Hermes Agent内存占用反超OpenClaw 37%？选错AI智能体框架正在悄悄吃掉你的成本_网络存储

1. 一个视频搞懂OpenClaw！

2. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

3. OpenClaw并不是什么“觉醒的生命”。它没有什么自我意识，但它有执行能力。它不会思考人生，但它会为目标拼命找路径。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT

4. 别再用 Ollama 了！OpenClaw 秒级响应方案（vLLM + 本地模型）完全免费！| 零度解说

5. OpenClaw 爆了！黄仁勋一句话点破关键，英伟达紧急发布 NemoClaw｜零度解说

6. memsearch：OpenClaw同源的记忆系统Zilliz 最近开源了 memsearch，从 OpenClaw 的记忆系统里提取出来的，核心思路很干净：Markdown 文件就是记忆的唯一真相。设计理念：Markdown is the source of truthAgent 的记忆就是本地文件，按天存，人能读、能改、Git 可以管理版本。索引坏了？删掉重建，原始记忆一行不丢。这是对"数据库黑盒"方案的直接反叛。三步记忆范式- Recall：用混合检索（向量语义 + BM25 关键词）从历史记忆里找相关上下文- Think：把检索结果注入 LLM，做有记忆支撑的推理- Remember：把这次对话写回 Markdown，自动重新索引几个工程细节值得关注- SHA-256 内容哈希去重：内容没变就不重复 embed，大幅降低 API 成本- 文件监听自动索引：开启后，文件一保存立刻更新向量库，删文件时对应 chunk 也同步清除- 多 embedding 引擎：支持 Gemini、Voyage AI、Ollama（本地）、sentence-transformers（离线），换引擎只改配置，历史记忆不影响和 Mem0 / Zep 的本质区别Mem0、Zep 把记忆存在数据库里，人看不到、改不了、换供应商就麻烦。memsearch 的记忆就是普通文本文件：看改动，查历史，跨机器同步，零供应商锁定。主要短板：暂不支持时序关系图谱和多 Agent 共享记忆，适合单 Agent 长期记忆场景，不适合复杂多 Agent 协作系统。🔑 三个关键点① Markdown 文件即记忆，人类可读可编辑，彻底解决 AI 记忆的"黑盒"问题② 混合检索（向量 + BM25）比单纯语义检索精度更高，"Redis 缓存"能精确匹配到相关决策③ SHA-256 去重 + 文件监听自动索引，工程上几乎是零维护成本GitHub：github.com/zilliztech/memsearch#how i ai##程序员#

7. 很多人一开始用OpenClaw就用错了。龙虾是把AI，从“会说话”，变成了“能干活”，这是本质变化。所以你要还是拿它聊天，那就有点像：拿挖掘机去挖耳朵，用错地方了。#大有学问 #openclaw #红衣聊AI #AI工具 #养龙虾

8. “龙虾模型”能管公司？实测GLM-5-Turbo接入openclaw运营公司

9. 【重磅更新】OpenClaw 接入微信：官方版“龙虾”插件上线，附安装与实测！

10. LLM 是一颗超强大脑，但它是个“缸中之脑”——泡在营养液里，没有眼睛、没有耳朵、没有手脚。你对它喊话它听不见，它想做事也做不了。Harness 就是给这颗大脑装上的“全套身体”。眼睛和耳朵：让大脑能接收外界信息——用户说了什么、文件里写了什么、数据库里存了什么。嘴巴：让大脑的想法能输出给用户看到。手和脚：让大脑能真正去做事——读文件、改代码、跑命令、调 API。小脑和反射神经：大脑说了句胡话怎么办？手没抓住东西怎么办？这些容错、重试、纠偏的机制，不需要大脑操心，身体自己处理。记忆系统：这部分值得展开说。大脑本身有“工作记忆”（上下文窗口），但容量有限，就像人一次只能在脑子里同时想七八件事。Harness 要帮大脑管理三层记忆：第一层是当前对话的短期记忆——这轮对话里已经说了什么、做了什么，哪些该保留、哪些该丢掉，怎么把最关键的信息塞进有限的窗口里。第二层是跨对话的长期记忆——上周你告诉它你的项目用 TypeScript，下周它还记得，不用你重复说。第三层是项目级知识——代码库的结构、团队的规范、常用命令，这些不是“记住”的，而是 Harness 主动去读取和组装的。三层记忆协同工作，让大脑每次被唤醒时都像一个“了解情况的人”，而不是一个每次都要从头介绍背景的陌生人。一句话总结：大脑负责“想”，Harness 负责“让它能感知、能行动、能记住、能靠谱地完成任务”。---用 Claude Code 和 OpenClaw 来理解 Harness 的区别Claude Code 和 OpenClaw 背后用的是同一颗大脑（Claude），但它们是两套完全不同的“身体”——两种不同的 Harness。Claude Code 是 Anthropic 官方打造的 Harness，专门为编程场景设计。它给大脑装的“身体”比较专精：能直接在终端里跑命令、读写文件、操作 Git，整个循环是“想→做→看结果→再想”。最近又加了 Channels 功能，让你通过 Discord、Telegram 远程跟它交互——相当于给这个身体加了一部手机，人不在电脑前也能指挥它干活。OpenClaw 则是社区打造的一套更通用的 Harness，设计理念不同——它不只是一个编程助手的身体，更像一个“全天候管家的身体”。它能同时连接 Slack、Discord、Telegram 等多个渠道（多个耳朵和嘴巴），有自己的记忆系统和插件生态，还能通过 ACP 协议调度 Claude Code、Codex 等多个 Agent 协同工作——相当于一个管家指挥多个工人干活。所以你看，同一颗大脑，Claude Code 给它装了一副“程序员的身体”，OpenClaw 给它装了一副“项目经理的身体”。能力天差地别，但大脑没换。Harness Engineering 就是“造身体的工程学”。怎么设计记忆系统让大脑永远“了解情况”？怎么设计工具接口让大脑高效调用外部能力？怎么处理大脑犯错的情况？怎么编排多个 Agent 协作？这些都是 Harness Engineering 要解决的问题。模型大家都用同一个，但谁的“身体”造得好，谁的 Agent 就更强——模型智商是起点，Harness 的质量决定了实际表现的上限。

11. MiniMax M2.7+OpenClaw实战！AI到底能接管多少工作？

12. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

13. #OpenClaw上手教程#OpenClaw的爆火，让AI自动化从专业领域走向大众，本地文件管理、全网信息感知等能力重构了人机协作模式。它的低门槛部署让普通用户也能轻松上手，Sophnet一键创建、中文社区国内镜像，扫清了技术和访问障碍，而分层模型配置、记忆功能优化等技巧，更是让其效能翻倍。这款工具的价值，不仅是提升个人工作效率，更推动了AI应用的平民化。国内Kimi Claw、MaxClaw的跟进，也让AI助手赛道迎来创新热潮。但想要用好它，避坑是关键，拒绝单一顶级模型滥用、做好行为规则设定，才能让AI真正成为高效杠杆，而非成本负担。未来，随着生态完善，OpenClaw或将成为个人数字协作的标配。➡️附保姆级上手教程openclaw上手教程

14. 爆肝10亿token，我给OpenClaw做了个龙虾管家！【一键安装龙虾】

15. 全球首家无人公司来了！一整个AI团队替人上班，不吃饭不摸鱼，普通人的数字员工时代真的来了吗？#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

16. OpenClaw安装+3大超实用玩法，炒股，搞情报，盘收藏夹...

17. 【速通OpenClaw】如何隔离危险、进阶玩法…一次说清

18. 到底是谁在用OpenClaw躺着赚钱？

19. 别把AI的“效率”当成唯一目标，安全永远是底线。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #网络安全

20. #OpenClaw上手教程# OpenClaw的优势就是低门槛、高便捷，它能在你的电脑本地运行，所有数据隐私可控，还能嵌入微信、Telegram等常用聊天软件，不用额外学习新界面。第一步，确保电脑安装Node.js（≥22版本），Windows用户建议先安装WSL2，这是顺利运行的基础。第二步，复制对应系统的安装命令，粘贴到终端，等待片刻即可完成部署，全程无需手动配置。第三步，运行新手向导命令，按照提示选择本地部署、输入AI模型API密钥，绑定常用聊天渠道，安装后台服务后，OpenClaw就会持续在后台运行。完成以上步骤，你就能在聊天框发送指令，让它帮你清理邮箱、管理日程、执行文件操作等。新手无需追求复杂功能，从简单指令入手，慢慢探索社区插件，就能让这款AI助手越用越顺手。

21. #OpenClaw都能做什么# OpenClaw（俗称龙虾）是一款本地优先、开源、可自主执行任务的 AI 智能体（Agent），核心是用自然语言指挥它帮你完成电脑操作、浏览器自动化、办公与开发等各类重复 / 流程化工作。 OpenClaw 的核心定位不是聊天机器人，而是能动手干活的数字员工。OpenClaw 的核心能力如下： 1. 文件与系统自动化 ①批量重命名、整理、备份、分类文件。 ②读写 / 编辑文档、生成目录、压缩图片、清理冗余。 ③执行终端命令、监控系统状态。 2. 浏览器自动化（核心能力） ①自动搜索、填表、登录、点击、导航。 ②网页数据抓取、监控页面更新、批量下载。 ③自动值机、预约、报销、查医生、云平台操作open-claw.org。 3. 办公全流程自动化 ①邮件：筛选、自动回复、批量发送、摘要。 ②日程：同步日历、提醒、规划行程。 ③文档：会议纪要、周报、报告、格式转换。 ④数据：Excel 提取、筛选、可视化图表。 4. 代码与开发辅助 ①生成代码片段、调试、写测试用例、修复简单错误。 ②合并 PR、自动检查逻辑、CI/CD 辅助open-claw.org。 ③文献检索、实验参数优化、科研数据处理。 5. 跨工具协同与消息 ①集成微信、钉钉、飞书、Slack、Telegram 等。 ②批量发消息、自动回复、多渠道统一管理。 ③对接 OA、CRM、API，查询考勤、客户信息。 6. 自定义与扩展 ①用自然语言创建专属自动化流程。 ②安装社区插件、写自己的技能open-claw.org。 ③定时任务、事件触发、多模型并行。与普通 AI 助手相比，OpenClaw 能主动执行（你说 “整理桌面 PDF”，它直接操作，不是只给建议）、本地优先（数据不云端，隐私安全）、持久记忆（记住你的习惯、偏好、历史任务）、可定制（直接改 Markdown 配置，或让它自己生成技能）。有了OpenClaw ，职场人可以用来自动周报、邮件处理、数据报表、会议纪要；开发者可以用来代码生成、调试、PR 合并、文档生成；学生 / 科研可以用来文献整理、实验数据处理、论文辅助。个人可以用来文件整理、浏览器批量操作、日程管理。 #老张聊科技#

22. 实测不用写代码，5分钟把OpenClaw装进飞书

23. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

24. #OpenClaw都能做什么#OpenClaw目前主要解决了自动整理文件、生成周报、处理数据等。自媒体和个体经营者能通过它抓取热点、生成文案、管理订单等。学生和老年群体无需懂技术，就能用它处理学习资料、规划生活琐事。开发者则可依托其开源框架，快速实现代码审查、自动化部署，提升研发效率等等。可以预见的是这些群体需要的不仅仅是这些，所以OpenClaw不仅仅局限于现在的需求还有更多的潜在需求需要OpenClaw去解决。当然OpenClaw核心的需要解决传统还是普通人用自然语言就能下达指令就能够满足需要，降低了个人和中小企业的使用成本。这样才能保证持续的发展下去。

25. 免费安装360安全龙虾，解锁AI数字员工。 #大有学问 #OpenClaw #养龙虾 #红衣聊AI

26. 删掉 OpenClaw！Hermes Agent 才是真王炸，一键本地部署 +模型接入全教程（避坑指南） | 零度解说

27. 荣耀首发自研YOYO Claw龙虾技术，开创了“养虾本”全新品类，解决了“龙虾式”AI智能体部署及“上手复杂、使用成本高、隐私安全风险”三大痛点出厂即预制了5大主23个子虾，不用适配API、写代码，告别部署难题；智能判断任务执行比Open Claw方案节省50%词元消耗；设备里有“独立安全虾”全程守护，高危操作自动拦截，敏感行为必须经本人二次确认。

28. 开发AI Agent常常需要切换多个框架和工具，记忆系统难管理，技能创建繁琐，自学习循环还得从零搭建，效率低下。《Hermes Agent 从入门到精通》橙皮书，提供Nous Research开源AI Agent框架的完整实战指南。全书17章5部分，详解自学习循环、三层记忆系统、自动技能创建与演化，还包括安装、多平台部署和真实场景应用。GitHub：github.com/alchaincyf/hermes-agent-orange-book主要内容：- 从Harness工程到Hermes Agent核心概念；- 学习循环、记忆系统、Skills与工具生态；- 动手安装、首次对话、多平台运行与自定义；- 知识助手、开发自动化、内容创作、多Agent实战；- 自学习Agent边界与三方对比深度思考。免费PDF下载，支持开发者与AI爱好者快速上手，基于Hermes Agent v0.7.0。#AI橙皮书##HermesAgent##人工智能#

29. 这篇斯坦福大学的论文直接让我大脑宕机了。他们构建了一个AI智能体框架，从零数据起步——无人工标注、无精心设计的任务、无演示样本，却在性能上超越了所有现有自博弈方法。它名为Agent0：通过工具集成推理实现从零数据释放自进化智能体（Agent0: Unleashing Self-Evolving Agents from Zero Data via Tool-Integrated Reasoning）。他们达成的成果简直匪夷所思。迄今为止，你见过的所有“自我提升”智能体都存在同一个致命缺陷：它们只能生成比现有能力稍难一点的任务。因此，它们会立刻陷入瓶颈。而Agent0打破了这层天花板。事情出现了转折：研究人员从同一个基础大语言模型（LLM）中生成两个智能体，让它们相互对抗。1）课程智能体（Curriculum Agent）：持续生成难度递增的任务2）执行智能体（Executor Agent）：借助推理+工具尝试解决这些任务每当执行智能体能力提升，课程智能体就被迫提高任务难度；每当任务难度升级，执行智能体就被迫进化迭代。这形成了一个闭环的、自我强化的课程螺旋，且全程从零开始——无数据、无人工干预、无任何外部输入。仅凭两个智能体相互推动，共同迈向更高阶的智能水平。更厉害的是他们加入的“制胜法宝”：在循环中嵌入完整的Python工具解释器。执行智能体学会用代码推理解决问题；课程智能体学会设计需要工具辅助才能完成的任务。于是两个智能体持续升级迭代。最终结果？ → 数学推理能力提升18%→ 通用推理能力提升24%→ 性能超越R-Zero、SPIRAL、Absolute Zero，甚至击败了采用外部专有API的框架→ 全程零数据支撑，仅依靠自进化循环实现研究人员还展示了任务难度随迭代次数上升的曲线：任务从基础几何题起步，最终升级为约束满足问题、组合数学题、逻辑谜题以及多步骤工具依赖型问题。这是我们目前见过的最接近大语言模型自主认知成长的成果。 Agent0不仅仅是“更优秀的强化学习（RL）”。它为智能体搭建了自我引导智能提升的蓝图。智能体时代就此开启#ai创造营##ai生活指南##科技先锋官#

30. AI Agent开发常常需要管理海量对话历史，传统RAG或知识图谱难以实现真正学习，记忆准确率低、长期遗忘严重。Hindsight™ 提供革命性的Agent记忆系统，让AI Agent真正"学会"而非仅"记住"。不仅在LongMemEval基准测试中创下最优性能，还支持世界事实、个人经历、心理模型构建，已被Fortune 500企业投入生产。GitHub：github.com/vectorize-io/hindsight主要功能：- 记忆保留（Retain）：自动提取实体、关系、时序数据构建知识库；- 智能回忆（Recall）：语义+关键词+图谱+时序四路并行检索；- 深度反思（Reflect）：基于记忆生成洞察和决策建议；- 多用户记忆隔离：支持按用户/会话隔离记忆管理；- 生物仿生架构：模拟人类记忆机制（世界事实+经历+心理模型）；- 一行代码集成：LLM Wrapper自动为现有Agent添加记忆能力。支持Docker一键部署、Python/Node.js客户端、嵌入式模式，兼容OpenAI/Anthropic等多种LLM提供商。#AIAgent##AgenticAI##人工智能#

31. OpenClaw在国内AI圈突然爆火。同时很多人都在讨论一个问题：如果有一天，互联网上大量账号其实都是AI在说话，会发生什么？#红衣聊AI #大有学问 #AI龙虾 #OpenClaw

32. OpenClaw 你装错了！9个必备Skills + 正确模型搭配，一次搞定浏览器自动化！ | 零度解说

33. OpenClaw「App」榜单，国产Skill下载量冲上第一：能给龙虾接入现实世界

34. Kimi 推出 Kimi Claw 并原生集成 OpenClaw，有哪些技术亮点？

35. 开源书《OpenClaw橙皮书：从入门到精通》八个部分，从浅到深：1. 认识OpenClaw：它是什么、为什么火、和ChatGPT到底有什么不同2. 技术架构：三层架构、记忆系统、Heartbeat心跳机制3. 部署方案：本地安装、Docker、9家国内云厂商一键部署对比（含价格）4. 渠道接入：飞书、钉钉、QQ、企业微信等20+平台的接入方式5. Skills技能系统：怎么找、怎么装、哪些值得装、怎么自己建6. 模型配置：21个模型/平台的配置方法和价格对比7. 安全与成本：已知安全事件、避坑指南、成本控制策略8. 生态与社区：养虾文化、平替产品、国内政策支持、国产Claw产品选购指南另外还有附录，包含常见问题FAQ、命令速查表和资源链接汇总。my.feishu.cn/wiki/H27Iw9ussiaYbokymhncExtjnAh#AI创造营##人工智能#

36. 什么是 AI 智能体？

37. 在这场AI时代的竞争中，安全智能体正是破局的关键。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #网络安全

38. openclaw没思路？多场景分享+官方推荐的成本优化方案

39. 让你的 ClaudeCode 秒变 Openclaw（龙虾），连接飞书、Discord 远程控制

40. #OpenClaw走红 #ai 今天你养龙虾了吗？全网爆火的小龙虾是什么，能干什么，普通人有必要养龙虾吗？养虾中，分享三个心态 #科技 #openclaw #深圳

41. 大家都在电脑上安装了openclaw了吗？

42. 未来的人和智能体应该是相互融合协作的关系。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #人机协作

43. 腾讯电脑管家18.0大更新，是冲着OpenClaw来的！

44. Agent常见面试题：LLM 是如何学会调用外部 API 或工具的？1 训练数据让模型先“知道工具是怎么用的”在模型具备工具调用能力之前，它必须先在训练数据里看到足够多的工具调用示例。通常包含两类数据：1）真实 API / 工具调用代码或文档，例如：a. “要获取天气，请调用 get_weather(city=...)”b. “要计算数学表达式，请调用 calculator(expression=...)”2）人类标注或模型生成的“对话 + 工具调用”示范，例如：a. 用户问：杭州天气如何？模型示范：调用 tool.get_weather({city:"杭州"})再根据工具返回的结果继续回答。通过这些示例，LLM 学会了：什么问题对应调用什么工具；工具调用的格式是什么；什么时候不该调用工具。2 监督学习（SFT）使模型学会“根据指令选择工具”在 Fine-tuning 阶段加入大量的示例：1）该调用工具的场景2）不该调用工具的场景3）多工具协作场景例如：用户问「告诉我台北到上海的机票价格」。正确示例：a. 模型判断这需要实时信息b. 模型调用 flight_search API模型学习到：当遇到“需要外部信息/计算能力”的问题时，应倾向调用工具。3 通过 RLHF 让模型“偏好正确的工具调用行为”强化学习阶段会奖励：1）正确调用工具2）不乱调用工具3）工具调用后能给出正确结果惩罚：1）不必要的调用2）调用错误的工具3）调用格式不正确这一步让模型不仅会“模仿”，还会“懂得什么时候该调用工具”。4 ReAct / 规划式数据让模型学会 “推理后再决定工具”许多训练数据采用 ReAct 风格：1）模型先思考：要不要调用工具？2）再决定工具调用3）执行后再继续思考与回答这种数据让模型具备：1）任务分解2）长链路推理3）工具调用规划最终效果是：面对复杂任务，模型不会盲调，而是自行形成“推理 → 调用 → 再推理”的结构化流程。5 架构层提供“可调用工具的接口”现代 Agent 框架都会在推理阶段给模型提供一个结构化 schema：1）告诉模型有哪些工具2）告诉模型调用格式3）告诉模型每个字段是什么类型这样模型在生成内容时不需要“猜”，而是严格遵循系统提供的 schema，直接输出可执行的 JSON 或结构化调用指令。例如：1）系统提供工具：search(query: string)2）模型内部只需决定：要不要调用？，以及 query 内容是什么。6 推理时的实际行为：模型并不真的“执行工具”，而是生成结构化调用请求推理时发生的事情是：1）模型生成 JSON 指令，例如：{"tool":"search", "query":"杭州天气"}2）外部系统执行工具并将结果返回3）模型继续根据工具结果生成下一步行动或最终答案模型本身没有执行能力，它只是生成符合 schema 的字符串而已。总结LLM 学会调用外部 API / 工具，是一个“示例训练 + 强化学习 + 架构支撑 + 推理策略”组合的结果：1）先在数据里看到大量工具调用示范2）通过 SFT 学会该如何调用3）通过 RL 学会什么时候应该调用4）通过 ReAct 学会任务分解与步骤规划5）通过 functions/schema 让调用标准化因此模型看起来像真的“理解工具”，但本质是根据统计学习到的模式生成结构化指令。#ai创造营# #程序员#

45. 上午听朋友说，现在飞书都openclaw的支持好的不得了，我就立马想试试了。现在我已经把telegram的机器人停用了（还得科学上网，太麻烦了）目前全部用飞书～飞书增加了一个增强版插件（非openclaw社区版），增加了很多权限受理，功能增加了很多#openclaw#

46. 刚刚，微信可以连接龙虾了腾讯今天（22日）发布消息微信正式推出微信“ClawBot”插件支持接入OpenClaw用户扫码或复制命令即可将OpenClaw接入微信连接后用户就能通过微信聊天的方式快速调用自己的“龙虾”

47. Hermes Agent 深度解析

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83. 火爆的“OpenClaw ”能做什么？与传统 AI 工具核心差异是啥？

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87. AI文明志|Hermes爱马仕VS小龙虾openclaw

88. openClaw凭什么碾压同类AI？3个核心功能，让你效率狂飙10倍

89. 从零开始搭建你的爱马仕：Hermes Agent 实操指南

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92. OpenClaw集成ai实操教程：一站式搞定AI模型高效稳定调用

93. 别浪费OpenClaw！4个核心技巧，让联网搜索能力直接拉满

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95. OpenClaw真的杀疯了！工信部预警都拦不住，一天三个大趋势！

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112. Hermes Agent：自学习、插件化、跨平台的 AI 助手框架

113. AI代理框架再添猛将！hermes-agent：会"成长"的AI助手来了

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130. 爱马仕Hermes Agent (AI养自己) 🦞危

131. 完美取代OpenClaw：Hermes Agent自主进化 🦞完美取代OpenClaw：Hermes Agent自主进化+安全防御+无缝迁移！GitHub登顶第一的AI Agent深度实测：安全测试B+评级、skill自主迭代、自动进化越用越聪明！保姆级教程！ 🚀🚀🚀视频简介： ✅【保姆级教程】不用再忍OpenClaw的bug了！Hermes Agent实测：自我进化系统+云端浏览器+安全防御全面碾压？ 🔥 本期视频详细演示了GitHub Trending登顶第一的开源AI Agent项目——Hermes Agent，作为OpenClaw的完美替代方案。 🛡️ 安全实测：使用Claude Code构建10道端到端安全攻防测试题，实测拦截率60%，发现2个高危漏洞+1个中危漏洞，并通过Claude Code自动修复提交PR到官方仓库。 🔄 无缝迁移：完整演示从OpenClaw迁移记忆、skill、MCP配置到Hermes Agent的全过程，零复杂配置。 🧠 自我进化：重点验证Hermes Agent的skill自主迭代能力——通过AI资讯抓取任务，完整跑通"创建skill→使用skill→发现缺口→更新skill"的进化闭环。 🌐 云端浏览器：实测Hermes Agent的浏览器自动化能力，无需本地桌面环境即可执行网页任务。 #openclaw #hermesagent #ai智能体 #ai #aigc

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