Nous Research は日曜日に Hermes Mixture of Agents 2.0 を公開した。これは GPT、Claude、DeepSeek を含む複数の大規模言語モデルの出力を組み合わせ、任意の個別モデルの標準ベンチマークにおけるスコアを上回る応答を生成するものだ。
報道によると、MoA 2.0 は Nous Research の既存の Hermes Agent フレームワークのアップデート版であり、そのオープンソース構造は維持されている。
システムの仕組み
Hermes MoA 2.0 はアンサンブルレイヤーとして動作する。複数のベースモデルに並列で問い合わせを行い、その出力を収集し、最終的な応答を統合して合成する。このアプローチは「Mixture of Agents（エージェント混合法）」として知られ、個々の AI モデルを専門家として扱い、単一モデルにすべてのタスク処理を求めない設計思想に基づいている。
利用者は、特定のアンサンブルにどのモデルを参加させるかを設定できる。デフォルト構成では、GPT、Claude、DeepSeek の 3 つのモデルを用いる。これらは異なる訓練方針やデータ構成を代表するモデルであり、出力をプールすることで MoA 2.0 はそれぞれの補完的な強みを引き出す。
公開とともに共有されたベンチマーク結果では、MoA 2.0 は推論、コーディング、指示追従タスクのすべてで、各構成要素モデルを個別に用いた場合より高い性能を示した。特に、単一モデルが一貫性を失いがちな長期的推論テストにおいて、有意な差が見られた。
このフレームワークは引き続きオープンソースで提供されており、研究者や開発者はアーキテクチャを検証したり、ベースモデルを入れ替えたり、特定のユースケース向けにアンサンブルを適応させたりできる。
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オープンウェイト系ラボによるエージェント連携への進出
Nous Research は、研究コミュニティを対象としたオープンウェイトモデルの公開で評価を高めてきた。オリジナルの Hermes Agent フレームワークは、2026 年初頭にマルチモデル連携のベースラインを打ち立てた。
その背後には、オープンウェイト AI 開発サイクルの加速という広い文脈がある。Z.ai は 2026 年 7 月初旬に GLM-5.2 を公開し、長期的なエンジニアリングタスク向けのオープンウェイトなコーディングモデルとして位置づけた。このリリースは、クローズドモデルが評判面で優位にある特定の能力領域を、オープンウェイト系ラボが狙い撃ちにするという傾向を踏襲している。
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Qwen の元テックリードである Junyang Lin は、2026 年 6 月末に、公的な場で「エージェント的システムこそが AI 開発における正しい次の一歩だ」と主張した。この見解は、MoA 2.0 の設計思想とも一致している。MoA 2.0 は、エージェントやモデルの組み合わせを、単一の学習実行では容易に再現できない能力向上への道筋として捉えている。
Hermes MoA のリリースはまた、基盤モデルとエージェントレイヤーのどちらに主軸を置くべきかをめぐる、AI 研究コミュニティ内での活発な議論のさなかに登場した。
Andrej Karpathy は今週初め、エージェント第一の開発は OpenAI の過去の研究サイクルで犯した過ちを繰り返すリスクがあると警告した。Nous Research のアプローチは、強力な基盤モデルを入力として活用しつつ、その上にオーケストレーションレイヤーを重ねる「中庸」の路線を試みている。
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注目点
Hermes MoA 2.0 は、最新のフロンティアモデルとの比較テストはまだ行われていない。Claude Sonnet 5 や 2026 年半ばにリリースされた GPT の更新版は、ベンチマークの情勢を変える可能性がある。Nous Research は、今回のリリースとあわせた正式な学術論文をまだ公開していない。
開発者にとっての実務的な意義は明確だ。クローズドモデルのベンチマークを複数モデルの組み合わせによって実際に上回ることを示したオープンソースツールは、最前線モデルの API を推論ごとに利用するコストを払わずとも、一流レベルの推論能力に研究チームがアクセスできるようにする。
AI 業界全体にとっては、MoA 2.0 は「単一の支配的モデル」ではなく「モデルの多様性」こそが、次の AI 展開フェーズを特徴づけるかもしれないという議論に重みを加える存在となる。今後数カ月で、アンサンブル手法に対する OpenAI や Anthropic の反応に注目が集まりそうだ。