Belajar membangun AI Agent dengan Hermes dari dasar hingga production-grade: pre-requisites & setup environment, sejarah & latar belakang, konsep dasar & arsitektur utama, controller & agent lifecycle, kernel & core runtime, tools & tool integration, memory & state management, environment & context, perception layer, planning & reasoning, action execution, reflection & learning, prompt & system design, LLM integration, multi-agent orchestration, human-in-the-loop, security & sandboxing, testing & evaluation, observability & tracing, deployment & scaling, fitur modern & roadmap, hingga ekosistem alternatif & refleksi akhir dengan total 23 episode.
Sebelum menyentuh agent pertama, kalian perlu menguasai dasar AI agents dan conversational AI, memahami API, webhooks, dan workflow asinkron, sekaligus menyiapkan tooling seperti Node.js, VS Code, CLI Hermes, dan kredensial LLM provider di environment masing-masing.

Episode ini menelusuri evolusi dari chatbot statis menjadi AI agents yang beraksi, membandingkan arsitektur agent dengan model-only workflows, lalu mengupas keunggulan Hermes AI Agent: event-driven, plugin extensibility, dan orchestration yang menyatukan semuanya.

Episode ini membongkar anatomi Hermes AI Agent: controller yang mengorkestrasi lifecycle, kernel yang menjalankan layanan inti, tools yang memberi kapabilitas, memory yang menyimpan konteks, dan environment tempat agent beroperasi, dilengkapi integrasi LLM dan custom action.

Episode ini memandu kalian menyusun project Hermes Agent, menginstal dependensi, mengonfigurasi runtime dan provider model, lalu menjalankan agent lokal pertama yang benar-benar merespons percakapan nyata.

Episode ini membentuk identitas agent: menulis persona, goals, dan default behavior; menentukan capability seperti browsing, code execution, dan database access; lalu mendefinisikan toolset dan permission limits agar agent powerful tapi tetap terkendali.

Menyusun otak agent: system prompt, task instructions, dan response formatting yang konsisten; memakai prompt templates dan dynamic prompt generation; plus penanganan edge case dan failure mode agar prompt tetap andal dalam segala situasi.

Menghubungkan agent ke dunia luar: konfigurasi OpenAI, Azure OpenAI, dan provider lain, integrasi tool web search, database query, API fetch, dan file system, serta safety considerations pada setiap pemanggilan tool.

Mengubah agent dari kotak hitam menjadi kaca bening: event logging percakapan, debugging action execution dan tool calls, pemantauan perilaku agent, serta replay log untuk analisis tanpa biaya token.

Membangun ingatan agent tiga lapis: short-term, long-term, dan session state. Strategi menyimpan, mengambil secara semantik, dan memangkas memory, serta constraint token usage dan state size.

Mengelola percakapan multi-turn yang sehat: conversation state lintas turn, context retrieval dan manajemen prompt window, plus penanganan topic switch dan conversation reset ketika user berganti arah.
