Laat AI voor je werken, maar geef je bedrijf niet weg aan Big Tech

Hermes Agent is een open-source framework van Nous Research in New York voor autonome AI-agents, beschikbaar onder de MIT-licentie: digitale assistenten die niet alleen chatten, maar taken kunnen voorbereiden, tools kunnen gebruiken, context onthouden en terugkerend werk op schema kunnen uitvoeren. MKBagents helpt MKB-ondernemers om Hermes praktisch in te richten rond hun eigen werk, kanalen en datagrenzen.

Nee. De vorm kan chat zijn, maar het verschil zit in context, tools gebruiken, stappen voorbereiden en binnen grenzen werk afmaken. Een chatbot geeft antwoord. Een agent bereidt voor, onthoudt context en handelt af waar dat veilig kan.

Kort gezegd: het model is het taalbrein, maar de agent ontstaat pas door de harness (omgeving) eromheen. Die omgeving regelt welke instructies de agent meekrijgt, welke tools of API’s gebruikt mogen worden, hoe stappen worden gepland en waar menselijke controle nodig blijft.

Met andere woorden: zonder harness heb je vooral een slim antwoordmodel. Met harness krijg je een werkende agent die context kan vasthouden, met systemen kan praten en taken gecontroleerd kan uitvoeren. In de praktijk bestaat zo’n harness vaak uit een promptlaag, toolkits, een agent-executor of workflowlaag en koppelingen naar bijvoorbeeld documenten, tabellen of externe API’s.

Claude, ChatGPT Work en Perplexity zijn sterke AI-tools voor losse vragen, zoeken, schrijven en analyseren. Hermes kies je wanneer AI onderdeel moet worden van jouw eigen werkproces: met geheugen, skills, tools, modelkeuze, kanalen zoals WhatsApp of Telegram en menselijke goedkeuring bij belangrijke acties. n8n is daarbij geen tegenstander, maar vaak een goede aanvulling: n8n voert vaste, controleerbare workflows uit, terwijl Hermes context begrijpt, meedenkt en met jou samenwerkt.

Daarnaast is Hermes gebaseerd op een open-sourcearchitectuur. Daardoor houd je meer vrijheid in modelkeuze, hosting en inrichting en kunnen de totale kosten over de tijd veel lager uitvallen. Agentoplossingen van bijvoorbeeld ChatGPT, Claude, Google en Perplexity zijn gesloten systemen. Daarmee word je afhankelijker van Big Tech en van het bijbehorende prijsmodel, zoals terugkerende tokenkosten.

Dan stopt hij en vraagt akkoord. Geen klantbericht, betaling of gevoelige actie zonder menselijke controle. Dat is geen bijzaak, het is het uitgangspunt.

Een eerste Hermes-agentproject via MKBagents start meestal rond €1.000–€3.000 excl. btw voor de implementatie. Daarvoor richten we een afgebakende agent in rond jouw werk: bijvoorbeeld mail, agenda, documenten, WhatsApp, Telegram, browsertoegang of een vaste workflow met n8n. Vooraf spreken we een vaste projectprijs af. Je betaalt dus niet onverwacht per uur door. Voor de AI-modellen gebruiken we waar mogelijk je bestaande ChatGPT- of Claude-route, bijvoorbeeld via OAuth. Daarnaast zetten we OpenRouter klaar als back-up, met sterke modellen die voor veel taken aanzienlijk goedkoper zijn dan premium modellen van OpenAI en Anthropic, soms een factor 10 tot 20.

Een eerste, afgebakende workflow kan vaak snel worden voorbereid zodra doel, kanaal, toegangsroute en datagrenzen duidelijk zijn. Denk aan weken in plaats van maanden: eerst klein beginnen, betrouwbaar testen en één agent met één workflow live zetten; daarna pas uitbreiden.

Voor een eerste MKBagents-route heb je geen eigen ontwikkelaars nodig. Wel zijn jouw keuzes en toegang nodig: welk kanaal, welke mailbox of databron, welke modelroute en welke acties nooit zonder akkoord mogen plaatsvinden. Technische inrichting, koppelingen en beheer worden stap voor stap voorbereid.

Ja, dat is precies het idee: mail, agenda, documenten, WhatsApp, Slack, CRM, boekhouding of n8n. Geen nieuw eiland, maar een laag over wat er al staat.

Je kent het gezegde: 'Geef een man een vis en hij eet een dag, leer hem vissen en hij eet zijn hele leven.' Veel AI-consultants geven je een vis: een kant-en-klare agent die werkt, maar die je niet begrijpt en niet zelf kunt aanpassen. MKBagents werkt anders: we leren je vissen. We bouwen niet alleen AI-agents voor je, maar zorgen dat jij als ondernemer begrijpt hoe ze werken, ze zelf kunt aanpassen en nieuwe agents kunt bouwen wanneer je dat wilt. Zo wordt AI met Hermes echt een kracht voor jouw werk en bedrijf, niet een black box die je elke keer moet uitbesteden.

Kies één concrete taak: inboxfiltering, agenda-briefings, klantvragen samenvatten, documenten ordenen of conceptmails voorbereiden. Of misschien wil je beginnen met een AI-telefoonassistent. Eerst één agent en één workflow betrouwbaar maken; daarna pas uitbreiden naar extra kanalen, tools of automatiseringen.

Ja. Hermes kan helpen bij het bouwen, verbeteren en publiceren van een website. Denk aan het ordenen van ideeën, het schrijven van conceptteksten, het voorbereiden van pagina's, het controleren van formulieren en het ondersteunen bij publicatie. Maar ook het eenvoudig ontwikkelen en koppelen van apps. De mens blijft nodig voor keuzes, controle, merkgevoel en akkoord op wat gepubliceerd wordt.

Ja. We hebben ervaring met een praktijkcase waarin Respond.io niet alleen als centrale inbox werkte, maar ook als eerste AI-intakelaag. In die opzet kwamen WhatsApp en sociale kanalen samen in Respond.io, stelde de Respond.io-agent de eerste intakevragen en zorgde n8n daarna voor de vaste workflow richting CRM, kanaallabeling en leadregistratie. Dat is leerzaam voor MKBagents: Respond.io is sterk als kanaal- en intakelaag, n8n als voorspelbare workflowlaag en Hermes als bredere agentlaag voor samenvatten, duiden, conceptantwoorden en vervolgstappen. De concrete inrichting maken we altijd eigen en AVG-bewust, zonder bestaande cases één-op-één te kopiëren.

Ja. Hermes kan via kanalen zoals Telegram of WhatsApp op je iWatch of Apple Watch bereikbaar zijn. Je spreekt een bericht in, Hermes kan reageren en je kunt gesproken berichten terugkrijgen, bijvoorbeeld onderweg in de auto.

Een pratende en bellende chatbot zoals Sophie is technisch zeer goed mogelijk. Sophie is een snelle showcase die we gebouwd hebben om te laten zien wat nu al bruikbaar is: spraak, gesprek, bellen, intake en opvolging in één kleine demo. De echte waarde zit niet in de losse demo zelf, maar in wat je ermee kunt laten zien: een agent die zelfstandig een gesprek kan starten, informatie kan verzamelen en een vervolgactie kan voorbereiden. De waarde zit ook in de bredere mogelijkheden van Hermes. Een dienst als Fonio.ai vraagt bijvoorbeeld rond €99 per maand voor alleen al een AI-telefoonassistent, terwijl Hermes zo’n toepassing zelf kan helpen bouwen en koppelen. Je kunt het testen op de website; we hebben haar Sophie genoemd.

Een agent die met je meegroeit, onthoudt voorkeuren, werkwijzen en terugkerende taken binnen afgesproken grenzen. Daardoor hoef je niet steeds opnieuw uit te leggen hoe je werkt. Hermes kan zo briefings, conceptmails, documentordening, planning en opvolging steeds beter voorbereiden, terwijl jij de eindcontrole houdt.

Ja. WhatsApp Business kan het laagdrempelige kanaal zijn waarmee jij of je klanten de agent bereiken. MKBagents begint veilig: profiel, intake, labels en conceptantwoorden eerst; verdergaande automatisering pas met duidelijke opt-in, logging, officiële routes en menselijke goedkeuring. Hier ligt ook de kracht van Hermes: we kunnen WhatsApp-berichten laten sturen, groeperen, labelen en opvolgen. Zie het als een mini-CRM rond je klantgesprekken.

Ja, mits de inrichting klopt. Bij MKBagents begint dat met dataminimalisatie, duidelijke toegang, menselijke goedkeuring bij gevoelige acties en een route die past bij je risico’s: VPS in Europa, eigen Mac mini/Mac of hybride. AVG-proof is dus geen losse claim, maar een ontwerpkeuze per workflow, kanaal en databron.

Autonome agents vragen begrenzing. MKBagents kiest daarom voor menselijke controle, beperkte toegang, duidelijke taakafbakening, logging/controleerbaarheid en geen automatische verzending of gevoelige actie zonder akkoord waar reputatie, geld, rechten of privacy geraakt kunnen worden. Veiligheid zit niet in “de agent mag alles”, maar in professioneel beperken wat hij mag doen.

Niet standaard je volledige bedrijfsomgeving. Een extern model ontvangt alleen wat voor een taak in de context wordt geplaatst: je prompt, relevante gespreksinformatie, geselecteerde tool- of bestandsresultaten en eventueel memory. Memory wordt lokaal opgeslagen, maar kan bij gebruik wel in de modelcontext terechtkomen. Gebruik je /moa met externe modellen, dan laat je bewust meerdere referentiemodellen naar dezelfde tekst kijken. Open source geeft dus controle en keuze, maar is niet automatisch privé. Privacy ontwerp je per workflow: context minimaliseren, rechten scheiden en per taak kiezen tussen lokaal, eigen VPS, Europese cloud of externe modellen.

Lokaal draaien betekent dat de agent of een deel van het AI-systeem op eigen hardware draait, bijvoorbeeld een Mac mini, bedrijfsserver of Europese VPS. Dat is vooral interessant bij gevoelige gegevens, strenge AVG-eisen, behoefte aan controle over data of intensief gebruik waarbij cloudkosten kunnen oplopen. Lokaal is niet automatisch beter: je hebt inrichting, onderhoud, beveiliging en soms extra hardware nodig. Daarom kiest MKBagents per workflow bewust: lokaal waar privacy en controle zwaar wegen, cloud of hybride waar gemak, snelheid of modelkwaliteit belangrijker is. Juist daarom is de keuze voor een open-source agent zoals Hermes strategisch belangrijk voor de toekomst. Open-source LLM’s worden snel krachtiger. Daardoor kan Hermes straks in de eigen omgeving, op een eigen computer of server, een lokaal taalmodel als basis gebruiken. Je blijft dan vrij om van model te wisselen, zonder de complete agent en alle opgebouwde workflows opnieuw te moeten bouwen. Zo verklein je de afhankelijkheid van Big Tech en voorkom je vendor lock-in. Bij volledig lokaal gebruik betaal je niet meer per token aan een externe modelleverancier; de kosten bestaan dan vooral uit hardware, beheer en elektriciteit. De keuze die je nu maakt tussen een open of gesloten agent is daarom niet alleen technisch, maar ook strategisch voor de toekomst.

Hermes Agent is open source. Dat betekent dat de code openbaar beschikbaar is, ongeveer zoals softwareprojecten op GitHub worden bewaard, gedeeld, verbeterd en door anderen kunnen worden voortgezet. GitHub is een online werkplaats en archief voor softwarecode. Omdat Hermes open source is, blijft de code beschikbaar, ook als Nous Research ooit zou stoppen of het project door anderen wordt voortgezet. Je betaalt geen licentie voor Hermes zelf. Nous Research kan geld verdienen met diensten eromheen, zoals modeltoegang, hosting, support of maatwerk voor bedrijven. Dat zie je vaker bij open source: Google maakte Android open source en bouwde daarmee een groot Google-ecosysteem; Meta geeft Llama-modellen vrij en wordt daardoor belangrijker in open AI. Hermes is dan de open werkbank rond agents; het commerciële deel zit in gemak, beheer en professioneel gebruik eromheen. Maar voor onze toepassing hoef je je geen zorgen te maken: Hermes blijft open source, door de community up-to-date en er is geen vendor lock-in.