Hermes Agent, OpenClaw y otros agentes

Los agentes autónomos trabajan por su cuenta, durante horas: leen buzones de correo, navegan, consultan bases de datos, ejecutan comandos y llaman a API, y nadie lee cada paso. Cada página, archivo y resultado que leen va al modelo con la siguiente petición. Si apuntan a Latet, cada una de esas peticiones se enmascara antes de salir de tu equipo, y las respuestas se restauran en él.

Pasan por la puerta de enlace de Latet, como cualquier cliente compatible con OpenAI: haces que la URL base del agente apunte a Latet y mantienes la clave de API de tu proveedor en el agente, como siempre. latet global-install no cambia los archivos de estos agentes: basta con los ajustes de abajo.

Proveedor	URL base que configurar	Clave
OpenAI	`http://127.0.0.1:5283/openai/v1`	Tu clave de API de OpenAI
OpenRouter (Claude, Gemini y cientos de modelos más)	`http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1`	Tu clave de API de OpenRouter
Anthropic, para un agente que habla el formato de Anthropic	`http://127.0.0.1:5283/anthropic`	Tu clave de API de Anthropic

Una suscripción Claude Pro o Max solo funciona en Claude Code, como dicen las condiciones de Anthropic, así que estos agentes usan una clave de API: llegan a los modelos Claude a través de OpenRouter, o con una clave de API de Anthropic. La clave pasa por Latet hasta el proveedor y nunca se escribe en los registros ni se muestra en el panel. Hermes Agent con la sesión iniciada con ChatGPT no necesita clave: pasa por Latet con esa sesión, como Codex (más abajo).

Hermes Agent

Hermes lee su modelo y su punto de conexión de config.yaml, en su carpeta: ~/.hermes en macOS y Linux, %LOCALAPPDATA%\hermes en Windows (HERMES_HOME fija otra). Con una clave de API, haz que un proveedor personalizado apunte a Latet:

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 configura lo mismo de forma interactiva. OPENAI_BASE_URL en el entorno no basta: Hermes solo lo tiene en cuenta para su proveedor openai-api, así que latet run hermes no pasaría por Latet un proveedor personalizado.

Con tu cuenta de ChatGPT

Hermes con la sesión iniciada con tu cuenta de ChatGPT (su proveedor openai-codex) pasa por Latet, en la dirección que usa Codex. Añade una línea a .env, en la carpeta de Hermes:

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

Hermes vuelve a leer el archivo por su cuenta: su siguiente mensaje pasa por Latet. La variable lleva por Latet cada petición que Hermes envía con esa sesión: la conversación, y el trabajo que encarga al mismo modelo de paso, como el título de una sesión, el resumen de un contexto largo o la lectura de una imagen o de una página web. Va antes que model.base_url en config.yaml, que puedes dejar como está.

Un Latet 0.9.3 o anterior devuelve a Hermes los valores ficticios en lugar de los reales: actualiza Latet antes (latet upgrade).
Un proveedor de reserva con un base_url propio conserva esa dirección: en fallback_providers, pon también ahí la dirección de Latet, o quita la línea. Si no, una petición que recurre a él va a ChatGPT sin nada enmascarado.
Si Latet no está en marcha, Hermes no puede llegar al modelo. Es intencionado: no sale nada sin enmascarar.
En el panel, las peticiones de Hermes aparecen bajo Codex o bajo otro agente: Hermes solo se presenta por su nombre a la dirección de ChatGPT.

Probado en condiciones reales: Hermes Agent con la sesión iniciada con ChatGPT.

OpenClaw

OpenClaw lee ~/.openclaw/openclaw.json (JSON5) y aplica por sí mismo los cambios que le hagas. Añade un proveedor que apunte a Latet y haz que uno de sus modelos sea el predeterminado:

{
  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" }],
      },
    },
  },
}

Para OpenRouter, usa http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1, tu clave de OpenRouter y sus nombres de modelo.

Goose

El proveedor OpenAI de Goose acepta un host y una ruta, que une:

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 y GOOSE_MODEL eligen el proveedor y el modelo: sin ellas, Goose te pide que ejecutes antes goose configure, que guarda los mismos valores. Para OpenRouter, añade con goose configure un proveedor personalizado compatible con OpenAI, con la URL base http://127.0.0.1:5283/openrouter/api/v1 y tu clave de OpenRouter; esta configuración no está entre las probadas.

OpenHands

En los ajustes de LLM de OpenHands, en Advanced, elige un modelo personalizado con el prefijo de su proveedor (openai/gpt-5.1), define la URL base como http://127.0.0.1:5283/openai/v1 e introduce tu clave de API. Desde la línea de comandos:

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

Cualquier otro agente

Un agente que acepta una URL base compatible con OpenAI pasa por Latet con las direcciones de la tabla de arriba. Uno que lee OPENAI_BASE_URL o ANTHROPIC_BASE_URL del entorno se puede iniciar con latet run, que las define solo para él.

Un agente en un contenedor no llega a Latet en 127.0.0.1: ahí, 127.0.0.1 es el propio contenedor, y Latet solo responde a las peticiones dirigidas a 127.0.0.1 o a localhost. Ejecuta el agente en tu equipo; en Linux, un contenedor iniciado con --network host también comparte el 127.0.0.1 de tu equipo.

Para un agente que nadie vigila

Activa el revisor local si tienes un servidor de modelos local. Lee lo que el agente obtiene, la parte que nadie escribe, y por defecto una petición espera su revisión y se detiene cuando el revisor no puede responder.
Usa el modo de datos estricto para un agente que lee bases de datos o registros: se enmascara cada valor de una tabla o de un documento JSON, y los joins siguen funcionando.
Síguelo en el panel: latet dashboard muestra cada petición que envió el agente, qué se enmascaró en ella y qué se bloqueó.
Deja que gestione Latet, con seguridad: indícale llms-config.md. Lo que añade protección se aplica; lo que la reduce espera tu aprobación en el panel. Consulta Los agentes y tus ajustes.

Cada uno de estos cuatro agentes está probado de verdad, configurado como arriba: envía una tarea a través de Latet a un proveedor de prueba que responde como OpenAI; el proveedor recibe valores ficticios y el agente recupera los reales. Si un agente no funciona a través de Latet, por favor, abre una incidencia.