Tu agente de IA ya aprueba comandos solo: ponle límites

Viene activado de serie y casi nadie lo ha leído

Hermes ha sacado la versión 0.19, bautizada Quicksilver. Trae siete cosas que importan: va bastante más rápido, guarda mejor el trabajo que hace y te deja ajustar cuánto gastas en cada tarea.

Pero hay un cambio que conviene entender antes de seguir usándolo, porque es el que más te afecta y el que menos se explica: desde esta versión, tu agente aprueba comandos por su cuenta, sin tu verificación. No es una opción que actives tú. Viene puesta de serie.

En este artículo te cuento qué trae la versión, cómo se actualiza en servidor y en escritorio, y sobre todo cómo ponerle un suelo que no pueda atravesar ni aunque tú le des permiso para todo.

De dónde salen estos datos

Toda la información sale del repositorio oficial de Nous Research en GitHub, que es la empresa que desarrolla Hermes Agent. La versión 0.19.0 — The Quicksilver Release se publicó el 20 de julio de 2026 y trae más de 2.200 commits por detrás.

Si no conoces Hermes, el resumen en diez segundos: es un agente de IA gratuito y de código abierto que puedes correr en tu propia infraestructura, con memoria persistente. Si aún no lo tienes montado, empieza por la guía definitiva de Hermes Agent, donde está la instalación en VPS paso a paso.

1. Las tareas programadas ya no se quedan colgadas

Empiezo por la que probablemente te haya pasado.

Tenías una tarea programada. Un día se lanza y, por lo que sea, pide una autorización. Si eso ocurre a las tres de la mañana, cuando estás durmiendo, la tarea se queda parada en el paso uno esperando un permiso que nadie va a dar. Llegas por la mañana y no se ha hecho nada.

Eso es exactamente lo que han resuelto en Quicksilver — y la forma en que lo han resuelto es la que trae el cambio de fondo del que hablo más abajo.

2. Un 80% más rápido en dar la primera respuesta

Este es el titular de la versión y es medible: el arranque en frío ha bajado de unos 4,3 segundos a unos 0,9.

Traducido: el tiempo que tardaba en empezar a responderte, desde que le escribes hasta que aparece la primera palabra, se ha reducido a menos de un segundo. En una conversación puntual es un detalle. Cuando trabajas con él a diario, y le lanzas cuarenta cosas al día, se nota en todas.

3. El cambio grande: otro agente aprueba por ti

Aquí está el asunto.

Antes, cuando Hermes quería ejecutar un comando marcado como sensible, te preguntaba a ti. Ahora hay otra inteligencia artificial revisando ese comando en tu lugar, y funciona así:

• Si lo ve inofensivo, lo deja pasar.
• Si lo ve peligroso, ni lo intenta.
• Si no lo tiene claro, entonces sí te pregunta a ti.

Cada comando se revisa individualmente, así que uno que se aprobó antes no le da barra libre a otro parecido después.

El resultado es que el número de veces que te pide permiso baja muchísimo, y por eso las tareas programadas ya no se quedan colgadas de madrugada. Está bien pensado. Pero significa que el criterio de qué se ejecuta en tu servidor lo tiene ahora un modelo de lenguaje, no tú.

Por qué eso no basta

Un modelo que decide se puede equivocar. Y se puede dejar convencer: si la instrucción viene envuelta de la forma adecuada, un revisor automático puede dar por bueno algo que no lo es.

Por eso la propia versión trae la contramedida, y es la parte que de verdad deberías configurar hoy.

4. Reglas de denegación: el suelo que no se atraviesa

La forma de recuperar el control se llama reglas de denegación, y funciona como un portero.

El planteamiento es al revés de lo que uno esperaría: no le dices lo que sí puede hacer, le dices lo que no puede hacer nunca. Y la clave es esta: esas reglas se mantienen aunque le des permiso para todo, incluso en modo totalmente automático. Hay un suelo por debajo del cual el agente no puede pasar, decida lo que decida el revisor.

Es exactamente el mismo principio que aplicas con una persona nueva en el equipo a la que le das acceso amplio: puede hacer casi todo, pero hay tres o cuatro cosas que no toca nadie sin hablarlo antes.

5. Cómo ponerle las reglas (la forma fácil)

Hay dos maneras: editar la configuración a mano en la terminal, o pedírselo a Hermes en lenguaje natural y que se autoconfigure. La segunda es mucho más cómoda y es la que uso.

Le escribes algo así:

“Quiero tres reglas que no puedas saltarte nunca, aunque yo te dé permiso para todo. No borres nada de forma recursiva en la raíz. No toques la base de datos sin preguntarme. No subas nada a la rama principal sin mi visto bueno. Escríbelas en mis reglas de denegación y enséñame cómo ha quedado.”

Tarda un par de minutos y responde con las reglas guardadas en su fichero de configuración, bajo el bloque de aprobaciones, y con el efecto de cada una explicado:

• Bloquea eliminaciones recursivas sobre rutas absolutas del sistema.
• Bloquea el acceso directo a la base de datos.
• Bloquea cualquier git push, de modo que no puede subir a la rama principal sin que lo hagas tú o retires expresamente la regla.

Las tres reglas que yo pondría en cualquier instalación

Si no sabes por dónde empezar, esas tres son un punto de partida sensato para casi cualquier proyecto:

1. Borrado recursivo en rutas del sistema. Es el clásico error irreversible.
2. Acceso directo a base de datos. Aquí no hay deshacer, y los datos son de tus clientes.
3. Subir a la rama principal. Todo lo demás en git se revierte; lo que ya está en producción, no siempre.

Y ojo con una cosa: añade las reglas que respondan a un riesgo real de tu proyecto, no una lista larga por si acaso. Cuantas más reglas metas, más veces vas a tener que retirarlas a mano para trabajar, y acabarás desactivándolas todas.

6. Envío duradero: mejor un mensaje repetido que ninguno

Una mejora pequeña que resuelve un fallo molesto.

Antes, Hermes enviaba una respuesta y confiaba en que había llegado. Si en ese momento había un microcorte, la respuesta se perdía y tú te quedabas esperando algo que nunca llegó.

Ahora la apunta antes de mandarla y le hace seguimiento hasta confirmar que ha salido. El efecto secundario es que puede llegarte un mensaje repetido. Prefiero mil veces un mensaje duplicado a un mensaje perdido, sobre todo en tareas programadas donde el mensaje es la única prueba de que la tarea se ejecutó.

7. Esfuerzo por tarea: pagar solo cuando hace falta

Otra que ahorra dinero de verdad.

Hasta ahora, si querías más potencia de razonamiento para una pregunta concreta, tenías que cambiar el modelo, hacer la consulta y volver a cambiarlo. Un incordio, y por pereza acababas trabajando siempre con el modelo caro.

Ahora puedes subir el nivel de razonamiento para una consulta puntual sin cambiar de modelo. Solo funciona con modelos que tengan niveles de razonamiento — con uno simple no hay nada que subir.

La estrategia que se abre es la interesante: trabajas por defecto con un nivel bajo y subes el esfuerzo solo en las preguntas que de verdad lo necesitan. Si estás conectado por API, eso es dinero directo. Si trabajas por suscripción, es consumo que no gastas.

8. Perfiles aislados: de una casa a un edificio

Este cambio es de estructura y depende mucho de cómo uses Hermes.

Antes, Hermes era una casa con una única llave: todo el mundo entraba al mismo sitio y veía lo mismo. Ahora es un edificio: se entra al portal, pero cada uno accede a su piso. Los distintos perfiles que crees dentro de Hermes tienen su información aislada del resto.

Si lo usas como agente personal, como es mi caso, te da bastante igual. Si estás pensando en montar un Hermes que usen varias personas de un equipo o entregárselo a un cliente, es exactamente lo que necesitabas.

9. Parte de trabajo: por fin sabes por qué falló

Antes, si una tarea programada fallaba, no te dejaba constancia de en qué punto había fallado. Te enterabas de que no se había hecho y a investigar.

Ahora deja una especie de parte de trabajo: qué se ejecutó y cómo acabó. Eso convierte un “no funcionó” en un “falló en el paso tres por esto”, que es la diferencia entre poder arreglarlo y no poder.

Otras mejoras que llegan en esta versión

Por encima, porque cuentan:

• Gestores de contraseñas. Hasta ahora las claves de API se guardaban en texto plano en las credenciales de Hermes. Ahora puedes conectarlo a un gestor y que las claves vivan fuera del agente. Si tienes Hermes en un servidor con datos de clientes, esto no es opcional.
• Modelos nuevos accesibles a través de la API de Nous Research.
• El reinicio automático de sesiones viene desactivado por defecto. Antes se hacía solo; ahora, si lo quieres, lo activas tú.
• Todas las conversaciones son exportables.

Cómo actualizar sin romper nada

El orden importa, y es donde más gente se equivoca.

Si tienes, como yo, Hermes en un VPS y la aplicación de escritorio conectada a él por puente, tienes que actualizar las dos cosas, y primero el servidor:

1. En el servidor, entra por SSH y comprueba la versión con hermes --version.
2. Lanza hermes update y espera. Puede escupir algún error por el camino y terminar bien igualmente; vuelve a comprobar la versión al acabar.
3. En el escritorio, abre la configuración → About → botón de cliente → update now. Tarda tres o cuatro minutos.
4. Vuelve a About y confirma que estás en la última.

Si actualizas solo el servidor, la aplicación te seguirá contestando, pero no verás nada de lo nuevo de la interfaz — y te vas a volver loco buscando opciones que no están donde miras. Si el botón de actualizar del escritorio te da error, se puede hacer también desde la terminal de tu ordenador.

Si aún no tienes servidor para esto, con un VPS de Hostinger vas sobrado (con el código EXPERTBRAIN tienes un 10% de descuento extra). En la guía definitiva está la instalación completa.

Lo que yo haría hoy mismo

Resumido en cuatro pasos:

1. Actualiza: primero el VPS, después el escritorio.
2. Escribe tus reglas de denegación antes de volver a lanzar nada desatendido. Tres reglas, las que protejan lo irreversible de tu proyecto.
3. Saca las claves de API del texto plano si tu Hermes toca sistemas de clientes.
4. Baja el nivel de razonamiento por defecto y súbelo solo cuando la pregunta lo pida.

Los dos primeros son de seguridad y llevan diez minutos. Los otros dos son de dinero.

Conclusión

Quicksilver va en la dirección correcta: un agente que te pregunta menos es un agente que sirve para trabajar de verdad, y sin eso las tareas programadas eran poco más que una demostración.

Pero el cambio tiene una consecuencia que no se puede pasar por alto: el criterio sobre qué se ejecuta en tu infraestructura pasa a manos de un modelo. Que la propia versión traiga las reglas de denegación es la prueba de que ellos mismos lo saben. Úsalas. Es lo único que separa “mi agente trabaja solo” de “mi agente hizo algo irreversible mientras yo dormía”.

La versión siguiente, la 0.20 con voz, agentes conectados y citas verificadas, llegó apenas dos semanas después y es aún más grande.

En ExpertBrain montamos este tipo de agentes en producción para empresas y organismos públicos, con los límites y la trazabilidad que exige un entorno real. Si quieres hacerlo bien desde el principio, hablemos.