Imagina este escenario: le pides a un LLM un reto de predicción —“¿lanzará esta empresa el nuevo producto el mes que viene?”— y responde con una seguridad sospechosa. El problema es que ha buscado en la web en vivo, que ya conoce la respuesta. Cada “predicción” queda contaminada silenciosamente por la retrospectiva. Los investigadores cuantitativos chocan con la misma pared: al hacer backtest de un agente de trading, los resultados que le pasas vienen de hoy, así que tu simulación histórica está espiando el futuro sin que te des cuenta.

Este es el problema de las fugas de información (leakage), y es exactamente lo que BackSearch resuelve. Es un archivo de noticias congelado: cada petición lleva una fecha as_of, la búsqueda solo devuelve documentos rastreados en o antes de esa fecha, y el fetch devuelve el texto del artículo tal y como quedó archivado entonces. Misma consulta + misma fecha as_of = mismos resultados, para siempre. El 29 de agosto, Teknium, de Nous Research, anunció el plugin oficial independiente de Hermes: hermes-plugin-backsearch, que le da a Hermes una auténtica máquina del tiempo para investigar en la web.

Por qué un filtro de fecha no basta

Quizá pienses que una API de búsqueda en vivo con un parámetro date: ya hace esto. No es así. Las APIs en vivo ordenan el índice de hoy con retrospectiva —saben qué artículos importaron y te entregan bytes de una página que quizá se reescribió después de que el evento se resolviera. El corpus de BackSearch, en cambio, nunca se mueve: el filtro usa crawl_date (cuándo se capturó realmente la página), no la fecha de publicación que el artículo se atribuye a sí mismo. Una página archivada por primera vez después de tu fecha límite jamás aparece, aunque proclame una fecha de publicación anterior. Esa garantía es lo que hace honesto un backtest.

El plugin oficial de Hermes

hermes-plugin-backsearch es un plugin oficial publicado bajo la organización NousResearch (v1.0.0, MIT). Es independiente, no viene integrado: nació como PR #71207 en el repositorio principal y luego se extrajo a su propio repositorio, según la política del proyecto de que las integraciones con servicios de terceros se publican como plugins y no como código del núcleo.

El plugin registra dos herramientas de modelo, ambas activadas por OPENREWARD_API_KEY. Sin clave configurada nunca llegan al esquema de herramientas del modelo, así que la huella es literalmente cero —puedes instalarlo ya y no cuesta nada hasta que añadas una clave:

Herramienta	Qué hace
backsearch	Búsqueda híbrida sobre el corpus congelado en una fecha (query, as_of, k opcional, allowed_domains/blocked_domains)
backfetch	Recupera el texto extraído de una página desde la última captura en o antes de la fecha límite (url, as_of, prompt opcional para un resumen enfocado)

Instalación

Tres pasos, directamente del README oficial:

# 1. Clona en el directorio de plugins de Hermes
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-plugin-backsearch.git ~/.hermes/plugins/backsearch

# 2. Activa el plugin
hermes plugins enable backsearch

# 3. Añade la clave API (consíguela en https://openreward.ai — empieza por or_)
echo 'OPENREWARD_API_KEY=or_...' >> ~/.hermes/.env

También puedes instalarlo directamente desde GitHub con la CLI: hermes plugins install NousResearch/hermes-plugin-backsearch. Las nuevas sesiones cargan las herramientas automáticamente una vez que la clave está presente. Una nota honesta: este artículo se basa en la documentación oficial del repositorio (v1.0.0); al escribir no habíamos configurado una clave de OpenReward en una máquina de pruebas, así que las descripciones de comportamiento reflejan la semántica documentada, no una sesión real.

Para entender cómo Hermes descubre y gestiona plugins —incluidos los comandos hermes plugins de arriba— consulta la referencia del comando hermes plugins. Si eres nuevo en Hermes, empieza por la guía de instalación.

Referencia de herramientas

backsearch

Parámetro	Significado
query	La consulta (híbrida: palabras clave + semántica)
as_of	Fecha en formato YYYY-MM-DD; solo devuelve documentos rastreados en o antes de ella
k	Opcional, número de resultados
allowed_domains	Opcional lista blanca — mutuamente excluyente con blocked_domains
blocked_domains	Opcional lista negra — mutuamente excluyente con allowed_domains

backfetch

Parámetro	Significado
url	La página a recuperar
as_of	Fecha límite; devuelve la última captura en o antes de ella
prompt	Opcional — pide un resumen enfocado de un artículo largo en lugar del texto crudo

Algunas semánticas que conviene conocer:

• Límite de 15K caracteres en el texto recuperado — pasa un prompt para obtener un resumen enfocado de un artículo largo.
• 404 suave: un fetch sin captura en o antes de la fecha límite devuelve un resultado recuperable de “sin captura” y no cuesta nada.
• 402: un saldo de OpenReward agotado devuelve un mensaje de error accionable.
• Ventana del archivo: la vista previa actual cubre dominios de noticias, diciembre de 2025 – julio de 2026. Un as_of fuera de la ventana devuelve una lista vacía — no un error.
• Facturación: por petición exitosa contra un saldo prepagado de OpenReward.
• OPENREWARD_SEARCH_URL sobreescribe la URL base (https://search.openreward.ai) para pruebas y enrutamiento propio.

Qué puedes hacer realmente con esto

• Backtests de predicción — reproduce el mismo agente en distintas fechas as_of y mide exactamente cuándo cambia su predicción. Es la demo que esbozó Teknium el día del lanzamiento: congela la web, reproduce el agente y observa el momento en que deja de adivinar y empieza a saber.
• Bucles de investigación cuantitativa — haz backtest de ideas de estrategia contra un corpus que no puede moverse bajo tus pies.
• Entornos RL — evalúa agentes sobre instantáneas históricas sin fugas posteriores a la fecha límite en la señal de recompensa.
• Benchmarks reproducibles — misma consulta, misma fecha, mismos resultados para siempre: un benchmark que puede reejecutarse años después y seguir significando lo mismo.
• Verificación de afirmaciones “a fecha de” — comprueba qué se sabía (o no) realmente en una fecha concreta.

Buscar en la web ya es una de las supercapacidades por defecto de Hermes — nuestra guía de los cinco canales de búsqueda gratuitos cubre las opciones cotidianas. BackSearch es otro animal: cambia frescura en vivo por determinismo histórico, que es precisamente lo que necesitan los flujos de evaluación y predicción.

Límites que conviene conocer

El archivo de vista previa es deliberadamente estrecho: dominios de noticias, diciembre de 2025 – julio de 2026. Si tu as_of cae fuera de esa ventana, obtienes un conjunto de resultados vacío, no un error — así que planifica teniendo en cuenta la ventana. El servicio factura por petición exitosa contra un saldo prepagado de OpenReward (los 404 suaves son gratis), y el plugin no hace nada hasta que configuras la clave. Es una herramienta joven, hecha a medida para un nicho joven y hecho a medida — y la licencia MIT facilita inspeccionar exactamente qué hace antes de instalarlo.

El ecosistema de plugins de Hermes crece rápido — echa un vistazo al hub del ecosistema para ver qué más hay.