hermes agent技能搭配

大家好， hermes agent 都用上了吗？觉得怎么样呢？那今天来分享一下我最近使用的十个技巧，比较适配新手。 那第一个就是我们去安装 hermes 的 时候，只要执行这一条命令就行了，但是呢， windows 用户一定要特别注意啊，必须得安装这个 wcl 这个环境，那其实安装也非常方便啊，只要打开你的这个 pro shell， 那输入这个 install 命令就可以了。安装完之后输入这个 wc 要启动，然后再去执行这条命令，那么就 ok 了。那第二个就配置这个主模型啊，那么在 hermes 里面是其实是有主模型和辅助模型的，那我们怎么去配置这个主模型呢？那配置也是非常简单，只要执行 hermes， 然后 model 模型，那么你就可以选择，那第一个是它自己自家这个订阅，第二个是 open rotter， open rotter 非常建议大家使用，这个 open rotter 里面其实有非常多免费的模型，然后的话你就可以等它出来，就是它会先加载一些。就是啊，模型 我们可以拉到最下面啊，就是你可能这个模型不在这里的，你可以拉到最下面，然后对话输入模型的名称啊，输入模型名称点确定， ok， 这样的话你的模型就变成这个应用达这个模型呢，因为我之前已经输入过密钥了，所以他没有提示我输入密钥，比如说我们再看一下他是不是变了， ok， 你 看这个名字是不变了，我问一下， ok 啊，它这个模型是这个，那我们在设置模型的时候有一个小小的问题，比如说我们如果说设置的模型需要输入这个 key， 但是这个 key 其实在它这个终端输入里面我们是看不到的，经常我们复制过去之后看不到这个字母出来， 那你不知道，你可能又复制，导致可能这个命要输错了，那怎么办呢？ 那么在这个 hermes 这个啊，目录里面有一个环境的这个配置的文件叫这个点 e n v， 那 么在这个文件里面是保存了所有你配的这个模型的密钥。所如如果说你这个模型调不通，那么你建议你去这个文件里面看一下你的密钥是不是配置的，对不对？那第三个就是啊，配置这个辅助模型，那为什么它会有辅助模型呢？ 因为它设置了不同的任务模块啊，比如说这个第一个任务模块叫啊试图就是说啊，你如果发了这个截图啊，给这个 homeys 发了截图，不管你是通过什么聊天工具发了截图的话，如果你专门给它适配了模型，它就会调用这个专门的模型， 那比如说这个外部网页的搜索也是一样的，那么他这边有八个任务都可以去配置不同的模型啊，那这里就会有一个这样的事情呢，就是可能像有一些他是高频的，但是我们不需要那么好的模型去处理，比如说像搜索网页，其实这是这是一个可能是一个 m c p 的 活， 并不需要你这个模型有多厉害，那么你就可以选用一个便宜的模型，那比如说像这种啊，比如说这种记忆类的啊，他要去 总结记忆的，那非常重要，因为记忆和这个技能的这个深层非常依赖于这个模型的能力，不然的话他的这个效果就很差，那么这种时候你就可以去选一个比较好的模型， 还有说这种搜索类的，那么都是比较好的模型，选好一点的模型，所以你可以去根据这个去配置不同的模型，那么你也可以不配置啊，如果不配置的话都会使用默认模型，也就是你配置的那个默认模型，那如果你想配置的话，你可以这么来配置，只要进入对话，然后你告诉他是哪一个任务，比如说请你 这个压缩的啊，辅助模型， 你复制给它就行，就首先你得知道自己这个模型已经配置好了，在我们前面这一步，他这边啊，看到没有，他把 auto 能换成这个，就是我们的这个模型。 第四个就是写好这个 sword， md 啊，就是这个是个灵魂的文件，那这个文件是写什么字呢？就是定义你这个后面字的这个风格 应该写什么呢？比如说你这个性格说话的方式啊，做事的风格，价值观和边界，所以呢这个是非常适合你去定义好，这样的话你的这个后面字就比较有人味了，那么格式你可以这样按这种格式啊，比如说你是谁，你怎么说话，你做事的风格是什么样子的？你遇到问题优先怎么处理 啊？比如说举个例子啊，比如说你现在要做一个这种研究型的 ai 助手，你就把后面字定义成这种助手，那么你可以按这种方式去让它给你去对话，那么你也可以让 ai 去帮你走。比如说你跟后面字已经对话了一段时间了，那么你就可以让它根据我们的对话技术风格 让它去重新设置啊，你的这个灵魂文件，或者说你自己知道叫 so d m d， 那 么直接叫 so d m d， 或者重新设置我的灵魂，它是能识别出来 啊，你这个设置灵魂就是去修改这个 so md， 它会去根据你的对话就去总结你要求的这种风格，因为你跟它对话，你会不断去纠正它的问题嘛，那么它就知道你喜欢什么样的风格啊，就是这个样子，所以这个文件是非常适合大家在刚开始使用时去定义的。去定义好的， 那第五个就要搞懂这个 home md， 这个就是定义了 home md， 这个就是定义了 home md， 就是他是怎么跟你说话，是定义他那 user 点 m d 是 他对你的了解，就是你是用的人，他对你的长期观察，会把这些你的画像，你的习惯，你的偏好，然后落入，然后总结到这个文件里面，所以这个是会被被动形容的，那么你自己也可以去编辑啊。 那 memory md 就是 通过我们长期的对话，他会把这个一些事情总结，就针对事情来总结到这个 md memory md 里面，然后呢，每一次对话都会把这个文件的内容注入到上下文里面去，这样的话他就会记住啊，你曾经喜欢这个，喜欢那个，喜欢，喜欢做什么？喜欢这个事的流程是什么样子的， 那 skill 就 更具体了，就是他对你的对话进行总结之后，发现有些事情是可以啊用流程固化下来的，那么他就他就会固化到这个 skill 的 文这个文件夹里面去形成技能，那么这你的方法就可以被附用，流程就可以被附用了， 那么这种你也可以自己去安装，那么后面字也是可以被动去创建去啊，进行一个修改的。 那 state db 呢？就是你跟它的所有的对话记录全部都保存在这里面，那其实最重要的是这个所有的 md 啊，是去定义你这个 home 字是什么样的人格，那这个文件是我们主动要去维护的，那其他的文件都是 home 字可以自动去处理的，可以不用管。 那第六个就是我们配置这个聊天通道，那么也是非常简单，那我们配置这个聊天通道也是非常简单，只要执行这个 homeis getway setup 就 可以了，那进来之后我们可以看到它支持非常多这样的聊天的通道， 然后的话这边也是飞书钉钉还有企业微信，然后这边的话是可以去配置的，比如说配置这个飞书的话，你可以进来，进来之后，比如说我这边已经配置过了，那我就让他重写。 那这句话是要输入这个 app id， 那 么你如果之前用过 open core 对 接过飞书，那么你肯定创建了很多这样的飞书的应用啊，比如说我们打开这个飞书的应用，就可以看到这样的 app id， 那 我们只要复制过去啊，输进去，然后再把这个密钥 再输过去， 然后再选择飞书啊，我们用的是国内版飞书， 然后就确定，然后不管，那这样就配置好了，那这边的话他有一个这样的一个配对的这个命令，配对的这个码 你可以选择选择之后你你如果说是第一次的话，他是会啊，你跟他对话的话会输，会生成一个这样的配对的密钥啊，你输进去就行了， 那这样就配置就完成了，你就可以去对话了，然后你可以选择，然后让它重启。它目前的话支持基本上主流的这个聊天工具啊，而且飞书的话它支持的这个维度能力的维度都是非常全的，所以说还是比较推荐使用飞书。 那第七个就是我们可以使用这个 homeis doctor 这个功能啊，去做一个全面的检查，看一下我们到底配置上有什么问题，我们可以输入这个，然后它就会去 如果没有问题的他就会打勾，如果有有问题他就会打叉，然后告诉你这个哪一个是啊？有什么具体的问题，那比如说这有个警告，这个有一个 browse 插件没有装好， 就是如果你这边遇到什么问题，你可以先执行这个，然后让他去看一下，检查一下有没有什么问题。那第八个就是 ui， 就 说它本身是有一个这样 ui 的 管理界面，那官方没有做啊，但是社区已经做了一个非常不错的这个 ui 的 界面啊， 然后的话你可以把这个项目 clone 下来，然后去执行这个，然后就可以启动一个这样的 ui 的 这个，呃， homeys 的 这个 ui 的 管理界面，那这边是我启动之后啊，我们可以看到你可以配置很多东西，比如说对话，然后的话配置这个任务， 还有这个搜索这个技能。然后的话这边是啊，一个就是四二点 m d 的 配置，比如说我这个配置就是这样子的，那么你可以直接修改， 然后这边的话是这样的，文件就基本上管理的东西都有，然后这边可以选择模型，所以说是不错的。你如果说不太习惯用终端命令行 t u i 这种方式来管理的话， 你可以把它下载下来，然后部署一下。那第九个是如果你想把 open core 的 东西迁移过来，你可以执行这个命令，执行这个命令的话，可以把 open core 的 一些技能啊，一些记忆啊，这些东西都都带过来，比如说像这个 点 open 空的所有的文件，他都会转移到这边去啊，你可以选择 yes 呢，他就会把它全部转过去了，非常方便的迁移啊。那第十个就是怎么去安装记呢？那么第一种方式就自己去创建，那通过聊天的方式创建，我相信大家这个都已经非常熟悉了。那第二个是在社区里面搜索，那么 homeys 也有自己的这个技能的社区啊，然后它这边也是有非常多这样技能的，大概有四呃，四百多个吧，六百多个，现在已经六百多个了。然后我们可以打开这个技能列表，里面是有这个 build in， 就 说明是它本身就自带了这个技能，那么不是这个标记的，那你就需要去安装了。那安装方式也非常简单， 那只要把链接发送给他，在对话框里面告诉他，让他去安装这个技能就可以了。你也可以去安装 opencircle 里面这个技能啊，也是一样的，复制链接发给他，他就会自动去安装。还有 github 的 技能也是这么安装的， 那这样有了技能之后，那你就能够去用很多这样的，做很多这样的事情了，那么以上十个呢，是我自己总结的一些这些经验啊，希望能够帮助到你，能够更快更好地去使用这个 hems agent。

大家好，最近有一款 ai 神器呢，非常火，它的功能跟 openclaw 是 非常像的，但是呢某些功能是超过了这个 openclaw， 在 github 上的这个 sars 已经超过了三十二 k 了，虽然说比 openclaw 还差一些，但是呢目前是受到了非常多的关注啊。那这款 ai 神器呢，叫 homeis 神器， 那本期视频就来介绍一下这款 agent 的 到底是什么，以及如何安装，然后来讲解一下它的一些特色点。那首先我们来看一下 hymis agent 到底是什么？我觉得它有一个非常两个非常大的个特点，就是可以自净化， 也就是可以自主去学习，加强自己。然后呢就是还可以有一个内置的一个学习壁画，那它这两个部分是怎么做成的？ 那就依赖于这最重要是依赖于这两个特点，一个是持久多层的记忆，它是使用这个 light 加 f t s 五的方式来保存我们的历史的对话，也就说你跟 ai 进行的每一个对话它都保存下来了， 而且能够去根据你的对话去总结。那第二个就是他的自动技能进化，这个是非常有意思的，他去通过你的对话，他会把你的对话流程沉淀成技能，也就说在他这里面你是不需要去创建技能的，他会根据你的对话来去总结出来技能，当然你也可以去安装别的技能， 所以就有这两个东西来促成了它有这种自主进化的一个能力啊。那么在 open core 里面我们是要自己去安装技能的，那么它的记忆的方式跟它也有区别，那接下来我们会详细讲解它的记记忆， 那其他的比如说自主执行能力啊，它是能调用各种各样的工具浏览器，那么我觉得这是一个通用的 a 点的必须具备的能力啊。那模型的话，它也是支持常见的模型，比如说我们国内的 mini， max， kimi 啊，全部都支持，然后也是免费开源，免费的， 那么目前它的这个 stars 已经有三十二点八 k 了，增长的非常快啊，那关注的人也非常多，然后我也试用了一下，的确是有点不一样的感觉，但我们来对，先来对比一下这个哈密斯跟 open coil 的 区别。 那么首先是核心价格的维度， openclaw 是 什么？是它是个 getaway， 它通过 getaway 路由到不同的 agent， 然后不同的 agent 可以 对接不同的这种 message， 比如说微信啊，或者说飞书啊，然后设置不同的角色，它更像是个中央控制器，控中央路由器。但是 后面这个的特点就是什么呢？它更像是个人助手，专为你服务的，它的特点就是说我能在给你的服务过程中去成长。所以说 open core 更像是一个商业的东西，你可以去对接很多客客户，别人的老板啊，同事啊，去设置不同的角色，不同的 server， d， m d， 然后去跟他们去对话，那后面一次呢，就是更像是你自己，你就给自己玩就行了。所以我认为的区别是在使用上的区别，有这么个区别，那学习能力， 那 open core 呢？是需要你去安装这个技能，去找一些技能，它是不会去沉淀你的对话记录来自主去创建技能的。 那么 homeis 呢？是可以去提炼你的对话，然后生成这样的技能，那这个是非常有意思，也是可以去啊，我觉得 openclip 是 可以去借鉴，然后去后面可能会去增加这样的功能了，那记忆系统，那么我们会详细再讲到这个记忆系统，那技能的生态 都是一样的，包后面是也有这样的社区啊，然后也可以去安装开源的这些技能，完全没有问题。那消息平台的话，那 open call 这边是可以对接了，五十加集成，那对接的那种渠道还是非常多的。 那后面是这边的话，是对接了七到十个主流的，那国内的飞书啊，微信啊都对接了都，他这边都是可以完全去对接的模型啊，都是，我觉得都差不多， 那其实就是最重要就是这个记忆系统和这个啊学习能力，我觉得是最重要是这两个区别啊。接下来我们就来详细的看一下他这个记忆到底是怎么来存储，怎么来去来实现这种啊自进化，或者说能够更好的去给你去回忆你具体的内容的。那首先你发出一个信息， 那后面一次 a 型的时候开始就推理，然后他会把常驻记忆，就是他会把上一次或者之前的对话中值得记下来的记忆啊，会放到这个 memory 点 md 文档里面去。然后呢，那你的每次对话，他都会把这个 memory 点 md 放入到上下文里面去，那么这个跟 openclose 是 一样的，这种就叫做常驻的记忆啊，就是你可能是你的个人的设定啊，你的一些习惯啊，那么这个就会放到上下文，每一次对话都有用，那如果你的对话中需要更深的记忆， 就比如说你要回忆在上周二我给你对话的内容是什么，我是不是说过一个什么事情，那么 home 子就会去 搜索这个 solide， 就是 你之前的对话记录，它会把每一条对话记录都保存起来，那么我这边就是把这个 solide 数据库展示出来了，你看它把我的每一个对话都保存起来了， 那么他要搜索的话，通过这种缩影的方式把这个数据就拉出来，然后去做摘药，就会回答你，哦，你让我回忆的东西在这里面有，那 open colo 在 这里是没有的，他是把你的对话会总结成文档，放到这个 memory 的 md 里面 啊，日期这种方式来存储，所以他是想不起来上周二我具体跟你聊了什么，他是记不起来的。最后呢，就是你对话完成之后，他有一个专门的 啊，异步的这种 review， 这个 review 是 干什么呢？它会 review 你 这个这段时间对话，那这段时间对话有没有值得可以存入到我们这个 memory 的 md 的？ 也就说我们刚开始开始发送对话的这个长注记忆， 它可不可以把这个对话内容值不值得长期保存？如果值得，那就它就会更新这个 memory md。 然后呢，在你的这个对话过程中，有没有一些流程我能沉淀起来， 把它做成技能啊？如果有，他就会写出来技能，所以你跟他对话的越多，那么你保留的这些技能就会越多，他就越来越会越了解。我们知道技能就是一个人的一个流程化的一个沉淀，对吧？你的做事的习惯，你的所有的这个， 呃，你的方法论，所有的东西他都帮你总结出来，放到这个保存起来了，他就会越来越像你，越来越理解你，越来越懂你。所以这个东西是为什么说他？我觉得他是一个非常 大的一个进步，为了让大家更加的明白这个记忆的区别，这两个记忆的区别让我来更详细的来演示一下。那后面是存储存的是发生的过程，也就是他会把每次对话存起来，像聊天记录一样 存到他的数据库里面去。但 open core 是 什么呢？他提炼的是知识，就是会把你的对话中可能需要注意的点，对吧？偏好规则设定结论给保存起来，像个就像你做会议闭会议记要一样， 那么后面是保存的是会议里面每一个人说的话，但是呢， open core 保存的是我整场会议里面要记的点， 所以这两个是非常大的区别的。我们来举个例子，比如说你现在跟 agent 对 话啊，你发送的时候以后要帮我整理周会记，要先把代办列出来再写总结，那 agent 说， ok， 我 记住了， 记住了啊，这是一个非常重要的一个顺序。然后呢，他说，哎，用户又提了个要求，他又 ok， 接下来了，那上面的对话其实里面就包含了什么呢？就是 过程，就他要怎么做，一个结论就是他不要怎么做，或者是建议他怎么做，这个一定是会被保存成记忆文档的。好，对于这，对于这段对话，那么 holdem 子会把他所有的这个聊天记录啊，就这个聊天记录保存在 sql 数据库里面去，然后也会 把这个里面提炼出来，把那一个结果就说你的设定，你要的要求，把这个每次要开会记会议要的要求把它保存到这个 memory 里面去， 然后如果涉及到流程，把它保存着技能。所以呢，你下次如果再问同样的问题，他就会知道哦，我先要干什么后要干什么，我，你不喜欢什么样子的，他就会去调用这个记忆和这个技能， 那么 open core 也是一样的，在这里是一样的，根据上面对话也是会把这个结论会记下来， member 在 这，在这个，在这里的时候，在这个阶段的时候，大家都是一样的，当你问到同样的事情，他们的回答结果一定是一样的，在这一步两个人的记忆都是一样，因为都是总结， 都是对对话内容的总结。但是当你要问这个时候，比如说你问为什么 要把这个周会改成这个样子，问到细节的时候，就是我们要深入的去问的时候，那 open coil 他 是没办法去回忆，哦，我为什么要改成这样？他只知道结果是要改成这样，他不知道过程。 所以在第一步的时候，如果大家都是啊，重新去做一个事情，就是我要建议要开一个新的会议，那么大家都会按照这个结果，就是已经设定好了规则 去执行。但是当你去问我之前要为什么会这样子的时候，你来帮我回忆一下，我上着奥为什么要让你去改的时候，那后面一次的话就是可以去回忆你们之间的过程，然后去提出摘药回复给你，但是 open close 我 没有的。所以呢，时间一长，差别就体现在 宏米思更强调的是陪伴感，哇，它真的像一个你的一个影子一样，能知道你们的所有的对话记录。那奥文科尔是个管理感，因为他注重结果， 所以这是一个很大的区别，这也是我在看他的技术代码里面一个感想，就是就是宏米思可能是会更偏向于个人意见的，就是陪伴式的， 很知心的一个伙伴。那 open core 呢？可能是更像是支付管理助手，所以呢， home 更容易把精力继续转成方法，因为他拥有你所有的精力，他会把你的精力转成技能 沉淀下来，那么这个就是非常非常重要的。好吧，我们最后再来总结一下，那 home core 记住了是发生过什么？ open core 记住了，是 我最后应该记住什么啊？这个是两个非常大的一个区别， home 和 open color 应该怎么选择呢？如果你更想要长期的相处感，回忆过程，经验沉淀，那么 home 则会更适合你。 如果你想要文件化，记忆清晰，治理规则型知识库，还有还有就是你想要去路由更多这样的通道去对接这样更多 agent 内部的 agent， 那 么 open color 可能会比较适合你。那我们来安装一下来体验一下。 安装也很简单，就只要有这样一个命令，那么你可以选择你的 windows 电脑，或者说你的这个另一个服务器啊， mac 电脑都可以安装。对呢， 那当你安装完之后啊，你可以使用 home 键进行启动了，启动完之后，它就会进入一个终端命令行的界面啊，比如说这样子，它会看到，你会看到它那个工具以及它现在的技能。 如果你安装这个 openclip 啊，它会把 openclip 里面的东西都同步过来，但是你在安装过程中去选择，让它把 openclip 里面的，比如说这个，呃， user 的 md， 就 它记忆文件以及它的技能都可以同步过来。然后的话你第一步是要去设置啊，你想要用什么模型？那怎么设置呢？你可以在这边 homeys， 然后 set up， 这里的话是可以选择，就是 你是不是要同步这个 open core 里面的配置，那比如说我现在选择不要，那么你这边的话它会选择一个 quick set up， 就是 可以去设置模型消息，那么你可以选择这个。好，这边就就是你们常用的模型了， 国内的模型的话，我建议用这个 more providers， 然后呢去选择这个，呃，自定义，因为它有些端点是有问题的，就是你可以自己去设置这个，比如这个 base url 啊，你自己可以设置这个端端点的地址，因为他有些地址他错，比如说我选择 kimi 时，他那个地址是错的，但是大部分地址都可以用，你设置完之后他就会要求你设置 key 啊，那就 ok 就 结束了，模型就设置成功了，结束之后呢，你就可以去启动， 这是会进入它的一个聊天界面，它自带的聊天界面，那么你就能看到你现在这个模型，比如说我配的是这个 timmy 的 这个模型，那么你就可以在这里对话，然后非输这个对接的话是需要单独去这么去配置的，那么就是 hoe， 它有个专门的 get away 啊，能 set up， 然后这边的话是可以选择看到没有，可以选择飞书，然后就是选择飞书这个啊，选择这个飞书，然后的话选择 y， 那 就是你飞书创建的一个应用 a p p id 和这个 a p p secret， 就 a p p 密钥，你把它输进去之后，那么你就可以去对接去用了。 但是目前来说用其他的，我用飞书的话好像有时不太稳定，所以我现在用的是他自带的这个聊天框，可能后面会有很多这种插件出来，因为毕竟他也是刚出来，但是他这个记忆和这个技能自动创业技能，这个是太爽了。所以你如果没有这种需求的话，你直接可以用这个 自带的这个聊天框，就它这个终端跟 qq 的 一样去对话也可以，也是非常舒服的，非常爽的，它也可以去操作很多事情。 ok， 那 本视频就到这，希望这个视频对你有所帮助。

今天我用了一阵子的 amos 啊，最大的体悟就是简单省事啊，像龙虾对接欧拉玛 lm studio 这样的本地模型啊，需要手工配置啊， amos 真的 是非常简单啊。 大家好，我是根谷啊，今天是 amos agent 系列课程的第二堂课，很多人的虾还没养好啊，现在又开始养马了。首先给大家看一下效果吧，我打开这个 amos 啊 amos， 比如说我做几道题目啊。先来一道简单的吧， 小明现在有十二个苹果，吃掉了三个，又买了五个，现在有多少个？我首先看一下欧拉玛这个，这一枚的四二十六币啊。好，他已经装载进去了。装载进去的话以后你看啊，一辆车 每小时六十公里，二点五小时能走多少公里数？那第二次就会快很多，因为刚刚我很久没用它休眠了哈。我们再做一道比较难的题目吧，一道概率论的题目。这道题目是比较难的，一个盒子有三个红球，五个篮球不放回抽两次 啊，就是这个球第二次抽到红球的概率，他给了两种方法对吧？嗯，那再给两个这个脑筋急转弯，这个小时候经常经常被坑啊。小明的妈妈有三个儿子，大儿子叫大毛，二儿子叫二毛。小儿子叫什么？小儿子是叫小毛吗？不对，是叫小明对吧？来一个这种吧 那来一个这种。呃，他这个记忆体没有的，比如说，呃，美国的现任总统。总统是谁呢？他应该要去网上去找，哎， 或者是美国的第一任总统是谁，我看看他能不能知道叫 music music music 啊。 这个 ems 最大的特点就是它，如果是啊，如果是它没有的功能，它一定会去网上找，比如说，比如说北京今天的天气如何，这对它来说应该是有难度的，它应该没有这个技能才对的，是吧？ 那它你看它要去这个叫酷 google 去搜寻这个北京的天气，它要去 bing 里面去试了，是吧？ 大概是搞不定的，我觉得它应该需要做一个这个天气的一个 api 的 接口去访问，它自己要去写这样一个技能， 然后我讲一下怎么样去快速的让这个爱马仕对接你本地的模型，因为你的电脑足够强大的话，我建议你还是用本地的模型啊，因为非常省钱啊，非常省钱啊。第一步就是进入这个欧拉玛，对吧？我用的是欧拉玛的当当 low 的 欧拉玛，是吧？我用的是苹果的， 自动的，就下载，下载完了以后这个没有什么可讲的，就是一个应用程序打开，打开它的话，这里面有很多模型啊，如果你电脑配置比较好的，就去下这个二十六 b 的 啊，二十六 b 或者是 三十一 b 的 都是没问题的，我的成，我的电脑下三十一 b 是 没任何问题的，当然我的电脑也是跑不起一百二十 b 的。 下完了以后，下完了以后你测一下就好了，比如说我下了这个这个这个 这个，这个我是有的，对吧？这 gpt 的 你，你是什么模型啊？对吧？它就是 gpt 的 这个这个单元模型，是吧？下完了以后，这个就挂在这里就不用管了，就是好通了，它出现了 cking thinking 啊，就 ok 了啊，你就不用管了，你可以把它擦掉。那第二步要要你知道这欧拉玛用的是什么端口？那欧拉玛端口的话是幺幺四三四，那这个端口是怎么知道的呢？很多人他在问这个端口怎么知道呢？其实是靠那个 l i s f 这个，你去看它的监听端口， 欧拉玛这个监听端口就是幺幺四三，是默认的，这个东西大家记住就好了，他不是八千是吧？也不是八千，也不是幺幺四三五，就是这个就就用这个命令，命令行啊，这是教大家一个小技巧，然后怎么把它配置上去呢？也是非常的简单的，是爱马仕，爱马仕这个名字我觉得取得特别棒啊， model 就就一个命令。然后呢？你翻到下面了，如果你用了龙虾的话，这些都是他把龙虾的配置倒过来了。假设你第一次配，第一次配是没有这些的，但是这个这个选项是有的，叫那个卡斯特吗？卡斯特吗？在哪里啊？自定义的端点，这个这个 这个这个 http 冒号双写，这个幺幺四三四回车，这里的 api 你 们不需要，不需要，因为不需要 api， 来这里面就选择模型了，对吧？这里面你选择一二三四，我应该是默认的是二二，是我最喜欢的模型啊，这是目前为止 最强大的模型啊。这个上下文这个窗口最好设置为非常大，七万 七万是没问题的啊。好了，以后就是 amos， amos， amos， amos， 哎，它总会出中文， amos， 哎，这就好了，最好是你先杀一遍进程，然后呢取一个新的回放框，因为它毕竟不是在浏览器里面，它全是这个命令行，所以说开始用起来可能不会那么习惯，但是用着用着应该就比较顺手了。比较顺手了啊？

最近 ai 圈又有一个 agent 爆火了，它就是 hermes agent， 很多人都说它可能会取代 open globe 小 龙虾。今天我们聊一聊 hermes 强在哪里？ 和小龙虾相比怎么选？到底它能不能取代小龙虾？先简单介绍一下， hermes 是 今年二月份开源上线的 ai 智能体，上线仅两个月， github 狂涨了四点四万颗星， 堪称赛道的黑马。它爆火的核心优势有三个方面，第一，记忆性超好，从不失忆。相对于小龙虾而言，它的记忆系统会更好用。 hermes 会把和你的聊天对话全部存储， 你的喜好、做事规则不管过多久都能全部记住，再也不用反复交代。第二，自主学习技能，不用装插件。用小龙虾需要安装技能插件， 主动让它生成技能，它才能实现新的能力。但 hermes 完全不用，你让它做一次任务，它就能自动地总结流程、学习方法，变成专属的技能，下次直接上手，会越用越好用。第三，定位完全不同。 hermes 是 专属的私人助理，全程围绕着你转， 越用越懂你的习惯，用着格外顺手。而 open globe 更像万能的连接平台，能够对接各种工具，胜在全能，但没办法精准贴合你的个人需求。 如果大家是轻度使用，想开箱即用选 openclaw 小 龙虾。想要长期省心懂理，不用反复调教的 ai 助手选择 hermes。 最后给一个明确的结论， hermes 不 会取代 open 可乐小龙虾。两者路线完全不相同，一个主打私人专属，深度好用，一个主打全能链接，简单易用，各有各的适配人群。但凭借着超强的记忆和自主学习能力， hermes 已然成为今年 ai agent 的 领域最值得关注的爆款产品。

如果你还在折腾龙虾，还没学会，可以先停一下了。最近有个叫 hermes 的 新项目，一上线就杀疯了，狂揽六万星标。他能接各家厂商的模型，随便切，具备自学习循环， 越用越懂。你做过一次的活，还可以自动沉淀为 skill。 我 朋友为了装它，甚至在海鲜市场花了四十九，结果装完了，自己都不知道怎么配。其实自己学会安装并不难，别被那些复杂的代码吓到了。 今天全部交给你。开始之前看看你需要准备什么，只需要一样东西， git 终端输入 git version， 能看到版本号就行。其他的 python， node 全都不用管。安装脚本自动帮你搞定。先讲 windows 怎么装，右键 windows 图标选中端管理员， 打开 power shell， 点开 hermes 的 官方文档，复制安装命令，粘贴进去，回车，然后等着全部绿色打勾就装好了。 mac 也不复杂， command 加空格， so terminal， 打开终端，同样去官方文档，复制安装命令，粘贴回车，等它跑完，输入 source， 重载 shell， 然后输入 hermes， 看到欢迎界面就成功了。安装脚本帮你装了一堆东西，简单了解一下。 python 和 node 是 运行环境， 没这俩跑不起来。 ripgrab 做搜索， ffmpeg 处理音视频，你不用管，知道有就行。装好了，问题来了， hermes 需要一个 ai 模型才能干活， open router， 两百多个模型随便选，有试用额度，但注册稍微麻烦。欧拉玛本地免费跑，不需要联网。新手选这个就对了。第三种，自定义 api， 接任何兼容接口，适合进阶玩家。选好方案，进配置，向导选 quick setup， 新手直接回车，然后选提供商，我们选欧拉玛配置自动保存，输入 hermes 就 能用了。选了欧拉玛还需要几步配置，先去欧拉玛官网下载安装 模型，大概十二个 g， 注意硬盘空间。输入 hermes model， 选自定义 open ai 兼容 ul 照屏幕填就行。 api key 直接跳过 模型，选 gptos 二十 b 免费的上下文十二万八千 token 够用了。输入 her miss chat 杠 q 你 好，能收到回复就全搞定了。一般用户跳过这段想手动装的，接着看 git clone 克隆项目 cd 记目录 peep install 装依赖 python， 简莓 miss 启动，适合想改原码的人。装好之后记几个常用命令， her miss model 和 tools 切模型管工具 her miss update 更新， set up， 重新配置 her miss doctor， 诊断问题， 用过龙虾的话， claw migrate 一 键迁移。最后讲几个容易踩的坑， her miss 提示找不到命令 source， 波浪线 bashc 重载 shell 就 好。 samsung 构建失败，改成 pp install 简易引号，点引号最小，安装报四零一，错误 检查 api key 或者固定 provider， 上下文不够换十二万八以上的模型。到这 hermes 安装全讲完了，一行命令，装好，选欧拉玛免费跑，就这么简单。我是曲奇，一个 ai 练习生，让我们一起记录 ai 时代的个人进化。

家人们， herman's agent 这次真的来了一次大更新，最关键的不是多了一个小功能，而是终于出了原声 web ui。 这意味着你不用再装第三方面板，不用再一直死客命令行， 新手也能直接在浏览器里把状态、日制和技能看明白。而且这次更新不是小修小补，是真的大版本升级四百八十七次代码提交，两百六十九个功能合并一百六十七个问题修复，再加上六万三千多行新增代码，二十四位开发者一起推进，几乎就是一次大重构， 离一零正式版已经只差临门一脚。重点来了，这次 y b u i 的 打开方式非常简单，你只要记住两步就行。 先更新 hermes， 到最新版再启动 dashboard， 当中端里出现 building web ui 相关提示后，直接打开对应端口，浏览器里就能进控制面板。为什么这个 web ui 这么重要？因为它解决的不是功能有没有，而是 hermes 的 使用门槛。 以前很多人卡在命令行，知道它强，但不敢深用。现在多了原声控制台，查看状态、盯日制、翻技能都更直观。 对于新手和轻办公用户来说，这一步非常关键。除了 y b u i， 这次还有一组特别实用的体验升级，比如 fast 极速模式输入斜杠， fast 响应速度更快。再比如后台监控和安全防护，可以持续低日制及时提醒问题， 同时把整体使用体验做得更稳。如果你平时拿 hermes 办公体校或者跑副业，这部分价值会特别直接。第二组升级，重点是平台覆盖和生态打通。这次 hermes 基本把桌面端、移动端和消息生态都顾到了 微信企业微信、苹果、安卓都能用，安卓上甚至可以直接用 tmax 跑苹果生态，还能接 imessage。 对 于想把 hermes 真正接近日常工作流的人来说， 这组能力非常关键。第三组升级更偏进阶用户和长期使用场景，它支持多模型切换，还能做配置迁移，换设备，不用重新折腾企业环境下还能自动识别代理，而开发者也可以继续自定义 ai 处理逻辑。这就意味着， harmis 不 只是一个能跑起来的工具， 而是一个越用越能欠进你工作流理的平台。所以，如果你之前一直觉得 hermes 很 强，但门槛有点高，那这次 v 零点、九点零很可能就是最适合入场的版本。他一边补齐了原声 y b y， 一 边把平台适配、 迁移能力、开发者扩展和安全体验一起往前推。不管你是办公技校搞副业，还是纯新手联手，这一版都值得你认真试一次。

大家好，今天讲一个很多 mac 用户关心的话题，怎么在 mac 本地跑 ai agent 并使用本地六大模型。然后先说一下结论，我最终选择的是 o m l x 加千万三点五九 b 的 一个模型，然后我的配置是 m 二 pro 三十二 b 的 一个内存，目前来说的话还是可以使用。 整体上来说的话啊，千万这个模型比较适合在麦克上跑，中间踩了不少坑。我先来说一下啊，为什么其他的我不太推荐？首先我来说一下欧拉玛，这个其实是目前最流行的本地模型工具，但是我放弃了。 第一个问题是协议不太兼容，首先我们 hms 协进的需要 open a 一个标准协议，但是欧拉玛的话需要 let l l m 做一个中转，中转的时候还得注意我们的工具调用需要单独开一个非流式的一个经用才能正常的调用函数， windows 的 用户可以参考一下，这个是整体的架构，然后这个流程的话是能够完全跑通的。第二个来说一下 lm studio， 这个其实也是 mac 原声的一个工具，也挺好的。但是它发现我发现它没有 so endpoint， 赫默斯无法调用，只能本地自己用，无法作为服务来跑，并且它的内存占用是很高的。 说完刚才那些踩坑的经验，来说说我为什么选择 o m l x 以及 o m l x 对 mac 的 一个底层优化。很多人觉得用 mac 跑 a 帧的会很卡，其实问题是出在 prefix feel 这个东西啊，每次 ai 回复都要重新计算你的系统提示词， 系统提示词不短，它有工具描述， m c p 配置大概加起来有二十 k token， 传统框架每次都靠 cpu 重新计算，等半天才能出第一个字 o m l x。 怎么解决呢？其实是靠的四项核心技术，第一个前缀缓存，第二个分页式共享 k v， 第三个冷热分层，第四个高泵发调度。最后总结一下， mac 用户如果也想在本地跑 agent 以及大模型的话，建议使用欧美 mlx 这套方案。以上是 github 的 一个链接，大致现在的话只有一万个 star， 感谢大家的观看。

最近 ermis agent 很 火，火到已经有人开始卖袋装服务了。但普通人真正需要搞清楚的不是他有多火，而是他到底和 openclaw 差在哪儿， 以及你到底有没有必要再装一个 agent， 还是只是在追一个新的热词。所以今天这期我不吹概念，直接把它拆成一个新手也能照着走的完整安装指南。我们就只讲三件事，它是什么，它和 open cut 的 区别，以及怎样用 ws 二二最稳的把它装起来。 hermes agent 本质上不是一个聊天 app， 而是一个常驻运行、会自己积累经验的 agent。 它最特别的点不是会调工具，而是会在执行任务后沉淀技能，把成功过的方法总结成可附用的工作流。所以你可以把它理解成一个带学习循环的个人智能体，而不只是一个能回消息的 ai 机器人。 如果你已经用过 open call， 那 最直观的区别不是功能菜单，而是学习方式。 open call 更像消息中加个人工作台， hermes 则更强调把经验沉淀成技能，让他以后越来越像你的做事助手。 说白了， openclaw 解决的是连接和调用， hermes 更往前走一步开始解决。记住和成长， 不是每个人都需要再装一个 hermes， 关键看你想解决的是连接问题还是长期复用问题。如果你只是想把消息工具和模型接起来，现有 openclaw 够用。但如果你想要技能沉淀、迁移和长期自动化， hermes 才真正有意义。 所以别把它当成必须换代，而是把它当成一个更偏长期复利的 a 振的选项。如果你是 windows 新手，最稳的路线不是折腾原生环境，而是先把 ws 二跑通。 先在管理员 power shell 里执行 wsl install， 进到 linux 环境后再跑官方安装脚本，这样依赖和命令链路最稳定。对新手来说，安装主线就记住两个阶段，先把 wsl 二装好，再在 linux 里装 hermes， 别一上来就被环境问题绕晕。 装完 hermes 之后，别急着先折腾花活，先把模型迁移和诊断这三件事走通。 你可以先跑 hermes setup 走向导，再用 hermes cloud migrate 导入 opencloud 的 关键配置，最后再用 hermes doctor 做一次诊断。把这几步走通，你就不只是装好了，而是真正能用起来了。 hermes 真正有价值的，不是让你多一个聊天窗口，而是让重复工作开始自动积累方法。像每日简报、网站监控、自动研究、长期知识整理这类本来就需要反复执行的活，正适合教给它慢慢学会。 所以你装它不是为了今天多省一分钟，而是为了把以后反复做的事，交给一个越用越顺手的 agent 去接管。 hermes agent 不是 人人都必须装，但如果你已经开始认真搭自己的 agent 工作流，它确实值得研究。 尤其是已经用过 openclaw 的 人，更应该把它当成一次判断题，看看你要的是消息中书，还是一个会持续沉淀技能的系统。而对新手来说，别怕，先按 wsl 这条最稳的路线装起来，真正跑通一次，你自然就知道它值不值。

大家好，最近 hermes agent 又爆火了，好多人都说我 opencloud 还没有玩明白，怎么又出了个 hermes agent， 这又是啥？今天就给大家聊一聊 hermes agent 到底是啥？你不用会写代码，听过豆包儿叉的 gpt 就 行，它跟普通的网页聊天儿不太一样，关了网页对话就没有了的那种。它更像一种能够长期跑在云服务器上的那种东西， 他会带着工具，他能够记东西啊，干过的漂亮的活儿呢，还能够留下步骤，下次接着用。 get up 上有一句原文， the agent that grows with you， 意思呢就是会跟着你一起变得熟练，他不只是会回答，他还会把该记的都记下来。 下来我会分四块说，技能、记忆、轻推，也就是 note， 还有消息网关，搞懂这四块你就能够明白它到底在干什么。我们平时用的很多的 ai 是 不是聊完就忘页面一关，上次说了啥好像就都没有发生过。还有一种就是绑定在写代码软件里的助手，写程序特别强，但主要就是待在编辑器里干活。 这两种都很好用，但都不是扔在服务器上，一直开着替你干活的那种 agent。 hermes 他 想说的就是他既不是那种纯网页聊天的呃，聊天工具，也不是只给写代码用的 一个编辑器。左边可以理解为常见的短聊天，说完就走。右边呢是指长期开着的工具，越用越多，接下来的东西也会越来越多的。这个 agent 我们讲的就是后面这一种。一句话概括呢， hermes agent 就是 把大模型放进了一整套能够长期跑的系统里，工具记忆啊，还有技能，还有跟各种聊天软件对接的网关，它们是一起工作的，它可以跑在自己的电脑上，也可以跑在租的服务器上。 文档里还提到一些语音上按用量计费的那种跑法，总之，它不绑死在某一台开发机器上。 打个比方，呃，光有一匹好马是不够的，得给他配上呃缰绳啊，还有对应的马具才能够呃走远路。那光有一个好的模型也不够，他也得配上这套东西，才能够稳定地跨很多次对话干活。 名字呢，很容易混 hermes， 它其实模型名也是今天说的这套软件的名字，很多人第一次听就会绕进去。开发这个 hermes agent 的是 north research， 自己做开源模型，也做 hermes agent 这种让模型跑起来的软件。 hermes agent 讲的是权重。 hermes agent， 它是一个跑模型的软件框架，换模型它不等于换框架，这是两回事。 agent 呢，它是把模型装进去，接上工具和记忆的那套软件。先说技能，你可以把它想象成写在硬盘上的一份菜谱， 每件事情特别折腾，模型用了好多部工具，终于跑通了，系统允许他把步骤写进一个叫 scale 点 markdown 的 文件里边。一般在用户目录下的 hermes 呃的 scale 目录呃的这个文件夹下，那下次同样的事情来了之后呢，就不用从头去想，照着这个 scales 这个规范去做就可以了。不对，那就再改几行，不用整份都重写。系统里有个功能叫 scale manage， 就是 管这些说明书的，说白了就是在这里啊 ai， 它可以给自己写操作步骤，以后呢，它还能够自己改。 不是跟网上说的 scales， 其实说的是一回事儿，别人做好的 scales 在 这里也能够装上使用。配置里边呢，还有一个叫 creation node interview。 呃，隔一阵子呢，它会提醒模型要不要把刚才的做法给它。呃，沉淀成为一个 skill， 不 想用的你也可以把它关掉。记忆分三层，这层比较容易误会，我慢慢地说，头一层就是两份很短的文件， memory 既环境，机器项目里踩过的坑， user 是 既，你是谁，以及你的喜好都比较短，有自述的上限， 由 memory 这个功能去改。中间一层是聊天记录，进数据库要找上周某句原话，用 session search 去搜啊。这跟那两页的短文它不是一回事，一个是摘药，一个是原始聊天。再往上可以运行 hermes memory setup， 接一个像 home 这样的外挂，把长期印象做得更重。 那接了外挂，那两页的短文也还在，它是叠在一起用的，它不是二选一。宏光这里很重要。每次开聊模型先看到的是开聊的那一瞬间。 嗯， memory 和 user 这两个文件里边的东西，就像拍了一张快照一样。那聊着聊着，私版上的文件可能已经更新了，但是这一轮对话里，他脑子里的那份 java 他 不一定马上变，往往到下一轮新的聊天才会更新。所以说这个就是他的一个设计的机制。第三块叫 nerg， 英文原意呢就是轻推一下，这里就可以理解成系统帮你设置的一个闹钟 模型，他不会自己想起来我该记笔记了。所以说，框架会按照固定的节奏在内部提醒了。所以说，框架会按照固定的节奏在 user 上， 要不要把刚才跑通的一个任务给它沉淀成为技能配置？里面常见两个参数， memory layer interview 数，你发了多少轮对话， scales layer creation layer interview 数，工具跑了多少轮？不用呢，就给它设置成零就可以关闭了。 另外在聊天的时候要压缩，要结束，或者说网关要清。绘画之前呢，它也会找机会先把该存的都存上，说白了都是一回事，就是别聊了半天啥也没有留下。大家常问，能不能在飞书叮叮 telegram 里跟它说话？ 可以， hermes 他 带消息，网关官方列了十几个平台，国内常用的钉钉、飞书企业微信也在里面，具体的名单呢，可以访问这个链接去查看一下。 常见的用法是云服务器上后台一直开着，你在手机里发一条消息，他就开始干活，不用每次自己登录服务器敲命令网关。他干的事情就是把各种聊天软件接到同一个长期跑着的助手身上。他不只是聊天文档里说内置了很大的一堆工具 啊，搜网页啊，抓页面，看图文字转语音之类的都有，具体多少叫什么名字呢啊，大家还是要去官网上和你自己装的这个版本为准拍， 能够 g m c p 把外面的工具再接下来，也能够设定时任务到点跑完把结果发回聊天里，也能够拆成几个字， a 阵台并行的去做一件事情。跑的地方也不限于本机啊，像云端服务器啊，或者刀客里边也可以跑。 另外呢，还有说话风格、文件、项目上下文，安全审批。你需要记住的是，它是一整套能够干活的系统，不只是有一个聊天窗口， 网上总是把 hermes 和 openclaw 放在一起，它俩都能够让你在聊天软件里和这个助手聊天对话，完成任务，操作文件。但是侧重点不一样， hermes 它更强调整件事情串在一起，怎么学怎么记 openclaw 呢？更强调先把各个聊天入口绘画管起来，再接到别的运行时上。 个人设备上的体验也谈的比较多。技术上， hermes 这边常见的是 python 一 条命令安装 openclaw 那 边更多是 node 细节呢？具体呢，要看他们的文档， 不是谁一定要替代谁，而是两种做法。如果说大家安装了 opencloud， 想要迁移到 hermes agent， 也可以通过官网的这个指令进行一个迁移。手动安装的话，官方推荐在 mac， linux 或者说 windows 的 wsl 二里跑屏幕上的这样一条命令，就可以下载这个命令，并且进行执行， 就一路装下去了。装完之后呢，输入 hermes 进行交互， hermes model 是 选接入你家模型， hermes tool 是 设置一些工具，还有设置网关的命令，以及检查 hermes 状态的命令。 hermes daughter。 这里需要特别提醒一下，普通的 windows 操作系统直接装是不行的，要用 wsl 二，不然的话就白折腾。最后查资料，核对命令要以这四个为准。 文档的总入口在这里，安装说明在这里，源码仓库在这里，社区做的网页界面在这里。呃，这个它不是官方出的，这是社区开发的。最后再补充说几句吧， skill 呢，就像菜谱 记呢，有那个 user 点 macdunk 和 memory 点 macdunk 那 两个文件，再加上聊天记录那儿指的是轻推，它是系统提醒，该记的时候就要记。网关呢，是把各种聊天软件接进来，如果这期视频对你有用，记得点赞关注，我们下期再见。

龙虾圈也有自己的爱马仕了，免费而且更好用。最近啊，有个叫 hermes agent 的 开源项目彻底火了，在 get up 上，热度直接冲上第一，使用量全球排名第二。注意， 不是那种什么刷新标的面子工程，是真的，每天有大量的人在用它干活，它跟小龙虾相比，一个最狠的地方叫自我净化。 你让他干一件事啊，他干完之后呢，哎，会自己复盘一下，什么地方顺利，什么地方遇到了问题，然后把这一整套流程呢总结沉淀，变成一个 skill。 下一次呢，再遇到类似的任务， 他就直接拿出来用不用再思考了。而且啊，他会自己判断在什么场景用什么 skill 啊。比方说啊，你教了他一个做动画的 skill， 他 用了一次，记住了。 之后呢，你让他解释一个什么复杂的概念，他发现这个事啊，用文字实在是说不清楚，所以他就自己决定做一段动画来讲解。说白了啊，这个东西是真的长脑子了。同一个任务，你的小龙虾还在从零开始，而 hermes 已经学会了一步到位。 而且最近小龙虾的安全问题和更新 bug， 确实也劝退不少人。还有一个让我特别兴奋的点啊，就是他对国内生态的支持，企微，叮叮飞书，他全都能原声打通，甚至连个人微信他都能接用的呢，是腾讯官方的接口，比之前那个灰色方案安全多了。不过官方也建议大家先用小号试一试，终端，敲一行命令，扫个码就能挂上去。 网上呢，有个评论说的特别到位，说在中国，你只要搞定了微信，你就起飞了，安装也没你想的那么复杂，一行命令就能装，你不会配环境，你直接让 curser 帮你装就行了。把这个官方文档链接丢给他，告诉他帮你按步骤配置，全程不用你手动操作。 作为一个 ai 重度用户啊，我觉得 hermes 真正让人觉得兴奋的不是某一个单一的功能，而是它所代表的方向。 agent 不 应该是一个每一次开机就失忆的工具，而是一个陪你成长的系统。教程链接我方评论区了，感兴趣的话你也去试试吧。

最近呢，在 github 上两个月拿了六十九点三个 star 的 开源项目 harmors agent 非常火，在此之前呢，你可能听过 cloud code， open cloud 小 龙虾，但今天呢，这个不太一样，它不是一个 agent 的 工具，它是第一个出场就带着江绳的 ai agent。 什么意思呢？就说你不用自己去写配置，不用自己去维护规则，它自己呢，就说咋又来一个，我理解大家的疲惫。 opencloud 呢，在二零二五年呢，掀起了龙虾热，目前为止已经有了两千六百万用户，有人呢，甚至花一千块钱在你的电脑上部署小龙虾。 龙虾热还没散呢，又冒出来一个新东西，二零二六年二月呢，就这个人， north research， 他 发布了 harness agent， 两个月呢， 它这个星已经到了六十九点三子弹。你第一反应可能是龙虾，但是呢，我明白告诉你，这个绝对不是龙虾，它是一个颠覆级的 a 级的。花了一周时间呢，把哈姆斯从头到尾拆了一遍，发现呢，它和 open club 呢，走的是完全不同的路， 你看，这哈姆斯就是俗称的，我们国内呢，叫爱马仕，你看这是小龙虾。这两个呢，我都已经给大家测试好了，各有各的优点，谁也不能说是谁取代谁，看自己的需求吧， harms 不是 又一个龙虾，它是在做一件我们一直在讨论，但是没人能做成的事。要理解 harms 呢，这个 north research 开发的这个自学习的 ai 技能，它是唯一一款内置学习循环的智能体，它能从经验中积累技能，在使用过程中呢，不断地改进，持续学习并巩固知识。 还能搜索过往对话记录，并在不同的绘画中呢，逐步的构建更深的自我认知模型。而 open cloud 呢，它需要你自己去给它填充，不断地给它去升级规则限制。 harms 呢，它是通过你不断的跟它对话，它会自己二十四小时自动升级优化，甚至它的技能，它也不是一成不变的，它会根据你跟它的交互不断的去优化结果。像小龙虾呢，你需要你自己去告诉它，让它去优化，它才能优化，这是它两个本质的区别。 从二零二六年年初呢， ai 编程圈呢，又出现了一个共识，国外的 let 团队呢，做了一个实验， 它用同一个模型，只调整周围的配置，就是那些规则约束啊，记忆系统成绩从百分之五十二点八直接涨到了百分之六十六点五，排名呢，从前三十直接跳到了前五。注意，这里的模型呢，一行都没改变，改变的就是它这个架构， 就是它的规则限制。它第一个给这件事命名为哈尼斯。这个本质呢，也很朴素，就是每次 ai 犯错误，就给 ai 加一条规则， 让他永远不再犯同一个错误。 harnes 讲的就是方法论，但执行呢，全靠人觉得自己写 cloud 的 文件，自己配 hux， 还要自己搭机器。系统做的事情呢，就是把这五个组建全部给内建了， 那 opencloud 呢？小龙虾给你一套配置及行为的系统，江神呢，全得自己去造。 harmans 呢，他把五个维度全部内建了，而且呢，让他们自己呢去运转。 从你给 ai 造江绳，变成 ai 自己给自己去造江绳。很容易犯的一个错误是什么？现在就是 cloud code， opencloud， 小 龙虾，还有 harness 这三个工具呢，解决的是不同层面的问题，不是谁取代谁。 cloud code 呢，是专门针对工程师的。 openclaw 呢，做的是配置及行为，你写的嗽文件，让它变成你想要的样子。 openclaw 呢，生态成熟，有四万四千个 skill， 而 harness 呢，它自主后台加自我改进它，你不需要坐在它旁边，它自己跑，自己学， 甚至呢，自我净化，能够做到七乘二十四小时在线。在这里呢，有一个很有意思的点，就是这三个工具呢，都采用 agent 的 skills 标准， skill 呢，可以互通使用，也就是说你在 opencloud 键的 skill 呢，你可以直接一键平移到 commerce， 它更像是一个生态里分工不同的三个角色。那讲了这么多呢，其实我就是想给大家分享一下，就是这个 commerce agent 呢，不是另外一个小龙虾，它两个是不同维度的智能体， 用起来呢，可能会越用呢，更懂你，它真正呢做到了自我进化，自我升级，进化的这个基因写到基因库里面呢，你看这个原文件呢，我已经给大家找到了， 我已经把它这个安装包呢和使用方法呢，全部总结放到这个非输文档了。你看就是 harman's agent， 零基础保姆级，不属于实操 s o p 包括里边，你看 open kloo 和 harms agent 的 核心差异对比呢，我详细的这个对比表格，你看不同维度，学习进化、工作主动性、多线程处理，使用场景、大模型切换技术底座。其实一句话总结呢，就是 open kloo 呢，是你养出来的小龙虾，而 harms 呢，是自己会长大的龙虾， 一个靠你用心去喂养，一个是靠他自己从经验中学习。如果你只想要一个简单的聊天机器人呢，两者都能胜任。但是如果你想要一个能自己定闹钟， 能不断学习你的工作流，还能分身干活的全自动数字员工，那必须是 harmless agent。 而且呢，你看这里，你可以直接呢 harmless claw 这个指令，你直接就可以把 open claw 的 数据呢全部无损的翻译到你这个 harmless 上面，非常方便。你看 这里的安装配置，不管是 windows 系统还是苹果系统，每一步详细的操作步骤呢，我都给大家写好了，都在这个飞书文档，包括你看下面还有十个高频应用场景也全部在这里了，需要这个飞书文档的说一下，免费分享给大家。

别只盯着 openclaw 了， hermes agent 这三个功能才是真降维打击。如果你还在忍受那种聊完就忘，每次都要重新调教的 ai 助手，那真的落伍了。 nose research 出的这个 hermes agent， 最近深度用了几天，发现它跟市面上那些套壳聊天机器人完全不是一个物种。今天分享三个避世的顶级功能，最后一个直接让它拥有了灵魂。第一个自动化技能合成， 很多 ai 助手做完任务就散伙了。但 hermes 有 个闭环学习回路，只要他帮你成功解决了一个复杂流程， 比如抓取网页、分析数据，再生成报告，他会问你要不要把这个存为技能，下次你只要喊一嗓子，他直接调用存储好的逻辑执行。他是那种越用越聪明，真正能沉淀成数字资产的工具。第二个，全平台无缝接力， hermes 支持自托管，这意味着他能住在你的服务器或者电脑里，但你可以通过通讯平台随时召唤他。 最爽的是什么？你在电脑端写了一半的代码，出门在手机上发条语音，他能接着之前的进度继续跑， 这种云端大脑本地执行的掌控感。最后功能，这个最大链子，智能体分身，遇到大项目，他不会一个人硬扛，你可以让他开启分身模式， 一个分身去搞调研，一个分身写大纲，一个分身去叫对代码。每个分身都有独立的内存和配置，最后再由主 agent 汇总。 这哪是助手啊，这简直是给你配了多个数字员工。现在的 ai 圈已经从比谁更会聊，变成了比谁更会做。 hermis agent 这种自带长久记忆和自进化能力的架构才叫真 agent。

给大家看一下这个 hermes 镜的滤镜的这个 ai 工具，目前是最新的版本零点九零，然后也有了这个 dsp 的 界面，然后这是我连接的两个平台，一个飞速，一个 tagram， tagram 连接超时了， 然后这个是和他的对话，然后这个消耗的 token， 然后这个是 q， 然后这个就 current， 就是 定时生活。目前有三个，一个是天气提醒的，还有一个是新闻的，还有一个是这个是我刚刚加的，让他爬一些免费的模型。 那目前我找到了两个免费的模型，给大家看一下我这个任务执行的结果看，我让他设置一个定时任务，然后每隔四小时爬取一下互联网上的免费模型，包括 oppo ranger 上面的这两个模型，因为这两个模型目前是免费的，然后我现在在用这个模型， 对，因为他目前是免费的。对，你看他已经创建好了任务，然后现在开始爬，他爬的结果也是这两个，然后我问他除了这两个之外还有没有免费的？ 对，然后它现在还在爬，还在搜索，然后它的使用和龙虾差不多，然后这是最新的九点零的这个这个版本才才加的这个 大西 bug， 也就是这个 web ui 的 界面，然后之前是没有的，然后它的进入方式也很简单，你就执行这个 hermes 大 西 bug 就 可以了，和龙虾差不多一样的， 然后他的界面我觉得比龙虾要直观很多。说实话，龙虾我第一次用的时候我就 搞不找不着他那些配置的东西在哪也可，不过也可能是我已经用过龙虾了，再用这个就上手比较快，然后他现现在觉得还是挺不错的。

听说爱马仕也出 agent 了，而且还要跟 open core 正面硬刚？你别误会啊，我说的这个爱马仕不是卖包的那个，是最近 ai 圈的当红榨汁机 hermes agent， 它是 news research 做的一款会自己净化的 ai agent 系统， 上线 qq 号没多久就直接冲到了四万多， stars 这两天的趋势榜还拿到了第一名。今天这条视频呢，我分两部分给你讲。第一部分呢，我帮你讲明白它是何方神圣。第二部分呢，我带你把这个 agent 装到你的电脑上。我们先来搞清楚一件事情， 现在都在说它能够代替 open core， 是 真的吗？那它到底厉害在哪里呢？我们说你现在用的这些 ai， 不 管是 touchp t， jama 的 豆包，还是 dipshit， 它们都有一个共同点，就是你给他指令，他 帮你做了，做完呢，这一轮就结束了，下一次再来。本质上呢，是从头开始，但 hermes 不是 这个逻辑，他每次帮你做完一件事，他不会直接就停了，他会复盘一下刚才这件事我是怎么做到的，哪里做得好，哪 哪里还需要改进。然后他会把这一整套做法整理成一个 skill， 下次再遇到同类的事情的时候，他不会从零开始，而是直接调用这个 skill 来做。而且不止这样，如果你中间改了他的结果，或者呢，他发现有更好的方式，他会把这套 skill 再点。 别带一个版本，你用久了就会发现一件事情，它不是在重复干活，它是在不断的进化，这就是它最核心的地方，内循环学习系统，也就是 build learning loop。 那 这个时候你再看 open crawl， 它们的差别就出来了， open crawl 更像一个你自己搭出来的系统，你可以往里面装工具，接平台，然后 通过配置让它变成你想要的样子。但这里有个前提啊，这些 skills 基本都要你自己去弄，要么你自己写，要么你用别人做好的。换句话说，你是在一点点把它训练出来，所以我们才说养龙 虾嘛。 the hermes 是 反过来的，他很多的能力是你用着用着他就自己学习出来了。但说句实话，我们真没必要二选一，他们各自的侧重点不一样， open call 负责把能力搭起来，把系统接好， m s 负责在后方呢，慢慢把这件事情越做越顺，你如果把它们组合起来用，可能才是更好的选择。好了，讲到这里，如果你已经有点感觉了，那我们直接来点实在的， 把它装到你的电脑上。那在安装前，我们先看一下它的官网，还蛮好看的，很最终幻想的感觉。我们再看一下它给哈的爵乐现在是多少星了哇，现在已经差不多五万星了，真的升的很快啊。 我们再看一下它官方的指导文档。那这边就介绍一下这款 agent building learning roof， 就是 那个内置循环学习系统，它一个很便宜的几十块的 vbs 就 能够装上了。然后这边有一些指导是怎么装的， 六十秒就能够搞定，我们来试一下。那我们现在来到官方的安装命令行这边，无论是 linux、 mac 还是 windows， 只要用这一条命令行就行了。 是值得注意的是，如果你是 windows， 你 记得在 wsl 这个环境下去安装，那我复制了以后呢？打开我的终端，然后直接在终端上粘贴这一行那一行，然后直接回车， 你就可以等待它安装了。 ok， 它已经开始安装了，它验证到我是 mac 系统。然后呢，现在在查找这个 uv package， 就是他会看一下我电脑中有没有他需要的依赖环境，没有的话呢，就会帮我安装。他已经在安装的过程中了，在这个过程中呢，他会不断检查我的依赖，然后帮我安装。你看打了勾的就是已经安装好的，那这些箭头呢？就是正在 check in， 再查一下，然后等一下帮我安装， 只需要耐心的等待就行了。他现在又安装了其他东西，反正你不用理他，也不用看懂他，他会自动帮你搞定的，然后他继续在安装当中。很快啊，就是刚刚卡了一下网络，调整了一下， 现在快了很多了。那官方说的六十秒到底是怎么个六十秒法呢？然后他在一步步的安装，后面就快很多了。第一次安装呢，他肯定要有很多的依赖需要去部署一下的， 如果你后面需要重新安装或者怎么样，他可能就快很多了。好了，在这一步我们看到就是他的室内环境已经准备好了，然后呢，他就安装了所有的依赖，这些依赖包已经 ok 了。现在安装的是 noj s 的 依赖，那其实他这个 hermes agent 还蛮多东西要安装的。 no j s 的 全部依赖安装完以后，他现在帮我安装的是这个自动化的浏览器引擎，那我们会看到它这个浏览器的安装是失败，但没关系，它不会影响它的核心呢，我们现在已经进入了下一步了， 那我们来到这一步呢，其实证明你的 amis agent 呢已经安装成功了，现在呢只是一些配置的引导。那这里他其实说的就是他看到我的电脑当中呢，已经有 open call 了，问我要不要呢，导入一些 open call 的 配置，他现在问我就是你要不要看一下可以导入什么？那我就看一下吧， 那我们浏览一下到底它可以导入什么？ what import， 就是 这些 so 啊， memory 啊，这些 and 文件，还有你装的这些 skills 就 可以导入，然后这个会跳过的就是这些可能是它不兼容或者我没有的东西，它就会跳过，然后它就说就是，呃， 这些设置它不会说一比一的。来到这个 hermes 的 这个环境，我觉得我并不需要这些配置，我想搞一个新的来玩一下，那我直接用 no 吧，然后来到这个界面，他就问我要不要快速的安装，我觉得快速的安装就 ok 了， 直接就选择第一个，然后回车。那来到这个界面，他是让你选择哪个 ai 的 供应商。那我今天看到了一个新闻呐，就是说小米呢，已经接入了 hermes agent， 就 可以免费用两周，那怎么使用呢？就是通过这个 newspot 就 可以了。那我们回到这个终端，这里看到了第一个就是了，确定一下，那来到这个界面就是你可以通过这些跟他就是进行对话，这个界面就是选择你跟他的通信工具。我看一下有没有飞书， 微信都有，居然没有飞速，那我先不搞了，我先回到上一步， ok， 来到这一步，我直接按 y 通过终端来跟它兑换一下。噔噔，我们已经安装成功了，这个界面真的挺帅的。 hermes agent， welcome to hermes agent。 可以在这边输入你的一些命令。那我在这里输入你是谁？那我发现他就说我还没有配置，就是那个 ai 的 供应商。那我刚刚不是配置了小米那个免费的吗？那经过我的测试发现一个问题，这个免费呢？其实它不是真的免费的， 所以说小米官方说能够限免两周，然后我确实在这个 model 收到的小米确实是零元的，但有一个问题，你要添加这个 api key， 它会显示一句话，意思就是说必须先买它这个订阅， 然后才能够使用免费。就是小米它本身确实是免费两周，但你得订阅它这个 news portal， 然后才能够使用小米，所以就是不免费。用它干嘛呢？ 我们用自己的 api key 就 好了。那解决方法也很简单，那我们输入这个 mini， 然后进入这个模型的选择，我们 箭头选一下，更多更多，这边有很多的供应商，我选择我有的 mini max， 然后来到这边复制一下，粘贴上来，按回车 api key c， 然后继续按回车，我们现在就选择它的模型，选个二点七就好了。 好，我们现在重新进入 hermes， ok， 来到这个界面，看到是 minnesus 二点七，我们问一下他，你是谁？ 那我发现我刚刚选择的这个 minnesus 的 国际版本，所以就搞不定。那记得要选这个 china 的 版本。然后呢？就是粘贴，粘贴以后，他这边其实那个密钥是看不到的，但其实已经粘贴了， 回车就好了，他已经 safe， 就是 说已经 ok 了，然后直接再回车， ok， 然后我再选择这个二点七，现在就已经选择成功了，我再进入这个 hermes， ok， 我 们再来测试一下， 这次应该就有反应了， ok， 他 已经回复我了，他说我是 croco。 真的 假的？他已经产生幻觉了，会不会就是因为 mini max 叉？就是这个二点七？有 一些真牛的事情我也不知道，但我不知道为什么他会回复我，他说 gopro， 这个还是蛮惊讶的，不管他了，我派一些任务给他了，搜索今天五条热门的 ai 新闻给我， 正在进行当中，就他会自己去解决，反正如果遇到什么问题，我给他已经找到了。根据 google news 的 搜索结果，今天是十号的 热门的新闻，你看他是帮我找到了，还蛮好的。那今天的测试就到这里了，其实你每次要安装这种新的 ai agent， 你 都需要去折腾一下的，这个很正常。 那我后面进行更深入的测试以后再给大家汇报吧，今天就到此为止。那通过我刚刚演示的安装方法，我想你也很容易把它装到你的电脑上，赶紧玩起来吧。 最后我想讲一个很多人关心的问题，就是你到底要不要装 hermes agent 呢？我先给你一个很实在的答案，并不是所有人都需要装新的 agent 的。 如果你现在已经在用 open core， 并且还用的挺顺手的，那你真的没必要因为它火就去换这个，因为这些工具本质是在帮你的工作降本增效。既然你现在用这套东西已经能把你手头上的工作处理的很好了，那你再去换一个新的，其实没有多大的意义。 很多人现在有个问题啊，就是看到新的 ai 就 焦虑，觉得不学就落后了。但 ai 这个发展的速度，你越追反而越容易乱，你今天学这个，明天学那个，到最后什么都没有沉淀下来，这才是最大的问题。 所以我反而更建议你把你手上现在用的这个工具玩到极致，等你哪一天真的遇到瓶颈了，才考虑换其他的。所以你记住一句话就够了，不是你学了多少 ai， 而是你有没有真正玩 全明白 ai。 只要用好一个 ai， 你 已经超越了百分之九十九的人了。 ok， 以上就是今天的所有分享，你有安装 helmes agent 吗？把你的使用感受打在评论区，我们下期再见！

上期说了 hermes 的 记忆搜索，我们一天追平了，今天说它的另一个核心优势， skill 自主进化。 hermes 的 ai 能自己创建和优化 skill 模块，完成一个复杂任务后，它会自动把流程保存成 skill， 下次遇到类似问题直接调用， 用的越多，系统越聪明，这是一个非常有吸引力的能力。我们的 easy app 有 三十多个 skill， 但以前全靠手动管理。 以前创建一个 skill， 要手动六步，建目录，写 skill， md 文档，写 python 脚本，注册到 agent， 点 md， 同步到阿里云生产环境手动替换路径。 最要命的是第五步和第六步本地改了 skill， 点 md， 忘了同步 deploy 版本或者路径替换漏了，生产环境直接报错。这个 bug 我 们踩了不止一次。 分析了 hermes 的 skill 管理机制后，我们用 python 写了一个 skill manage 点 py 工具，八个命令覆盖完整生命周期 list， 查看所有 skill view， 看详情和同步状态。 create， 自动创建目录，加模板 patch， 修改内容，并自动同步 deploy 版本。 delete， 安全删除 rename， 重命名。最关键的两个， sync check， 一 键扫描全部 skill 的 同步状态， sync fix 一 键修复不一致。 核心原理是每次操作都自动把路径从本地版替换成生产版，看实际效果，执行 patch 命令，修改 trading supervisor 的 skill， 点 md， 本地更新的同时， deploy 目录下的版本自动同步完成路径自动替换， 执行 sync check， 扫描三十多个 skill market data 显示不一致，执行 sync fix 一 条命令修复，再也不用手动 copy 和 set 替换了。 再说自主进化。我们把 skill 分 成两种类型， tool type 需要写 python 代码，比如行情查询，持仓管理。 process type 不 需要代码，只是一套分析流程的文档，比如突发事件分析、全球市场链路分析。 process type 的 skill， ai 可以 自己创建， 当 ai 完成一个复杂任务后，发现这个流程有附用价值，它会在非书里问你要不要保存为新 skill。 你 确认后，它调用 create 命令自动创建注册同步到生产环境，和 hermes 的 自主进化一样的效果， 从手动六步到一条命令，从人写 skill 到 ai 提议创建 hermes 两大优势，记忆搜索和自主进化我们两天全部追平。而且 ecup 还有 hermes 没有的三十多个 a 股量化 skill 和二十二个 crown 自动任务。 有问题评论区留言关注 ecup， 下期见！

openclaw 最大的对手来了，最近有个新项目叫 hermes agent github 已经拿了三万 star。 很多人跟我说这是 openclaw 的 平替，但我扒完它的原码后，发现这两条路根本不是一个方向。今天我把它们的底层架构拆开给你看，看完你就知道该选谁了。 先说 open cloud， 它的核心叫 harness 策略，简单说就是工具编排，你给他一个任务，他去规划要用哪些工具，然后一步步执行。这套系统的强项是工程化，四十多个内置工具， mixp 协议扩展审批流审计、日制多 agent 协助，全是生产级功能。 但 harness 有 个前提，工具得你先写好，策略得你先定好。 agent 本身不会创造新能力，它只会调用你准备好的东西。 所以， open club 的 终极是什么？是成为最强的工具调度器。但 hermit's agent 走了一条完全不同的路，他搞了个叫 k e p a 的 系统，全称是 knowledge evolution through prompt adjustment， 通过提示调整实现知识进化。说人话就是，他会让 agent 自己写 skill， 自己优化 skill， 而且越用越强。我拆他的原码看了 k p a 有 三个核心循环，第一，经验收集， agent 每次执行任务，会把成功和失败的经验存下来。第二，技能生成， 基于这些经验，它会自动写新的 skill 文件，不是调用现成的，是创造新的。第三，自我验证，生成的新 skill 会经过测试，有效的保留，无效的淘汰。这套机制最狠的地方在于 agent 的 能力边界不再由开发者决定， 而是由它自己的学习过程决定。现在你看清楚了吗？ openclaw 是 我给你工具，你帮我调度。 hermes 是 我自己造工具，自己进化。一个是外部扩展，一个是内部进化。 harness 策略的优势是可控、稳定，适合企业落地。 k e p a。 自学习的优势是潜力无限，理论上可以突破人类预设的能力边界，但代价也很明显。 openclaw 的 harness 是 经过大量工程打磨的， hermes 的 k e p a 还在早期，自学习的效果能不能稳定还需要时间验证。听到这里，你可能要问了，那到底该选谁？我的判断是，这不是二选一的问题， 这是两个阶段的答案。阶阶段，如果你要做生产环境团队协助企业落地， opencloud 的 harness 策略更成熟。 但如果你想赌未来，赌 agent 真的 能自我进化到超越人类预设的能力， hermes agent 的 k e p a 路线值得密切关注。而且我怀疑 open claw 团队已经在研究怎么把 k e p a。 的 思想融进 harness 了。中局可能不是谁取代谁，是两者融合。 最后留一个问题，如果你现在选型，你会压 open claw 还是 hermes agent？ 评论区聊聊？关注我，下期继续带你拆！

兄弟们，比我方卡了更厉害的 ai 助手 hemi 插件必连 nas 部署教程来了！首先呢，去飞出一键创建机器人连接我方屏幕了啊，大家截屏时自取，然后进入 nas 多克项目创建配置代码，大家自己截屏提取，粘贴到 compose， 然后点击立即部署，等待镜像拉取完成。进入容器，找到 hemi， 点击终端新增， 输入 amis setup 并回车，选择 quick stop 回车，然后选择 more providers。 这里选择你有的模型啊，我的是 mini max， 粘贴 api key 粘贴 url， 然后呢，选择调用的模型，回车之后选 skip 跳过，然后输入 y 回车。 现在你的爱马仕机器人就已经可以在终端使用了。接下来呢，就是配置飞书机器人，当前终端按 ctrl 加 c， 然后输入 amisgetaway setup 回车。选择飞书，粘贴之前创建的飞书机器人 id， 回车之后粘贴 script 继续回车，输入飞书，然后这两个项目直接不填回车。在用户授权这里啊，选择第一个，这个选项，空着继续回车，最后选择当 最后输入 n 再回车。恭喜你，飞书机器人现在也配置完成了，现在啊，你就有了比 open 可更牛逼的爱马仕！没有 ctrl u s 印章啊，但是它的学习能力是真的恐怖！ 教程一发，照着做啊，你也能拥有一个越用越聪明的 ai 助理！有问题评论区见！下一期教你怎么把 opencolor 的 记忆一键签到 hems。

它这里是让你再确认一遍，要不要把它所有的内容都导入进来。好，那么现在它就已经是一个正常运行的状态了。 今天详细的教大家如何安装部署 hermes agent。 那 首先我们先了解一下 hermes 是 什么，就是它跟小龙虾有什么区别？ 我们就用他自己做的这个演示动画来大概过一下。我用下来感觉他跟小龙虾最大的区别其实就是稳定，就是他比小龙虾要稳定很多，这个非常非常重要。在我看来一个工具最重要的就是稳定 可靠，那我平时给他布置任何长任务，他都没有崩溃过，没有中断过，这一点很重要啊。 呃，小龙虾的话，之前做那种长任务经常会停掉，要么就卡住，反正就会出一些问题。这几天我用 hermes 用下来，感觉非常的稳定可靠。而且他现在这个版本最新版本要比我刚开始安装他的时候好太多了， 就进步非常非常大。最开始我安装他的时候呢，他的权限很小，就是让他做什么东西他都需要申请权限，很麻烦。那现在的话很接近小龙虾了，这个可能是他在底层设计上出于安全方面的考量， 其他的他跟小龙虾没什么区别，最大的区别也就是他的记忆系统自我学习的能力，就是每次他完成一个长任务，他就会写成一个 skill。 那你现在看到的这个演示动画就是他做的，这是第五版，就修改了五次，我认为效果也还行，效果也不错。另外就是他这个创始人团队啊，这是一个做开源模型的团队，他们发布过一系列 hermes 模型，开源模型。 好，那么接下来就教大家如何在本地部署，如果你们自己在安装的过程中遇到什么问题，可以在评论区留言，我看到就会解答一下。首先我们打开这个项目的开源地址，或者打开他的官网也可以， 然后找到这个下载的命令复制下来。他目前不支持 windows 系统啊，如果你是 windows 系统的话，你需要装一个紫系统，然后打开终端 粘贴进去，按回车，然后等几分钟，他会自行下载，下载好以后会进入交互界面。 ok， 这里他是识别到了我电脑上安装了小龙虾，然后他问我要不要先导入， 这里我们可以选择导入，也可以选择不导入。我先演示一下不导入，如果要导入的话，你就输入 yes 就是 y， 如果不导入你就输入 n， 那 么我们先输入 n， 这里我们就可以选择快速设置啊，没必要完整的全设置，因为你只要快速设置能让他先跑通就可以了，后面需要什么配置，只需要和他说，他自己就会去配置。好。好，这里我们选择要接入的模型， 比方说我用 mini max， 你在粘贴 a p i k 的 时候，它不会显示出来啊。然后这里按回车， 好让我们选择模型。你如果定的是极速套餐，你就可以选这个 high speed 的， 这里是要接入通讯软件，选择不接入，后面再去配置， 这里输入 y 就 可以了。 然后再输入 hermes， 这里就可以进行交流了。 先跟他打个招呼， 好，我们看到它这里已经回复了，但是因为这个字体的颜色呀，看不清，那么我们就可以给它换成高对比度的，清晰一点的输入 skin 空格 model。 好， 这里我们已经换了，刚才我以为没换成功，这里已经能看清了。那么你如果要接入飞书的话， 你就去飞书创建一个频道，然后把 id 和密码发给他就可以了。好，下面演示一下如何一键导入小龙虾相关的配置啊。我们输入 permiss 空格 set up， 然后这里我们选择 yes， 它这里是让你再确认一遍要不要把它所有的内容都导入进来，然后会带来一些兼容性的问题，但是它自己会判断会弄好，我们选择 yes， 然后再次进入配置项。 ok， 那 么现在呢，他就已经拿到了你所有的 opencloud 的 相关配置，然后我们测试一下， 你看啊，他现在已经知道了，我叫戴哥，这个就说明他已经拿到了之前小龙虾里面的记忆文件。好，那么现在他就已经是一个正常运行的状态了。但是这个软件它目前没有 web ui 啊，就是浏览器里面没有控制台， 只有在终端里面运行。还有如果给他接入通讯软件的话，在通讯软件上面与他交流， 配置起来还是很简单的啊，要比小龙虾要简单很多。后续如果你还需要再让他去配置，其他的都可以和他讲，他自己就能去完成。好，这期教程就到这里。

哈喽，大家好，今天咱们来聊一个特别有意思的话题，一个能跟你一起成长的 ai 助手。你想象一下，如果你的 ai 不 只是个听指令的工具，而是能记住你从和你的互动里不断学习，最后，哇，进化成一个专属于你的独一无二的伙伴，听起来是不是很酷？ 咱们先来说个痛点，你是不是也受够了？每次跟 ai 聊天都感觉像是跟一个新来的人说话，你得把背景、你的喜好，你的要求翻来覆去的说一遍，这种金鱼记忆真的挺让人头疼的。 那今天咱们就来看看怎么解决这个问题。好，我们快速看一下今天的内容。首先，咱们深入聊聊 ai 的 这个记忆问题，然后隆重介绍一下今天的主角 hermes， 我 们会把它掰开揉碎，看看它变聪明的两个核心，秘密，学习循环和三层记忆。 之后呢，最激动人心的部分，我会手把手带你搭建一个自己的 ai 助手。最后，我们再一起畅想一下，当 ai 开始自我进化，未来会是什么样。好了，那我们就进入第一部分 ai 的 记忆问题。 说真的，为什么现在大部分的 ai 助手每次对话都跟初次见面请多关照一样？嗯，打个比方，这就好像你每次要骑马，都得从头开始，亲手给他做一副全新的浆绳，你想想这得多费劲啊。 你看这张图就说得很明白了，左边是绝大多数的 ai， 典型的金鱼脑，每次对话都是一张白纸，你得一遍遍地去配置，去提型。 但是你看右边，咱们今天聊的 hermes agent， 他 就像你的一个老朋友，他记得你的喜好，能从过去的聊天里自己学习，最关键的一点是，他会自己给自己打造出一副越来越合适的僵事儿，而不是总让你来动手。 这就引出了我们的主角 hermes， 一个会自我净化的智能体，他最牛的地方，也是他和其他工具最根本的区别就在于，他不只是个工具，他是一个会自我训练的 ai， 你 听明白了吗？重点是，不是你费劲去训练他，而是他自己在训练自己。 咱们来做个对比，就拿比较流行的 open cloud 框架来说吧，你看它的核心概念是配置，什么意思呢？就是你得手动去定义它的行为，去维护它的技能。 但 hermes 呢，它的核心是自学，不管是技能的创建，对你的习惯进行建模，还是它的记忆系统，全都是自动化的。说白了，一个是你得追着给它喂饭吃，另外一个是它自己会从经验里找饭吃，而且越吃越聪明。 那么问题来了， hermes 到底是怎么做到自我进化的呢？好，我们现在就来看看它的第一个核心秘密。我管它叫学习循环，你可以把它想象成一个引擎，一个驱动 hermes 不 断不断变聪明的强大引擎。 这个引擎其实是一个由五个环节构成的飞轮，它会自己转起来。你看啊，每次你跟它聊完，它会自己琢磨决定哪些是重要的需要。记住，这叫策划记忆。然后如果它帮你搞定了一个复杂的任务，它就会把这个解决方案打包成一个可以重复使用的技能。 你给他的反馈，比如一个赞，就会触发他的技能自改键。下次遇到新任务，他会通过一个叫 f t s r 的 技术，精准地把相关的记忆调出来，而不是把所有东西一股脑全塞给你。最后，他还会悄悄地给你用户建模，慢慢摸清你的脾气和习惯。你看，这是一个完美的正向循环，你用的越多，这个飞轮转的就越快，它也就越强大。 刚刚我们说了，学习循环式引擎，那引擎得有燃料吧？对，这个燃料就是 hermes 的 第二个核心机制，三层记忆系统。这就是他的大脑，也就是这个特殊的大脑，让他从一条金鱼变成了一个懂你的老朋友。 他的大脑分成了三层，每一层都干自己的活，配合的特别好。第一层叫绘画记忆，他就管一件事，刚才发生了什么，记录最近的互动细节。 第二层呢，是持久记忆，他要回答的是你是谁，这里面存着你长期的喜好、习惯和目标。第三层最关键叫技能记忆，他回答的问题是，我们这事儿该怎么干？他会把那些被证明有效的方法、流程都沉淀下来。你想想，这三层记忆一协调，他不就真的能理解你，记住你了吗？ 哎，你可能会好奇，这么复杂的记忆系统背后是什么技术在撑着？其实是一项很酷的技术组合， s q l light 加上 f t s five。 你不用管这名字多复杂，简单来说，它就是在 hermes 身体里内置了一个本地的、私人的、超级强大的搜索引擎。那这最大的好处是什么呢？两个字儿，又快又安全。你的所有数据都老老实实地待在你自己的电脑上，绝对不会上传到云端。而且就算你的记忆库变得超级大，搜索起来也一点不会变慢。 好了好了，理论讲得差不多了，咱们来点实际的，接下来我们就动手来搭建一个个人知识助手，让你亲身体验一下上手 hermes 到底有多简单。你想象一下，有个助手能帮你记住你读过的所有文章，能帮你总结会议要点，甚至在你需要的时候主动把相关的资料都给你整理。好，酷不酷？这就是我马上要做的东西， 真的，你没看错，只需要三步，超级简单。第一步，打开你的终端，敲一行命令，运行，安装脚本。第二步，找到一个叫 configur ymail 的 文件，用记事本打开，把你的大模型 a p i 密钥填进去。第三步，启动它，然后开始聊天，就这么简单。而且最神奇的是，从你发第一句话开始，它就已经在悄悄学习你了。 我猜你现在可能在想，弄这么一个二十四小时待命的私人 ai 助手，是不是得花很多钱啊？答案可能会让你大吃一惊，如果你把它部署在一台最基础的云服务器上，一个月的成本大概也就五美元。什么概念？也就是一杯咖啡的钱，这个性价比简直了。 我觉得这句话完美地概括了 hermes 的 魔力所在。你听第一次对话结束， hermes 已经为你创建了个人档案，一个复杂的任务也自动变成了一个可附用的技能，而你什么都不用配置。重点就是最后一句，你什么都不用干，它的学习和进化从一开始就是全自动的。 好了，到这里我们已经了解了 hermes 是 什么，也知道了怎么用它。在咱们这次分享的最后，我想邀请大家把视角拉得再远一点儿。我们回到那个江生的比喻， 当 ai 开始自己为自己制造将生的时候，这就不仅仅是一次技术升级了，这很可能是一场饭式转移，那这到底意味着什么呢？所以最后我想留给大家一个问题，一起思考。当一个 ai 不 再需要我们去手动为它设定条条框框，而是可以自己从经验中学习，自己进化的时候，我们人类的角色又会变成什么呢？ 这已经不单单是一个技术问题了，对吧？这可能是下一个时代我们每一个人都必须开始思考的一个关于未来的议题。