Perjalanan Setup Hermes AI Agent — Dari 9router ke Automation

Dalam dunia IT, automation bukan lagi pilihan — ia satu keperluan. Tapi automation yang dimaksudkan bukan sekadar script PowerShell atau cron job yang kita set dan lupa. Automation sekarang dah evolve ke peringkat di mana kita ada AI agent yang boleh faham konteks infrastruktur, execute tindakan, dan yang penting — belajar daripada perbualan sebelumnya.

Artikel ini cerita pasal perjalanan saya setup Hermes Agent sebagai AI assistant peribadi, macam mana saya guna 9Router sebagai gateway untuk connect ke pelbagai model AI, dan apa yang saya dah bina setakat ini.

Kenapa Hermes?

Sebelum Hermes, saya guna ChatGPT, Claude, dan pelbagai LLM secara berasingan. Setiap satu ada password sendiri, ada interface sendiri, dan yang paling penting — mereka tak ada akses kepada sistem saya. Saya kena copy-paste output dari terminal, screenshoot error, dan tanya secara manual.

Saya nak sesuatu yang lebih:

Boleh execute command dekat server saya
Boleh baca dan edit files dalam repo
Boleh akses API system yang saya urus (Snipe-IT, VMS, M365)
Boleh ingat konteks perbualan lepas
Boleh deploy code terus ke Cloudflare Workers

Hermes menjawab semua tu. Tapi sebelum sampai ke peringkat tu, kena setup infrastructure dulu.

Hermes AI Agent — terminal display

Infrastruktur: 9Router sebagai Local AI Gateway

Salah satu komponen paling kritikal dalam setup saya ialah 9Router. Kalau Hermes ni macam “otak” yang process arahan, 9Router ni macam “talian hayat” yang sambungkan otak tu ke pelbagai model AI.

Apa itu 9Router?

9Router (v0.5.40) ialah local AI gateway yang saya install sebagai npm package. Ia jalan dekat localhost:20128 dan menyediakan endpoint OpenAI-compatible untuk Hermes connect. Senang cerita, 9Router ni:

Routing — hantar request ke provider yang sesuai (OpenRouter, DeepSeek, Grok, dll)
API Key Management — simpan dan urus semua API key dalam satu tempat
OAuth Integration — connect dengan GitHub Copilot, Codex, Cline, dan agent lain
Free Tier Support — guna model percuma macam MiMo Code, OpenCode, Gemini CLI
Tunnel Support — boleh expose endpoint secara selamat kalau nak akses remote

9Router Dashboard — Overview

Dalam dashboard 9Router, kita nampak endpoint tempatan, API keys, dan status sambungan ke pelbagai provider.

Macam mana Hermes connect dengan 9Router?

Dalam config Hermes, saya set:

model:
  default: "oc/deepseek-v4-flash-free"
  provider: "custom"
  base_url: "http://127.0.0.1:20128/v1"

9Router yang bertindak sebagai perantara — dia terima request dari Hermes dalam format OpenAI-compatible, then route kan ke provider yang sesuai. Ini bermakna saya boleh tukar model bila-bila masa tanpa perlu ubah config Hermes — hanya tukar dekat 9Router.

Provider yang saya guna

Dari segi provider, setup saya sekarang menggunakan kombinasi:

OAuth Connected:

Antigravity — 2 connections, untuk model percuma
OpenAI Codex — coding assistant
GitHub Copilot — code completion
Kilo Code, Cline, ClinePass — agentic coding tools
Kimchi — additional free tier
xAI (Grok) — untuk model Grok

Free Tier:

MiMo Code Free — model percuma dari Xiaomi
OpenCode Free — coding model percuma
Gemini CLI — Google’s model
Kiro AI — model percuma tambahan

9Router Providers Page

9Router menyenaraikan semua provider yang available — OAuth, Free Tier, API Key. Antara yang connected termasuk Antigravity, Codex, Copilot, Cline, Grok, dan beberapa yang lain.

Kenapa 9Router penting?

Satu endpoint untuk semua — tak perlu ingat base URL provider yang berbeza
API keys terpusat — tak perlu set API key dekat setiap app
Boleh switch model on the fly — guna model murah untuk task ringan, model mahal untuk task berat
OAuth integration — connect dengan coding tools tanpa expose API key
Local dan selamat — semua traffic melalui localhost, tak ada data terdedah

Perjalanan Setup Hermes

Fasa 1: Installation & Config Awal

Setup Hermes ni terus terang, straightforward. Command je:

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | sh

Lepas tu, config untuk point ke 9Router:

hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:20128/v1
hermes config set model.default oc/deepseek-v4-flash-free

Dah boleh jalan terus.

Fasa 2: Integrasi dengan Tools

Bahagian yang paling best ialah bila mula integrate Hermes dengan tools yang saya guna hari-hari. Antara yang dah siap:

Terminal Access

Hermes boleh SSH ke server production (dengan approval). Setup macam biasa — just pastikan SSH key dah ada.

hermes config set terminal.backend local

GitHub Integration

Melalui gh CLI, Hermes boleh:

Buat repo
Push commit
Buat PR
Review code
Manage issues

Cloudflare Workers

Saya deploy Worker terus dari Hermes. Guna npx wrangler deploy dalam terminal. Senang dan cepat — tak perlu buka dashboard Cloudflare.

Snipe-IT API

Hermes baca dan update asset dalam Snipe-IT. Guna API key yang disimpan dekat environment.

Microsoft Graph API

Untuk email dan M365 management. Setup OAuth dekat Entra ID, then Hermes boleh hantar email, cari user, dan urus license.

Fasa 3: Build Internal Apps

Lepas asas dah siap, saya mula guna Hermes untuk bina internal tools:

Vendor Management System (VMS)

Laravel + Vue app untuk urus vendor, kontrak, tender, dan dokumen. Hermes tolak code, manage database migration, dan deploy.

Request Hub

Cloudflare Worker + D1 untuk internal IT request system. Ada integration dengan Snipe-IT untuk asset lookup dan status update.

Budget Tracker

Next.js app di Cloudflare untuk tracking belanjawan department.

Snipe-IT Automation

Script Python untuk automate laptop reporting, status updates, dan user sync.

Fasa 4: Cron Jobs & Automation

Sekarang, Hermes jalan beberapa cron job harian:

8:50 AM — Email summary pagi
9:00 AM — Semak bill dan due dates
10:00 AM (Monday) — Bill reminder untuk bayaran mingguan

Semua job ni jalan secara autonomous — Hermes check email, process data, dan hantar notification.

Cabaran Sepanjang Jalan

Tak semuanya smooth. Antara cabaran yang saya hadapi:

1. Model Consistency

Model percuma kadang-kadang slow atau tak stabil. Bila guna DeepSeek Flash percuma, ada masa timeout dan terpaksa retry. Penyelesaian: 9Router bagi saya configure fallback — kalau model A fail, auto switch ke model B.

2. Context Window

Untuk task yang panjang (macam review codebase besar), context window cepat penuh. Kena pecahkan task kepada smaller chunks dan guna delegation feature Hermes untuk spawn sub-agent.

3. Security & Approval

Beri AI agent akses ke production server memang menakutkan pada mulanya. Tapi Hermes ada guardrails — dia minta approval untuk command yang berbahaya, dan ada session reset kalau idle lama.

4. API Rate Limits

Provider free tier selalu ada rate limits. 9Router tolong handle ni dengan queue dan retry logic.

9Router: Sambungan Antara Hermes dan Model AI

Satu perkara yang saya nak tekankan dalam artikel ni: 9Router adalah komponen yang paling underrated dalam setup AI agent.

Ramai orang fokus pada agent tu sendiri — nak try Hermes, Codex, Cline, Claude Code — tapi lupa yang quality agent depends on quality routing.

9Router bagi saya:

Centralized Key Management

Daripada simpan 10 API key dalam 10 config file berbeza, saya simpan semua dekat 9Router. Satu dashboard, satu tempat untuk monitor usage dan quota.

Model Agnostic

Saya boleh guna model percuma untuk task ringan (tanya soalan simple, cari info), model mahal untuk task berat (coding, debug, architecture). 9Router decide routing based on model yang saya panggil.

OAuth untuk Coding Tools

Sambungan dengan GitHub Copilot, Codex, Cline, Kilo Code — semuanya melalui 9Router. Saya tak perlu setup OAuth berulang kali untuk setiap tool.

Tunnel & Remote Access

9Router ada option untuk enable tunnel (Cloudflare Tunnel) dan Tailscale. Jadi saya boleh akses endpoint ni dari luar rumah — guna Hermes dari phone atau laptop luar.

Apa Yang Dah Saya Bina Setakat Ini?

Internal Systems

System	Stack	Function
VMS	Laravel + Vue	Vendor management, kontrak, tender
Request Hub	Cloudflare Workers + D1	IT request system
Budget Tracker	Next.js + Cloudflare	Department budget tracking
Snipe-IT	PHP (existing)	IT asset management

Automations

Daily email summaries
Bill checking & reminders
Asset reporting from Snipe-IT
M365 license management
IT request approval workflows

Infrastructure

Proxmox server dengan Docker containers
Cloudflare Zero Trust tunnel
Sophos firewall management
Microsoft 365 administration
Synology NAS untuk backup

Apa Yang Saya Rancang Next?

Perjalanan masih panjang. Antara yang saya nak explore:

1. Multi-Agent Workflows

Guna Hermes delegation feature untuk bagi multiple agents kerja secara selari — satu agent scan network, satu agent check compliance, satu agent prepare report.

2. Deeper Snipe-IT Integration

Auto-assign asset based on request, auto-generate purchase order, dan lifecycle management yang lebih comprehensive.

3. IT Governance Automation

Auto-generate audit response, policy documents, dan compliance reports berdasarkan data sebenar dari system.

4. AI-Assisted Incident Response

Bila ada alert dari monitoring, Hermes boleh investigate, diagnose, dan suggest fix — atau terus execute kalau low-risk.

5. Expand 9Router Setup

Try feature baru macam Combo (layer routing) dan Token Saver untuk optimize cost.

Kesimpulan

Perjalanan setup Hermes sampai ke tahap sekarang memang satu proses yang memuaskan. Bukan setakat dapat AI assistant yang power, tapi yang lebih penting — saya faham macam mana infrastruktur AI agent patut direka.

Kalau nak ringkaskan apa yang saya belajar:

Start with the gateway — 9Router atau equivalent. Tanpa routing yang baik, agent tak akan perform.
Integrate gradually — jangan cuba connect semua system sekali gus. Start dengan terminal, then API, then database.
Security first — guardrails, approval flows, dan session management bukan optional.
Model diversity — guna model yang sesuai untuk task, bukan satu model untuk semua.
Document everything — macam artikel ni, simpan pengalaman supaya boleh rujuk balik.

Yang paling best? Setup ni bukan untuk showcase atau demo. Ini adalah production system yang saya guna setiap hari — untuk urus infrastruktur, develop apps, dan automate workflow.

Siapa kata one-person IT department tak boleh ada AI assistant sendiri?

Kalau ada soalan pasal setup, nak discuss architecture, atau nak suggest improvement, reach out dekat LinkedIn atau email saya.

Back to Blog