hermes编辑器微信功能

你们看，这是我亲手用 hermes 打造的一个短剧导演 agent， 你 要做的仅仅是塞给他一本小说，他会自动帮你出人设模板、分镜草稿，这些设定图，还有每个镜头视频都是他给我生成的。先来看看成片效果，然后告诉你怎么做。我不知道那天晚上为什么会走那条路，雨下的很大，我以为这只是一个普通的雨 夜。 想要你的 agent 能做到这些，主要用到了这个开源的 live tv skill， 从小说到剧本、角色设定、分镜设定，它都能自动帮你做好，而且这还是帮你控制 agent 完成高质量视频生成的 skill。 有 了它，你的 agent 就 能连上 live tv， 使用最强的图片及视频生成模型，如最近刚出的 g p t image 二和 sedance 二点零。像我这样用微信连接 hermes 后， 我可以随时随地的给他布置任务，让他拿到小说后，首先帮我生成角色训练卡，接着让他生成镜头描述及镜头参考图。到了这一步，其实已经可以生成视频片段了，如果你不放心，可以让我们的导演把提示词发给我，对不满意的提示进行 修。最后就是视频生成好后，他会把所有的片段用微信发给我，接下来按照你的想法进行配乐和剪辑就可以了。当然， live tv skills 还有更强大的功能，比如生成电影、 mv、 动漫等，还有无线画布，让你可以操控整个视频生成工作流，而且价格优惠力度比较大，绝对是视频创造者值得的选择。如果觉得视频有帮助，还请一键三连，感谢大家观看！

hello， 大家好，我是阿亮。最近 hermes agent 特别火，不少人问我它和 openclaw 有 什么区别，我实测下来最明显的是两点， openclaw 的 技能要靠我们手动的编辑调优，而 hermes 可以 自我进化，越用越懂你， 可以说是更适合我们人类的使用习惯。其次是 hermes 比 open call 记得更准更详细的区别。大家可以看我上一期的视频，本期呢，教大家如何安装 hermes agent， 如何接入个人的微信以及如何配置模型， 整个过程呢？我也整理到了这份中文的操作手册里，如果你需要呢，我也可以发给你。模型的话，我们选的是 kimi 刚出的 k 二点六，因为 k 二点六的工具调用能力，长时间任务的执行能力呢，都很优秀。 hermes 搭配 k 二点六，整体体验非常的丝滑。先介绍 windows 的 安装，然后呢再介绍苹果的安装。 windows 安装分两步，第一步是安装 wsl， 第二步是安装 hermes 复制这行代码到终端，安装的过程比较久，耐心等一下。安装好之后提示呢，设置用户名和密码，用户名呢就使用默认回车输入密码， 注意界面呢，是不会显示这个密码的，设置完之后呢，二次确认即可。接下来复制这个代码呢，安装无伴兔，输入刚才设置的密码回车，安装好之后再复制这行代码，回车 到这里环境就配置好了，接下来我们安装 hermes 复制这个命令到终端，等待一段时间，画面是这样的，回车开始。下一步到了配置模型阶段，选择更多供应商，选择 kimi， 然后来到 kimi 的 官网，点击控制台，新建 api k， 输入名称，新建复制 api k， 再回到终端粘贴回车，选择这个自定义，输入 kimi 二点六。 所以我们打开 hermes， 看到这里显示 kimi 二点六的模型，给他发一条消息，有回复就证明安装好了。 苹果电脑的安装更简单，把这行代码复制到终端回车，然后等几分钟就搞定了。模型的配置呢，和 windows 的 一样，大家可以调到 windows 后面那部分去看如何配置模型。同样是选择 kimi 的 二点六，按照文档一步一步就能安装完成。 安装了 hermes 之后呢，很多人关心 oppo 的 那些配置，以及他的记忆 skill 能不能迁移到 hermes， 接下来我教大家如何迁移。 首先直接在 hermes 的 聊天框输入这个代码，这个是 hermes 内置的迁移龙虾的代码。但如果是 windows 电脑呢， hermes 可能会提示没有找到龙虾的文件啊，这是因为 windows 系统，它的 hermes 呢，其实是装到了虚拟机里面，我们需要让 hermes 跳出虚拟环境 啊，到本地电脑里去找龙虾的记忆，可以这样处理，让龙虾把它的记忆和它的 style 的 地址呢告诉我们，然后让 hermes 复制一份并迁移过来。稍等一会儿，迁移完成了，我们来测试一下，问一下它叫什么，可以看见它正在读取龙虾的记忆 出来的名字呢，和龙虾那边配置的一样，就证明迁移成功了。接下来教大家把 hermes 接入到个人的微信， 我就以 windows 为例演示，不想看视频的大家可以按照文档一步一步接入，打开一个终端，输入 wsl， 然后输入这个代码， 选择微信输入外进行下一步。然后呢，出现了一个链接，复制到浏览器打开。我们用微信呢扫一下出现的这个二维码，然后都选择默认的配置输入外，选择默认设置再输入外，然后分别输入这个和这个。 接下来先打开一个终端，打开 hermes， 然后微信给他发一条消息，把这个代码在旧的终端那里呢发给他，然后再发一条消息，有回复就代表呢微信已经接入成功了。 再来看一个实用的场景，我直接在微信里给 hermes 下达指令，让他围绕新能源这个主题，先搭建一版七页 ppt 的 完整骨架，把需求文件发过去，他很快就给出了清晰的框架摘要。 接着我再上传页面的内容补充文件，让他基于股价股旗副标题核心的内容。他不仅准确的提取了文件的关键数据，还主动给出了下一步的执行方向。我选定方向后，他直接在微信里回传了 ppt 的 出稿基本信息，排版分区全部呢都到位。 最后呢，我给到视觉的优化要求，他立刻说出了更精致的中版，有柱状图、折线图，排版布局和色彩搭配都有了明显的提升。 不过这个也是因为呢， k 二点六模型有着较强的上下文理解和比较优秀的审美能力。 ppt 做完，重点来了，我让 hermes 把整套流程分装成可附用的技能，之后只需要输入主题资料，就能一键生成 ppt。 哎，很快他就提示呢，技能呢分装完成了，接下来我们直接的测一下这个技能，看看他到底能不能工作。我就给他一份连锁咖啡门店的复盘报告， 他自动读取了文件，调用了技能，完全复刻了之前的三步运行逻辑出来的成果。结构呢，很完整，逻辑也很清晰。最后来看一个更进阶的玩法，我给他一份社区图书馆空间使用指南的知识库，让他调用这个技能回答我这个问题。 一开始呢，他的回答很基础，我立马给了他优化的意见，明确要求固定结构，合并需求的判断更贴合助手身份。你们看啊，他很快就迭代了回复结构，统一精准，抓学习讨论核心需求，还补充了注意事项和替代方案， 关键是自动更新了技能文件和知识库。我再跑一遍同样的问题，他全程的按照优化后的逻辑，然后再跑出来的。整体看下来， k 二点六的听话纠错能力强，审美能力好，再加上 hermes 的 自我迭代进化的能力，整体配合度直接就是拉满的状态。 hermes 加 k 二点六模型是我目前的首选，搭配手机微信遥控指挥 hermes 的 三层记忆系统加自我净化能力，然后搭配 k 二点六这样的前沿优秀模型，让我的效率呢大大的提升。好了，本期视频我们就到这里，下期视频呢，继续带大家讲解 hermes 的 进阶玩法，大家点点关注哈，跟着阿亮学英 i。

今天跟大家分享一下怎么用 hermes， 把微信接上，就三条命令的事，三分钟搞定。咱们一步步来看 整个过程其实就三步特别简单，第一步，先装依赖 p i p install a i o h t t p cryptography q r code 这三个包是必须的。 a i o h t t p 是 用来跟消息平台通信的异步客户端 cryptography 处理登录加密 q r code 负责生成扫码用的二维码。你看截图中这三个都显示 already satisfied， 说明已经装好了，如果是第一次用的话，直接跑这条命令就行。 装好依赖之后，第二步就是启动网关配置了，你输入 hermes gateway setup 回车就行。你看它会有一个挺好看的界面出来，显示 gateway setup， 然后自动检测你的网关服务状态，如果显示 installed and running 就 说明没问题了。下面会出现 messaging platforms 的 选项列表，让你选平台。 最后一步就是选平台，然后扫码了，你在列表里找到 vaccine 或者 wechat 这个选项，选中它，终端就会给你生成一个二维码，这个二维码你需要把它粘贴到浏览器里面打开，然后用手机的微信扫一扫功能扫一下，这样就把你的微信账号跟 hermes 绑定起来了。

上期视频为大家测试了 hermes agent 的 安全性，还有 skill 自主迭代能力。 本期视频继续为大家讲解 hermes agent 的 高级用法。上期视频发布之后，在评论区有很多粉丝留言说 hermes 这个单词它的 h 不 发音。 在制作上期视频的时候，我就问了 chinese gpthermes 这个单词应该如何发音，并且让 chinese gpt 给出它的音标，然后 chinese gpt 分 别给出了美式发音还有英式发音对应的音标，它给出的美音还有英音 h 都是发音的。 而且这个单词一般是指希腊神话中奥林匹斯神赫尔默斯，它是众神的使者，而且在维吉百科上， hermes 它是有专属的词条的。在维吉百科这个页面就是介绍的 hermes， 它是希腊神话中奥林匹斯神之一。 然后这一整页内容都是对这个希腊神话中的赫尔默斯的详细介绍，这里还有它的雕像，所以 hermes agent 呢，它的命名实际上就是来源于希腊神话，跟爱马仕这款奢侈品实际上毫无关系。在谷歌翻译中，它的发音也是 hermes hermes， 所以这个项目的命名它跟爱马仕是没有关系的。大家在提到 hermes agent 呢的时候，千万不要再说它是爱马仕智能体了。在今天 hermes agent 它已经原生支持个人微信了，通过微信扫码就可以连接，而且支持私聊群聊，还支持图像、视频、文件、语音等。 下面我们先测试一下用微信来连接 hermes 效果到底如何。然后我们只需要按照官方文档先运行这两条命令，安装所需的依赖我这里新开一个终端命令行，然后先运行第一条命令， 好，这里运行完成，然后我们再运行第二条命令，好，这里已经安装完成，下面我们需要执行一下 hermes h 呢他给的这条安装命令，将 hermes 升级到最新版， 然后我们就可以执行第三条命令来启动设置，我们直接完整复制这条命令，回到中央命令行直接执行就可以。 在这里我们就看到了微信这个选项，然后我们就选中，这里就提示开始使用二维码来登录，然后我们这里就输入是，这里它生成了一个二维码，我们在浏览器中来打开，打开之后扫描一下登录微信， 扫描之后这里提到有新的 open class 连接到微信，我们这里点继续再回到终端命令行，然后这里我们就选择第一项， 第一项是进入群聊，第二项是允许所有的群聊，第三项是仅允许列表中的群聊，这里就提示微信连接成功，在这里我就输入试，这样的话我们就已经连接成功，然后我就在手机上测试一下， 在手机上他输出了这个配对方式，这里给出了这个命令，然后我们只需要在终端命令行输入刚才他给的这个命令来配对就可以。好，这里提示成功，然后我们在手机上就可以测试一下， 这里提示对方正在输入，然后这里它很快就给出了回复，我们问一下它是什么模型，然后发送好，这里它提到它是 mini max 模型，然后我们可以让它列出它的 skill， 我 这里让它列出它用于编程的 skill， 好，这里它列出了与编程相关的 skill， 像这样的话，我们就可以在微信中与 hermes 进行交互。下面我们就可以在 hermes agent 中来实现 andrecarpa c 它分享的大模型知识库，相关的工作流，以及它后来分享的 l l m wiki。 在 上上期视频中，我为大家分享了一款可以在 cloud code 以及 code 它的知识库工作流的一个开源项目 graphify， 但是这个项目它更适合用于分析代码库。对于我们日常工作学习所积累的笔记等文档，使用 graphify 并不是太适合， 所以我们就可以使用 hermes agent， 它内置的复刻 andrecarpa 的 l l m wiki 相关的工作流。 hermes 官方提到已经将 andrecarpa 的 l l m wiki 通过 skill 的 方式内置到了 hermes agent 中， 所以在 hermes agent 中我们就可以通过 skill 的 方式来创建、管理以及使用 andrew percice 分享的 l l m wiki。 好， 下面我们就可以来测试一下。为了方便演示，这里我就在终端命令行中使用 hermes agent， 然后大家也可以在自己最熟悉的聊天工具中来使用 hermes agent。 在 终端命令行中，我就可以输入斜杠命令加 l l m wiki。 好，这里就提到这是 andri capace 它的大模型知识库。然后我们就可以使用这个 skill 来构建我们的知识库，并且为知识库添加文档或者笔记等内容。下面我们可以先测试一下， 然后我们就可以输入替式词。我输入的任务是创建一个用于存储大模型微调论文的知识库，然后直接发送让 hermes agent 呢调用这个 skill 为我们构建这个知识库。 好，这里提到 vk 已经存在，他说这个 vk 是 用于研究 ai 和大模型的，他说现有结构覆盖大模型微调这里他提到的这个已经存在的用于 ai 和大模型研究的 vk 是 我之前创建的， 所以他提示是继续使用这个 vk 还是新建一个独立的 vk， 然后这里我们就选择新建一个独立的 vk， 然后这里我们就选择新建一个独立的 vk， 然后他帮我们重新创建一个新的， 这里提示他说这个 wiki 放在哪个路径下，然后我们就按照他给的建议，用他提到的这个路径，然后发送 好，这里他提示这个目录已经创建完毕，正在写入核心文件。好，这里他提示创建成功，然后下一步就可以射入微调相关的这些论文了，他支持直接把 pdf 给他，还支持 arc 的 链接。然后他提到他会先自动提取内容保存到这个路径， 在更新 concepts 还有 entities 页面下的这些内容，并且还会更新 index 文件。然后他问我们想摄入哪些论文，然后我们可以先搜索一些与大魔性微调相关的论文， 在这里我搜索到了多篇与大魔性微调相关的论文，然后我这里就找这三篇论文进行测试。然后我们回到 hermes agent， 在 这里我就输入这三篇论文的链接，然后直接发送，让它自动为我们提取这些论文。好，这里它提到这几篇论文一起抓取。 在它抓取论文的时候，我们可以先看一下 l r m v k 的 这个模式。 首先我们看一下它的三层架构， l l m v k 它能将知识组织为三个清晰分离的层次，包括不可变层， 还有 agent 拥有的这个层，还有协同进化层。第一层就是原始来源，它包含文档类型的论文、文章、图像、数据文件、会议纪要等， 还有访问策略，大模型只读不改，然后会将这一些文件存储到这个路径下，它的核心角色就是事实的唯一源头。然后我们再看一下第二层，也就是 wiki 页面，这一层是专门为 agent 所打造的， 它包含摘要、实体概念、综述、综合分析等页面文件，还包含导航文件，比如说 index 文件，它还包含交叉引用以及维护机制，由大模型创建更新、交叉引用保持一致。 然后第三层就是携同进化层，它包含 schema 配置，它能定义结构还有约束，它的核心作用就是将大模型变为纪律严明的 wiki 维护者， 它的引进方式就是人类与大魔星共同维护和羁绊。下面我们就可以对比一下传统 reeg 还有 lrm wiki， 它们的区别是什么？因为在之前我为大家制作过很多期与 reeg 相关的视频，而且观看我视频的粉丝里有很多都看过我之前发布的 reeg 相关的视频。 所以大家肯定会问，传统 reg 和 lrm wiki， 它们的区别到底是什么？它们最大的区别就是从无状态的碎片解锁到有状态的知识编辑，因为 reg 解锁是每次都从零开始，而 wiki 它能实现知识复利增长，最终实现数据飞轮。 首先传统 reag， 它是无状态解锁模式，每次查询都会从零开始，知识不积累不关联，包括从文档分块向量嵌入、相似度解锁，还有临时生成，还有答案丢弃，也就是每次查询都会重复发现相同的知识。 比如说问同一个需要综合五篇文档的问题，大模型就必须每次都要找到这五篇文档，并且拼凑相关的内容。 然后我们再看一下 l r m v k， 它是有状态的翻译模式，只使翻译一次，能够持续更新，复利增长。包括第一步完整摄入， 刚才我们将论文链接发送给 hermes h 呢，它就实现的是完整的摄入。在这一步大模型能完整地读取原文档，并理解权威语义，还能与用户讨论关键要点， 然后提取结构化知识。在 hermes agent 中，这里他就开始与我们进行讨论，然后 wiki 当前状态已经有十三页，在这里他就给出了建议，摄入更多微调论文，或者积累到两篇以上，就会建立下面的这个对比页。然后这里他就问我们重点研究方向， 然后我们就可以输入一个研究方向，我输入的是防止过你河，然后让他为我们进行研究，我们再继续看。第二步就是知识翻译，当摄入到这一些完整的内容之后，他就会写入摘要页面，并且创建更新实体，还有概念页面。 第三步就是交叉引用。第四步就是编辑查询，最后实现知识归党，将有价值的答案归党，回 wiki 成为新页面。 然后我们的查询和探索就能让知识库实现复利增长。知识被翻译一次，然后会持续更新，像这样的话，我们就能够实现泛式跃迁，还有复利效应。还有就是零维护成本，因为它由大模型承担所有。 然后我们就可以回到 hermes agent 上，看一下我们刚才让他研究的如何防止过你河，他是否研究完成。这里是我们让他研究的如何防止过你河，然后我们看一下他如何完成的，这里他提到他先检查一遍 wiki 中是否有相关页面， 他说在 schema 中已经存在这个标签，但还没有对应的文件，他需要先创建文件，然后我们还可以看到他创建的文件的内容，包括灾难性遗忘，在这里是具体的定义，还有典型的场景， 可以看到它生成的这个文档非常完整。这里创建了第二个文件，这里就是防止过拟核，提高泛化能力的定义，还有微调中用到的这些方法， 然后这里它就开始更新 index 文件，还有 log 这个文件。在 index 文件中它就加入了刚才提到的灾难性遗忘以及微调方式，还有防过拟核相关的这些内容。 在这里就提到任务完成，新增了四个防过你河相关的页面，然后这里提到 wiki 当前有十七个页面，然后我们就可以让他根据刚才的研究为我们讲解如何防止过你河。我输入的提示词就是根据刚才的研究讲解如何防止过你河，让他根据刚才的研究为我们讲解， 然后他就根据刚才 wiki 中整理的论文还有概念为我们讲解什么是过你河，包括过你河的本质，还有防止过你河的方法， 然后这里给出了这一些具体的方法，像这样的话我们就完成了，让他读取我们给他的这些论文，并且将论文做成 wiki， 然后根据我们的研究方向来生成 wiki 页面，再从他生成的这一些 wiki 中为我们讲解我们所提问的这些内容。 在之前我还让它创建了与大魔仙记忆相关的 wiki， 然后下面我们可以让它切换到这一个 wiki， 然后我们就可以输入提示词，切换到这一个 wiki， 直接发送这里，它就切换到了我之前最早创建的这个 wiki。 像这样的话，我们就可以在 hermes 中创建多个不同的 wiki， 并且能够无缝切换到对应的 wiki。 然后我们可以在这个与 agent 的 记忆相关的这个 wiki 中添加与 agent 的 记忆相关的这些论文。啊，我这里重新找了两篇论文，然后回到 hermes agent 上， 我输入提示词让他摄入这两篇论文，等他将这两篇论文添加到这个 viki 中。好，这里提示这两篇论文已经摄入到这个 viki 中。这里提到了更新和创建了哪些内容，然后给出了这两篇论文的核心贡献对比。 然后我们还可以让他来讲解这个论文中提到的生物认知启发的认知压缩，让他直接为我们讲解 好。这里提到了这个概念的核心思想，可以看到他给出的这个回答非常详细。好，下面我们还可以在 obsidian 中来打开刚才创建的 wiki。 好， 我们打开 obsidian， 然后找到刚才创建的 wiki， 然后我们就打开这个与微调相关的这个 wiki， 然后我们点击 graph， 然后我们可以点击这个 index。 好， 这里就进入了 index 这个页面，然后我们可以点击这个灾难性遗忘，去查看与灾难性遗忘相关的这个页面， 好，这里给出了定义，还有典型场景，还有主流解决方案，还有相关概念。我们点击这个好，这里就到了这一个页面。像这样的话， hermes agent 呢？它用这个 skill 为我们生成的 wiki， 我 们就可以在 ofc 点中进行查看和编辑以及查询。 而且在这里我们可以查看这个 graph， 比如说这里我们还可以点击这个 qlara 微调相关的，这里就进入了这个页面。这样的话大家就可以轻松使用 hermes agent 来构建自己的 wiki， 因为为了方便演示，我就直接用论文让它来生成的 wiki， 然后大家可以用自己的学习笔记等各种文件都可以让 hermes 使用 lm wiki 这个 skill 来生成对应的 wiki。 然后我们还可以让 hermes agent 来合并这两个 wiki， 因为这两个 wiki 都是与大模型或者 agent 相关的。然后我们就可以输入替式词合并这两个 wiki， 让 hermes 自动为我们合并这两个 wiki。 这里它开始进行合并。 好，这里给出了合并结果，它都合并到了主 wiki 中，一共有二十七页。然后我们可以在 obsidian 中打开这个主 wiki， 打开之后我们就可以查看一下它们的 graph， 可以 看到比刚才要更加复杂很多，然后我们就点击这个 index 查看一下，好，这里就是 index 这个导航的文件，然后我们就可以查看具体的页面， 比如说这个 agent 相关的。像这样的话，我们就成功将这两个 wiki 合并成了一个 wiki， 这样的话大家就可以在 hermes 中来构建自己的 wiki， 并且在不断积累和使用中实现真正的数据飞轮。

今天呢，我跟大家展示一下我把 his agent 连接到我的微信上之后呢，呃的一个使用场景啊，呃，我想大家可能都会用得到， 呃，比如说现在我们呃在公司啊，然后文件呢？呃在家里的电脑上面，我们就可以把，呃让这个 ai 呢，把咱们桌面上这个文件啊发过来， 然后在现在呢，等一会他就会发过来啊。当然这个时候我们对这个文件的命名一定要知道，所以说我命名的时候呢，给文件和文件夹命名的时候一定要遵循某种规律啊，这样的话 我们也方便管理。然后我们在用这个 ai 的 时候也比较好看，他现在就给我发过来了，全部都发过来了，然后呢或者我们可以把一个文件发过去，然后让他处理一下呢，然后再让他发过来也是可以的。 比如现在发一个文件过去，然后呢我们我们给他提个要求，呃就是按照桌面上的某个文件的处理方式，呃去处理这个文件， 对我们这个其实是比较难的，他既要读取这个文件，还要明白这个文件里面这个桌面上这个文件里面的处理方式是什么，然后再用这个方式把它处理一遍，然后再给他们发过来， 这个等的时间稍微长一点啊， 对，现在他发过来了哇，等的时间就是比较长，不过这也还也还算可以了已经因为自己去处理的话，时间也挺长的 啊，所以今天分享的是关于基本上是一个生活上的一些啊，简单的一个场景啊使用啊，后续我会公布更多啊，更有价值的一些使用场景。

哈喽，大家好，我是阿亮。前几期呢，我们讲解了 hermes 是 什么，以及它与 openclaw 有 什么区别，有什么优势，然后我们还讲解了 hermes 如何安装，如何接入微信。那我们这期呢，主要讲解 hermes 的 进阶玩法，以及我日常使用的一些小技巧 啊，学会了这些，你的 hermes 呢，才能像一个真正的助理一样啊，协助你干活，并且呢他才会越用越聪明。首先第一个技巧也是大家问的最多的，就是定时任务功能， 你看我这里呢，是让 hermes 每天早上八点自动帮我搜集当日的最新 ai 资讯，然后直接发送到我的微信上，这样我每天醒来呢，就会有啊微信消息推送到手机上，最新的行业动态呢，已经在等我了， 然后我还给了他第二个任务，就是每天早上也是八点告诉我当天的北京的天气，也是发送到微信，只要每天看一下微信消息，就知道今天要穿什么啊，出门要不要带伞。 那还有朋友可能要问了，如果后续任务呢，越来越多，到了七八个甚至几十个的时候，我该怎么样管理他？有什么方法？会不会乱 啊？其实呢，特别简单，我们可以直接在输入框里问他，我们用 ai 就是 这样，当你遇到问题不会的时候呢，就问 ai， 我 现在有哪些定时任务，他就会列出来。当然你也可以直接输入这个查询代码回车，所有任务呢就一目了然，每个任务都有名称，编号，还有具体的内容，清清楚楚。 你看我的 hermes， 还主动告诉我几个常用的管理命令，比如说我想把查看天气的任务删掉，我可以直接在聊天框里告诉他，也可以输入这行命令， 后面呢加上任务的编号，一下就删掉了。如果想改时间的话呢，也是在聊天框里呢，跟你的 hermes 来沟通其实非常简单，也非常的方便。 好，这是第一个技巧，定时任务。第二个技巧呢，是关于 hermes 的 内置命令。 hermes 不 像龙虾呢，有界面，它是一个命令行工具， 跟我们的 cloud code 很 像，内置了很多的命令，同样也是输入斜杠，然后呢就能唤醒这些啊工具或者命令。但问题是啊，原版的都是英文的，对于英文不好的人来说呢，看起来应该是啊比较费劲， 所以我花了不少的时间和 token 把 hermes 的 程序呢修改了一下。现在输入斜杠的时候显示的全是中文，你看这样就舒服多了，每个命令呢是干什么的，一眼就能看懂， 我甚至还可以给他呢自定义中文的内容啊。我把这个汉化功能呢，做成了一个一键安装的 python 文件啊，你不用懂代码，把这个文件呢直接拖到对话框里，它就能自动的完成安装。 我把这个文件呢放到了文档里，需要文档的可以找我要。好，接下来是第三个技巧，也是我个人最喜欢的一个，就是让 agent 越用越聪明。 俗话说书记是人类进步的阶梯，这句话呢，放在 ai 领域其实也是一样成立的。我们可以让 hermes 去读一本书，然后把书中的核心内容提炼出来，内化到他自己的工作方式里面去。 比如我这里问他，你想读什么书，用来提高你的工作效率。他列了一个书单，说有七本想读的啊，包括波利亚的如何求解问题，侯瑞达的哥德艾什尔巴赫卡尼曼的思考快与慢啊等等吧，还有代码大全、人月神话系统之类的，系统之美 啊。然后他告诉我，如果只能读一本，他会选择是如何求解问题。原因是这本书讲的是通用问题拆解方法论，面对位置问题时怎么拆解啊？怎么回述，怎么找类比对他处理实际任务呢？帮助呢？最直接。 那我说好，你去读吧。他读完之后，不仅把关键的地方总结出来了，还直接把这些方法内化成了自己的工作框架。 以后遇到了复杂的问题，它就会自动按照这套逻辑来思考啊，来规划，效果非常非常的明显。你看，相当于你的 agent 每天都在自我进化，你越用它，它越聪明，然后形成了一个正反馈。 好了，学会了这三招，你的 hermes 呢，就能越用越聪明，跟你的搭配呢，也能越来得越默契，才能像一个真正的 ai 助手来协助你日常的工作。大家点点关注哈，跟着阿亮学 ai！

如何使用 hermes agent 自动生成并发布微信公众号文章？你还在手动复制 markdown 上传图片，调整公众号排版吗？ 今天教你用 hermes agent 加 winnipeg， 把写文章排版上传到公众号草稿箱，串成一条自动化流水线。 这个流程里有两个核心工具， hermes agent 负责接收你的指令，拆解任务，调用命令。 winnipeg 负责把 markdown 转成微信公众号能用的附文本格式，还能处理图片上传和草稿生成。 先输入命令，安装 winnipeg， 然后准备微信公众号后台的开发者，配置 ipid 和 appsecret， 这两个参数需要登录微信开发者平台找到相应公众号获取，获取时配置好 ip 白名单，拿到 ipid 和 appsecret 参数后，输入命令，设置好环境变量，测试没问题后，即可开始写文章了。 文章用 markdown 写，最上面加 frontmatter， 比如标题作者摘要、封面图，这几个是公众号文章的必要参数。封面图链接本地图片路径后，会自动上传到公众号的素材库。第三步，让 agent 自动执行。重点来了， 你可以给 hermes agent 一个指令，帮我把 r t 口 d m d 发布到微信公众号草稿箱。标题用 frontmatter， 图片自动上传，发布前给我确认。 hermes agent 收到指令后，就可以调用 word 里来发布文章了。如果你配置了主题，还可以指定排版样式。最后一步，检查草稿箱。 执行完成后，打开公众号后台草稿箱，你会看到标题、中文图片、代码块、引用样式都已经排好了，建议自动化只发布到草稿箱。 最后人工检查封面错别字、敏感词在手动群发。总结一下，如果你不想手动收集素材，也可以让 hermes 通过定时任务获取内容，素材放到指定路径下，完成后自动发布，你只需要在公众号后台完成审核发表即可， 这样你就完成了一个 ai 公众号工作流。好了，感谢您的观看关注，我后续会发布更多 ai 教程，拜拜！

为了让 ai 变聪明，现在的开发者竟然在集体逼他变笨。你没听错，那些追求让 ai 像人一样思考的全能大脑派，最近被一群保守派给打蒙了。哈喽，大家好，我是冲在 ai 最前沿的。醒醒。最近 github 上出现了一个现象级项目， hems， 两个月狂揽近十万星，直接把之前红透半边天的小龙虾 open klo 拉下了马。很多人看不懂，一个到处是死规矩的项目，凭什么火成这样？ 其实他只看透了一件事，在真实办公场景里， ai 的 发挥越少，价值越高。要理解 hermes， 得先明白一个概念， skill。 你 可以把它理解为 ai 的 肌肉记忆，或者是标准化作业流程。以前我们用 ai 是 在考验他的临场发挥， 看他能不能想出办法。但 hermes 觉得这太不靠谱了。他把 ai 完成任务的步骤提炼成一个可重复执行的两个痛点，第一是确定性。以往用 ai 总向开盲盒， 赫玛斯聪明在，他不再苛求 ai 去发明新方法，而是让他当一个老实的执行者。他规定对话十五轮必须反思，调用五次工具必须生成 skill。 这些笨规则牺牲了 ai 的 灵感， 却换来了我们最想要的稳定不翻车。第二是降本增效。很多人气用小龙虾是因为他太烧 token 了。但赫玛斯通过自学习闭环，把复杂的任务直接提炼成技能文件。你只要教他一次如何完成任务，他执行完就会把经验记在小本本上，下次同样的工作直接翻书抄答案，不费 token 不 掉线。 最妙的是，他还吃到了十七红利，并且搞定了微信这个大本营。就在其他当红工具比如 cloud 的 频繁封号、龙虾热情退潮时，赫曼斯 支持一行命令无缝迁移原声，支持微信，扫个码，他就成了你微信里二十四小时待命的数字助理，简直是命里带火，不想火都难。这种 a 阵的角色转变，让 ai 的 竞争风向发生了根本性逆转。 哥马斯证明了封装好的 scale 比不可控的大脑更好用，大家也不再卷谁的模型更聪明，而是在卷谁的技能库更专业。顺着这个逻辑看下去，未来的趋势就非常清晰了。既然 scale 比模型本身更重要，那以后衡量 ai 好 不好，就看它为你沉淀了多少只属于你的可迁移的技能包，这是你带得走的数字资产。而且 商业世界不需要随时发疯的天才，能百分百执行任务的数字管家才是真正能落地的劳动力，管家会彻底取代大脑。这其实反映了 ai 行业正在发生一场务实的撤退， 大家不再沉迷于追求虚无缥缈的 agi 幻梦，而是开始回归工程实用主义。在未来的智能体竞赛中，赢家或许不是那个智商最高的模型，反而可能是那个最擅长把人类知识封装成稳定技能的系统。

和你的 hermes 小 料微信有了想法，分分钟想被 agent 记住，或者立刻想远程给 agent 分 配工作。 hermes agent 内置了微信的 gigi 选项， 只要使用 hermes gigi 配置好微信并扫码确认，即可添加指定的控制好友，然后再在 hermes 机器运行 hermester in a proof weeks， 点分配给你的码，即可完成连接， 这样就可以用微信和 hermes agent 沟通了。另外，如果想让 hermes 收发疫苗邮件， 并不是需要把谷歌密码十六 character 保存到配置当中，是需要在谷歌的配置中建立一个应用程序密码。至于要建立应用程序密码，必须开启两步认证， 然后分别起用 pop i 烟霉 p 选项即可。 two， 收发邮件并不需要 os 二、 os 授权要复杂得多，灵活使用这些配置，即可让你给 hermes 配备更多的沟通能力。

我刚调教好 openclaw， 就 要被 hermit isn't 淘汰了，这是我朋友今天一早给我发来的消息。 hermit isn't 热度最高的 ai isn't 被称为 openclaw 的 升级版，目前全球 top 位加号排名第二，直逼第一名的 openclaw。 什么是 hermit isn't？ 和 openclaw 有 什么区别？我们应该选择哪一个？怎么能够一次安装成功呢？今天一期视频带大家搞清楚。 hermit isn't 被网友戏称为年轻人的第一个。爱马仕 和龙虾一样，是一个能够在电脑端自主完成系统级任务的 ai 助手，同时也可以接入飞书、微信等聊天软件，后面我会介绍如何进行接入。之所以被称为龙虾的升级版，最大的升级在于它的闭环学习能力，它可以在你的日常使用过程中 自动提炼对话内容，记住你的使用习惯，长期使用会越来越懂你。你可能会说，这听起来和龙虾不是一样吗？ 没错，开个玩笑啊，还是不一样的。用过龙虾的朋友应该深有体会，他有时候会记不住你说过的话或者执行过的任务，用的时间越长，间接性失忆的症状也就越明显。 爱马仕在我使用的这段时间里是没有出现过这种情况的，因为龙虾的记忆系统是相对静态的，他是将信息被动的写入本地的记事本模式，时间一长，面对被机械切碎且互相矛盾的海量文本， 他根本就抓不住终点，从而导致失忆。爱马仕的记忆在于他构建了一个包含多级解锁和动态用户画像的结构化数据库，能够像大脑一样进行自动分拣，深度理解并精准的提取核心信息。 另外一个很直观的变化就是爱马仕会自动生成 skill。 以往我们使用龙虾执行一些简单任务时，会通过 skill 市场来进行安装处理。我们工作生活中的复杂任务都是通过定制 skill 来完成的，但是有些朋友并不知道怎么写或者提炼 skill， 爱马仕就可以很好的弥补这一点。得益于他的记忆系统， 他会统计平时执行过的重复任务和复杂任务，自动把这个任务创建成一个 skill， 并且在后续执行类似的任务时候， 它会继续优化沉淀这个 skill， 所以 在你持续使用的过程中，它自然的就会创建和完善很多 skill。 这也就是为什么很多人感觉爱马仕比龙虾更聪明的一个原因。 说了这么多，我们到底应该选择龙虾还是爱马仕呢？其实龙虾就像是一个工具人，你交代任务，他执行结果稳定可控，而且现在多 n 智能系统做的确实要比爱马仕更好。所以如果你需要建立严格的 sop， 有 多平台的集成需求，或者有一套成熟的 opencloud 的 使用方案， 建议你还是继续使用龙虾。爱马仕则更像是一个懂你的助理，能够在日常使用过程中自动提炼出你的习惯和偏好。 所以说，如果你需求是快速搭建一个适配个人习惯的自动化的工作流，并且不想浪费时间精力去维护或者编辑 skill， 爱马仕也许更适合你。我目前的用法是两个工具同时搭配使用，有的时候我会通过爱马仕来调用龙虾执行一些任务。最后我们来讲一下如何安装并接入聊天软件 windows 系统。在安装前，我们需要先做一下环境准备。 首先在系统中搜索 windows powershell， 鼠标右键点击以管理员身份运行，然后输入这个命令回车。正常情况下，这个命令会配置好 wsl 的 运行环境， 并自动安装好 bug 图。但是由于大家的电脑环境不同，中途或者安装完成后可能会提示你重启电脑，你就直接跟着提示重启就可以了。重启回来后，我们再次以管理员身份打开 powershell， 如果刚才还没有装完就重启了，我们就再输入一遍这个命令，继续把它装完。如果是全部装完才重启的，那就直接输入 wsl 敲回车就可以了。加了会提示设置用户名和密码，输入用户名回车，然后输入密码， 这里要注意，我们在终端里输入的密码是不会显示出来的，你就正常输入就可以了。输入完成后回车，再输入一遍相同的密码回车，然后我们输入这个命令回车，待输入密码，回车， 等待进程完成，然后输入这个命令回车，等待基础依赖安装完成。到这一步，我们就完成了 windows 环境准备，现在 mac 系统可以跟着一起操作了。 在系统中搜索终端并打开，然后让我们输入这段命令回车，现在开始安装 hermes isn't， 等待安装完成。接下来麦克和 windows 系统的操作基本一致，所以我们就放到一起来讲。 安装完成后，我们就进入到了配置界面，我们点击回车，现在需要选择你接入的模型，这里我以 mini max 为例，输入序号，点击回车，然后需要输入 a p r k。 我 们来到 mini max 官网 复制 api， 然后粘贴到命令窗口，粘贴过来的 api 依然是不显示的，点击回车确认即可， 然后输入序号，选择模型回车，这里如果没有提示让你选择模型，大概率是 api 你 没有粘贴成功。没有关系，我们先不要管，继续下一步操作，下面我们开始配置聊天软件回车，继续现在需要选择接入的聊天软件，这里我以微信为例， 输入序号并回车确认，继续点击回车。接下来我们输入外回车或者直接回车都可以，正常情况下这里会生成一个二维码，但是如果没有生成二维码的话，我们就把出现的链接复制到浏览器中打开，然后再使用微信进行扫码就可以了。 扫码连接后，我们返回命令窗口，之后出现的提示，我们一直点击回车确认就可以了。来到这里我们就算是配置完成了，现在提示让我们输入这段命令，重新加载一下，然后我们输入启动命令， hermes， 回车确认就会启动 hermes isn't 了。 现在我们可以在对话框里输入自然语言，测试一下，可以正常回复就证明安装成功了。最后我来说一下大家可能会遇到的两个问题，第一是前面配置模型的时候，如果 a p r k 没有粘贴成功该怎么办？ 另外就是接入微信后发送消息没有回应该怎么操作？首先和之前一样，打开 windows powershell， 然后输入 wsl 回车，进入优班图的环境，再输入这个命令回车。我们重复之前的操作，根据引导选择模型并正确的粘贴 api k 就 可以了。 另外在微信 cloud bot 中发送消息没有回应的问题，虽然他没有回复你的消息，但是你会收到一个配对码，你就直接把配对码粘贴到命令行窗口，完成配对就可以了。接下来我们使用一个启动更简单的工具来进行演示，我们在系统中搜索右关图， 鼠标右键点击管理员身份运行，这样我们就不再需要输入 wsl 命令，就直接进入右关的环境了。然后我们复制微信 cloud bot 中的这段配对码， 粘贴过来回车确认。最后我们来测试一下，能够正常回复消息就可以了。好了，以上就是本期视频的全部内容了，如果你感觉对你有帮助，欢迎点赞收藏关注我是冰河，我们下次再见！

今天我们来学习一下 hermes agent 的 安装方法，包括 windows 和 mac 两个系统，并且我会为大家介绍九个 hermes agent 的 核心使用技巧，包括常用命令消息软件的联通记忆机制、主题压缩辅助模型的配置， 以及 hermes 官方发布的卡帕西的 l l m wiki skill。 有 关卡帕西的理念我在上一期的视频中有讲过，大家可以结合学习视频的。最后我还会为大家介绍几个免费的 ai 大 模型供应商，比如英伟达提供的 mini max m 二点七模型。 那本期视频中用到的安装代码以及我整理的文档资料。视频的最后会分享给大家，那我们就正式开始。 hermes agent 是 opencloud 之后的下一代智能体，它具备自我学习，自我进化的功能，你使用的越久，它就越懂你。大家不要因为智能体工具太多而觉得烦，因为你使用网页版 ai， 比如 gpt， 你 也不会只使用一个，那多尝试不同的工具会为你解决不同场景上的问题。 首先我们来快速安装这个智能体，本质上只需要执行一条安装命令即可。那这里要注意两个问题，首先就是 windows 用户需要安装 wsl 二，也就是 linux 虚拟机，因为 hermes 不 支持在 windows 原声系统中安装。那第二个问题就是如果你所在的地区有网络限制， 比如中国大陆，那么你就需要解决网络问题。那我们先来看 mac 的 安装方法，我们打开 terminal， 那 如果你本机使用了网络工具访问代码，那么假设你的端口是七八九七，那么直接执行这四行命令，就可以让 terminal 命令行走你的网络代理， 因为命令行默认是不走系统代理的。那设置完成后，重启 terminal， 然后执行官方安装命令，就可以安装 hermes 了。整个过程没有任何难点，安装之后便会进入驶驶化界面。而在 windows 系统中，我们首先需要安装 wsl 二， 我们点击开始搜索 powershell， 然后打开，只需要执行一条命令即可安装 powershell， 也就是 wsl 空格横线，横线 insert。 等待安装完毕后，设置用户名和密码，即可进入 wsl 系统。那这里我们同样需要解决网络问题。那确表你的网络工具开启了局域网连接和 dns 复写功能， 然后在 wsl 命令行里直接把我这段代码复制过去，然后回车就可以让 wsl 的 网络走系统代理了。那你还可以输入下面这一行代码来输出一下你当前 wsl 的 ip 地址信息，来看一下是否生效。那我这里已经生效了， 然后我们直接执行 hermes 的 官方安装命令即可。那刚才这段代码实际的作用就是让 wsl 走你的 windows 系统代理， 你也可以直接让网页版 ai 帮你写这样的命令，那直接告诉 gpt， 你 需要让你的 ws 二使用 windows 的 系统代理，那 gpt 就 会直接给你命令行命令了。那我不建议大家通过转接国内的 npm 镜像的方式来安装，因为 hermes 的 安装脚本里 会安装来自多个来源的文件，那包括 github， npm 派送库。那单纯配置 npm 镜像并不能解决所有问题， 所以使用网络工具是最方便的方法。那如果你没有网络工具，那么只能通过替换 npm 镜像和 npt 语言的方式来安装， 那有可能有少部分组件会安装不上啊，但整体不影响使用。这是一个退而求其次的方法，你可以执行屏幕上的这段命令来转接国内镜像，然后再使用官方脚本来安装就可以了。那当然，如果你所在的地区是海外，那直接执行官方脚本就可以安装了，那非常简单。 安装命令完成之后，自动就会进入到出场界面，我们直接选择快速设置，然后设置一个 ai 大 模型就可以了。那其他的设置可以以后再做， 那输入你的 api key， 然后选择一个模型名称，然后跳过消息软件的连接，那它会询问你是否开始运行 hermes。 我 们输入 y， 然后就可以进入 hermes 页面了。那在 ai 对 话框中输入你好，那智能体进行了回复，那么安装就成功了。 最近的一次更新中， hermes 增加了 web ui 界面，我们输入 hermes 空格 dashboard， 然后回车就可以打开网页 ui。 嗯，但是呢，当前这个版本网页端还不能进行 ai 对 话啊，只能进行系统设置，那未来应该会加入 ai 对 话功能。 那接下来我们就来看一下 hermes 的 使用技巧。那首先就是常用命令和导入 opencloud 配置文件， 常用命令里比较有用的就是 hermes setup， 那 这个是进行抽象设置的，你可以重新进行相关选项的设置。那另外 hermes update 命令是更新 hermes 版本的，那 hermes 的 版本更新的还是比较频繁的，大家要及时的更新新版本。 那当你在使用智能体的时候，避免不了出现一些问题，那这个时候我们要使用官方的诊断工具，也就是避免不了出现一些问题，那这个时候我们要使用 hermes 空格 doctor 命令， 就能诊断当前系统有哪些问题，那执行 hermes 空格 doctor 空格横线横线 fix 就 可以修复这些问题，那这个命令要善于使用， 那如果你想要从 openclaw 大 龙虾里导入你的系统配置，那包括 memory， so 这些文件，那在命令行里运行 hermes 空格 claw 空格 magrit 就 可以了，那这个方法是官方提供的导入 openclaw 配置文件的功能。 opencloud 最大的特点就是可以通过手机通信软件远程操控整体干活，而 hermes 也支持这个功能。我们来到命令行，输入 hermes 空格 getaway 空格 set up， 然后回车进入 getaway 配置向导， 那虽然 hermes 支持的通信工具并没有 opencloud 那 么多，但是主流的软件都支持，就比如飞书、 qq、 微信， 那并且配置方法更简单，那比如飞书，你可以直接选择扫描二维码，然后打开你手机上的飞书 app， 直接扫码即可自动创建机器人，那不需要像之前那样手动设置权限，那扫描之后，我们在设置里选择一个权限， 那这里第一个选项是第一次联通需要配对码，那第二个是允许所有链接，那下一步就是选择在群聊里的唤醒方式，我们选择 mansion in groups， 然后我们输入 y， 它就会安装 getaway service， 然后启动了。 那我们再来说一下微信，那微信就更简单了，那直接扫码就可以，但是这里要注意啊，微信使用的是 cloud bot， 也就是之前微信支持 openclaw 大 龙虾的那个机器人，那新的 channel 就 会覆盖掉之前的，那扫码之后直接就可以连接了，那非常方便，我们现在就在微信的机器人里向 hermes 发送指令。你好，记住以后都称呼我为杰森啊。然后他回复消息说他记住了， 那这个时候我们回到 hermes 的 网页 u i 上，那刷新一下，进入 session 这个选项卡，那就能看到我们刚才的对话记录了。那这个时候我们回到命令行里，那发送文字，你好，你还记得我是谁吗？那 ai 进行了回复，说，你好，杰森，我记得你，你之前告诉我要称呼你为杰森。 那这个时候我们来到 hermes 的 配置文件目录，也就是你用户主目录下的，点 hermes 文件夹下，找到 memories 文件夹，然后点开选择 user， 点 md， 打开就可以看到有一行记录， user prefers to be called jason， 那这就是 hermes 的 记忆系统的一个简单展示。那接下来我们就来看一下 hermes 的 记忆机制以及配置文件，那其实非常简单，我们只需要记住两个关键点就可以了。那第一就是手动修改 so， 点 md 这个配置文件， 这个文件是系统身份与权限约束，你需要在这里写入你对智能子的要求，比如输出要保持简洁啊，针对技术术语要进行解释等等，那这个文件相当于系统提示词。 那第二个要注意的问题就是你如果有个人的偏好，要直接告诉智能体，那就比如刚才我告诉智能体啊，要记住我的名字叫杰森。那你还可以告诉智能体，你喜欢以思维导图的方式来研究问题，那让智能体在做相关研究的时候，优先使用 mermaid 的 思维导图方式来展示知识概念， 那么剩下的就全部交给智能体了，那 hermes 会在日常的任务中主动地保存项目经验和用户偏好， 它会自行决定保存到 memory user 还是 skill， 那 同时所有的历史对话都会保存在 circular 数据库中，那智能体会自动调用 session search 工具解锁历史对话，并寻找相应的对话信息，那通过这样的方式，智能体就会实现长期的自我成长，那变成越来越懂你的智能体 那所以总结一下，作为用户，我们需要做的就是手动修改四点 m d 来保存你的规则，然后在与 ai 的 对话中主动告诉 ai 你 的偏好，那就可以了。那剩下的都交给 hermes， 让他自己来发现你的偏好，自己去成长， 那 hermes 内置了多个任务功能，那刚才我们说到它会自动调用 session search 工具去解锁历史对话，那这个 session search 就是 内置的功能之一，那目前一共有八个任务，那这里有一个技巧，就是分别为这八个任务分配不同的模型，那可以实现更好的成本控制以及性能优化， 那就比如威震是视觉与多模态解析图片的，那我们可以配置一个视觉能力比较强的 ai， 比如 jimmy 或者是 kimi， 那而我们刚才说的 session 搜索历史对话任务，那本质上是一个典型的 r a g 文本组装任务，那这里选择一个速度快的推理模型，比如 java 三 flash 或者 deepsea v 三，那 web extract 这个任务 是网页内容的提取，清除掉 html 标签，提炼为马克文案，非常类似 web cleeper 这个工具。 这个任务属于典型的重复性体力活，我们配置一个高吞吐量的零成本模型，比如本地部署的千问，或者是 g l m 的 免费模型就可以了。 那这里我们要重点介绍 compression 这个任务。上下文压缩，那当你与 ai 进行了好多轮的对话之后，上下文窗口已经接近上限，那这个时候你需要压缩上下文内容，让 ai 专注于对话主题， 以便于继续对话。那具体的命令就是斜杠 compress 空格聚焦的主题名称，那这会让 ai 对 绘画进行摘要压缩，清除勇于的信息，保留与主题相关的核心内容。那如果你经常会使用智能体执行很长的任务，那这个功能一定要掌握。 那这个任务我们可以单独配置一个模型，但是要注意啊，我们一定要配置一个长上下文的模型，比如 java， 那 我们要注意的是，如果你的主模型的上下文窗口比 compression 任务的模型上下文窗口还要大， 那么就会导致上下文长度崩溃。那比如你的主模型是一百万上下文，而 compression 任务配的模型是二十万上下文，你把一百万塞给二十万，那肯定就崩溃了。 那这个时候 hermes 为了防止系统出错，会直接跳过总结，默认丢弃掉你中间的所有对话记录，那所以最适合 compression 这个任务的模型就是 java 三 flash。 一 百万的上下文足够了。 那么如何给这八个任务分配不同的模型呢？你可以直接与智能体对话，告诉他某一个任务指定哪个模型，那也可以通过命令行来设置， 那命令呢？就是 hermes 空格 config 空格 set 空格 auxiliary 点儿 compression 点儿 model 模型名称。那这里你需要注意一点，如果你配置了多个供应商，比如你使用了 openroot， 同时还配置了 ospec 的 cloud， 那 么你就需要先指定 provider， 再指定模型名。那具体的命令我已经展示在屏幕上，那么以上这两个技巧是非常有用的技巧，大家一定要善于使用。 那同样， hermes 内置了很多的工具和 skills， 我 们可以在网页 ai 上看到它自带的工具和 skill， 那 同样我们也可以自己安装 skill， 那 安装的方法也很简单，直接把 skill 名称发给 ai， 让 ai 自己装，那或者在命令行里运行命令， hermes 空格 skill 空格 install 空格技能名就可以安装了。那你也可以手动复制 skill， 在 你的用户主目录下的点 hermes 文件夹下 找到 skills 文件夹，点进去之后，你就可以把你的其他智能体，比如 cloud code 的 skill 全部复制过来了。而 hermes 官方也有 skill 市场，名字叫 skill hub， 那 从 hermes 官网就可以进入，那截止到目前已经有六七百个 skill 了。 我在上一期视频中讲解了硅谷 ai 大 神卡帕西的 l l m v k。 理念，而 hermes 官方也非常的与时俱进，已经把卡帕西的 l l m v k。 理念整理制作成了 skill， 那 集成到了 hermes 里了，名字就叫 l l m v k， 大家可以在 hermes 的 官方 github 仓库中的 skills 文件夹内找到。那如果你想要使用这个 skill， 需要在你的点 e n v 文件中配置 wiki 目录地址，指向你的 obsidian 知识库路径，然后就可以使用 skill 了。 skill 里一共有三个功能，分别是 ingest， query 和 link。 那 如果你还不了解卡帕西的 l l m wiki 理念，可以回看我的上一期视频，你可以直接向智能体发送自然语言来触发 skill。 呃，但我更推荐你使用斜杠命令，也就是斜杠 l r m v key 空格， ingest 加文件名或者 query 加你的问题。那具体的命令我已经展示在屏幕上了。那同时我也把最终生成的目录结构展示给大家。那大家可以结合我的上一期视频学习卡帕西的理念，然后使用 hermes 来管理自己的 ai 知识库， 学习如何在智能体时代构建并维护自己的知识库，并进行知识的深度学习。那 hermes 的 团队对于 obsidian 还是非常友好的。那不像 openclaw， 我 之前视频讲过， openclaw 官方 github 仓库中的 obsidian skill 比较过时，很久没有维护。那如果你是 obsidian 用户， hermes 是 非常适合你的。 虽然现在 hermes 还无法在 obsidian agency 的 刊物的插件中集成，但影响不大，那我最近的 obsidian 就 已经完全的交给 hermes 来管理了。那最后我来给大家介绍几个当前时间点下提供免费 ai 大 模型的供应商。那首先就是谷歌的 ai studio， 默认是有不少免费额度的，我们主要关注 java 四，这个新发布的开源模型比较实用，那虽然你可以部署在本地， 那这需要一定的电脑显卡性能，那除非你对隐私有非常高的要求，那否则直接使用谷歌 a s studio 提供的展览四免费额度就可以了， 那二十六币和三十一币都有，每分钟十五次，每天总计一千五百次的免费额度。那模型名称和 u i l 我 也展示在屏幕上了，大家可以在 a s studio 中创建一个 api 来使用。那第二个就是英伟达的 ai 服务，那最近 mini max 开源了自家的 m 二点七模型， 英伟达直接部署了这个开源模型，然后免费提供给我们使用，每分钟四十次，那直接搜索 nvidia name api， 然后注册一个账号就可以创建 api key 了。那具体的模型名称和 url 我 也展示在屏幕上。英伟达的这个网站还提供了很多其他的免费模型，大家可以自行选择。 那第三个就是 openroot， 在 openroot 官网模型页面搜索 free 就 能看到当前的免费模型。那很多 ai 大 模型在发布前都会在 openroot 上进行测试，那比如之前的小米的大模型和千万三点六就在 openroot 上免费试用了好几周， 那大家可以时常关注一下是否有新的免费模型可用。那以上就是目前可用的免费模型的供应商， 那么到这就是今天视频的全部内容了，那 hermes agent 的 自我进化理念是目前智能体工具的主流发展方向，非常推荐大家进行尝试。那大家在使用过程中如果有什么问题， 欢迎随时给我留言，那视频中的笔记和代码可以在我的个人网站中下载，也可以在我的频道信息中找到我的个人网站，记得点赞关注，谢谢大家。

大家好，我是轩哥，只聊能用的 ai 技术，不讲虚的概念。为什么前面那套工作流跑的好好的，这会突然加了一个新成员，一句话告诉你答案，咱就需要一位能够处理 定时任务，后台自动化，然后多 agent 同时协调到新伙伴，原来的工具继续用新的。强大的成员，我们也坚决拥护这套组合拳，才能把效率拉满。 nice， 我 们把这个 agent 引进来。第一个实际的问题就是，有多少朋友是 看代码就头疼了，不过没关系啊，今天演示是无门槛的，第一步是 ws l 环境的准备，如果你的电脑是 mac 的 或者是 linux 的， 然后可以就直接在终端上运行了，不用安装这个 ws l。 windows 用户是 比较推荐用 wsl 的， 命令都是一样，那我们就进入到演示环节，在 windows 上安装 wsl， 其实就是三个命令，首先安装 wsl， 然后去安装模板图，把 wsl 版本设成第二个。 还有一个更简单的办法是打开一个 microsoft store， 在 这里面搜索模板图，点这个下载就可以了，我已经下载过了，所以它这显示的是打开，等它下载完就可以用了。 现在我们从头到尾安装一下 hermes agent， 用这条命令敲回车，就开始安装了。用微这个选择默认 回车，输入一下 root 的 口令，开始了。这个得稍微等待一下，需要安装很多的依赖包，从仓库克隆源码。今天运气好啊，速度还挺快。现在这是 安装 node js， 安装 browser 工具，开始下载 chrome， 安装 t u i dependence unik 的， 这个安装完就完成了，那直接进入了 hermes set up 的 环节，它检测到我这上面安装了 openclaw， 要不要导入这个地方选择 no， 这个地方选择 quick setup， 然后选择模型，这个就是给 hermes agent 配置它的大脑。我这里选择的是小米，在这个地方输入小米的 api， key 已经输进去了，它默认是不显示的。回车，这个是默认的，我们先选一个 flash， 然后这个地方是选择飞书和微信，我们就连这两个 社交平台现在都很简单，直接就是一个二维码，扫一下就能绑定上，我已经绑定过了，我这个地方选外重新绑定一下，过程是一样的，它会生成一个二维码，然后拿飞书扫描一下。在飞书上的操作呢，就是 选一个我已经有的一个飞书机器人，这个用默认的，这个地方是要把那个 chat id 给拿到粘到这里面， chat id 粘上以后点回车就绑定上了。接着是微信，我们输 y， 然后就开始出现二维码，用微信的扫一扫， 导完了，他会提示微信连接成功，微信配置完成。最后我们直接把这个 hermes agent 也打开，我们说句话，看看模型有没有连上，模型回复了说明模型已经可以正常工作了。 这就是一个完整的安装和配置飞书和微信的全过程。第一次绘画的时候还有一个绑定，我们先 配置微信，我们在飞书的聊天框里面演示一个 hi， 它会生成飞书的 hermes parent approve 飞书，然后回车，两个平台的 聊天机器人就已经绑定完成。创建新的飞书机器人也很简单，扫描二维码以后就会弹出这个界面，改一下名字，点立即创建，等这个进度条走完了以后，点打开应用，这个新的飞书机器人就创建完成。第一次绘画的时候需要进行配对， 给他说完以后，他会发回来这样一段内容，把最后一行复制下来，在 dos 窗口中执行一下，他就配对完成了。我们再跟他说一句话，这个机器人会过来看一下，他就会回复，配对成功。我这第一次这个配对好像还有点翻车啊。这个明显是飞书，他为啥是微信呢？ 他自己检查呢？好像他自己发现问题了，最后他又还说是微信，哈哈哈。我们在微信里面 say 个嗨。微信里面也需要执行这句话，把这句话复制出来，在后台执行一下，微信里面配对成功。 回复是网关正在重启，哈哈哈，我们等一下，等网关重启完再给他发一个信息，重启完了 问一下。好，他的回复回来了，说明已经配对成功了。 nice， 聊到这，你就可以赶紧去试试 hermes agent 能给你带来什么样的便捷。 自动化这件事其实没有想象中那么复杂，第一步永远都是从最小的自动化场景开始，然后慢慢扩展。评论区留下你最想用 hermes 去自动化哪个场景。今天第一步很简单，去装一下， 敲一行命令，五分钟搞定。装完了评论区告诉我，我来帮你配置。第一个任务，下一期，我们在今天的基础上用 hermes agent 把之前的工作流彻底地升级一次，今天就这样了，拜拜。

哈哈哈，今天是试用 hermes 的 第三天，企业微信的智能客服自动化回复终于有了突破，可以识别未读信息，并且点击到群聊进行回复了。 可以看到即使是不同外部群聊，他也能识别到。因为知识库还没放进去，所以回答还不是很精准。接下来就是把一些企业知识进去，就可以精准回复了。相比之下， openclaw 就 跟废物一样。哈哈哈，因为做这个企业微信 这智能客服有不少人私信我，希望有长指导。因为之前一直没有测试好，所以一直不太好回复，后面准备把它做成一个 skill， 开箱即用。你们只要给你的智能体做个芝士裤就行了。 ok， 下期见。

龙虾换爱马仕了，但这个龙虾是迪达哈跑爆火的 open club， 而这个爱马仕是 ai 全新王 hermes agent。 接下来的四件事，告诉你， hermes 在 记忆、技能、安全成本上，怎么把龙虾放在地上摩擦 功能几乎一模一样，接入微信，搞命令控制，浏览器两边都有，但灵魂完全相反。一个是你教他，一个是他自己学龙虾，用马克档记东西，换个对话全忘光和 miss， 用森科类的四层分级，记忆上次聊过的编号，下次自动调用。 龙虾的技能靠你手动写。科密斯呢，任务跑通，他自己把经验打包成 skill， 下次直接调用，速度提升百分之六十。更狠的是，技能会持续自我优化，出错了自己修复，把避坑经验永久保存，用的越多，他越聪明。 龙虾的安全边界定时任务全得靠自己当。科密斯呢，内置沙盒审批自然语言定时，每天早上八点检查服务区，一句话就搞定 龙虾靠超大上下无硬扛，一次复杂任务要烧掉几十美元。哈密斯用沉淀技能跳过无效尝试，头肯消耗直降百分之七十。部署呢，一行命令五美元， vps 就 能七成二十四小时在线，龙虾的配置还能一键牵引过来。 最最炸裂的是，他原生就支持个人微信扫码进店，微信里说句话，活干完直接给你退回来。最最炸裂的是，他原生就支持个人微信扫码进店，微信里说句话，破九万， 周均增长九千五，增速是龙虾的三倍。还支持只 a 证的并行，一个搜资料，一个跑脚本，一个写报告，环境隔离效率翻倍。内置了四十多个工具，支持 m c p 协议无限扩张，终端浏览器图像处理 他全包，分别是背后的劳斯莱斯，自己做大模型 a 证的积累的高质量轨迹，直接反补模型训练，越用越强的正向循环。 那怎么选呢？追求极致可控，喜欢自己手动定定义规则的龙虾，依然是个好工具。想要一个自己会成长，越用越省心的搭档，直接上马，一行命令，试试你的 ai 搭档。滴滴哈巴，搜索哈密斯 agent， 让你 ai 从工具变成搭档，记得点赞关注哦！

小龙虾爱马仕自动化发布公众号保姆级教程，先来看一下效果，这是他自动帮我发布好的草稿箱，点击进去，这是 ai 帮我写的文章，并且自动帮我发布的， 过程非常简单。第一步，跟你的小龙虾和爱马仕对话，下载宝玉 skr， 并且让他获取当前的公网 ip， 你就能够得到你的公网 ip， 然后去获取公众号的 app id 和 app script， 如果你还没注册的，去这个微信公众平台注册，如果你已经注册的，去微信开发者平台获取， 如果你没注册的话，这里是需要开启的，点击开启之后你就能够获得 app script， 并且把刚刚的你的机器 ip 配置在这里，然后把这一个 app id 啊 app script 发送给你的小龙虾或者是爱马仕。配置完了之后就可以直接写文章，并且自动发布到公众号。 我这个是进行一个测试，你们可以根据你们的相关要求去更改这一个提示词，或者是把一些有的文章进站 ai 进行更改之后，再发布到公众号。

大家都知道，平时我们最真实最多的语料其实都在微信里面，所以我用 ai 做了一个分析本地聊天记录， 有一点我非常惊喜说我还以为 ai 分 析我微信里面的聊天记录不会特别准确，但是我惊喜的发现他甚至比我自己还更了解我自己。因为平时微信的数据实在是太散了，所以说我自己经常会有一些消息忘记回， 睡觉前在一条条去看的时候，我经常会翻翻翻，会一直翻松，又没有可能会漏回的谁的消息，我很难从整体上去知道说最近谁跟我聊的比较多，哪一些事情我该跟进，我自己的沟通状态也是什么样的。 所以说用 codex 做了一个项目，就是分析你微信本地的聊天记录，就从整体上看你最近的一个状态，但是里面的细节很多，就说你可以看到你的总的消息，私信的联系人，我们的消息，甚至你可以看看说你最近活跃，你最近你的微信里面最近活跃的哪些绘画，哪一些联系人是占用你的最多的注意力， 还有你自己活跃的一些时段，甚至还会有一些比较简单的一个关系摘要。但比如说我聊的最多的是我老婆，你可以设置一些关键词，最近的一个月稿，比如说我可能预估一下最近这个测试做完之后费用有多少，但是我没有及时的回， 这个时候我就可以看到，甚至有一些群聊里面有一些问题，也可以让他帮你分析出来。后面还有一个就是你的最近的一个情绪是什么样的，你向谁投入了更多的情绪，你可以知道说哪个朋友或者是哪个客户是你的情绪的，一个情绪的垃圾桶，还有他的工作人格跟日常的人格一个区别，情绪的分布， 还有你自己的最主要的一个 ppi 的 一个预测，还有你自己的口啤的统计，还有一些情绪热点的一个绘画，社交高频的一些绘画，都可以让 ai 帮你总结出来，大概就是这样子，大家可以去 app 上看一下，如果有兴趣自己拉下来，也可以自己跑一下，估计一分钟左右就可以拿到你的所有的来信记录。

hello， 朋友们， open class 龙虾已经过时了，现在向你走来的是能用微信直接扫码接入的可自我成长型 agent commerce agent。 这个视频我会带你从认识它到安装它，一步步来。 hermes agent 有 多厉害呢？国外新宠 hermes agent 一 夜爆火，在 github 上已经有了七十五万行，并且在 open root 上的 token 消耗日榜排到了第二，仅次于 open club。 更更更厉害的是，它还登顶了全球编程应用的第一。那它厉害在哪呢？就是自我进化，它会在执行任务中主动保存记忆，并且还会通过插件去连接外部记忆。 在完成你给他的任务后，他会自己去复盘，去成长，去归纳总结方法，他和 open 可拉的区别在哪呢？通俗地说， open 可拉更像一个有多种技能的电脑，你让他干什么他就干什么，高效干完。 而赫姆斯 agent 爱马仕就是你的私人助理，通过长时间的帮助你工作，慢慢复盘，总结你的逻辑喜好， 越来越懂，你会把事情做的越来越符合你的风格。接下来说安装之前，如果你用过 open class 的 话，你可以把之前的人设记忆和技能全部搬到 hermes agent 爱马仕里。所以咱们现在开始安装， 安装之前必须要有的东西我给列了出来。第一步就是安装 wsl。 二、先用管理员的身份打开 power shell， 然后执行这条命令， 然后只需要执行这条命令就可以安装完成。安装完成后，输入这条命令，加载环境变量并启动，然后验证安装，看到这个结果就说明安装成功了。然后输入这几个命令，你就可以用你的爱马仕了。