Hermes Agent: ダッシュボード
最終更新：2026-08-31
ダッシュボードはHermes Agentのコントロールパネルです。Token消費、コスト推移、ツール使用頻度、メモリ増加など、あらゆるデータが一目でわかります。
💡 ヒント: ダッシュボードにはCLIテキスト版とWebグラフィカル版の2つのインターフェースがあります。定期的にダッシュボードを確認することで、コスト最適化や異常検知に役立ちます。
📋 前提知識: 第4課 モデル設定、第10課 定期タスク
1. 学ぶ内容
| # | 内容 |
|---|---|
| ❶ | ダッシュボード機能概要 |
| ❷ | 使用統計とコスト分析 |
| ❸ | パフォーマンス監視 |
| ❹ | ヘルスチェックとアラート |
| ❺ | カスタムダッシュボード |
2. ストーリー
(1) 課題：AIにいくら使ったか分からない
Bobは1ヶ月Hermesを使ったが、どれだけTokenを消費し、いくらかかったか把握していない。月末にAPI請求書が来て初めて驚く。
(2) 解決策：ダッシュボードでリアルタイム監視
Aliceは毎日ダッシュボードを確認：
BASH
hermes dashboard
# ┌─ Hermes Dashboard ─────────────────────┐
# │ │
# │ 💰 今月のコスト: $14.32 / 予算 $50 │
# │ 📊 Token消費: 3.2M / 10M │
# │ ⏱️ 平均応答: 2.3s │
# │ 🔧 ツール呼び出し: 847回 │
# │ 📝 メモリエントリ: 156件 │
# │ │
# │ 📈 コスト推移 (7日間) │
# │ 3/9 ■■■■■■■□□□ $2.10 │
# │ 3/10 ■■■■■■□□□□ $1.80 │
# │ 3/11 ■■■■■■■■■□ $2.50 │
# │ 3/12 ■■■■□□□□□□ $1.20 │
# │ 3/13 ■■■■■■■■□□ $2.30 │
# │ 3/14 ■■■■■■■■■■ $2.80 │
# │ 3/15 ■■■■■■□□□□ $1.62 (本日現在) │
# └─────────────────────────────────────────┘
3. ダッシュボード機能概要
(1) コア指標
| 指標 | 説明 | 単位 |
|---|---|---|
| 月間コスト | API呼び出し総費用 | USD |
| Token消費 | 入力+出力Token | 百万 |
| 平均応答時間 | LLM推論レイテンシ | 秒 |
| ツール呼び出し回数 | 各ツールの使用頻度 | 回 |
| メモリエントリ | 長期メモリの数 | 件 |
| スキル使用 | 各スキルの呼び出し回数 | 回 |
(2) アクセス方法
BASH
# CLIテキスト版
hermes dashboard
# Webグラフィカル版
hermes dashboard --web --port 3000
# ブラウザでhttp://localhost:3000を開く
# 個別指標の確認
hermes stats cost
hermes stats tokens
hermes stats tools
4. 使用統計とコスト分析
(1) コストレポート
BASH
hermes cost report --month
# 出力：
# ┌──────────────┬──────────┬───────────┬───────────┬─────────┐
# │ Model │ Requests │ Tokens In │ Tokens Out│ Cost │
# ├──────────────┼──────────┼───────────┼───────────┼─────────┤
# │ gpt-4o-mini │ 1,200 │ 2.4M │ 0.8M │ $2.16 │
# │ gpt-4o │ 80 │ 0.8M │ 0.4M │ $6.00 │
# │ claude-3.5 │ 40 │ 0.6M │ 0.3M │ $5.70 │
# │ llama3.2 │ 500 │ 1.0M │ 0.5M │ $0.00 │
# ├──────────────┼──────────┼───────────┼───────────┼─────────┤
# │ Total │ 1,820 │ 4.8M │ 2.0M │ $13.86 │
# └──────────────┴──────────┴───────────┴───────────┴─────────┘
(2) タスクタイプ別分析
BASH
hermes cost report --by-task
# 出力：
# ┌──────────────┬──────────┬─────────┬────────────┐
# │ Task Type │ Requests │ Cost │ % of Total │
# ├──────────────┼──────────┼─────────┼────────────┤
# │ code_review │ 120 │ $4.50 │ 32% │
# │ web_search │ 340 │ $2.80 │ 20% │
# │ chat │ 800 │ $3.20 │ 23% │
# │ translation │ 200 │ $1.86 │ 13% │
# │ cron_tasks │ 360 │ $1.50 │ 11% │
# └──────────────┴──────────┴─────────┴────────────┘
(3) コスト予算
YAML
# 月間予算の設定
dashboard:
budget:
monthly_limit: 50 # 月予算50 USD
warning_threshold: 0.8 # 80%で警告
daily_limit: 5 # 日予算5 USD
alerts:
- type: "cost_threshold"
threshold: 40 # 40 USDでアラート
notify: "telegram"
- type: "daily_exceed"
notify: "telegram"
5. パフォーマンス監視
(1) 応答時間
BASH
hermes stats latency
# 出力：
# ┌──────────────┬─────────┬─────────┬─────────┐
# │ Model │ Avg (s) │ P50 (s) │ P99 (s) │
# ├──────────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
# │ gpt-4o-mini │ 1.2 │ 1.0 │ 3.5 │
# │ gpt-4o │ 2.8 │ 2.5 │ 6.2 │
# │ claude-3.5 │ 3.1 │ 2.8 │ 7.0 │
# │ llama3.2 │ 4.5 │ 4.0 │ 12.0 │
# └──────────────┴─────────┴─────────┴─────────┘
(2) ツール使用統計
BASH
hermes stats tools
# 出力：
# ┌──────────────┬──────────┬─────────┬──────────┐
# │ Tool │ Calls │ Avg Time│ Success │
# ├──────────────┼──────────┼─────────┼──────────┤
# │ fs_read │ 312 │ 0.1s │ 99.7% │
# │ code_python │ 145 │ 3.2s │ 97.2% │
# │ web_search │ 89 │ 2.1s │ 98.9% │
# │ fs_write │ 67 │ 0.2s │ 100% │
# │ vision │ 23 │ 5.8s │ 95.7% │
# └──────────────┴──────────┴─────────┴──────────┘
6. ヘルスチェックとアラート
(1) システムヘルス
BASH
hermes health
# 出力：
# ✅ Agent Core: Running
# ✅ Memory System: OK (156 entries, 12 MB)
# ✅ Skills Engine: OK (8 active)
# ✅ Tool Registry: OK (72 tools)
# ⚠️ Ollama Connection: Slow (2.5s response)
# ✅ OpenAI API: OK (latency 1.2s)
# ✅ Disk Space: OK (85% free)
# ⚠️ Memory Usage: 78% (consider cleanup)
(2) アラート設定
YAML
dashboard:
alerts:
- type: "api_error_rate"
threshold: 0.05 # 5%エラー率
notify: "telegram"
- type: "latency_spike"
threshold: 10 # 10秒超過
notify: "email"
- type: "disk_space"
threshold: 0.9 # 90%使用
notify: "telegram"
- type: "memory_usage"
threshold: 0.85 # 85%使用
notify: "telegram"
7. カスタムダッシュボード
(1) カスタム指標
YAML
dashboard:
custom_metrics:
- name: "code_reviews_today"
query: "SELECT COUNT(*) FROM tool_calls WHERE tool='code_review' AND date=today"
display: "number"
- name: "cost_savings_vs_gpt4"
calculation: "total_cost * 0.6" # 全てGPT-4を使うと60%高くなると仮定
display: "trend"
(2) Webダッシュボードのカスタマイズ
BASH
# Webダッシュボードの起動
hermes dashboard --web --port 3000
# カスタムパネルレイアウト
cat > ~/.hermes/dashboard-layout.yaml << EOF
panels:
- type: "cost_chart"
position: "top-left"
time_range: "30d"
- type: "tool_usage"
position: "top-right"
top_n: 10
- type: "model_distribution"
position: "bottom-left"
- type: "health_status"
position: "bottom-right"
EOF
❓ よくある質問
Q ダッシュボードデータの保持期間は？
A デフォルト90日間。
dashboard.data_retentionで設定可能、7-365日に対応。Q Webダッシュボードの追加インストールは必要？
A 不要。
hermes dashboard --webで内蔵Webサービスを直接起動、ブラウザでアクセス可能。Q データは漏洩しますか？
A ダッシュボードデータはローカルのみ保存。Web版はデフォルトでlocalhostのみリスンし、外部に公開しません。
Q データのエクスポートは可能？
A
hermes stats export --format csvで全統計データをエクスポート。CSV、JSON形式に対応。Q マルチユーザーのダッシュボードは分離されていますか？
A はい。各Profileに独立した統計データがあります。管理者はグローバル集約を確認可能。
Q アラートの通知チャネルは？
A Telegram、Slack、Email、Webhook。複数の通知チャネルを設定可能。
📖 まとめ
- ダッシュボードはCLIテキスト版とWebグラフィカル版を提供
- コア指標：コスト、Token、応答時間、ツール呼び出し、メモリ
- コスト分析：モデル/タスクタイプ/期間別
- ヘルスチェック：エージェント各コンポーネントの状態をリアルタイム監視
- アラート：コスト超過、レイテンシ急増、ディスク不足など
📝 練習問題
- 基本（⭐）:
hermes dashboardを実行し、現在の統計データを確認し、主要指標をスクリーンショットしてください。 - 中級（⭐⭐）: 月間予算とアラートを設定し、コスト超過シナリオをシミュレーションし、アラート発動を確認してください。
- 上級（⭐⭐⭐）: 最も関心のある5つの指標を含むカスタムダッシュボードパネルを設計し、Webダッシュボードのレイアウトを設定してください。
