Hermes Agent凭什么圈粉14万?自进化+技能生成让AI Agent真正“活”起来

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06-26 23:31

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4. 一张图,彻底搞懂HermesAgent架。8层架构,一条流水线: 入口层——从微信、API、定时任务哪都能进; 路由层——统一会话,管暂停、审批、权限; 核心层——收消息、组织语言、问AI、调用工具、存档回复; 能力层——MCP插件、技能、长期记忆,想用啥拿啥; 执行层——跑命令、写文件、调API、派子Agent; 状态层——SQLite存全对话,越聊越懂你; 模型层——统一调度GPT、Claude等不同AI; 安全层——审批、隔离、防注入,五道防线。 一句话:接进来→分好类→想清楚→找工具→动手干→记下来→不懂问→保安全。 这就是Hermes自主学习、持续迭代的完整闭环。 #agent #Agent #大模型 #智能体 #AI

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20. Hermes Agent vs OpenClaw:哪个更强? 这期视频我们聊聊: - OpenClaw 的痛点:每次遇到新问题都要手写 skill,太麻烦 - Hermes Agent 的解法:LLM 自动分析场景 → 自动生成 skill → 自动评分优化 - Trigger 机制:事件驱动,让 Agent 在合适的时机自动干活 - 技能共享生态:一个人的技能,所有人都能用 看完这期,你就知道「自我进化」的 Agent 到底强在哪了。 ## 标签 #AIAgent #HermesAgent #OpenClaw #自我进化 #自动化 #技能生成 #LLM #AIAgent实战

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28. Hermes agent使用体验。1.运行在wsl的乌班图环境中,其他环境能力有缩减,需要打通网络防火墙和文件互访。 2.依赖大模型的聪明程度,不要以为学了技能就聪明,而是越用效率越高。 3.本地gemma-4-26b 测试结果太慢了,而且写代码会出错,果断放弃。 4.每次发信息包最少6K token ,但是很少发生莫名其妙的token 消费。 5.技能学习不要直接给他而是让他先理解分析然后放到自己认为合适的存储地点和调用逻辑。 6.扩展能力与可视化不如openclaw,但是如果效率能增加值得慢慢养 总体来说还不错。

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