Hermes Agent, OpenClaw und andere Agenten

Autonome Agenten arbeiten selbstständig, stundenlang: Sie lesen Postfächer, surfen im Web, fragen Datenbanken ab, führen Befehle aus und rufen APIs auf, und niemand liest jeden Schritt mit. Jede Seite, jede Datei und jedes Ergebnis, das sie lesen, geht mit der nächsten Anfrage an das Modell. Wenn sie auf Latet zeigen, wird jede dieser Anfragen maskiert, bevor sie Ihren Rechner verlässt, und in den Antworten werden dort die echten Werte wieder eingesetzt.

Sie laufen über das Gateway von Latet, wie jeder OpenAI-kompatible Client: Sie setzen die Base-URL des Agenten auf Latet und behalten den API-Schlüssel Ihres Anbieters wie gewohnt im Agenten. latet global-install ändert die Dateien dieser Agenten nicht: Die Einstellungen unten sind alles, was es braucht.

Anbieter	Zu setzende Base-URL	Schlüssel
OpenAI	`http://127.0.0.1:5283/openai/v1`	Ihr API-Schlüssel von OpenAI
OpenRouter (Claude, Gemini und Hunderte anderer Modelle)	`http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1`	Ihr API-Schlüssel von OpenRouter
Anthropic, für einen Agenten, der das Format von Anthropic spricht	`http://127.0.0.1:5283/anthropic`	Ihr API-Schlüssel von Anthropic

Ein Pro- oder Max-Abonnement von Claude funktioniert nur in Claude Code, wie es die Bedingungen von Anthropic vorsehen, daher nutzen diese Agenten einen API-Schlüssel: Sie erreichen Claude-Modelle über OpenRouter oder mit einem API-Schlüssel von Anthropic. Der Schlüssel geht über Latet an den Anbieter und wird nie protokolliert oder im Dashboard angezeigt. Hermes Agent mit Anmeldung über ChatGPT braucht keinen Schlüssel: Er läuft mit dieser Anmeldung über Latet, wie Codex (weiter unten).

Hermes Agent

Hermes liest sein Modell und seinen Endpunkt aus config.yaml in seinem Ordner: ~/.hermes unter macOS und Linux, %LOCALAPPDATA%\hermes unter Windows (HERMES_HOME legt einen anderen fest). Mit einem API-Schlüssel richten Sie einen benutzerdefinierten Anbieter auf Latet aus:

model:
  provider: custom
  base_url: http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1   # or http://127.0.0.1:5283/openai/v1
  key_env: OPENROUTER_API_KEY                          # the variable that holds your key
  default: anthropic/claude-sonnet-4.5                 # a model your provider lists

hermes model stellt dasselbe interaktiv ein. OPENAI_BASE_URL in der Umgebung genügt nicht: Hermes beachtet diese Variable nur für seinen Anbieter openai-api, daher würde latet run hermes einen benutzerdefinierten Anbieter nicht über Latet leiten.

Mit ChatGPT angemeldet

Hermes mit Anmeldung über Ihr ChatGPT-Konto (sein Anbieter openai-codex) läuft über Latet, unter der Adresse, die auch Codex nutzt. Fügen Sie .env im Ordner von Hermes eine Zeile hinzu:

HERMES_CODEX_BASE_URL=http://127.0.0.1:5283/backend-api/codex

Hermes liest die Datei von selbst neu ein: Seine nächste Nachricht läuft über Latet. Die Variable leitet jede Anfrage um, die Hermes mit dieser Anmeldung sendet: das Gespräch und die Arbeit, die er nebenbei demselben Modell übergibt, etwa den Titel einer Sitzung, die Zusammenfassung eines langen Kontexts oder das Lesen eines Bildes oder einer Webseite. Sie hat Vorrang vor model.base_url in config.yaml, das Sie lassen können, wie es ist.

Ein Latet 0.9.3 oder älter gibt Hermes die Ersatzwerte statt der echten Werte zurück: Aktualisieren Sie Latet zuerst (latet upgrade).
Ein Ersatzanbieter mit eigener base_url behält diese Adresse: Setzen Sie in fallback_providers auch dort die Adresse von Latet, oder entfernen Sie die Zeile. Sonst geht eine Anfrage, die auf ihn ausweicht, ohne jede Maskierung an ChatGPT.
Wenn Latet nicht läuft, kann Hermes das Modell nicht erreichen. Das ist Absicht: Nichts geht unmaskiert hinaus.
Im Dashboard erscheinen die Anfragen von Hermes unter Codex oder unter einem anderen Agenten: Hermes nennt seinen Namen nur der Adresse von ChatGPT selbst.

Live getestet: Hermes Agent mit Anmeldung über ChatGPT.

OpenClaw

OpenClaw liest ~/.openclaw/openclaw.json (JSON5) und übernimmt Änderungen daran von selbst. Fügen Sie einen Anbieter hinzu, der auf Latet zeigt, und machen Sie eines seiner Modelle zum Standard:

{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "latet/gpt-5.1" } },
  },
  models: {
    providers: {
      latet: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:5283/openai/v1",
        apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "gpt-5.1", name: "GPT-5.1 through Latet" }],
      },
    },
  },
}

Für OpenRouter verwenden Sie http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1, Ihren Schlüssel von OpenRouter und dessen Modellnamen.

Goose

Der OpenAI-Anbieter von Goose nimmt einen Host und einen Pfad entgegen, die er zusammensetzt:

export OPENAI_HOST=http://127.0.0.1:5283
export OPENAI_BASE_PATH=openai/v1/chat/completions
export OPENAI_API_KEY=...        # your OpenAI key, as usual
export GOOSE_PROVIDER=openai
export GOOSE_MODEL=gpt-5.1
goose session

GOOSE_PROVIDER und GOOSE_MODEL wählen den Anbieter und das Modell: Ohne sie verlangt Goose, dass Sie zuerst goose configure ausführen, das dieselben Werte speichert. Für OpenRouter fügen Sie mit goose configure einen benutzerdefinierten OpenAI-kompatiblen Anbieter hinzu, mit der Base-URL http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1 und Ihrem OpenRouter-Schlüssel; diese Einrichtung gehört nicht zu den getesteten.

OpenHands

Wählen Sie in den LLM-Einstellungen von OpenHands unter Advanced ein benutzerdefiniertes Modell mit dem Präfix seines Anbieters (openai/gpt-5.1), setzen Sie die Base-URL auf http://127.0.0.1:5283/openai/v1, und geben Sie Ihren API-Schlüssel ein. Mit der Kommandozeile:

LLM_MODEL=openai/gpt-5.1 LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:5283/openai/v1 LLM_API_KEY=... \
  openhands --override-with-envs

Jeder andere Agent

Ein Agent, der eine OpenAI-kompatible Base-URL akzeptiert, läuft mit den Adressen aus der Tabelle oben über Latet. Einer, der OPENAI_BASE_URL oder ANTHROPIC_BASE_URL aus der Umgebung liest, kann mit latet run gestartet werden, das sie nur für ihn setzt.

Ein Agent in einem Container erreicht Latet nicht unter 127.0.0.1: Dort ist 127.0.0.1 der Container selbst, und Latet beantwortet nur Anfragen, die an 127.0.0.1 oder localhost gerichtet sind. Lassen Sie den Agenten auf Ihrem Rechner laufen; unter Linux teilt auch ein Container, der mit --network host gestartet wurde, die Adresse 127.0.0.1 Ihres Rechners.

Für einen Agenten, den niemand beobachtet

Schalten Sie den lokalen Prüfer ein, wenn Sie einen lokalen Modellserver haben. Er liest, was der Agent abruft, den Teil, den niemand eintippt, und standardmäßig wartet eine Anfrage auf seine Prüfung und wird gestoppt, wenn der Prüfer nicht antworten kann.
Nutzen Sie den strikten Datenmodus für einen Agenten, der Datenbanken oder Logs liest: Jeder Wert einer Tabelle oder eines JSON-Dokuments wird maskiert, und Joins funktionieren weiterhin.
Beobachten Sie ihn im Dashboard: latet dashboard zeigt jede Anfrage, die der Agent gesendet hat, was darin maskiert wurde und was blockiert wurde.
Lassen Sie ihn Latet sicher verwalten: Verweisen Sie ihn auf llms-config.md. Was Schutz hinzufügt, wird angewendet; was ihn senkt, wartet im Dashboard auf Ihre Freigabe. Siehe Agenten und Ihre Einstellungen.

Jeder dieser vier Agenten ist echt getestet, eingerichtet wie oben: Er schickt eine Aufgabe über Latet an einen Testanbieter, der wie OpenAI antwortet; der Anbieter erhält Ersatzwerte, und der Agent bekommt die echten Werte zurück. Wenn ein Agent über Latet nicht funktioniert, eröffnen Sie bitte ein Issue.