ポッドキャスト「Practical AI」は、2026年5月21日(現地時間)の放送で、自己改善型AIエージェントや再帰的学習システムなど、ソフトウェアと自律的な協働者の境界を曖昧にするAIツールの時代に焦点を当てた。番組には、オープンソースAI技術の開発を手掛けるヌース・リサーチ (Nous Research) の共同創業者兼最高技術責任者（CTO）であるジェフリー・ケスネル (Jeffrey Quesnelle) 氏を迎え、同社が開発する「Hermes Agent」の展望について議論した。
ケスネル氏は、ヌース・リサーチが2024年時点では主にDiscordなどを通じた分散型コミュニティとして活動していたが、過去2年間で企業または組織へと移行した経緯を説明した。同社の設立当初からの目標は、オープンソースAI技術を公開し、多くの人々が利用できるようにすることにあったという。
ヌース・リサーチの取り組みについて、ケスネル氏は、かつて未発達であったAI研究領域において、比較的小規模なチームでも画期的な発見が可能であったと述べた。この背景から、同社は人気の高い「Hermes」シリーズのモデルを公開してきた。また、同社はオープンソースAIのコミュニティ活動に重点を置き、透明性の高い開発プロセスを通じて技術進化を推進している。
番組内で紹介された「Hermes Agent」は、ユーザーと共に成長し、個人のニーズや経験に合わせて進化するAIエージェントとして構想されている。これは単なるツールとしてのAIを超え、あたかも「デジタルツイン」のように、ユーザーの長期的な目標に対応する「パートナー」としての役割を目指す。
Hermes Agentの主な特徴として、再帰的学習 (Recursive Learning) が挙げられる。これは、エージェントが過去の成功と失敗の両方から学び、自身の行動を継続的に改善していく能力を指す。また、情報を保持し、将来のタスクに適用する長期記憶 (Long-term Memory) 機能、個人の好みやスタイルに適応するパーソナライゼーション (Personalization) 機能も備える。さらに、外部ツール（APIや各種ソフトウェアなど）と連携して複雑なタスクを遂行するツール利用 (Tool Use) 能力、そしてユーザーの介入なしに目標達成に向けて行動する自律性 (Autonomy) も重要な要素となる。
ケスネル氏は、現在のAIが限定的なタスクに強みを持つ一方で、Hermes Agentのようなエージェント型のAIは、より汎用的な能力を通じて複雑な問題を解決し、人間の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めていると強調した。同時に、このような高度なAIの開発においては、倫理的な考慮事項と安全性の確保が極めて重要であると指摘。オープンソースのアプローチが、技術の透明性を高め、コミュニティ全体での改善を促す上で不可欠であるとの見解を示した。
参考: Practical AI (Changelog) — 2026年5月21日 18:00 (JST)