Hermes AgentコミュニティがCuratorの修正案を提案、スキル整理が途中で切れても完了扱いになる可能性

Hermes Agentのスキルライブラリ保守機能について、長時間タスクの信頼性に関する報告が寄せられた。10月13日に公開されたissueによると、Curatorのモデルによる統合処理を有効にした場合、レビューエージェントのコンテキストが増え続け、応答が途中で切れることがある。それでもシステムは実行回数と次回実行時刻を更新するため、未完了の作業が終了したように見えてしまう。issueは現在もオープンで、関連する修正案はドラフト段階にある。コミュニティのissue

報告者の環境には、エージェントが作成したスキルが44個あり、モデルのコンテキスト上限は262,144 tokensだった。1回の整理に6.9時間かかり、ツール呼び出しは98回に達した。最後のリクエストは261,643 tokensで、残りは501 tokensだった。報告者は、スキル全体の読み込みや書き換え内容が直近の会話に繰り返し含まれ、圧縮の対象外となるため、コンテキストを縮小しにくくなったと分析している。これは単一環境での観察であり、より小規模な確定的再現例はまだない。再現条件と分析

公式ドキュメントによると、Curatorの決定論的な非アクティブスキルのアーカイブ処理と、モデルによる統合処理は別々の段階だ。スキルの読み込み、修正、統合を行うモデル処理はデフォルトで無効になっており、curator.consolidate: trueを設定するか、手動で指定する必要がある。統合の前にはスキルツリーのスナップショットが作成され、復元に利用できる。そのため、今回の報告が直接対象とするのは、統合処理を明示的に有効にした利用環境だ。Curatorのドキュメント

ドラフトPR #138076は、リクエストが収まるか判定する際に、出力用として最大4,096 tokensを確保する案を提案している。コンテキストウィンドウが小さい場合は、その10%を上限とする。また、途中で切れた結果を未完了として扱い、未処理のスキルをrun.jsonに記録する。もう一つのドラフトPR #138012は、構造化された失敗理由を伝達し、状態確認やレポートに早期終了を表示できるようにする案だ。出力用トークンの確保案、状態伝達の案

長時間稼働するエージェントにとって、この事例は完了状態の判定にモデルの終了理由を反映する必要性を示している。今後は、修正案がマージされるか、未処理作業を引き継いで再開できるか、大規模なスキルライブラリで実際に検証されるかが注目点となる。現時点で公開されているテスト結果は提案者によるもので、正式版で問題が解決したことを示すものではない。