hermes怎么改key?
小改动更安全， thermos 和龙虾的 api k 都是铭文存储的，我们编个脚本，用钥匙串管理 api k， thermos 启动自动调用，跟我一起改进更多，欢迎分享你的使用小技巧。
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09:36查看AI文稿AI文稿大家好，今天来分享一下我这两天折腾 hermes 加 codo 的 全过程。背景是这样的，我想在本地跑一套 ai agent 工具链。核心是两个东西， hermes 是 news research 出品的 ai 管家，可以接微信，接各种平台。 codo 是 app 出品的 ai 编程， c l i 能读文件、改代码，两个加在一起，就等于给自己搭了一个随时可用的 ai 编程助手，而且还便宜。 今天这个安装记录就是告诉大家，安装 ai agent 的 门槛其实已经降到一行命令了。先说 hermes， hermes 是 news research 出品的 ai agent， 中文可以叫 ai 管家。它的核心能力有这几个 skill 系统，相当于插件，可以按需安装，比如今天会装 html ppt， 它就自动帮你生成。 skills 是 可积累的，装一次永久用 持久记忆。它会把用户偏好环境配置学会的技能存在文件里，下次启动还在，不用重复配置。 这个很关键，因为配置 ai 系统本身是件很烦的事。多平台接入微信 telegram、 discord slack， 接入之后就可以在对应平台跟 hummies 对 话。今天主要用的是微信接入 定时任务和 sab 阵并行，定时让他干活，或者同时起多个子阵并行处理复杂任务。 这里要强调一个关键区别， code code 是 编程工具， hermes 是 ai 管家， hermes 可以 调用 code code， 但反过来不行。 hermes 还能接微信、 telegram 这类 i am code code， 完全做不到。所以两者是互补关系，不是替代关系。安装有多简单？ 异形命令脚本会自动检测平台，我这台是 macos， 它就会按 macos 方式处理， 然后自动安装排放三点一一以上依赖创建对应目录，建立虚拟环境。最后再做一个 hermes 软链接，装完之后重新加载一下配置文件，就可以直接启动了。 启动之后会有一个交互式配置。向导会问你三个问题，第一，选模型供应商，这里选 minmax， 因为国内可用便宜， epi 响应快。第二，填 epi 去官网注册拿到 p 填进去。第三，接入平台选微信。 整个过程不需要手动改任何配置文件，全是向导完成。 hermes 默认是终端里的 tv 界面，但对于不习惯命令行的同学有个更直观的选择， hermes y b y， 这是第三方开源项目，他把 hermes 终端界面搬到了浏览器里，体验跟在终端里是一样的，但视觉上更友好。启动方式巨简单，直接在命令行 hermes web 默认端口八千六百四十二，浏览器打开就能用。 这里有个截图，大家可以看一下界面长什么样。整体风格是深色的，跟终端一致，但布局更宽松。总结一下 hermes 的 三种界面模式，终端原声 toy、 浏览器内 toy 以及微信 telegram 这类 and 消息平台 三种可以同时存在，看你使用场景。接下来是微信接入，这是 hermes 一个很实用的功能。 微信接入有两种方式，核心推荐用扫码配对体验，最好不需要账号密码。通过亨利索 d y 操作流程是四步，第一步，在亨利索 d y 界面里找到微信接入入口。 第二步，用微信扫亨利索 d y 显示的二维码。第三步，微信扫码成功后会返回一个配对码。 第四步，把这个配对码复制到终端执行，执行完微信就接通了，之后在微信里直接跟 hermes 对 话，他就能回答问题了。下边这四张图是完整的操作截图，整个接入过程不需要任何服务器，不需要公网 ip， 完全是本地运行的。 好。讲完哈密斯现在讲 code， code， code 是 unprope 出的 ai 编程， c l i 就是 命令行里的 ai 编程助手，它能干什么？读文件，改代码，执行商命令调用 m c p 服务器工具。 它有两种运行模式， print 模式，给它一个任务，它执行完一次就退出，适合跟其他工具集成贪模式进入交互式终端，可以多轮对话，持续操作。 同时它支持 m c p 工具，可以让 code code 连接各种外部工具和数据源。重点来了， hermes 怎么装 code code？ 直接告诉他安装 code code 即可。装完之后， hermes 在 执行任务时，会自动调用 code code 来做实际的编程操作。 code 接收 hermes 的 指令，然后读文件，改代码，执行商命令调用 m c p 工具。 两者的分工很清晰， hermes 负责规划、协调记忆， codeco 负责执行具体的编程操作。现在到核心问题了， codeco 默认连国外，中国大陆直接访问被阻断，这怎么解决？先说清楚问题， codeco 任一个环境变量叫 amoproduct， 下划线，被下划线， url 默认指向 amoproduct 官方地址。 只要把这个环境变量改成 minimax 的 代理地址， codo 的 请求就会自动发到 minimax， 那 谁来负责设置这个环境变量？这里用到了一个工具，叫 c c switch， c c switch macos 菜单栏应用，它的作用是一键切换 codo 的 p i 供应商配置。具体三步，一，选 minimax， 预设 c c switch， 内置了 minimax 的 供应商配置 二，填入你的 minimax api key 三、一键激活 cc， switch 会自动把这些环境变量写入你的配置中，写入之后， codo 读取这些环境变量请求，就自动发到 minimax 的 代理地址，绕过中国大陆的访问限制， 整个配置过程也可以交给 hermes 自动完成，你只需要对 hermes 一 句话，帮我配置 qq。 使用 minimax 模型工具是 c c switch， hermes 会自动打开 c c switch ui， 取 c c switch 写入的环境变量验证联通性，最后告诉你配置结果， c c switch 负责写入 env， hermes 负责读取 env， 并验证两者配合，完成自动化配置闭环 好简单回顾一下今天的完整安装步骤，一共六步，第一步，运行亨利斯官方安装脚本，一行命令自动识别平台自动安装依赖选微软 x 作为模型供应商，同时勾选微信接入。 第二步，在微信后台配置回调 url， 把亨利斯返回的 token 填进去，然后微信发验证码，联通测试。这步完成后，微信就能跟亨利斯对话了。 第三步，安装 c c switch， 选 minimax， 预设填 a p i t， 一 键激活，让 code code 能通过 minimax 代理访问 andropic api。 第四步，用 hermes 安装 code code 插件，之后 hermes 执行任务时就会调用 code code 完成编程操作。 第五步，用 hermes 安装 hm l ppt skill 今天这份 ppt 就是 用这个 skill 生成的。最后聊聊趋势判断 为什么我认为亚 a 阵操作亚 a 阵会成为常态？有三个原因。第一，配置太复杂，它往往 a p i 代理 a 阵框架插件系统 skills， 每一个都需要配置，配置成本高，错误多。 传统的解决方案是写文档、看教程，反复试错，但这些本质上是信息查找加文件操作加命令执行的任务。这正是亚 a 阵最擅长的， 你只要说目标，一阵自己搞定。第二， skills 可积累。今天装了 h t m l ppt 这个 skill 以后，每次说帮我做 ppt， 它自动调用以后， skills 库越来越丰富，很多重复性工作直接省掉。第三，成本驱动 minimax tm pro api 省了百分之九十以上的费用，但配置复杂度也上升了，需要设置代理切换供应商管理 p i t 这些问题必须用工具来解决，人工操作太慢且容易出错。今天验证了什么？整个工具链是 hermes 接管配置全流程 c c 缩缩、供应商切换 cloud code 执行编程操作，安装 superpowers， 获得更多能力。 hermes skills 生成 ppt 这条链路里，每个工具各司其职，串联起来，形成了完整的闭环。核心洞察就是配置 ai 系统，本质上是信息解锁加文件操作加命令执行。这三件事 ai 一 证，做起来比人更高效，更不出错。 今天 hermes 全程在帮我做这件事，我只需要说目标就行。好，以上就是今天的全部分享，最后留了三个讨论方向供大家交流，关于 hermes 有 哪些使用场景？ 记忆系统，如何保证隐私？关于 c c switch， 它目前支持 minimax 和官方 entourage， 是 否支持其他供应商？比如 grog alamo？ 关于 e i a 证多 a 证协做的实际瓶颈在哪里？是通信协议？是上下文长度还是任务分解？欢迎大家提问和讨论，谢谢！
4972枫芦
05:45查看AI文稿AI文稿大家好，我是麦东。很多朋友吐槽 hermes 自带的网页界面没有对话功能，界面也不好看。我去 github 上翻了一圈，找到一个大佬写的第三方面板，叫 hermes web ui， 实测下来确实比官方自带的 ui 要好用一些。 这个面板基本上把 hermes 的 所有功能都搬到了网页上，像模型配置、定时任务、渠道管理，全部都能在浏览器里操作，不用再去改配置文件了。安装非常简单，只需要在命令行执行 npm store 杠 g hermes web ui 就 可以了。 安装完成后，只需要运行 hermes web ui start 就 跑起， 服务启动完成后会自动打开网页界面。下面我们就来看最基础的聊天功能，这个就是非常多的朋友想要的，能够在网页上和 hermes 直接进行聊天。而且你的 hermes 本身通过 profile 创建了多个智能体，我们还可以直接在左下角进行智能体的切换，切换完成之后，相应的绘画界面也会随之刷新。 除了切换用户之外，你在系统里面配置的模型也可以在这边自主进行切换。另外， hermes web ui 还有一个比较有意思的群聊功能，我们可以通过创建群聊，把多个 agent 拉到一个房间里面，在群聊里面可以通过艾特方式指定某个智能题给你回复。下面我们演示一下这个比较有意思的功能， 点击新建群聊，输入你的群聊昵称以及房间名称， 点击创建房间。创建完成之后，在右上角我们可以点击加号添加智能体，在这边可以选择不同的 profile， 将它们加入群聊。我们首先将 default 加入群聊，再添加一个 coder 或者编程助手， 下面我们来尝试一下在群聊里面艾特它们，跟它们进行对话。我们同时艾特两个智能体，让它们介绍一下自己， 可以看到两个智能体分别都给了我回复，这个还是比我们在命令行里面操作要方便很多。当我们想跟不同职责的智能体进行对话的时候，我们不需要去不停地切换 profile 了，直接在这个网页群聊里面去艾特它们就可以了。 当然了，如果你已经将这些智能体接入到了实时通讯工具里面去，那么也是一样的体验效果。下面我们接着往下看。 搜索功能就是对绘画的解锁，解锁到相应绘画之后，我们可以直接点击进入当前绘画，接着跟智能体继续往下聊。任务功能则是管理我们 hermes 里面的定时任务，我们可以在这边去创建定时任务，也可以对已有的定时任务进行管理。 频道功能则是用来对接各个实时通讯平台的，目前内置了八个平台，我们国内常用的通讯工具在这边也进行了集成。他这边比较方便的一个点是每个平台相关的配置参数都可以直接在网页上配，改完他会自动重启消息。网关 技能菜单可以查看你当前智能底下所有的 skills， 并且可以对这些技能进行开关。记忆菜单则是对你当前用户的所有点 md 以及 memory md 的 一些管理，我们可以在页面上直接对这些文件进行编辑。 模型管理也做得比较完善，我们可以直接在页面上去添加相应的模型，配置模型的时候，也可以在页面上看到相应的 api key， 这个对很多新手朋友来讲还是非常友好的。之前我们讲 hermes 模型配置的时候，很多朋友在配置完模型之后去跟 hermes 进行对话，都提示四零幺，基本上都是因为 api 可以 配置错误了。 除此之外，我们还可以在页面上看到 hermes 的 一些日制，看到你当前 token 的 一些使用情况。工具这边还提供了终端功能，你可以在这边直接输入相应的命令，跟你打开命令行输入是一样的。 除此之外还有文件管理功能，你可以在页面上直接对文件进行编辑查看，或者是下载上传都是可以的。再往下看网关这边则是管理我们的消息网关的，也就是管 harmis 跟外部的一些通讯平台通讯的。这边提供的功能比较简单，我们可以对某个 profile 的 网关做停止开启操作， 不需要再去命令行里面敲命令执行了。再往下是用户菜单，用户其实就是我们讲的智能题，看过我前两期视频的朋友应该知道，当时的这几个智能题都是我使用在命令行通过敲命令的方式去创建的。而现在我们可以直接在页面上点击创建配置， 就可以非常快速的去创建新的智能体了，并且创建智能体的时候同样可以使用克隆功能，还是非常非常方便的。最后一个菜单设置，设置里面我们可以给当前的 hermes 网页设置一个密码登录，可以配置当前网页的一些显示主题 配置我们跟 ai 对 话时候的一些显示信息，比如流质响应、推理过程、显示费用等等。除此之外，还有对智能体记忆、绘画、隐私的一些设置，这些配置都比较好理解，我们就不一一去讲了。不过最后这个模型我们还是要跟大家去说一下， 这个地方我们可以修改当前已经添加进来的模型的 api key。 大家应该有注意到，刚刚在配置模型的时候，对于已经存在的模型，我们是没有办法对它进行编辑的，那么如果你模型的 api key 发生了变更，我们就可以在设置这边对其进行调整 好了。 hermes web ui 完整的功能介绍到这边就差不多了，关于 hermes web ui 的 一些基础英文命令，我这边整理了一个手册分享给大家，希望对大家有帮助。总的来说，如果你觉得 hermes 原声界面不够用， hermes web ui 是 我目前找到的最完整的第三方面板， 像渠道管理、模型配置、使用统计这些高频操作全部搬到了网页上，对于新手小白来讲还是非常友好的。大家目前都在使用什么 hermes 的 面板呢？ 体验怎么样？欢迎大家在评论区聊聊。工具会变，但方法更重要，我是麦冬，下条继续。
686麦冬AI实验室
00:26查看AI文稿AI文稿免费使用大模型的顶级福利来了！这次是英伟达，可能是这两年赚的太多，开始良心发现提供了一年的免费 api key 福利，让你零成本使用 kimi k 二点五、 m 二点七、 glm 五点一等六十多种顶级大模型，速略每分钟四十次调用，个人使用根本用不完。我已经抢先拿到了 api key， 并把 hermes 集成进来了。第一步，更新版本 第二步，选 provider 并输入你自己注册的 key。 第三步，选你喜欢的模型，齐活耍去吧！
1.1万橙色溪流
02:57查看AI文稿AI文稿今天这款 home 软件，小白也能一分钟极速搞定，没错，不用手动改代码，不用反复调参数，还在为复杂的软件安装步骤头大，双击安装包，跟着提示点下一步，全程傻瓜式操作， 眨眼功夫就能完成安装。焊配置安装完成直接用 正面简洁明的功能一目了然，新手也能秒上手，告别繁琐，拒绝折腾，一分钟拥有高效办公神器，还等什么，赶紧跟着视频试试吧！ 这里就是开始配置参数，都是图形好设计，直接点继续大模型配置界面可以接入本地大模型，也可以是 pi 形式，如果列表没有，就选择 custom open ai compatible 自定义模型，输入了 pikey 还访问地址。我用的是小米大模型，直接粘贴复制了 工作区，可以修改或者默认都可，但是默认模型必须修改为你自己厂商的模型名称， 根据自己需要一般跳过即可。这就完成了所有参数设置，接下来就可以尽情享用吧！ 演示一个连接微信教程，点击连接找到连接微信，点击配置， 再点击获取二维码，然后用手机扫码即可。 再点击测试连接即可。用微信发消息回复一个验证码，直接发给大模型即可。配对成功或者告诉黑莓所不需要验证码验证配置，直接修改为不需要验证码验证即可。连接 小伙伴们赶紧入群下载安装包吧！群里有下载链接地址。
30小马哥的快乐生活
01:32查看AI文稿AI文稿兄弟们，这个 hammer's agent 安装，然后就是这条命令安装，安装完之后，如果你以后有更新的话，输这条命令进行更新，然后配置模型，选择 hammer's mode， 然后选择最后一个自定义， 哎，最后一个好，这个 custom endpoint， 然后拍回车，这个时候输入你的 bios 一 二 l。 bios 一 二 l 是 哪个呢？ 是这个，我是本地部属的，所以呢，我就是复制这个地址，复制一下 过来粘贴， come on the v 回车，然后我的 k， k 是 sk 杠，一二三四五六，这个 k 就是 全局设置这个地方设置的 k 或者是这个， 然后你要加载你的模型啊，你看我这边已经加载了， ok， 我 就选择第三个灰灰，输入三回车上下文大小回车， 然后名字叫灰灰灰车， ok， 然后在这个微信 bot 里面，我说你现在是什么模型，他就回答我了，是这个模型， ok。
82沪上码仔AI
58:36查看AI文稿AI文稿上一期我们说过， home 会自己改自己的操作流程，越用越快，越用越准，这听起来真的很像营销。所以这一期不讲原理，直接把它扔进四个真实场景里实测给你看。先说一个你很难信的数据， 同一个项目的安全审计任务， home 第一次跑完，用了将近六分。第二次再跑同样一套题，只用了两分四十秒，速度提升百分之六十以上，这中间没有人改过一个 skill 存下来用，这只是 home 自我净化的一个切片。 今天我们把 hermes 放进四个真实场景里完整跑一遍。第一个， tom email agent， 同样的模型，同样的任务，同样的项目， hermes 比 openclaw 快 二十到三十秒，这个差距从哪来？我们拆给你看。 第二个，接入飞书， gateway 架构怎么搭？本地 agent 怎么被远程消息接住，比你想的简单很多。第三个，持久记忆， memory， md， user， md， circle light， 外部 provider， 四层记忆，各自在管什么跨绘画。记住一只叫像素的猫，它是怎么做到的？第四个， skill 自主进化。一次任务跑完， hermes 会主动问你要不要把这次流程存成新的 skill， 存下之后，下一次再遇到类似任务，它的提示词、工具链、执行路径都会自己在优化一遍，这套机制背后叫 gepi 进化引擎。四个场景跑完，你会知道上一期那个 hermes 会自己进化的说法到底是不是真的， 以及如果你在做工程化 a 证，或者想搭一套越用越懂你的私有智能体，这四个场景就是你能直接抄的起点。那么接下来啊，咱们这条街来重点探讨一下他的一些具体实战的一些应用场景，总共啊给大家介绍 四个例子啊，第一个呢，是如何在 terminal 里面啊，来指挥他来完成一系列的这样的工作啊，当然我们也会啊， 讨论一个啊，大家非常关注的一个这个问题啊，就是现在的这个 hermes 啊，和这个 oppo 啊，之间，性能之间来进行一个这个对比啊，相同的任务，看他们两个执行的效果怎么样啊，大家也更加直观的啊，关于说这两个 agent 性能的啊，一个这个比较，那么第二个啊，第二个案例呢，我们会使用现在 接入飞书啊，通过飞书呢来跟 hermes 来进行沟通对话啊，相当于是这个一个这个 im 软件对不对？好，来连接到我们本地啊，来运行这个 hermes 啊，然后呢来进行对话 这个功能哈，就是关于这个飞书哈连接这个 hermes 啊，跟这个飞书连接 openclaw， 其实流程基本上是完全一样的哈，是没有任何区别啊，然后只不过呢，这个 hermes 呢，可能它会更加简洁一些啊，它的这个连接和对话这样的方式呢，其实会更加简洁啊，更加友好一些啊，这个我们当然会看到， 然后同时第三个案例啊，我们就会来讲解，对不对啊？从第三个案例和第四个案例，我们就会来讲解，关于现在 hermes 的 一些非常核心的一些功能特性如何进行实现啊，主要是它的这个持久记忆啊，以及 如何啊，来进行持续不断的这个记忆更新迭代呀啊，这个流程我们看看如何进行实现，然后同时呢第四个案例，我们来看一下他如何啊，在实际运行过程当中呢，不断的自主的生长出一些这个 skill 啊，以及他这个 skill 呢，如何伴随着我们进行对话啊，逐渐自主的主动来进行迭代啊？差不多啊，是这么四个案例， ok， 行， 那么我们接下来啊，就来看一下啊，这个首先啊，第一个案例啊，关于这个 terminal agent 啊，这个呢，其实属于我们最基础的啊，最入门的一个使用和讲解的这个方法。 然后呢啊对于我们这个 terminal agent 呢，其实我们在上学期已经大概给大家看到过了哈，这就是在这命令行里边啊，来进行一个对话，对不对啊？它是一个非常简单啊，非常基础的一个这个场景， 实际上哈在他这个命令行里边啊，总共呢实际上呃是有这么多种啊，不同类型的这样的一个对话这样的一个方式的啊，这个大家可以自己去选择对对应的对话的方式呢，来进行一个这个来进行一个这个提问啊，只不过我们这里呢可能主要是使用杠 q 这样的模 式，一次性的去发布对应的这样的任务啊，然后呢，他让他通篇的从头到尾的全自动的来进行这绝格运行，那么 自转啊，你还可以比如说啊，直接使用这个什么 chat 呀，进入交互式对话这样的这个模式，对不对？然后你也可以使用这个 tour set 啊，这样的命令去指定它。现在啊在运运行的过程当中呢，需要啊去调用哪些这个啊，调用调用哪些这个 tools 啊，都是可以的，那它有对应的六种不同的对话这样的这个模式 啊，我们就可以直接啊，对不对啊？非常方便的啊，来进行一些这个简单的这个测试。但是我们这主要课程里面主要是使用的杠 q 啊，杠 q 这个模式呢，来进行这个对话，那么具体的不同类型对话这样的方式呢，对应的这个指令啊，都在这里，大家可以自己去看一下，然后呢自己来进行一个这个运行。 那么总之呢，现在现在啊，对于我们的这个 hermes 来说，它呢实际上是一个 a 阵的运行时啊，它呢是一个 react 的 架构，对不对啊？这个其实我相信大家都都都是这个明白的， 一边啊在进行运行，一边呢来进行工具调用，一边呢来进行这个思考。当然现在啊，所有的 agent 的 运行，其实毫无疑问啊，都是这个 react 这样的这个架构，对不对？能够长期的啊，这个专注某一个这样的任务，然后多部调用工具去 解决啊，当前的这样的这个问题啊，这个其实都是都是这么来进行实现的。那只不过啊，像大家可能会呃比较关心一下啊，关心啊，对于这个 hermes agent 和 open clock 之间的这个效率这样的问题，那其实有个非常形象这个比喻哈，就是这个 hermes agent， 它呢实际上是一个 这个呃工具类型相对来说非常少，然后同时非常精简，它的提示词非常非常干练啊，这样的一个这个一组啊，它们这形容它是瑞士军刀对不对啊？而 open club 啊，是一组啊，这个乱七八糟杂乱无章的这工具啊，这个组合， 呃，这个形容其实还是非常贴切的好，当然可能也是 open club 现在可能还没有太多的这个时间去维护它的内置的这样的工具级啊，但是呢，像它的这个提示词是经过炼丹的啊，就是是一组，是一组高度凝练的凝练的啊，这样的一组这个 提示词配合他内部这样的工具啊，所以呢，他的这个实际运行的效率其实会高很多啊，这是第一个，那么第二个呢，是 他的这个经验哈，实际上是会不断累积的啊，我们一会在这个属于第四个案例，我们到时候看到啊，他呢，实际上这个 skill 啊，是完全可以在一次又一次执行过程当中不断的去调整啊，自己的这个提示词的啊，所以呢，他的这个经验是可以累积的啊，所以他执行效率会更高啊，这个解释为什么我们现在 会非常明显的感受到啊，大家使用这个 hermes 之后呢，会觉得它会比 open color 要好的，这个非常核心的这个点啊， hermes 内置工具其实并不算特别多啊，但是所有工具它 tesla 都是金条过的啊，你可以这么来进行理解， 好的，比如说我们接下来啊，就来进行一个这个测试，对不对？我们让这个 hermes agent 啊和 open color 啊，当然我这里装了 open color， 大家如果装了 open color 也可以来进行一个对比这个测试来进行运行啊，如果没装的话，就看我这边来进行演示，也是一样的， 比如说我们让他呢去分析一下啊，这个 over 这个 hermes agent 项目自己啊，这个呢是属于让他自己分析自己啊，这样的这个情况，那么紧接着啊，他就会自己的啊来进行一个这个调用，然后呢来进行一个这个分析啊，这个其实没有什么问题，那整 个过程呢，当然就是一个这个 react 循环这样的过程，对不对啊？多部调用工具，然后呢一步一步一步啊来去调用，一步一步去查看，我们现在呢应该啊，这这这完成用户刚刚开始，刚开始发布这样的任务，对不对啊？我们这里呢是通过杠 q 这样的模式给它输入了 对应的这样的这个指令，让他去分析一下当前这个 hermes agent 这样的个项目结构，然后他就会开始来进行分析，对不对？首先呢第一个啊，是这个啊，输入了这个呃 search files 啊这样的工具，然后呢来进行一个运行，然后呢接下来啊，他又他又调用了两组这个 terminal， 然后 terminal 下面呢能够看得出来啊，这每个 terminal 下面实际上是对应的啊，当前运行过程当中的一些这个指令啊，比如说他使用这个 find 命令，对吧？他使用了这个 s 这样的这个命令啊，总之他这里就是一这个两行啊，代表内容就是他在进行某一次工具这样的个调用，然后呢一步一步来进行工具调用，然后呢找到啊这个 pie project 啊，对吧？然后来进行文件的分析，然后看到核心文件模块， 再看一下核心的图纸列表，好，再看一下安全相关的配置文件啊，哒哒哒哒哒哒一系列来进行执行啊，总之这是一个非常复杂多部的啊这个执行上的这个过程，那么这里面啊，其实，呃，我们一般来说哈，就是你这个拿到一些通用智能体验，一般让几个这个比较复杂的任务就能看得出来他当前的这个性能怎么样。 那么这里面的他大概啊，运行了将近一分多钟之后呢，那么接下来啊，他又得出了一个完整的分析报告，对不对啊？跟我们说现在这个项目呢， 这个什么样这个情况，然后呢，有哪些这个核心的这样的一个这个模块等等等等啊，这个呢，就是是一个非常完整的啊，一个这个项目报告啊，你可以 交给他啊，来进行这个分析运行。当然其实哈这个单独看他来进行运行啊，你可能只能看的出来他可能是个 react 这样的架构。然后呢，呃，这个功能还不错，能够非常这个高性能的啊，稳定的这样用自己的一些工具来完成对应的这样的事项。那同除此之外呢，如果你把它交给 openclo， 那 么你会发现 openclock 的 它的这个实现跟调用的这个流程啊，其实就完全不一样， openclock 首先它要更慢一些，然后同时呢，它在实际调用工具的这个数量也会更多一些。 这个哈，其实，呃，我们运行了很多次，基本上都是有这样的一个这个结果出现啊，这次的这个结果啊，什么多了这个十几秒啊，这个其实还属于一个比较中立的这样的这个结果啊，差别比较大的时候，甚至能差不相差这二三十秒啊，都是有可能的。当然我们背后盗用的模型都是 deepsea 这个模型啊，并不是一个特别强的这个模型啊，那为什么用 deepsea？ 其实也是因为之前有很多同学问到 啊，说这个呃免费的这个模型对不对？用哪个啊？这个这个如果呃不知道怎么去白嫖这 cosplay 的 话，你这个注册 deepsea 签下来运行也可以啊。所以呢，我们后面的课程很多都是使用 deepsea 来进行这个演示啊，因为它有免费的额度， ok？ 行，那不管怎么样啊，就是，呃能看得出来啊，相同模型下，然后他们各自运行的这个性能其实完全不一样啊，当然你这里也可以再去考虑运行一下别的这个任务啊，当然越复杂的任务，他们二者之间呢，可能越能拉开差距。 当然这只是 hermes agent 他 刚开始的这样的这个状态哈，但伴随着到后面，比如说我们经常去让他去执行一下啊，什么什么去查看某个项目完整目录的啊，相关那些这样的功能的话，那么其实啊，他的后面啊， 还可以有更多的一些这个 skill 的 自主进化这样的空间啊。然后如果他的 skill 我 们给他开启了自主进化这样的模式的话，那么他的这个实际执行效率跟调用实际执行的这个时间和具体他需要调用的工具的数量还会进一步减少啊。所以呢，他们两个其实在运行相同任务的这个情况下，效率呢，其实是不太一样的啊。这个其实大家 多去进行一些这个测试，其实就能够看得出来啊，这个呢，其实没有什么问题。当然其实我们上面也说了啊，他背后的核心原因呢，实际上是因为他们各自的这个内置的一些这个 skill 啊，和内置的一些工具啊，他们的内置的提示模板其实不太一样啊，然后对于 这个赫本斯来说，他其实是经经调过他内置的这些工具的提示词的啊，但是这个大家感兴趣的话可以去看一下啊，他因为他整项目都开源的，你可以看一下他内置的这个提示词到底是怎么样去写的啊，我们就不展开说了， 那么紧接着啊，第二个小第二个这个案例呢啊，说我们看看啊，如何去连接飞书？那么连接飞书哈，对于 hermes 来说，跟 openclock 其实完全完全一样啊，基本没有任何区别啊，都是通过 getaway 这样的一个这个 方式来进行各个不同渠道消息的这样的维护啊，然后呢，来调用本地的这个 hermes agent 来进行对话啊，差不多是这样的过程啊，大家理理解一下啊，就是它不同的这个 session 呢， 同样啊，它内部维护的一个 session 啊，实际上它背后可以有不同的这个 channel 的 消息接进来啊，就比如说你从远处啊，从 im 软件发过来的这个消息啊，跟他本地发送的消息啊，实际上呢，它通过 getaway 啊，如果有必要的话，都可以维护到一个 session 里面啊，这就使得你远程也可以像本地一样去调用当前的这个 christmas agent 来完成完成各式各样的工作。 当然连接了 im 软件之后呢，一方面啊，你是可以远程来进对话啊，除此之外呢，比如说很多飞书这样的插件，它也提供了很多飞书的一些这个 skill 哈，然 然后呢，就会可以允许你当前的这个大模型啊，当前这个 agent 啊，去操作，比如说你飞书的一些什么这个啊，文件夹呀，飞书的这个 wiki 置置空间啊等等等等啊，当然这个其实属于比较进阶的这个功能啊，我们公开课可能没有时间来进行探讨， 公开课呢，可能只能来跟大家讲解啊，关于怎么样去接入飞书啊，怎么样去看一下现在的 hermans agent 啊，它的一个 getaway 啊，这样的一个这个系统 ok， 首先啊，这个这个 getaway 这个适配器，大家应该这个比较熟 起了的 open open clone 对 不对啊，非常核心的一个环节就是接入各式各样的这样的 im 软件，那么目前目前这个呃呃 hermes 呢，它也是借鉴了这个 open clone 的 先进经验哈，然后呢，是可以接入各式各样的 im 软件的，并且并且对国内的这个 im 软件的这个适配呢，也是非常到位的啊。然后同时对飞书来说呢，也是它 内部啊有对应的功能模块啊，可以使用飞书的这个 web socket 这样的模式，然后呢进行持久的这个绘画啊，这个呢，其实跟 open clone 其实完全一样的啊，只 说呢，现在这个呃飞书的这样的一个这个连接啊，或者它核心主流的这 i m i m 的 软件的这样的一个连接方式呢，都是在 therm 内部啊，就已经集成好了啊，可能不需要你去下载额外这个插件就可以直接来进行使用的啊，这个其实会非常非常的便捷。 当然首先啊，我们说还是一样的啊，你这个要去连接飞书，你就必须得在飞书的这个开放应用平台上注册一个这个机器人啊，对不对啊？去注册一个这个账号，然后创建一个机器人，然后呢让 hermes 啊扮演你的机器人这个角色呢，在你的飞书里面跟你来进行对话啊，这个其实跟 open code 一 模一样，没有任何区别 啊，这里我们之前讲过很多次了哈，这里我们相当于带大家再次来进行一个回顾了啊，对不对？哎呀，需要登录到你的这开发者后台， 然后呢去找到啊，去创建一个你的这个智能助手啊，或者随便创建一个这个机器人，对不对？找到应用凭证啊，还有这个 app secret 啊，就相当于是你的这样的一个这个跟 apikey 类似的啊，身份验证的这样的这个信息，对不对啊？然后呢接下来啊，你需要去添加一个这个机器人啊，对吧？好，然后添加完机器人之后呢，你 需要给机器人导入很多的这样的个权限，对不对？最基础的导入权限这个模板啊，是需要能够读取消息，然后能够来进行消息的这个回复啊，就是来进消息的这个发送等等等等啊，相关这样的这些这个功能啊，然后呢功能确定完了之后，接下来进入到 事件与回调这个页面，对不对？点击订阅方式，然后呢选择这个 web socket 啊，这样的一个这个模式。这个呢是飞书机器人啊，独有的一种非常非常稳定的啊，能够持续不断的啊，来各建建立双向连接的啊，这样的一种这个方法，对不对？然后呢来进行发布啊，差不多这样的个流程啊， 这飞书机器人这个创建过程，其实，呃已经讲过很多次了啊，所以我们这些不再展开讲啊，大家如果有不太明白的可以仔细看下课间啊里面这样的文字的这个描述。那总之呢，就是你需要创建好的飞书机器人好，然后呢，在创建过程当中啊，他可能还会涉及到关于飞书机器人还需要这个来进行授权啊， 然后呢，在你们企业里面还需要这个发布，发布之后呢，需要管理员来进行审批啊，走这样的这个流程。那么走完这个流程之后呢，那么接下来啊，你还需要把你的飞书的一些这个凭证啊，配置到当前的这个 harness 啊， hermes 啊，它本地运行的这个环境里面需要配置一些环境变量啊，比如说你需要配置这个飞书 app id， app secret， 对 不对啊？然后呢，还需要啊这个，呃 呃，配置下飞书的这个域名啊，国内版我们肯定都是用这个飞书，对不对啊？国际版使用的是这个 lark 啊，然后呢连接模式啊，是 web socket 啊，然后呢， 当然你的这个 deepsea api 也是需要写在这个点 e m a 文件里面的哈，这个就不用说了，总之呢就是这些东西呢，是需要写在啊你的这个点 hermes 的 文件夹里边的点 e m a 文件里边啊，需要注册好当前的所有的啊这些环境变量啊，然后接下来它都会通环境变量呢来进行取 好，那么紧接着我们就可以去开启啊关于 hermes 的 getway 了，那么 hermes getway 的 时候，它开启的这个时候呢，其实哈是会去取当前环境变量的话啊，那么它呢就会主动的来进行一个这样的这个连接啊，所 为他主动来进点力，就是接下来你这个渠道发送过来这个消息啊，他呢会通过 getaway 这样的一个呃这样的一个网关来进行统一消息的消息的这样的整合啊，然后呢把它整合到某一个 session 里面去，然后呢方便啊，现在和本地的 hermes 来进行对话啊，就这么样的这个这么样的这个情况， 当然我们说普通的这个情况下呢，你的 getway 开起来之后呢，你当前这个 hermes 你 还得啊去允许特定用户或者允许全部用户啊，使用当前的这个 getway 啊，使用你对应的飞速的 app 呢，和你本地的啊这个机器人来进行对话啊，这个相当于是一层非常简单操作但非常有效的一个权限的一个这个设置哈， 一般来说你可以在 e n v 啊文件里面设置两个，第一个呢是 allow all users 啊，所有的这个用户都可以啊，来跟你的本地的 hermes agent 来进对话啊，甚至外你也可以特定啊允许某一些用户啊来进对话，这个呢都是可以的 啊，这个呢都是呃可以来进行不同类型的这样的这个配置的啊。总之呢配置完了之后，接下来我们就可以开始来进行对话了，那么首次对话的时候呢，你会发现啊，他会给你回复一个这样的一个消息啊，就是他会跟你说啊，这个 no home channels is set for f 书啊，大家就说，哎，你现在的 f 书呢是连进来了啊，但是你需要有绑定一个这个 channel 啊，大概是这样的这个情况， 那么这里啊，我们直接输入这个 set home 啊，然后就会把当天聊天设置为 home channel， 那 么接下来就可以来进行对话了，当然这个 home channel 代表什么样这个含义哈，这个呢，实际上呃，就涉及到另外一个比较复杂的关于 hermes agent 啊，它内部其实也是有啊，关于这个 session， 关于这个 channel， 关于 agent 啊，三层管理的这样的这个模式， 一般来说哈， session 啊，指的是它一次一个又一个的这个绘画啊，这个其实好理解，对不对啊？这个一个维护着的一个又一个的这个 session， 一个又一个对话，这个呢，它的内部的这个 session 呢，实际上就和你的这个 cloud code 啊的这样的个 session 实际上是一样的啊，然后你可以直接开启，然后也可以直接来进行 resume 啊，通过 resume 这样的命令呢，就恢复之前某一个 session 啊，这个是其一， 那么其二呢，所谓这个 channel， 它其实指的是一个又一个的不同类型的这样的一个渠道，那么渠道进来的这样的一个消息啊，它会把它这个消息呢，给它放到某一个 channel 里边啊， sorry， 放到某一个 session 里面来进行对话啊，那么默认情况下呢，如果你输入的是这个 set home， 那 么接下来你所有的这个进来的啊 channel 进来这个消息啊，都会在主对话的这个 session 里面来进行对话啊，你说可以这么来进行这个理解， 那么刚才啊，所有的对话其实都是在主对话里面啊来进行的这个运行，我们其实并没有任何的关于 session 这样的一个设置，那么所以呢啊，你这个对话也是可以接进来按当前这个消息啊，好久不见，请介绍你自己，对不对？这个这个消息也是可以接进来的， 当然这个消息是我在飞书上发的哈，就是在飞书上你需要跟这个机器人来跟机器人去进行一个对话，然后呢，这个发了之后，它就会给你来进行一通回复啊，差不多就是这样的一个这个啊，这样的一个这个过程。 好，那这个呢？哈，就是一个简单的啊，去连接飞书的这样的一个这个一整个流程，当然好在连接飞书的过程当中啊，这个可能也涉及到我们在实际在进行使用的这个时候哈，就是我们可能很多啊，这个时候还是需要去稍微修改一下它底层的这个系统提示词啊，或者修改它的这个 so 点 md 啊，人格配置这样的文件， 实际上哈，对于 hums 来说，它需要我们人工去修改，东西并不多啊，最为核心的其实主要就是这个 so 点 md 啊，人格配置， 那么像其他的我们上次所谈到的啊，关于说像这个 memory 啊，包括关于说这个优色啊，像这样的一些 md 文件，实际上它背后它日后呢，在实际运行过程当中自己 会去进行修改啊，这个不重要啊，那么最最为核心的给开发者们来进行修改的，实际上是只有一个啊，就是 side md， 哎，你会发现比 openclaw 实际上是这个简单的很多，对不对？ openclaw 呢，是一上来就需要设置很多很多哈，一连串的一些这样的这个文档， ok， 好， 那这里啊，我们就可以去来进行一个这个设置，这个哨点 md 哈，它呢实际上也是一样的啊，是在点 hermos 啊，这样的个项目瞩目下啊，会有一个这个哨点 md 啊，然后你直接对它来进行修改就可以了啊，当然 这个哨点 md， 它的这个修改哈，其实一般来说我们是需要确认它目前的一个说话风格和行事方式啊，如果你想说的更细一点的话，你还可以确认当前的这个 agent 啊，它的 核心的工作目标和他的智能边界啊，像这四方面内容都是可以写到这个哨点 md 里边去的啊，然后呢这个写的这个方式啊，就是像现在这样啊，这是用非常非常明确，非常简单的一种书写这样的一个方法啊，就是这个三级标题啊，就是一类的这样的功能，然后呢给它写进去就可以了， 这个搜点 md 哈，你在命令行里面修改也可以，你直接打开来啊，使用这个 md 挂挡工具来进行修改也可以啊，这个呢，其实没有任何问题啊，总之呢就是你需要来进行修改啊，比如说我们这里呢，给他设置了一下啊，这里我们设置了一个九天 ai 助手啊，设置了一个我的一个小分身，然后稍微跟他说了一下啊，他的一个这个灵魂啊，是什么啊？对吧？ 然后，然后那么接下来啊，你发现在进行对话的时候呢，他呢就会啊，跟你啊来进行这个，就会套用这样的身份来跟你进行对话啊， 这个呢，其实哨点 m d 它呢是在所有的这个，呃呃，未来在 hermes 运行的过程当中啊，它作为一个非常核心的一个消息队列拼接这样的文档啊，肯定是会每一次运行的过程当中都会把它读取成 system prompt 里面的一部分的这样的一个内容啊， 这个呢，其实是留给用户来进行自定义的啊，一个非常便捷的一个这个文档啊，当然你想让当前的这个 hermes 啊做什么样这个事情啊，想给他什么样的身份，想给他什么样的边界，都可以通过修改啊这个 so 点 m d 这样的方式呢，来去完成啊，这个呢，实际上是一个入门级的啊，一个这个修改的一个这个点啊， 当然其实从这点来看啊，这 hermes agent 呢，确实很多时候和这个 open clone 呢会有点像，哈哈，对吧？啊，那么这个文件呢，是一定需要来进行这个修改的，当然我们刚刚才竟然是看到了你项目的主目录的文件夹，对不对？项目主目录夹长成这个样子，那 我们就可以进步来看一下，哎呀，这个项目项目的这个主目录文件夹里边啊，好多好多文件啊，那么哪一些这个文件接下来是我们经常需要来进行一个这个使用的呢，对不对？好，我们可以看一下，下面呢，其实有一个列表， 下面这个列表里边啊，实际上就是代表着我们接下来呢啊，就是如果你想进一步的啊，来进行一些啊修改，或者进一步的来进行一些这个深度功能这个探索的话，那么 在项目主目录下啊，会有以下这么些个功能，接下来可能是需要来进行一个这个使用的，对不对啊？比如说我们平时哈我们之前使用着 hermes configset 这个命令，还记不记得我们之前去设置啊，什么大模型啊？设置大模型提供商啊，那么实际上它最后读取到的这个内容 啊，它最后这个，呃写到的这个内容啊，都是在这个样这个文件文件里边啊，这个文件大家感兴趣也可以自己去看一下啊，就在项目主目录下，然后同时呢还有这个 so 点 m d， 就 我们刚改，对不对？还有点 e n v 啊，这个就我们刚改过的，然后除此之外呢，还有这个 memories 里边有这个 memory 点 m d 和 us 点 m d， 这两个都是 agent 自动维护的啊，不需要我们手动来进行一个编辑，我们手动来编辑顶多就是去写它这个 so 点 m d， ok， 还有再往下啊，这个 skills 和这个 plug ins， 哎，这个东西大家一看就非常熟悉了，对不对啊？所有的目前通用 agent 都有啊，这样的一些这个啊，都有这样的一些这个内容啊，然后 skills 就是 技能，对不对？然后呢这个 plugins 啊，就是它的这个插件，还有它的钩子， 那么再往下啊，还有 state 点 db 啊，这个呢是呃，我们啊它内置的一个这个 circle light 啊，这样的一个这个 circle 数据库啊，用来去存储它的历史对话消息 状态下，还有这个 log 啊，它这个日制啊，大概就是这样的一些非常核心的这个文件啊，这个文件大家感兴趣的话可以自己去来进行查看啊，包括上面的 config 点 yum 这个文件，这个文件呢，我们一般来说啊，我们是可以通过这 hermes configset 这样的命令去给它手动输入一些这个呃，配置啊，除此之外，你也可以直接去改啊，改着 config 点 yum 文件也是一样的啊，都是可以的。 好，那么接下来我们说还有一个功能啊，也是属于它入门级的功能啊，就是 cron 啊，这功能啊，这功能属于这个定时的哈，这样的一个这个啊，定时巡检啊，这样的这功能啊，比如说我们下面啊，创建了一个这个定时的这个任务啊，对不对啊？ hermes croncreate， 所有的我们说 hermes 的 这样的一个它的这个啊 croncreate 定时任务呢，基本上都是采用啊这个 croncreate 这样的命令来进行创建，那么后面接的这个参数啊，大家也大概能够看的明白，对不对啊？这个 create every， 呃，这个每三十分钟啊，然后呢，做一个这样的一个这个事情啊，当前 chrome 这个任务的名字呢，叫做系统巡检，然后总共巡复，呃，总共能循环三次， 那么通过这样的一个这个命令，大家也会发现哈，在 hermes 里边，它的实际上是不像 open clone 那 样会去区分啊，关于 chrome 命令和这 heartbeat 啊，这两种不同，这样的一个模式，对于 hermes 来说，它只有一个啊，就是 create 啊，那如果你希望每隔两分钟，每隔五分钟，每隔半小时，每隔一小时的话，那么你可以通过 这个 every， 呃， thirty minutes 这样的一个方式啊，来去进行设置，对不对啊？它呢？像它呢，如果你是设置了这个每隔多少分钟这样的模式的话，那么像你就相当于是 opencloud 里面的 heartbeat 这样的个模式了啊，所以呢，这也是 promise， 我 们是在进行使用的过程当中会发现它的这个用法更加简洁的一个非常重要的一个这个点哈，好， 那么接下来啊，他就开始巡查了，对不对啊？这个这个开始来进行巡检了啊，这个就开始来进行运行啊，这个大家可以自己看一下，然后同时你还可以通过这个类似的方式看到现在所有定时任务还可以通过这个 state 的 方式呢。看到啊，现在所有定时任务是否还在继续来进行运行啊？这个呢，其实都没有什么问题啊，当然你也可以通过这个 remove 的 方式来进行删除， 然后你也可以通过这个 post 这样的方式来进行暂停啊，还有 res 啊，这个 resume 啊，来进行创建啊，这我们刚都说了， 然后具体的这个语法啊，比如说 every 就是 每隔段时间来进行运行啊，那如果呢，你是这么样来进行设置的话，代表的是它每天什么什么时候啊，来进行一个运行啊。这个语法大家如果不知道的话，可以自己去问下大模型啊，大家都会这个告诉你一个非常清晰啊，总之呢，其实 chrome 啊，对于 现在的这个，呃呃， hermes 来说也是啊，一项非常实用，然后呢，也是能够非常快速来进行实现的啊，这样的功能啊，看到这你会发现跟 open color 很 像，对吧，哈哈，那么再往下啊，就比如说它呢啊，其实还能够啊，持续持续不断的来进行一个这个记忆啊，这个呢，相当于是一个进阶的一个这个小小的小功能了。 我们这里面啊，其实哈，你是可以通过对话呢，让它全自动的来进行一个记忆的，那或者说我们现在啊，你是可以通过对话呢，让它全自动的来进行一个记忆的，那或者说我们现在啊，你是可以通过对话呢，让它呢，它呢是会有这样的跨县城的 这个记忆的系统来进行全自动的这个运行啊，这个过程呢，对用户来说完全无感，你也不需要来进行任何的这个操作，你只需要跟他来进行对话就可以了啊，那么在这个过程当中，他自然而然就会啊，这个很好的去记住你当前的很多的这样的这个信息 啊，比如说跟他说了一句话啊，当然这里面我们是提示他请帮我记住哈，当然如果你不说提请帮我记住的话，很多他自己也会判断关键信息他也会记住的啊，这其实没有什么问题， 我跟他说啊，我养了一只猫，名字叫像素啊这样的一个猫啊，然后你发现哎，他就记住了，哈哈，对不对？那这里面呢，其实我们跟他对话的过程当中哈，你可以观察当前这个命令，行啊，他呢如果触发他内置的啊，这样的一个这个记忆的记录这样的这个流程的话，那么他下面其实会有一个关于当前的这个 啊，当前的工具调用这样的信息，比如上面有这个 factrest or fact store 啊，这样的一个这个工具，那这个工具呢，实际上就它内置的专门用于来进行它它的核心信息的这样的一个记录的这样的一个工具，对不对？然后下面它还有啊，这个 一段的这个回复等等等等。那总之呢，像这样的些这个对话哈，就是它的这个记忆的这个触发啊，它其实会有自主来进行判断，然后同时呢它也会啊，这个根据如果你强调了它是要记住了，它也会记住啊，这个东西其实你完全不 不用去管他啊，他呢会自主的去记录在这个 memory 或者 usb 里边，然后同时呢这两个文件他也会自主来进压缩和维护啊，这个我们会看到，那么接下来你再去问他，你不管在哪个县城里面去问他，你都会，他都会跟你说啊，现在他记住了这样的这个信息啊，你跟他说 这个，哈哈哈。啊？你养了一只这个像素的这样的这个橘猫，对不对啊？问他啊，我们养的宠物叫什么名字？几岁了啊？他就会这样的啊，来进行对话，那大家需要知道的时候，这里面我们上面这个对话 和下面这个对话，实际上呢是两个不同的 session 啊，上面对话你会发现它的 session 的 这个 id 呢是八幺四 e 五，然后呢下面这个 session 的 这个 id 呢是， 呃，这个零七 f 幺九零，对吧？啊？所以呢这两个其实是两个不同的这个对话啊，但是呢它的这个 memory md 和 user md 实际上是跨县城的啊，这样的这个记忆，它会从所有县城里面来进行一个这个统一的这个记录， 或者说他这样的一个记忆哈，其实最后是沉淀在你当前的一个又一个的 agent 身上的，而我们现在只设置了一个 agent 啊，就当前的这个主 agent 啊，所以呢他所有的这个记忆呢，都会沉淀在当前的这个主 agent 里边啊，那么接下来他就可以 啊跨现成的啊，来进行这个绘画了啊，龙哥身上这个问题，就可以来进行这个聊天，就可以来进行对话了啊，这个呢是他的一个啊记系统的一个这个初探。 好，那么到这哎，我们其实就基本上看了啊，它的这个 open club 啊， sorry 这个 hermes 啊的一些这个基础的这样的这个功能了，当然谈到刚才的这个记忆啊，那么我们其实还有很多可以深挖的这个地方，因为毕竟哈对于当前这个 hermes 来说啊，它的这个记忆系统，其实我们刚刚只看到了很浅的一层啊，就是第一层哈， 就是这个核心的这个记忆啊，它呢实际上是会自主的啊，来进行一个这个记录，然后它同时有个最大的这个 token 这样的一个限制， 它呢其实会不断不断的去压缩你当前这样的个记忆啊，就如果你当前记忆超标了啊，它呢就会自主的来进行一个这个压缩，来进行一个这个 summary 啊，来去来去这控制你的这个 memory d m d 和 use d m d 啊，这两个 d m d 文档的这样的长度。 那么除此之外呢，我们说它的这个记忆呢，其实还有啊，以下至少这么几层，然后第一个呢是使用 sqlite 啊，然后呢来进行全文的这个解锁， 那么这个 sql 来进行权威检测，指的是啊，我们现在其实可以把历史的所有的这个对话全部都存储到关系数据库里面啊，你这个对话其实还有多少，对不对？对关系数据库里面啊，这个存储的功能来说啊，当然是这个小菜一碟啊，所以呢，你其实是可以完完全全把你所有的历史对话那些都存储到这个 sql 这个数据库里面啊，那么这个 sql 数据库呢，之后呢，就可以根据需求，然后呢从你历史对话里面来进行一个这个这个方式哈， 再往下啊，下面还支持很多的一些外外部的这个 provider 的 一些插件，然后呢这些插件呢，它基本上都是各式各样的文本存储存储的这样的一些这工具。然后呢是可以直接接入到你当前的 a 帧的里面来啊，迅速的来去保存一下你当前的历史绘画，或者是读取它上面已经有的历史画等等等等。 然后同时啊它还会有这个安全防护，在它的记忆层也是它的这个每次运行的过程的时候它都会啊，都会啊，有一个安全扫描啊，去看 你现在的这个 memory， 你 现在这个 skill 里面会不会有一些恶意注入的一些这个指令等等等等啊？现在这些所谓的恶意的这个指令或者恶意的这个 skill 实际上非常非常多啊，各式各样都有啊，这个属于这个防不胜防啊，不胜枚举的这样的这个类型，那么其实啊，它这个每次 memory 在 你组建的时候，它都会来进行它安全的这个扫描，好像 都是这样的这个情况啊，这个其实还是它完整的这样的一个记忆的这个系统。那么首先哈关于这个 memory 和这个 us 点 md 啊，这两个其实 啊问题啊，这两个其实我们刚刚都看过，对吧？哈，是都是在这 hermes 啊，然后这个 memories 这样文件夹里边儿，那么它呢，其实是一个全自动的来进行记录和 来进行优化的啊，这样的一个内容，然后最多呢是八百个 token 啊，这是 memory， 然后 user 最多呢是五百个这个 token 啊，以防它这个 token 这个过大了啊，对不对啊？然后呢，这里面啊，它其实还会有 全自动的啊，这样的一个维护的这个行为，他维护的过程其实就是简单的这个 summary 啊，来进行一个压缩，我们稍后能看到啊，他他是如何来进行压缩的？ 这个呢，是第一个啊，第二个呢，他的历史绘画啊，我们也是可以在某一些这个设置的这个时候呢，设置的里面直接给它存储到这个 circle light 啊里边去，他呢最多啊他的这个 circle light 这个解锁的这个效率哈，就是如果是要用于解锁我们历史绘画的话，他效率其实非常非常高的，对不对？这个 什么十毫秒就能解锁啊，这什么一万多条的这个历史对话信息啊，这个其实还是非常非常快的。那么这个历史对话哈，相比用 memory 来说， memory 其实相当于是一个高度零面或者概括啊，或者是说一些核心的，当前 h 的 不知道的一些这个内容存储的这个地方。而啊这个 circle light 就 相当于是全量的一个这个解锁，你可以这么来进行理解， 当然它这里面使用 circle light 没有使用这个 reg 啊，也是考虑到这个如果要上 reg 的 话，可能会有点过重了啊，这样的一个情况， 同时啊还有什么外部插拔的这个 provider 啊，它呢实际上，呃这个怎么说呢啊，它是一个记忆生命周期的这管理器啊，现在 sqlite 主要啊，它的这个外部的 provide 主要是有这么几种啊，但这么几种大家可能之前 呃没有见没有见到过啊，这种我们列出来给大家大概看一下啊，我们这里呢之后呢会举个例子啊，这个来进行讲解啊，就关于说它外部的这些插件呢，怎么样去加载记忆啊，以及呢去移植这样的这个记忆等等等等。 然后最后啊他还有安全扫描，他在这个安全扫描其实非常完善哈，大家感兴趣的话可以自己去看一下啊，包括什么这个什么后门检测，不可见的 unicorn unicorn 字母检测啊，这个其实之前非常一段时间非常火的一个这个漏洞了， 然后什么呃防止他的这个泄露啊，防止他的这个凭证的这个泄露，还有什么叫去虫检查等等啊，这个呢是他的安全扫描啊，这样的这个措施， 这个呢啊是它的这个整个 g 系统啊的一个基本的入门级的这样的这个这个介绍啊，那么接下来我们就可以进一步的啊，来进行一些这个实操了。那么刚才哈其实我们是简单看一下它的这个 memory 啊，实际上是会自动来进行写入，对不对啊？可以自动来进行解锁。那么除此之外我们也可以啊，去考虑一下啊，使用它的这个 provider 里边的啊一类 来进行一个记忆的这个加载，那么这里面啊，我们说它外部的这个 provider 呢，实际上，呃，你快理解成啊，是个 circle light 这个数据库，然后加上权威解锁，加上这个信任评分的这样的这个系统，它呢是会全自动的把当前用户的这个对话呢给它存储到啊，以这个 circle light 里面去来进行运行啊，就这么来进行理解就可以了。 好，那这里面我们直接呢 to set 一下啊，然后呢让它去配置一下我们现在外部的一个这个 provider， 然后呢那么接下来我们就可以自由的啊来进行这个对话了。 那么，呃，这里面哈，我们在进行这个配置的时候呢，实际上你会发现它下面这个 memory 就 会有多的这一行，就跟我们说，哎，我们现在呢是使用它这样的个插件啊，来进行全量的 circle light 啊的所有的历史对话信息，这样的个信息的这样的个存储啊，差不多就这样的这个情况。好， 那么紧接着我们就开始啊，就跟他对话了，对不对啊？就可以各式各样的这个信息来跟他进来进行对话了。那你只要是开启了这个 provider， 那 么接下来它就会事无巨细的把你所有对话全部都来进行个记录 啊，是这样的，这个情况通过他啊，他其实你可以把理解成是一种似和 light 一 种纯属和这个解锁这样的一个方式，他是一个完善的一个功能脚本，你可以这么来进行理解。 好，那么接下来啊，我们再进对话的时候啊，你不管跟他说什么对不对啊？我们还是一样的使用杠 q 这样的模式啊，当然你直接这个 check 也是可以的，那么你接下来不管跟他说什么啊，他接下来都会来进行一个记录，等等等等，那么接下来啊，就各式各样的啊，来进行这个记录啊，什么什么什么什么的啊， 当然其实啊，它各式各样不同类型的这个信息，实际上会记在不记在不记在不同的地方哈，比如说你如果是说了一些比较重要这个信息的话，那么它会自己啊同步在这个 memory 里边儿，那么接下来就可以直接呢来问它啊，它的一些这个内容，它呢是可以很好地来进行这个回复的。 那么同时呢，你也可以啊，直接使用这个 sqlite 啊，去搜索一下啊，我们现在呢，当前的啊，这个在当前的这个绘画里边总共存储了多少条的这个记录，那你会发现它的每一条 user message 都会来进行一个这个存储啊，当然你还可以继续来进行对话啊，跟它这个这个 各式各样的进行对话，然后你会发现所有内容其实都会啊来进行这样的 sqlite 这样这样的一个存储，那么默认情况下哈，它是只会存储啊，但是不会来进行解锁。那么如果我们说你有需要的话，你可以啊直接通过自然语言提示这样的方法跟他说，哎，我需要从我的历史的数据库里面检测某一些这样的东西， 那么这个时候他就会调用自己的这个命令行去执行，类似于像我们上面看到的啊，这一系列的，这个你可以把理解成就是 n l to n l to circle 这样的一些这个语句，全自动去编辑这样的语句，然后呢来围绕当当时的一些内容来进行解说， 那么解说完了之后啊，他就会来进行回答啊，就这么一回事，相当于是他的这个 provide 呢，是不同类型的，给你外挂了一些这个啊，外挂了一些这个知乎搜索这样的这个工具啊，然后呢，方便你更高更便捷的围绕着广泛的历史数据来进行一个这个解锁， 当然好，我们说这两层的啊，这个记忆对不对啊？上面这个 memory 呢，是自动来进行记录啊，然后呢后面的 provider 啊，是这个有针对性的啊，来进行记录是需要主动触发的啊，然后这个 memory 是 是会进行自动拼接的啊，这个呢，其实是两种啊，核心的这样的记忆模式， 当然我们现在啊，这里没有提到的是它，其实对于我们的 hermes 来说，它的这个 g 系统啊，其实也是有上下文这个压缩的啊，包括它的这个 memory 也是会有上下文压缩的。而现在整个的这 hermes 的 这个上下文压缩哈，和 open claw 和 claw code 基本上完全一样的啊，就是三轮过后， 先删除工具，调用这样的这个信息啊，然后呢，如果你的历史对话信息加上你的这个 system prompt 啊，超过了百分之八十的这个模型最大上下文的这个机制啊，来围绕 你之前的这一问一答所有这样的信息啊，来进行一个 summary 啊，然后呢用这个 summary 啊，去代替到你原来的这一问一答啊，这样内容，从而去完成你上下文压缩的这样的一个流程， 像这种类型的这个压缩号是基本上所有的现在的这些智能体验都是这样的个模式啊，你，你这个 hermes 也不例外哈，但它但是呢， hermes 与众不同的地方在于说它呢有一个 自主的这个 memory 啊，和 user 这样的一个自主记忆的这样的方式啊，然后同时呢，还可以通过 provider 对 不对来进行持久化的，哎，你当前的这些这个啊，用户消息的啊，永久性的这样的这个记录啊，这个呢，是没有什么问题的 啊，当然下面还有一段啊，关于它的这个记忆安全啊，怎么样来进行记忆安全的这个防护的这段可能就涉及到呃，非常多的一些这个防护的这个小技巧小策略了啊，当然对于我们初学者来说可能并不会遇得到啊， 这里面大家可以感兴趣的话就可以自己去查看一下啊，这个呢，大家可以自己啊来进行一个这个阅读啊。但总之呢，像这安全防护这个策略，对于 hermes 来说，它呢也是呃自己就会呃自己就会这个展开的啊，就它自己就是天然就会来进行运行的啊，也是不需要我们手动来进行操作的啊，这个呢是关于它的这个 skill 自主进化，哎呀，这个其实是整个 hermes 啊，可以说 呃最精彩的啊，一部分的这个，呃一部分的这样的功能了，我们来看一下啊，它是如何去做的。首先哈，我们在这里面啊，有一段是带大家去回顾到底什么是大模型的这个 skills 啊，当然大模型的这个 skills 的 本质呢，实际上就是一个提示增强了这样的这个技术啊，它呢些也属于 这个 harness engineering 里面的一个所谓渐进式透露的啊，这样的一个原则下的一个，你可以把它理解成啊，是符合这条原则的一个这个技术的一个产物。 那么所谓这个 skills 啊，它呢，其最简单的这个情况下啊，可能就是一个 markdown 这个文档，对不对啊？教你，呃，在什么情况下应该怎么去做这样的这个事情啊？可能就是一段提示，那么这个提示呢，会在当前这个 agent 正好去做这个事情的时候呢，哎，给它加载进来啊，差不多就这样的一个这个过程啊，这个呢是所谓的这个 skill， 当然这个所谓的这个 skill 啊，它呢？其实，呃，总的来说啊，现在的这个 agent 的 这个 skill， 其实这个技术系统会比较复杂啊，这个严格来说我们这个 skill 呢，实际上应该算是 整个啊，有通用智能体的这个数字资产包啊，对不对？除了有 markdown 文档之外，它等可能还会有这个 scripts 啊，还会有这个 references 啊，等等等等一些拓展的一些这个设置啊，这呢我们就呃不展开讲啊，因为今天我们不是核心来讲这个 skill 啊，但总之呢，大家需要知道的是 这个 skill 啊，它的本质呢，实际上是啊，会严格的去按照啊，这个 function calling 这样的一个这个流程，然后呢 实时的啊，来去加载到某一些 agent 在 执行具体任务的这个时候的上下文里边儿去啊，就比如说假设哈，假设啊，我现在需要查询天气啊，那我正好有一个 skill， 就是 教当前 agent 如何查询天气的啊，那这个时候呢，当用户问到要查询天气的话，欸，那现在大模型啊，它就会 去解锁一下啊，看看我现在总共有多少个这个 skill 啊，然后呢，会去看每一个 skill 的 这个 description， 然后找到了，哎，这个这个 skill 啊，能够帮我查询天气啊，那么他就会读取你当前这个 skill 的 这个 markdown 这个文档，然后这个 markdown 文档就专门教你这个啊 agent 啊，怎么查询天气的， 这个过程当中，如果啊会涉及到一些脚本的运行啊，那他就跟你说，哎，你看我们这个 skill 文件夹里面有专门查询天气的这个脚本，你想查什么？天气，哎，你把这个名，你把地名带到这个这个脚本里面来进行运行一下，就能够查到，那这个时候呢，这个脚本就当前这个 skill 里面的一个 description 啊， sorry， 一个 script 啊，这个文件夹里面的一个脚本，可以这么来进行理解。 而如果我们说现在啊，这个 skill 非常非常长啊，我一个 skill 包含了十几种不同类型的这样的这个情况啊，都可以用于给你更加细节的这样的指导，那这个时候呢，你可能就需要有一个 reference， 在 这个文件夹里面保存着各个不同类型的你的 skill 的 一些 子规则都保存在这里边儿。哎，那这个时候呢，我们说你原始的这个 skill 的 markdown 这个文档相当于是一个总览，对不对啊？相当于是一个这个字典啊，然后呢，大魔镜就会知道啊，原来 咱们要实现这个功能，这么的这个复杂啊，然后呢就去看看，哎，我现在呢对应需要查哪一个条目，然后呢再到 references 里面去读对应的啊，他那样的一个这个文档，这个呢，就是能看出来啊，他是个渐进式的批录啊，对不对？这样的一个过程， 当然这段啊，大家理解也可以，不理解问题也不大啊，总之呢，其实就是一个关于 skill 的 啊，一个入门的一个这个回复， 那么这个 skill 哈，其实对于现在的啊，这个 agent 来说，它当然是一个非常重要的一项这个技能啊，或者说是非常非常核心的一个上下文增强的一个这个技术啊，因为它呢实际上就是能够哎，帮当前的 agent 在 很多场景下 做的更好啊，有了指导跟没有指导啊，当然是不一样的啊，对不对？好，那这里面我们就举一个很明显的一个啊，就举一个这个小例子啊，大家去看一下 hermes 啊，它的这个 skill 这个体系，不仅仅是像 open code 呀，像 cloud code 呀，它的这个 skill 能够自己来进行加载，同时呢它可以自己生成自己进化， 什么意思啊？举个例子，比如说，哎，我们现在呢，让它做一个事情哈，对不对？呃，我们下面 啊会啊，让他去呃做一个这个，呃，做一个这个事情啊，这里面呢我们让啊，他呢对当前这样的项目呢，做一次完整的安全审计， 那么这里啊，提出了一二三四五六七八九啊，提出了九项这样的一个要求，跟他说，哎，你必须得啊，这么这么这么去做啊，对不对啊？这个是对我们当前的 hermes 提出的这样的一个这个基本要求， 那么现在哈，对于 christmas 来说呢，它呢，在一个原生的这个状态下，它肯定是没有一个专门用于去做什么项目的安全审计方面的这个 skill 啊，对不对？但是呢，它接到了用户的需求，它肯定就会按部就班的去做。 这里面我们提前做了一个这个统计哈，就看了一下它现在内置呢，总共呢是这个二十五个目录，也就总共呢是，呃，有这个二十五个这个 skill 啊，这个，呃 啊， sorry 啊，总共是七十七个，不好意思，上面这写错了啊，总共是七十七个这个 skill 啊，但是你这里总共几个？不一定啊，因为我们这边的 hummer 其实运行了很长时间，这里面你可以先运行一个统计哈，看一看你当前的这个 hummer 的 这个 skill 总共有多少啊？然后一会呢，你运行完了之后，你发现你这个 skill 就 会变多哈，是怎么样的这个情况， 好的，不管怎么样，我们现在呢，没有啊，这个对应的这个 sql， 然后呢让它来进行运行啊，这个时候它运行可费劲了啊，对不对？它呢就会一个一步一步一步哎，来进行运行，想想办法啊，我们这个怎么怎么来进行运行啊？因为这是个非常复杂的一个需求嘛，所以你会发现它运行的这个流程其实非常非常长，对不对？第一开始啊，使用这个 terminal 啊，然后输入 find 的 这个命令啊，运行了一下啊，怎么得到 什么什么，然后又使用这个 terminal 啊这样的一个工具，然后呢？呃，使用着 grab 啊这样的命令啊，来进行一个匹配啊，然后又使用 terminal 命令啊，这个是使用 grab， 然后呢，使用着 rate fail 这样的工具， 然后呢啊，来去怎么怎么样，怎么怎么样啊，它呢？总之呢，是有很多很多个步骤，这里面它总共哈差不多是运行了将近六分钟这样的个时间啊，这里你可以看你自己的这个项目运行多长时间，但是我们是让它围绕当前的这个 hermes 这个项目来进行 一个安全审计方面的项目统计哈，这是个比较复杂这样的工作，你可以自己来看看啊，你大概运行了多长时间啊？总之呢，我们这边这个 deepsea 呢，是运行了六分钟啊，然后呢啊调用了很多各式各样的工具啊，大家可以自己看一下。 那么最后的运行完了之后呢？哎，他给了我们一个完整的一个安全总安全审计的啊，一个这个内容啊，包括安全优势啊，包括需要改进啊，包括这个什么修复建议啊，反正就是按照我们刚才的这一套的这个内容啊来进行的这个提示。那么这上面的这些东西呢，其实 都不是很重要啊，是他最后给你返回这样这个结果最好，我们现在运行六分钟，然后呢，下面啊，他会有一个非常精彩的一段话啊，叫做 skill 什么什么什么什么 created， 哎，你会发现啊，当你在运行的时候，他是他他，他在创建之前会给你有个提示，好，我会问你会要不要去创建这个 skill 啊，然后你要去回复确认，然后他就会给你返回一个叫 skill 什么什么什么已经创建了 啊，你会发现原来他刚才执行这样的这个任务啊，他他呢，其实是会自己去考虑，哎，这个任务呢，现在我不太擅长，我现在是不是要创建一个对应的这个 skill， 哈哈，对不对？那么对应的这个 skill 呢？他呢？实际上是会啊，呃，这个，呃，邀请你啊，来进行这个开启啊，换而言之就是 他会给你一个这个提示啊，问你，哎，我们现在是不是要创建这样的这个 skill 啊？然后呢，如果你跟他回复，是啊，那么接下来呢，他就会自动的啊，去创建好这样的这个 skill， 那 么这个 skill 创建的过程是全自动的哈，当然你的这个 skill 的 名字可能跟我的 skill 名字不会不太一样。那么由于当前这个 humulus agent， 它的这个， 呃本身的代码主要是以 python 为主，所以呢，它这里显示的这样的一个 skill 是 python project security 这样的一个 skill， 对 不对？然后呢来进行这样的这个运行啊，是什么样的一个这个情况， ok， 好 啊，那么这个呢，实际上啊，当然，当然他背后其实有一个非常复杂的一个创建 skill 的 这个触发机制哈，比如说他现在这个工作任务比较复杂，运行了五次以上的工具调用，然后同时呢又遇到了报错，然后同或者是有用户的这个纠正啊，或者是他发现了啊，这工作流呢，这个非常复杂呢，这个时候他就会主动的提出，哎，我现在是不是要创建一个这个 skill 啊？你呢，可以选择创建啊，只不过我们这里给大家演示一下， 接下来我们是可以进行创建的，好，这现在如果你选择让它进行创建的话，那么紧接着接下来如果你再去看你当前的这个 skill 这个目录的话，那么你会发现，哎，刚才的这样的一个啊，我要 python 的 这个项目代码来进行安全审计的这个 skill 呢，就已经创建好了啊，这个呢是它全自动的来创建的一个这个 skill， 那它全自动创建这个 skill 是 什么呢啊？大家如果懂这个 skill 的 这个编辑方法的话，你可以点进去啊，看一下当前的这个 skill 这样的内容。总之呢这个 skill 啊，它呢是把刚才用户的这个需求或者它执行的这样的个炼录，是来进行一个规范化的一个这个梳理和保存。然后呢接下来 这个就相当于是一个他自己提醒自己未来遇到这样的一个问题的一个规范化的一个操作文档，那么有了这个文档之后，那么紧接着我们说他在进行运行的时候，身上就会效率高很多啊，当然下面有一些关于当前这个 skill 编写这样的原则呀，什么什么的啊，大家回头这个这个可以自己去看一下， 总之呢就是它有了 skill 之后，那么接下来我们说如果你再围绕类似这样的项目啊来进行执行的话，你不管啊是对当前的这个项目，还是对别的这个 python 项目来进行执行的话，那么你会发现啊，它呢其实就会自动的去加载当前这样的这个 skill 啊，然后呢非常高效，非常快速的去完成当前这样的这个任务， 那么第二次我们进运行的时候哈，呃，基本上他的这个运行的这个时间啊，大家可以去呃看一下啊，他的运行时间呢，是减少了很多啊，差不多就压缩到了这个三百秒以内哈， 这个速度呢，其实是快了很多啊，然后呢，之前啊，他通过什么暴力扫描这个方式，现在也是没有了啊，然后呢，现在他表现出了各式各样的啊，更好的这样的这个性能等等等等啊，这个呢，实际上是有这个 skill 和没有这个 skill 之间的一个，这个之间的这样的一个对比，你能够发现哈，有了这个 skill 之后呢，他之前踩的很多坑啊，这次呢其实就不会再踩了 啊，看这个表可能看的更加清楚一些。然后同时呢有了这个 skill 之后啊，那么那么他呢，之前啊可能没有发现的一些问题哎，他现在也会 对不对啊，调用这样的工具啊，来去解决当前这样的这个问题。然后最后啊，他呢不仅仅啊是完成了这个报告，他还直接呢上手来进行了啊，相关的安全代码，这样的这个修复的工作等等等等， 这个呢也就说明，哎，它呢相当于是这个有了啊这个 skill 之后啊，对不对啊？它的性能呢是提升了很多啊，这个呢，其实是我们最开始使用它的这个 skill 能够发现啊，我它呢是存在这样的这个情况的，那么有了 skill 作为这样的这个酶剂哈，你会发现它当然就是会越用越聪明的，对不对啊？这个其实毫无疑问， 那么同时呢，我们会发现它除了啊，这会从零到一去创建这个 skill 之后啊之外，其实它呢也是会不断地去积累当前的一些这个经验啊，积累到这个 skill 里面来，也就说伴随着我们不断地进行运行，它呢会根据每一次运行的这个反馈，还会反过来去修改你当前这个 skill 啊，然后从而啊让你当前这个 skill 呢，可以说啊是运行的越来越快，越来越好。这里面我们可以看到哈，他在运行了几次之后呢，是额外新增了一些这个新增了一些这个区块啊，因为他可能会发现我们现在总是 这个围绕着当前的这 hermes engineering 来进行一个这个审查啊， sorry， 总是围绕当前这个 hermes agent 来进行一个这个审查，所以呢，他接下来啊会固定很多这样的模式，就是固定围绕当前这个项目来进行审查，他自己呢 会找规律，哈哈，然后这里面对不对啊，他接下来效率还会越来越快啊，这个大家可以多去来进行一些这个试验啊。总之呢，其实伴随着我们不断不断不断来进行运行啊，他的这个实际运行的这个时间啊，甚至可以压缩到百分之五十以下啊，这个呢其实是一个非常好的一个特性哈，啊，这个呢也是呃，这个 hermes agent 啊，他在实际进行运行的过程当中啊，给所有开发者提供的一个非常便捷的一个功能。 当然既然谈到它自主进化的这样的这个能力啊，那么除了刚才的这个 skill 之外啊，其实哈对于整个 hems agency 来说，它呢是提出了一个叫做 e g p a 的 一个进化引擎啊，那么这个 e g p a 这个进化引擎指的是什么东西？ 它的全称是啊，这个哈哈哈，大家可以自己看一下啊，总之它是一种将遗传算法和多目标优化应用于提示提示词进化的一个这个框架，它的原论文的这个名字呢，就叫做这个 e g p a， 所以 它呢也叫 e g p a 啊，是这样的一个情况， 那么这个啊，这个所谓的啊，什么这个遗传算法什么的这个多目标优化应用啊，这个大家可以不用去考虑啊，总啊不用去理解太多啊，总之呢你需要知道的是 它呢实际上啊是会学习总结当前任务的这样的这个模式，然后呢去生成数据，然后呢来进行反思，然后呢来进行啊多目标选择和平衡，然后最后呢来进行一个这个合并，然后最后呢去修改当前的这个 skill 啊，就是这么样的这个情况，这个 过程啊其实非常非常复杂，不仅仅是我们实际上进行使用的时候，它呢会自主来进行一个这个啊，自主来进行一个 skill 的 生成，然后同时它也会生成一些这个评估的一些这个数据啊，然后呢 可以啊使用真实的历史对话记录他，也有的时候你有必要你也可以引导他去是合成一些这个数据，然后呢来去啊这个净化当前这个 skill 啊，这个呢也是可以的，也是没有什么问题的。而他特别所谓这个遗传算法啊，且指的是他每次呢是会去考虑啊，增加某一些这个维度，或者修改 固定的某一些这个方向，然后去测试一下他能不能够有性能这样这个提升，然后每次呢只会朝着一个方向啊，或者制定的几个方向来进行重写啊，是什么样的这个情况？ 当然啊，它也是这个会啊，这个要求人工的来进行这个合并的啊，这个呢，我们在实际使用过程当中你也会发现啊，它呢会要求人工的来进行合并啊，然后最后呢来去完成你当前的这个 skill 的 啊，这样的这个优化等等等等， 当然好，对于 hermes agent 来说，我们现在看到这个，呃，看到这个 g e p a 号其实还是个非常非常简单的一个这个模式，我们只是通过让它去反复的执行一些工作，能够看得出来它的这个 skill 是 不断的发生变化，但是实际上啊，对于整个的这个 hermes agent 来说，它呢， 呃，其实整个的 e g p a 不 仅仅是啊可以用于啊这个 skill 的 优化，还可以用于它其他的整个 a g 的 系统里面其他的一些提示词的一些这个优化，甚至内置的一些 skill 的 这个提示词的优化，甚至它这 e g p a 的 e g p a 呢，还可以用于引导，如果你使用开源大模型的话，它还可以围绕开源大模型来进行强化学习的后续练 啊，哈，所以它这个 hpv 这个系统实际上是一个非常复杂的一个这个系统哈，我们这里只是讲了一个这个大概啊，只是跟大家说啊，它呢，哎，有这么样的一个这个成长的这样的一个机制啊，仅此而已啊。当然这个也是因为公开课时有限啊，可能我们没有办法啊，更多的展开啊，其他的这个内容来进行一个这个说明， 当然我们说到这啊，关于 e g p a 的 这部分内容哈，实际上是整个的哈，呃，整个的这个，呃， hummer's agent 最为复杂的一部分的这个内容啊，大家如果感兴趣的话啊，也可以去看看它的这个源码啊，也可以再看看课间里面的一些文字的这样的这个内容，也可以多去进行一些这个尝试啊，相信呢，你会有不一样的这个理解。 那么在本节观课的这个最后哈，我们这还有一些这个内容，可能是刚才用户啊，刚才咱们的同学会非常关注的一些问题啊，比如说什么这个模型怎么切换呢？对不对？ 还有啊，比如说像这个他还哪有哪一些啊，前沿的一些这个特性，像这样的一些这个内容啊，我们这里面有一些这个文字的这个补充内容啊，大家回头可以自己去 看一下啊，自己去了解一下啊，但总之啊，我们说这四个项目运行完毕啊，我们大家对于当前的啊， hummus agent， 以及啊对于你的这个 harness engineering 啊，它背后的这样的一套技术理论体系哎，相当于是有一个入门级的这样的个理解了，哈哈，对不对？ 好，那么到这，哎，我们公开课的内容呢，差不多也就全部结束了啊，接下来啊，我们就打一波广告，哈哈哈，也欢迎大家啊，报名，有我和木鱼老师啊，还有志杰老师，我们共同开设的 大模型 agent 啊，智能体开发实战课这样的一门付费课程，那么我们今天啊来讨论的啊，关于 harness engineering 啊相关的这样的一些这个内容啊，以及 business agent 啊，也是像也是 harness engineering 这样的一套技术体系啊，它的一个落地的这样的框架，那么这个内容啊，实际上是节选资，我们的二零二五啊大号模型 agent 正在开发十三课这样的一门付费课程， 那么这本课程啊，是由我们三位老师共同来主讲的一个一百个小时以上的完整体系大课啊。然后呢，这本课程从今年的这个三月份啊，开始新增 open club 开始啊，到我们今年四月份啊，新增 harness engineering 啊，以及像 harness agent 相关内容的讲解介绍啊，那么这本课程呢到呃我们今年啊的 最新的啊春季班是已经是开设了二十三期了哈，那么这门课程呢，是帮的，是能够帮大家零基础入门，然后直达目前顶尖大厂的中高级岗位能力要求的一门一百个小时以上的完整体系大课。 那么这门课程啊，其实是可以完全零基础啊，来进行的一个这个学习，并且这门课程呢，是一个硬核的啊，这个大模型开发的技术教学的啊，这样的课程，那么这门课程啊，是 这个对标目前的大模型开发工程师啊，大模型的这个应用开发工程师这样的岗位能力要求啊，这么个人如果完整学完，肯定是啊这个拿下五十万年薪的大模型开发岗位啊的这样的一个这个 offer 肯定是不在话下。 这么人总共呢啊是六个技术模块啊。首先第一个模块呢，是关于大模型技术 入门啊，然后呢，智能体 a p i 的 这样的入门啊，还有 rex 和增强技术的 系统开发入门等等等等啊，这个呢，是一个入门的啊，这样的一个阶段，然后同时紧接着第二个阶段，我们会进一步来介绍关于热门的 a 智能开发框架的上手实战。那么主要啊，是会包括一些 d 代码的开发框架，像 cos 啊， defy 呀，还有 nba 啊，以及 这个顶尖的 rek 的 框架啊，拉玛 index 啊这样的一个框架以及啊，对不对啊？新兴的一些 a 智能开发框架， 像 agent sdk 啊，还有 agent school， 还有 adk 等等，当然也包括啊，工业级的 agent 呃，框架啊，像 longchen 啊，还有 long graph 等等等等啊，那么这些呢，实际上都是能够帮助我们啊，从零到一呢来完成 agent 的 开发的啊，一些非常核心这样的工具， 当然有了工具还不够啊，我们还需要去讨论一些，还需要跟大家详细介绍跟讲解一些工业级的 agent 的 开发的一些进阶的一些这个技术，对不对？就比如说啊，这个智能体的这个 agent 的 开发的一些进阶的一些这个技术，对不对？就比如说啊，像这个 agencrek 一些进阶的一些这个技术啊，包括啊，如何来进行这个剪辑的一些这个优化，多模态的这个实战 graph， rek 之徒普查优化啊，还有这个什么视频信息剪啊，图文火牌 pdf 剪辑啊等等等等啊这样的一些啊， rek 的 这个进阶优化这样的这个内容。 当然啊，上面大家可以看，可以看得好，我们其实每个模块里面都有非常非常多的一些实操的一些这个小案例哈，当然这个实操案例其实并不属于我们后面要谈的这个大型案例啊，总之呢，其实我们所有的课程啊，每个模块都有非常丰富的啊，实操的这样的这个内容， 那么再往下啊，还会讲解关于智能关于智能体的，对吧？啊，长短期的这个记忆管理啊，这个其实就会涉及到，比如说我们现在讲的啊，一些 这个智能体的啊，记忆的优化啊，安全防护措施啊等等等等啊，当然也会来讲解啊，关于智能体上下文的一些优化的这样的这个策略啊， harness engineering 相关的这个内容，以及多智能体啊，系统开发相关的这样的内容啊，当然在我们课程里面还会介绍啊，关于大模型高效微调和强化学习微调啊，相关的一些 能够定制化啊，你开源大模型的能力的相关的这样的内容。那么同时紧接着第四个模块，我们就会进来探讨关于工业级的 a 证的部署上线啊相关的这个内容了 啊，那么你 a 证的开发完了之后，对不对啊？肯定还需要考虑怎么样呢来进行部署上线，这里面我们会进来介绍啊，关于智能体项目部署上线的这个基础的理论啊，同时也会来讲解啊，关于智能体开发部署的上线的全部的这样的流程一块介绍啊，关于两大容器化交付工具的这样的实战，以及 整体上线之后啊，长期的追踪和运维如何来进行处理啊，当然我们来介绍关于智能体的这个性能评估和如何来进行优化， 那么同时我们现在啊，我们还这这本书，里面还包含十大项啊，这个工业级智能体的开发项目实战啊，包括像长文档啊，编辑 agent， 文档审核 agent 啊，图文视频多模态 agent， 语音交互 agent， 然后 deep research agent 啊，数据分析 agent 啊，数据分析可行话 agent， 然后呢垂欲的 agent， graphregg， 高精度的啊，机制图谱的解锁增强系统，然后啊，像多模态的这个 app 本地支付问答，还有那的 banana 啊，像这个 ppt 的 这个 agent 生成等等等等啊，这一系列 agent 啊，是我们会有，总共呢会有十个啊，工业级的项目实战。 那么除了这十个项目之外呢，我们还有四大项啊，百万用户级别的智能体项目开发啊，这个呢相当于是商业化的这个智能体包括啊，像多模态的这个 app 支付解锁问答， 包括啊，全新一代的啊，智能客服 a 证的项目开发啊，以及呢包括啊，这个通用智能体的这开发，以及啊，还有这个数据分析和 ai 呃编程的啊， agent 开发项目等等等等啊，总共呢是有这四大项的，这个商业的商业级的啊，这个呃智能体的开发项目啊，总共呢是这么十四项啊，大型的 agent 项目开发 ok， 那 么所有这个项目呢啊，实际上是会覆盖目前我们说比较主流的，也是比较热门的这样的一系列的 agent 开发的 agent 应用，这样的主流方向啊，包括啊，对吧啊，这个整个的这个八大类三十家场景的 ai 落地解决方案啊，咱们课程里面都会有对应的落地实操性质的这样的这个内容， 然后同时呢啊对我们的课程来说啊，我们在今年的这个啊，今年的春季我们还新增了很多啊，关于 openclaw harness engineering 相关的这样的一个技术内容啊，当然同时我们也新增了一个大型的项目啊，就是从零到一呢，带大家去搭建啊这个 harness engineering 啊，对不对啊？ 从 open klo 啊开始来进行个搭建啊，我们会从里呢来教大家如何呢去呃从零到一来完成这样的一些 agent 开发啊，因为本身呢，咱们这门课程就是来讲解啊，关于现在的 agent 开发的核心这样的一个技术。那么当然对于大家刚刚啊所看到的这样的一个 harness engineering 啊，这样的一些这个内容，我们肯定呢也是会啊来进行一个 详细的呃讲解和开呃详细的这个开发和实战啊这样的一些这个内容的。 当然我们说除了啊大家刚刚我们所看到的这个大冒险 a 正正地开发实战课程之外呢，还有两门课程啊，是呃也是啊，现在正在进行这个招生啊，我们正在进行授课，正在进行连带更新两门课程，一门课程呢是 open club 智能体应用实战课啊，那么这门课程呢，是由我来主讲的一门体系课程 啊，这门课程啊，其实和我们刚才所看到这个硬核的这个技术的这个课程啊，会有非常本质的一个区别啊，在这门课程它主要是在讲解 open club 如何进行使用啊，是覆盖基本上所有的 一些应用场景下啊，如何使用这通用智能体啊，用的更好啊，然后呢来完成各式各样啊，不同类型的一些自动化的啊，工作流的这样的这个搭建去提升啊，目前我们实际去啊，这个工作过程当中，各式各样的不同场景下的工作效率啊，这个呢是 open club 啊，这样的一门可 应用的这样的一个课程啊，这门课程是由我来主讲，那么除此之外，我们还有门课程，是啊，沐雨老师在今天主讲的 webcoding 啊，这个编程实战课，当然 webcoding 啊，这门课程就不用说了，对不对啊，现在基本上是所有的咱们这个啊编程的这个同学啊，都需要掌握这样的像这个技能，然后刚刚咱们咱们班上还有同学的问到说，哎，我们公司团队内部的 的 web coding 流程是什么样的啊？等等等等，那是不是很多项目已经是这个零代码啊，在这个情况下，在进行这个纯粹是 web web coding 来进行开发，是的啊，那基本上就是非常这个情况， 然后啊，这么课程啊，会有木易老师来主讲啊，会大家好好来讲解啊，关于 web coding 呢，如何从零到一呢，来进行一个这个上手跟使用，以及各个不同不同场景下有哪一些啊， web coding 这样的一些顶尖的 web coding 这样的工具， 它的一些具体的这个使用和进阶技巧，然后也会从零到一呢，带大家去完成啊，很多的一些 web coding 的 啊，一些这个项目的实战的这个开发，从零到一呢，帮大家啊砥砺完整的啊 web coding 这样的技能体系 啊。那么现在呢，大家啊，不管是对哪门课程感兴趣啊？我们现在总共呢是有三门课程啊，分别是 openclock 智能体应用课啊，主要是讲 opencloud 这样的智能体如何来进行一个使用。然后呢？还有啊，大模型 agent 智能体开发实战课啊，这门课是一个更加硬核的，来讲解大模型底层的这个 agent 如何来进行开发的啊，这样的一门课程，以及适用于现在所有程序员的啊，这个 web coding ai 编程实战课，这么三门课程。
309九天Hector
08:43查看AI文稿AI文稿ai 玩的妙，生活不枯燥。大家好，这里是新 gpt， 带你爽用 ai。 春节的时候啊，我发了一篇爆款的长文，讲我是怎么用金融 agent 来做交易的，全网阅读呢，也超过了两百多万。但是当时呢，我是用龙虾 openclaw 来举例的 实际实践，实践的过程中呢，至少有一半时间在改 bug， 可谓是安装龙虾一时爽，改 bug 流泪火葬场。这龙虾热归热呀， 但是用上了之后呢，要调整东西是非常多的，最近有一个礼拜已经没动过了，你的龙虾是不是也很久没更新过了呢？不过接下来啊，我要介绍的这一款产品，绝对可以替代龙虾，叫做 hermes agent。 这个 hermes agent 呀，是 nas research 这个团队开发的开源自动化 ai agent， 它的核心理念是越用越聪明，每完成一个任务，就自动将成功经验沉淀为可付用的 skills， 无需人工编辑。相比之下， opencloud skills 呢，是静态文件，需要手动去维护。 那么关于 hermes 的 开发团队 niles research， 我 多说两句，这个团队在开源的模型圈子里呢，有一定的知名度，它的核心产出呢，是 hermes 系列的微调，然后让模型的表现更好，那么显示团队呢，也只有十九个人。 好，我们现在进入正题，首先我们看看 hermes 怎么安装，其实安装非常简单，我们到官网上把这个安装链接复制到自己的终端，然后输入它就会自动运行去安装了。 那么我们可能要稍作等待一段时间，让这个软件去安装一些依赖。那么经过一些等待之后呢， 有一个关键的地方，它会弹出来一个对话，问你是否迁移 openclock， 也就是说你如果选择夜色的话，你之前对龙虾的配置就可以一键迁移到这个 hermes 里面，那么我也是进行了一个迁移，也非常的方便。 之后呢，我们就可以进行一个 quick setup， 然后去选择我们要用的模型的 a p i， 然后一路点击下去，就可以完成整个的安装过程，整个的安装过程还是非常丝滑，然后也是非常快速方便的。当然和龙虾一样呢， hermes 也支持我们链接各种的社交软件的前端，比如说飞书，我们这里 以飞书举例，其实有安装龙虾经验的话应该不难，只要先去飞书开放平台申请一个机器人，然后去 hermes， 告诉他这个机器人的 app id， app secret 等等，以及根据他的提示给机器人一些权限，那我们就可以按部就班的完成整个的安装。 这里可以看到我们的飞书机器人在完成安装之后呢，就可以在飞书上与 hermes 进行一个对话。 好，下面我们讲解一些今天有趣的内容。我觉得 hermes agent 其实内部集成了很多的 skills， 非常有趣。第一个我们要介绍 skills 叫做 money video， 这个技能呢专门用于创建教学和技术视频，我最喜欢的一个课频道叫做 three blue one brown， 就 可以制作出非常相似的视频。 比如说我们今天想制作一段一分钟的视频来解释统计学著名的贝尔斯定律，我们只需要输入指令，他就会自动的开始执行，开始头脑风暴，钻研脚本，设计分镜等等，便可以得到一个质量非常不错的科普视频， 这里我们也可以看到我们生成的科普视频成果。当然呢，呃，有一些可以改进的地方，但整体质量呢，已经非常非常的超出我的预期了。 第二个我觉得最值得提的也是我觉得 hermes， 目前我用下来最有用的技能叫做 l l m wiki， 是 著名的 ai 大 神 karti 最近提出的一个大模型啊 knowledge base 架构。那么这个 wiki 的 想法非常简单，就是以一种 ai 生成的个人知识库，让大语言模型帮你把所有资料 翻译成一个互相连接的知识网络，并且可以按照主题分类，互相交叉引用。那么当这个 wiki 回答问题的时候呢，它会先读 index， 然后定位到相关的页面，再去读具体的内容。相比你自己去读报告呢，它解锁的效率和知识整理的这个呃结构化呢，都要强得很多。那最厉害的是呢，这个 wiki 是 活的，也就是每次你扔新的资料进去， hermes agent 呢，就会去学习这类知识，并且把它放到对应的位置， 然后如果你连接了 obsidian 的 话，它就可以做成一个知识缩影，管理起来非常方便。那么 hermes agent 呢，目前内置了这个 lm wiki， 不 用安装，直接使用， 只要你在新的讯息或者对话里输入啊 lm wiki 帮我研究这个项目，它就会帮你去整理这个知识网络，去进行一个研究。举个例子，我是把 呃，我最近比较关注的半导体行业知名媒体叫做 semi analysis 的 报告都扔到里面，让这个 lm wiki 去研究。那么 hermes 呢，直接开始 去读取每一个 pdf 的 这个重点章节进行分析加工，最后形成了一个非常完整的半导体行业的知识图谱， 并且我可以根据这个主题啊，行业概念啊，以及一些这个公司去查找。哎，你有没有发现，其实在使用 hermes 的 过程中呢， 有几个很有趣的点。一是它的自我进化功能啊，其实是潜移默化的，当它完成一个复杂任务之后呢，会把整个过程自动地沉淀成一份结构化的技能文档，存成 markdown， 然后下次遇到类似任务的时候呢，直接加载技能，不用再从头解决。比如说， 我在给这个 lm wiki 喂资料的过程中，大概喂了三次资料，然后 hermes 的 记忆系统呢，就自动帮我生成了一个叫做 lm wiki ingest skill， 用来帮我把类似的这个 pdf 文档整合进 wiki 以后呢，我只要给他发 pdf， 他 就会自动调用这个 skills， 帮我把这个资料喂到这个 wiki 的 系统里。因此呢，有 agent 用户说， kremis 在 两个小时自动生成了三份技能文档之后，重复性的研究任务速度提高了百分之四十之多， 这也就是它自动化的意义。另外有一点啊，除了上面的使用技巧，我觉得最值得关心的就是它 token 的 使用量。龙虾用户呢，用两三个小时的 opus 有 可能烧了超过两百美金。那 hermes 呢？我用下来啊，感觉它真的省 token。 第一呢，之前说过，它 skills 会自我保存和改善，这也代表着往往很多 prompt 不 需要再输。同样一件事，第一次 你可能跑十轮对话，第三次你直接调 skill， 三轮就搞定了，这样 token 的 使用量就自然减少了，你也省钱了。第二呢， skill 是 按需加载的，不管你装了多少，成百上千的 skill 也好，它的上下文成本几乎一样的，所以你不用再考虑所有 skill 塞进上下文，这样呢，也会 极大的省你的 token。 ok 讲了这些通用的 skill 玩法呢，老粉都知道，我们的优势在于金融领域对于 agent 的 运用，那么 hermes 的 表现呢，也是令人非常满意的。 hermes 装上对应的 skills 和金融数据库之后呢，我发现完全可以当做一个初级的量化分析师或者金融研究助理来使用。比如说，我直接问我的 hermes 怎么看半导体产业的强势板块儿，它根据这个 l m wiki 我 刚才建的数据库 得出了一个结论，就是 ai 加速器的产能， hbm 的 内存瓶颈等等。最后呢，我也发现，相关公司最近公布的业绩也显示出这些行业板块的警惕度的确在提升，我们通过分析就可以提前判断公司的业绩，从而提高投资决策的信心和准确度。 另外一个原因呢，也是我给 hermes 的 输入呢，是根据 simon analysis 报告，这个结论呢，也相当准确地反映出了产业端的一些看法。 当然，我们也可以在飞书上去问 hermes 某个公司的具体信息， hermes 就 会同时解锁本地的数据库 以及网络上他进行搜索的信息，综合给出一个我认为相当专业的回答。我们也可以看出啊， hermes 的 能力边界取决于你给他的数据来源够不够强大，他其实就像一个金铲子，只有在金矿上呢，才能挖出金子来。 ai 帮你赚钱的理念从来不是从零到一的 真空生妙有，而是帮你能从赚一块钱到赚两块钱的提效和升级。 hermes 呢最近也更新了两个非常重要的进展， 一个是它支持官方的微信连接，微信扫码即可支持，只要你升级到 hermes 的 最新版即可。另外一个呢，它对小米的大模型 memo 有 两周的免费调用，在配置 hermes 模型的时候，选择小米的 memo agent 即可免费使用小米的模型，限免两周。 这就是本期内容，赶紧用起你的 hermes 吧！感谢收看新 g p g 频道，有任何问题欢迎评论区评论交流，谢谢大家！
277XinGPT
03:31查看AI文稿AI文稿你想过试用龙虾、 cloudherme 等等 ai 工具，但它们却通通都要买大模型就放弃吗？以防你还不知道英伟达有这么一个平台，既不需要充值，也不需要绑定信用卡，直接注册就送免费 apikey， 而且一口气可以领一年。网址我置顶到评论区了。像 deepseek、 kimi、 mini max、 m 二点七、 glm 五点一这些平时可能要花 几十块一个月才能用的顶级大模型，通通免费。今天这期视频，我就手把手教你怎么用，三分钟薅到这个羊毛。这不是什么野鸡平台，而是英伟达官方推出的 nvidia name， 全称叫 nvidia inference microservices。 英伟达把他家价值几十万一张的 h 一 零零、 h 二零零显卡部署好这些大模型，然后以 open ai 兼容接口的形式向全球开发者免费开放。你可能会问，英伟达为什么要免费呢？其实答案很简单，就是为了推广生态。个人开发者先用免费版，熟悉 企业大规模部署时，就要用付费的 nvidia ai enterprise 版本。这就跟剃须刀免费送刀片赚钱是一个道理。 但对我们来说，白嫖就完事了。很多人最关心免费到底有没有坑，我直接说结论，偷看，完全免费， 没有计费，调用次数无上限，唯一限制是每分钟最多四十次请求，也就是 r p m 等于四十。这意味着每一点五秒可以发一次请求，对于个人学习、开发、测试、日常使用来说完全够用。但如果你要做高并发的生产级应用， 可能还是要搭配其他平台，不过对于百分之九十九的用户来说，这个额度绰绰有余。注意事项一，不要输入敏感信息，像密码、数据库、地址、个人隐私等，千万别发给任何 a p i。 二、 a p i t 只显示一次，创建后立刻复制保存， 关闭弹窗就找不回来了三、建议选一年有效期前记得重新生成。那怎么注册？第一步，打开 h t t p s build mbda com， 点击右上角的 login， 如果没账号，点 create account， 用邮箱注册，推荐 qq 邮箱或 outlook， 国内收验证码更稳，注册完成后去邮箱获取验证码。 第二步，验证手机号登录后，页面顶部会提示 verify account to unlock api access， 点击为路由，输入国内手机号，加八六开头收验证码提交。第三步，创建 api key 点击右上角头像 api keys gives create api key， 内门随便填 expiration， 选最长十二个月，创建后只显示一次，立刻复制保存。这个 api 要怎么用？ 三种方式接入方式一，代码调用只需要把 base u r r 换成英伟达的地址， api key 换成你刚才创建的 m v p i 开头的密钥，模型名称换成你想用的模型 id， 比如 mini max m mini max m 二点七，整个过程跟调用 openai api 一 模一样， sdk 都不用换。方式二， cherry studio 新手推荐一，打开 cherry studio， 设置模型服务二，找到英伟达 三、 apik， 填你的 mvp 秘钥四、手动添加模型 id 保存测试连接方式三， open webview 等工具凡是支持自定义 open ai 接口的工具，统一配置 face url 和 apik 以及对应模型就行。说白了，只要你之前因为收费而犹豫没去尝试的场景， 现在都可以零成本开干了。你现在唯一要做的就是赶紧注册账号，三分钟就能搞定。如果觉得有用，转发给还在每个月掏钱买 a p i 的 朋友。
449Ac的ai打工日记
00:31查看AI文稿AI文稿a 针的模型建议先用 openroute 一 p i key。 第二步，选一个默认模型，先不要同时改太多参数。第三步，配置 provider， 让 harms a 卷的请求能稳定发出去，跑通以后再考虑速度成本质量 及 provider routing。 关键不是一开始选最强模型，而是先让链路稳定输出。整理了 openroute 配置教程，可以按清单走。
13现实数码君
01:11查看AI文稿AI文稿我 c c 的 兄弟们最幸福啦，一键直接把爱马仕的 edge 直接给它安装进去，很简单，大家到吉他上面去，然后呢，把你自己的啊，这个爱马仕的这个啊，直接给它下载下来，下载成这个压缩包， ok， 然后下载到压缩包就在这，大概是十点九 mb。 然后呢，我教你们个特别简单，打开你的 c c 啊，这卡扣一拖，然后一丢， 好了，那按回车结束，他就叭叭叭叭叭，全部装完了，好，安装它只是第一步啊，因为我装完了啊，我就把它删了，然后安装它只是第一步，安装完之后你需要配什么？你需要去配 key， 对 不对？那你要配 key 怎么办呢？这个时候呢，你自己就要去搞定啊，你自己的这个看你要接什么， 呃， mini max 啊，千万啊，你自己接啊，我接的是这个，然后因为这个呢，现在我可以大量白嫖啊，你们去看我前面的视频吧，我前面的视频其实都有说啊，然后呢，就把这些东西接过去就行了，接口啊， key 啊，全部一股脑的往 c c 里面丢，丢完 c c 就 噗噗噗噗噗，好了，全部搞定。 然后呢，你一过来，我说，哎，你现在用什么模型啊，他就告诉我什么什么情况，就这么简单，所以有 c c 的 兄弟们还是很舒服的，这东西都不需要你去折腾一下就好了。
04:55查看AI文稿AI文稿都在说 hermes 比龙虾强，但怎么安装却没人教。 hermes agent 是 一个开源 ai 助手，不是只有 mac 能装， win 也是可以的。装它有三个用处，第一个模型任挑，某里腾，某字、某申，某月、某质某，哪家都能接上。 第二个，越用越熟，你怎么干活它慢慢就记下了，用久了自动顺手。第三个技能自动沉淀， 干过一次的活直接存下来，下次一键复用，不用重新交。开工之前先检查两件事，五秒搞定。第一件，看 windows 版本，按 win 加 r 输入 win 十得两千零四以上， win 十一全版本都行。第二件，任务管理器，打开性能，看 cpu 里虚拟化有没有已启动 没开的。进 b i o s 打开，每家主板进法不一样。装 hermes 有 两条路，挑一条走完就行。第一条 ws l 二，一条命令就能在 windows 里开一个 linux 子系统，新手推荐这条命令， 行熟一点没坏处。第二条， dac， 一 条 dac， 让起容器升级，拉新镜像，数据不丢，装过 dac 的 人会更顺手。先讲第一条， wsl 二路径，三步，装好。第一步，右键开始菜单，选待管理员那项，打开一个黑色窗口。 第二步，输入 wsl install 回车虚拟机平台 wsl 子系统 ubandtwo， 它自己全装上。第三步，重启电脑，打开 ubandtwo， 设个密码， wsl 就 开好了。 wsl 开好之后跑官方一键脚本，也是三步， 第一步，从简介里复制一键脚本，粘到 ubandtwo 里回车。第二步，啥都别动， python node 依赖它自己全装上看着就行。第三步， 锁死一下，让环境变量生效，输入 hermes 就 能跑起来。装完先验两下，确认没出问题。第一，输入 hermes version， 能看到版本号就说明装对了。第二，输入 hermes doctor， 他 自己把 python， node， ripgrab 夫夫，莓根全查一遍，全部打勾就完工。讲完 wsl 讲 docker 这条路，先把 docker desktop 装上。第一步，去 docker 官网点一下 download for windows 下载安装。 第二步，看右下角托盘那只小金鱼图标亮起来显示 running， 就 说明 docker 就 绪了。 docker 装好之后，跑 set up， 向导，两步搞定。第一步，先创建一个点 hermes 文件夹， 你所有的绘画记忆技能都存在这里。第二步，一条 docker run， 挂载这个文件夹，进容器会自动拉镜像，拉完就进配置向导。 配完之后， doctor 有 两种用法，按需求调。第一种，交互式，临时聊一次，用完就走，容器跑完自动退，环境干净。第二种，后台常驻，开机自启，随时接消息，适合长期在线当网关用。配置之前先讲讲 apikey， 没这个过不去。 apikey 就是 ai 厂商发的通行证， 填进 hermes 它才能调模型。流程很简单，厂商官网注册，拿试用额度，找到 api keys 页面，点创建复制那串 s k 开头的字母粘进来，国内厂商挑一家就行。 某里同意，腾某混元自某豆包，申某求索月某暗面质某清严，哪家都能填进 hermes。 回到配置向导，一共五问，先两问，第一问，选模型，就用刚才拿到 key 的 那家 某里腾某字，某申某岳某志某哪家的 key 都行。第二问，终端后端默认 log， 回车就行，不用想。剩下三问，全是默认值，看着就能过。 第三问， a 准的参数，起个名字 max tens 默认九十别动。第四问，消息平台跳过就行，后面想接再接。第五问，工具集 选 o 全开回车之后， hermes 就 配好了直接跑装的过程 windows 上有三个常见坑，我提前说一下。 第一个坑， wsl 窗口一关， hermes 就 跟着停了，想让它一直跑别走。 wsl 走 docker 容器后台常驻不掉线。第二个坑， mntc 目录读盘很慢，因为是跨系统读写项目，别放 windows 自己的加目录里，速度快几倍。第三个坑， windows 防火墙会挡住 gateway， 首次弹窗选允许一次放行就行。最后看下电脑配置要求，其实一点都不挑，机器内存起步一个 g 就 能跑，推荐四到八个 g， 跟普通办公电脑一样， cpu 单核都能起。推荐双核台式笔记本都够，磁盘五百兆起步 留两个 g 以上就行。走一遍整个路径，记住三个节点，起点是 windows 用户就是咱自己。新手走这条， wsl 为你开个 linux 子系统，懂点容器的走这条， docker 升级拉镜像数据不丢，两条路跑到最后都是同一个终点。 hermes 在 你 windows 上跑起来，开源免费，能听话干活，温用户从今天起也能玩上开源 ai 了。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。
165曲奇（AI练习生）
01:21查看AI文稿AI文稿好一个良渥的恩情还不完了，三亿 toon 只用了不到十九块钱。不过纯烧 toon 氧 hems 和 openclaw 这种智能体的话还是有点兜不住。我用 cloud code 接 deepseek 的 ipi 做两个软件，一个是在前端监测癌症的画 cid 图的软件， 还加入了基础的绘图功能，能自己去改一改图。另一个是 doident 的 管理面板和监测面板，还加入了聊天弹窗功能。就这两个软件，一共差不多才用了一亿的 token， 只花了差不多七块钱。做完之后，我这的 token 显示只有一亿多，余额还有十二块多。但是我的 ident 在 做东西的时候犯的错有点多，我就训了他一会， 不到一个小时，回来一看 token 直接飙到了两亿多，余额直接剩了四块，直接扣走了我八块钱。虽然一亿 token 八块钱也很便宜，但是这种纯聊天儿的消耗速度也有点兜不住。所以我比较推荐的方案是在养 openclock 和 hermes 的 时候 也备一个 mini max 的 ipi。 mini max 蹦归蹦，但是量大管饱，再加上这样的一个快速切换，训练对话的时候用 mini max， 正经做任务的时候切换成 deepsea， 也不用担心 太笨的模型会把你的智能体给养傻。这些智能体本质上就是本地的文文档，然后发给大模型去处理，不管你对话过程中是怎么样的，只要你最后写进记忆文件的文本是对的，它就没问题。
3114薛铁柱
00:43查看AI文稿AI文稿配个 a p i t 能有多难？ hermes 配置 minimax 翻车实录，配置完毕，切换 minimax， 点击发送，收到回复，四百零一，认证失败， 反复检查 t 正常， base url 正常， provider 正常，全部正常。半小时后， 最后发现这行被注视了，前面有个警号，整形失效。血泪教训，第一， env 里警号是注视整形失效。第二，国际版用 minimax 开头的 t， 国内版要用 minimax c n 开头的 t。 第三，所有玄学问题，先查配置文件里的注视，你有没有也踩过类似的坑？评论区说说。
20深度探险
00:59查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，我是大鹏。 amazon 零点一零来了，这次最值得关注的不是模型换了，而是工具终于更好用了。 一句话讲重点，很多人最头疼的那件事，现在终于清了，不用再为了搜索深图，语音和浏览器分别去配一堆 api key。 amazon 零点一零的核心升级叫 to gateway， 它把外部工具能力统一接进来，让你用一个入口就能调更多真实能力。 这次直接打通了四类高频工具，网页搜索、图片生成、文字转语音。还有浏览器自动化，对应的就是 fire crawl f a l， open ai t t s 和 browser use。 如果你是 nasport 的 付费用户，最大的变化就是很多工具现在可以直接走订阅能力，不用你再单独申请和维护。额外的 key， 开启方式也不复杂，先用 hermes model 选 north portal， 再用 hermes tools 看哪些工具开着，最后用 hermes status 检查当前状态。所以， hermes 零点一零本质上不是一次花哨更新，而是让 agent 更像真正能干活的助手。想少折腾配置，多把时间花在结果上，这版值得深。
28鹏哥闹呢
02:28查看AI文稿AI文稿给大家分享个我最近改做的一个特别实用的小工具。我不知道你们平时开浏览器是不是也跟我一样，标签页永远关不完，我自己基本不关，唯一会大规模关标签的时候，就是电脑已经卡到不行了，我才会直接一键全关。后来我发现有人开源了一个 clone 新标签页的管理插件， 然后我就 webcoddling 改了一下。现在我每次新开一个标签页，出来的就不是默认页面了，而是我自己做的这个首页。 这个首页最核心的功能就是它会非常清晰的告诉你你现在到底开了哪个标签页，而且它不是乱糟糟的堆在一起，它会按照网页的分类，同时它还会自动帮你做一些分组。比如说像首页这样的页面， 很多时候你其实根本不需要一直开着，那你就可以一键关掉，而且关的时候还有音效和撒花，关起来会很爽。另外它会帮你识别重复打开的标签页， 比如这个标签页我开了两遍，我就可以直接点关闭重复页，把重复的关掉。如果有个东西你还没看完，你可以点稍后再看，它就会进入稍后再看。这个清单里 还有个我自己特别喜欢的点，就是它展现的信息非常的完整，平时你只看到图标，根本不知道哪个是哪个，但在这个页面里，它会把具体内容展开给你看，包括 github， 本地的网页，还有飞书，还有邮箱，这些就能一目了然的看到。你可以一个一个关， 也可以一组一组的关，或者只关某一个，整个过程会有像在玩消消乐的感觉，会让关标签页这件事情变得很爽。 还有一个很实际的使用场景是，有时候你明明知道自己开过某些标签页，但因为开的太多了，你已经完全找不到他在哪里的。这个时候你就可以直接在页面上点那个标签页，他会直接跳转到原来的那个标签页，所以他其实提供的是一种非常好的格式化管理方式。 原开发者把这个东西发到某特上面之后呢，反响都挺不错的，很多人就开始在它的版本基础上做自己的版本。就像我现在一样，这件事情的点就在于， chrome 的 新标签页其实是可以自定义的， 也就是说你完全可以把它变成任何你想要的形式。我这个代码也是开源的，就放在我的 gitlab 里， gitlab 在 我的签名里，这个仓库的名字叫 typecontrol。 但我其实觉得大家不一定非要用谁的版本。 有了 ai 编程工具之后，我觉得每个人都可以是程序员，你可以自己开发或者在别人的基础上改出自己的版本，因为每个人的需求本来是不一样的。如果你也对外发布考点比较感兴趣，关注老黄，我们一起学习，一起进步。
101AI 老黄
05:14查看AI文稿AI文稿想象一下，你开了两个终端，两个 hermes 代理都指向同一个代码，目录都在改文件，一个代理刚写好的接口，另一个代理直接删掉了。绘画历史在打架，记忆存储在互相复写，你根本不知道哪次改动属于哪个实验。 这不是假设，这是在同一个 checkout 里并行跑多个 harmis 的 真实风险。解决方法只有一个， getworktree， 每个代理自己的目录，自己的分支，自己的检查点，历史互不干扰。 要理解为什么要用 work tree， 先得理解 hermes 是 怎么感知世界的。 hermes 把当前工作目录视为项目根目录，运行 hermes 命令的那个目录就是它的全部。上下文 在这里找 soul， 点 md skill， 点 md context， 文件在这里执行，代码在这里写入更改。 c l i 模式下，那就是你运行 hermes 的 目录。 messaging gate 位模式下，由 messaging 下划线 cwd 环境变量指定检查点历史也绑定在工作目录路径上，不同目录完全独立的回滚历史。 所以想让两个代理真正隔离，最简单的方式就是给他们两个不同的目录。 get work tree 专门解决这件事 来看。实际操作从你的主仓库跟目录开始，一条命令就能创建 worktree git worktree add some ripple feature feature， hermes experiment。 这条命令做了两件事，在点点斜杠 ripple feature 创建一个新目录，同时剪出一个叫 featurehermes experiment 的 新分支。 现在进入这个目录，直接运行， hermes 代理就启动了，他会把点点斜杠 ripple feature 当成自己的项目根使用这个目录范围内的独立检查点历史完全不影响你的主仓库。 需要第二个代理同样的方式，再创建一个 walk tree， 另一个分支，另一个目录，两个代理，两套状态互不相知。 两个 work tree 创建好之后，打开两个终端，分别 cd 进去，分别运行 hermes， 就 这么简单。 代理 a 在 featurehermesa 上工作，代理 b 在 featurehermesb 上工作。两者共享同一个点 g i t。 对 象库，但检出是完全隔离的。 代理 a 删了一个文件，代理 b 完全不受影响。代理 b 用了 rowback， 回退了三步。代理 a 的 检查点一针未动。这种模式特别适合批量重构同一任务的多方案对比，或者把 c l i。 绘画和 gateway 绘画配对到同一仓库的不同分支上。 并行隔离是多 agent 的 协助的基础保障。每次都手动 get worktree add， 太繁琐了。 hermes 内置了杠 w 标志，一个命令自动完成所有操作。 hermesw hermes 会在仓库里的点 w o r k t r e e s。 斜杠目录下创建临时 worktree， 剪出一个隔离分支，格式是 hermeshermes， 加上哈西后缀， 然后在里面跑完整的 c l i。 绘画。也可以和单次查询组合 hermes 杠 w 杠 q 修复问题井号一百二十三，执行完就结束。想要并行打开多个终端，每个都跑。 hermes w 每次调用自动获得自己的 work tree 和分支，完全不用协调。 手动模式给你完全控制，自动模式给你最快上手。两种用法，按场景选择。实验结束后怎么清理？先作判断。这次实验的结果要保留吗？如果要保留，像普通 pr 一 样，把分支合并进主分支，然后删掉 walk tree gate walk tree remove hence one pre feature。 注意两件事，第一，如果 walk tree 里有未提交的改动， gate 会拒绝删除，除非你强制加 force。 第二，删掉 walk tree 不 会自动删掉分支，分支还在你自己决定是否要用 gate branch d 清理 hermes， 再到 hannadhermes checkpoints 下的检查点数据也不会自动清理，但体积很小，影响不大。整套流程就是用完判断合并或丢弃。删目录，按需清分枝。 把这三层合起来看。最外层 getworktree， 每个实验一个独立目录，代理之间完全感知隔离，互不干扰。中间层分支，每个 worktree 有 自己的 get 分 支提交历史清晰。 p 二，小儿可审查 内层检查点加斜杠 rollback， 在 每个 worktree 内部操作级别的安全网工具调用，出错随时回退。 三层叠加，你得到的是多代理并行，不冲突，实验失败不影响主线，每一步都可以撤回。从一个 hermes w 开始，到把好的实验合并进主分支结束，这就是 hermes 在 大型仓库上的完整作战方式。
80AI观察
00:35查看AI文稿AI文稿收到货，打开文件夹，双击 hermes bed windows max， 双击 comment， 浏览器自动跳转配置 p 界面配置好，点击保存，点击启动，打开 hermes agent， 开始对话 c t r l 加 c， 关闭所有窗口。第二次双击 hermes bed， 自动打开 hermes 不 移。
1羽鹭数码
