Hasta ahora, la forma principal de comunicarnos con Hermes Agent era a través de Telegram. Este sistema funciona muy bien para enviar instrucciones rápidas, revisar respuestas desde el móvil o interactuar con Hermes de una forma cómoda y sencilla. Sin embargo, cuando empezamos a trabajar con mensajes largos, análisis técnicos, bloques de código, logs o instrucciones complejas, Telegram se queda un poco corto.
Ahí es donde entra Open WebUI.
En el artículo anterior vimos cómo instalar Hermes en una máquina virtual con Ubuntu Server dentro de Proxmox y cómo conectarlo a Telegram para poder interactuar con él de una forma cómoda. Pero la instalación inicial es solo el primer paso. Lo realmente interesante empieza cuando dejamos de usar Hermes únicamente como un chatbot y empezamos a tratarlo como un agente capaz de ayudarnos a administrar el propio servidor donde se ejecuta.
En esta segunda parte vamos a mejorar nuestro entorno de Hermes paso a paso. La idea es pedirle, directamente desde Telegram, que realice tareas reales de administración: restringir el acceso del bot solo a nuestra cuenta, configurar una carpeta compartida con Samba para intercambiar archivos desde Windows, activar un firewall UFW prudente, preparar backups automáticos, revisar el estado del gateway y reforzar el sistema de aprobaciones para comandos sensibles. Todo ello con una filosofía clara: Hermes puede hacer mucho trabajo por nosotros, pero nosotros seguimos manteniendo el control revisando y autorizando cada acción importante.
El objetivo no es convertir Hermes en un administrador sin supervisión, sino en un ayudante técnico que nos ahorre tiempo, reduzca errores y nos permita gestionar un homelab de forma más sencilla. Al finalizar, tendremos un Hermes más seguro, más útil y más preparado para trabajar con archivos, proteger su configuración y avisarnos si algo empieza a fallar.
Ollama es una herramienta que permite descargar, ejecutar y gestionar modelos de lenguaje (LLM) de forma local en tu propio ordenador o servidor, sin depender de servicios externos en la nube. En lugar de enviar tus datos a plataformas de terceros, Ollama ejecuta modelos de inteligencia artificial directamente en tu equipo, ofreciendo una mayor privacidad, control y, en muchos casos, un menor coste a largo plazo. Además, simplifica enormemente el proceso de instalación y uso de modelos abiertos como Llama, Gemma, Mistral, Qwen o DeepSeek, permitiendo ponerlos en marcha con apenas unos comandos.
Una de sus grandes ventajas es su sencillez: Ollama actúa como un “motor” que descarga automáticamente los modelos, los optimiza para el hardware disponible y los ejecuta mediante una interfaz muy simple desde terminal o a través de una API local. Esto lo convierte en una opción ideal tanto para usuarios que quieren experimentar con IA en un entorno doméstico como para quienes desean integrar capacidades de inteligencia artificial en aplicaciones, servidores o laboratorios personales (homelab), manteniendo siempre el control sobre los datos y el entorno de ejecución.
Disponer de un asistente de inteligencia artificial que no solo responda preguntas, sino que además se ejecute en tu propia infraestructura y tenga acceso controlado a tus archivos locales, representa un paso más hacia la soberanía digital. Sin depender completamente de servicios externos, puedes construir un entorno inteligente, privado y bajo tu propio control.
Sin embargo, convertir una máquina virtual (VM) básica en un auténtico nodo operativo de IA requiere algo más que una instalación convencional. Es necesario diseñar un entorno estable, seguro y escalable, capaz de integrarse correctamente con el resto de servicios de nuestra infraestructura.
