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MiniMax presenta MaxHermes, el primer entorno de pruebas en la nube del mundo para la extracción y evolución autónomas de habilidades de IA
El 16 de abril, MiniMax (00100.HK) presentó Hermes, el primer entorno de pruebas basado en la nube del mundo: MaxHermes. Este asistente funciona con Hermes Agent, cuya principal innovación es un mecanismo de «bucle de aprendizaje» que le permite extraer de forma autónoma «habilidades» reutilizables a partir de tareas complejas y guardarlas como documentos independientes. A diferencia de herramientas como OpenClaw, que dependen de capacidades predefinidas manualmente, la biblioteca de habilidades de MaxHermes crece dinámicamente con el uso y se autoiteran en función de los comentarios de los usuarios.
Desde un punto de vista técnico, MaxHermes combina memoria persistente entre sesiones, tareas programadas definidas en lenguaje natural y el funcionamiento en paralelo de múltiples subagentes para crear un agente inteligente evolutivo capaz de operar a largo plazo. Actualmente, este asistente se ejecuta principalmente en el último modelo de programación M2.7 de MiniMax. Este modelo muestra mejoras significativas en la precisión de las llamadas a herramientas, el cumplimiento de instrucciones complejas y la compatibilidad con Agent Harness, lo que lo convierte en uno de los modelos más activos del ecosistema Hermes. Proporciona la potencia de cálculo fundamental para la generación autónoma y la ejecución precisa de habilidades.
El lanzamiento de MaxHermes marca un cambio para los agentes de IA, que pasan de ser «herramientas de capacidad fija» a «entidades que evolucionan por sí mismas». Al combinar la lógica de los bucles de aprendizaje con la iteración de modelos, MaxHermes amplía significativamente la capacidad de la IA para gestionar tareas ambiguas y a largo plazo. Se espera que su alineación continua con las preferencias de los usuarios a lo largo del tiempo impulse la adopción práctica y la calidad de la IA en escenarios de asistentes personales y automatización empresarial.
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