשהפנקס מתמלא.
2. **PoC מבודד:** `scripts/gepa_style_optimize.py` (מקומי, כמו `final_learning_pipeline`) — `dspy.GEPA` ממטב את פרומפט-הכתיבה מול `style_distance`; פלט = variant מוצע + דו"ח-שיפור.
3. **שער-יו"ר:** ה-variant מוצג ב-`/training` / כ-comment (דרך ה-Port), דפנה/חיים מאשרים → commit ידני ל-skill/prompt. אכיפת INV-LRN1.
4. **מדידה:** השוואת `style_distance` לפני/אחרי על holdout — לאמת שיפור-אמת לפני קיבוע.

**עדיפות:** נמוכה (priority=low במשימה תואם). זהו שדרוג-איכות עתידי לרכישת-הסגנון, לא חוסר קריטי. **להחליט להפעיל רק כשמצטבר eval-set של זוגות.** הכרעת-תקציב/עדיפות — של חיים.

---

## מקורות
- `NousResearch/hermes-agent` (README + https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/) — מסגרת-הסוכן, MIT, model-agnostic.
- `NousResearch/hermes-agent-self-evolution` (README) — DSPy+GEPA, API-only, propose-only/human-PR, MIT.
- Agrawal et al., **"GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning"**, arXiv:2507.19457 (ICLR 2026 oral) — 6–20% מעל GRPO, פי-35 פחות rollouts.
- `dspy.GEPA` (dspy.ai) · `CerebrasResearch/gepa` (standalone `pip install gepa`).
- Shinn et al., **Reflexion** (NeurIPS 2023) · Wang et al., **Voyager** (2023) · Park et al., **Generative Agents** (2023) — להשוואה.
- ספ-פנימי: [07-learning.md](../spec/07-learning.md) (INV-LRN1/4/5) · [X15](../spec/X15-agent-platform-port.md) (G12) · [X16](../spec/X16-pipeline-durability.md) · [hermes-curator.md](../../.claude/agents/hermes-curator.md).
