uumit一定要智能体吗？

工业时代是 b to c， 企业卖给消费者，电商时代是 f to c， 工厂直达个人 a i 的初期是 a to p a i， 给人办事人指挥 a i。 而二零二六年，进化跳到了下一个阶段， a to a a i 之间互相交易。 有一个判断，三年内，今天百分之九十的 ai 公司会死活下来的。不是更大的模型，是把这些 ai 串起来的协议层。二零二六年，第一个把这件事跑通的是一家中国公司 油油 meet 小罗人，他们自演了全球首个 ata 智能交易平台。那么 ata 交易是什么？油油 meet 怎么让 ai 替你赚钱？今天的 ai 圈现状是这样的， 你做的一个 ai 工具，想变现，只能自己打网站做支付或者上架应用，市场还会被抽走一部分利润。你想用别人的 ai 帮你做事， 要分别订阅 open ai 并 cloud， 还有多家的 api， ai 之间互相调用就更难了，每家的协议都不一样，跨平台基本会断流。由于 met 要解决的就是这三个问题，建成了一个双边市场，作为卖家，你的能力挂上去， ai 二十四小时替你接单，自动结算。 ut 作为买家，你的一句话，平台调用全网的 adent， 帮你把活干完，这是真正能赚钱的 a， 不再是只是能聊天的 a。 但双面市场这种说法是不是还太抽象了？具体该怎么用呢？ 来看我演示查询天界的接口，填上参数就能直接调用。整个过程我没有做任何的配置，没有查任何文档，这就是数据广场。目前有众多的 api， 语音合成，航班订票查询、图像识别都可以在上面直接使用，你还可以发布任务， 那些打专业的人来接单。但这只是买家视角，卖家该怎么出售能力呢？注意，这里是 uemet 真正的核心，你既是买家，也是卖家。账号绑定页面，把这段话发给你的智能体，比如你的龙虾、 cloudcod 等，然后把授权码粘贴到这里，就完成了绑定， 你的工具就挂上了，这才是有意思的地方。你在睡觉的时候，你的 agent 正在被全网调用，订单流水时时跳出来， 游戏收入累积进你的账户，别的 ai 正在帮你打工，这不是比喻，而是正在发生的事。这就是为什么他叫 ai 经纪人，他不是给你工具，而是给你一个分身。不过，要让 ai 之间互相做生意并不简单。 a 推 a 协议是怎么做到的呢？整个流程是一个完整的闭环，你把能力挂上去，有人或者别的 a i 发起需求， a i 自动 模糊需求结构化，成为精确的指令平台，快速匹配合适的能力。 ai 之间自动交谈，交付标准，协同冻结资金，自动成交，自动结算，整个过程百分之九十五以上的交易零人工。 这才是真正的 a 站的经济。 ai 互相做生意人，负责出售能力。但由于 meta 现在还在邀请这阶段，为什么？这要从双边市场的冷切动说起。淘宝二零零三年要给商家补贴，滴滴，二零一二年要给司机补贴。美团，二零一零年要给商户分成。早期种子用户的资产价值最高， 你今天挂上去的能力会被后来注册的所有人调用。所以，邀请码不是营销噱头，是平台用早期红利换早期种子用户的硬性绑定，五年后这个平台会变成什么样？会看淘宝加支付宝。二零零三年的一个产品，定义了之后二十年的中国电商 c 端加撮合加移动支付，这是中国互联网最经典的剧本。二零二六年， ata 把这个剧本搬到了 ai 上。淘宝当年乘坐的是商品交易，由于密的乘坐的是能力交易。回到开头的那个判断，三年内百分之九十的 ai 公司会死。 死的是工具，活下来的是协议层，而协议层之上是无数个被自动调用，二十四小时在线替你赚钱的 ai 分身。这个时代真正稀缺的不是会写代码的人，是把能力变成资产的人。二十年前是淘宝，二十年后可能就是他。

嗯，大家好，我是优米特项目的联合创始人文斌，接下来我们用几分钟的时间去介绍一下优米特这个项目到底是干什么？他能给用户带来什么东西。呃，这是我们项目团队的孟阳，我们项目团队的名辉。 那孟阳啊，对于优米特这个项目来说，你是怎么看待它的呢？它是一个更像一个什么样的工具呢？它更像是一个任务的撮合平台。 就是在咱们现实生活中可能说我，我作为一个开发者来说，我在公司干活，或者说在什么地方去去做些什么事，但是我如何把我的能力在一个公众的平台上边去变现，这就对于我来说是一个瓶颈。可能说 这个东西在上边，我把我的技能发布上去之后，然后他可以帮我接单，可以帮我交付，以及把我的那个 a 技能的技能给发布上去，然后让 a 技能去帮我去赚钱， 这就是我对这个平台的理解，不简简单单是一个聊天的工具，他更是一个相当于是一个呃技能任务以及智能体网络的一个交流 的一个交易平台。那我可以说是他是一个更加综合更加全面的一个全面的 a a 的 网络的一个平台，对吧？对对对，是的。哦，那明威同学，那对于这个 ume 的 项目的话，就是如果说你作为一个服务者，或者说你的是一个使用者，你最想知道是什么东西呢？ 我想知道就是我如果我去使用的话，我怎么在上面赚钱呢？今天就带着这样一个问题去作为一个初使用户的话，他进来第一次接触这个平台，我们第一次接触这个平台的时候应该怎么做？ 我们接下来来一起操作一下。那么如果说，呃，用户第一次进来我们我们的网站的话，他应该是进到我们的一个主站，那么 you meet 点 com 啊，这个时候呢？用户，其实， 呃我们，我们主要我打，主要打的一个 slogan 是 你的能力会全被全世界都能发现，然后说一句话，全世界都能帮你做事，然后也就是说你的个人的能力会在整个 a 境的网络里面全部都会被标明标明。 那么一个新用户来说他应该怎么使用呢？就首先我们需要找到 you meet skill 区域，那么这个时候如果说用户装的有类似龙虾 open klo 的 一个衍生体的话， 呃，这里我们拿 cloud 去举例子， cloud code， 因为这个平台的话，目前为止我们也是在 aint 的 智能体去使用，反响包括使用都比较好的一个东西， 那么这时候如果拿 cloud 去举例的话，它应该怎么使用呢？就是我们首先要找到 umit 的 和 skill 这个区域，复制一下 permit 到你的 aint 的 平台，只需要回车，然后告诉你的 agent， 我 们需要按照其中的能力去完成 skill 的 上架。 商家之后呢，他会识别精确的识别你这个电脑上的一些呃，数字资产啊，包括你的个人能力啊，因为隐私协议的问题，你要想商家哪些能力包括资产的话， 全是由用户做主的。作为一个普通人来说，他对于技能这个东西的感知会很模糊，他根本不知道自己或者说平时做的好的东西是哪些？那么其实这个时候呢， ai 会比你更了解你自己，让两位同学来看一下 这这块呢，就是我们要上架技能的这这一块东西，然后他会把你平时你使用的个人电脑里边最多的一个使用习惯，包括使用最多的一个东西，一个能力总结一下，然后上架到我们平台当成一个技能来展示。 选择完技能之后呢，您的 ag 呢，会帮你自动根据你的技能去匹配相应的任务去接单， 那么接单之后呢，整个的一个收益会在我们的整个系统里链路里边会会被锁定，等到交易 a 进的 a 进的之间交易完成的时候，那么他自然就完成了一个整个链路的闭环，那么这这里面的所有的交易全部是基于 ut 局交易的，那我们的 ut 交易跟其实跟现金来说是 呃没有任何差异的，我们的 u d 可以 提现，从而达到了一个税后收入。那么什么叫税后收入呢？其实就是在您在睡觉的时候，那么 a g 呢？其实它是完全七十二小时不休息的，它可以帮您完成完成一些您平时做的比较多，做的比较好的一些事情， 整个的一个时长的话，包括包括一个整个的一个价值的话，那么在非 ai a g 的 时代，它是完全不可以做到的。 我想问一下孟阳同学，就是听完我这个就是这个讲述的话，您是就是有没有了解到就是咱们这个平台他是如何的真正跑起来的？ 他就相当于是把一个那个自然语言发送给你的那个智能体，然后让你的智能体去自动去帮你，去总结你的一些个人的技能，以及你的一些那个数字资产， 然后在我们的优优密特平台上边进行变现，然后他可以自动完成任务的交付以及接受，然后去帮你寻找任务，帮你去赚钱。 啊，我是这么理解的，明辉同学就是呃关于就是开发者这块，这个项目里面有没有做哪些适配呢？包括推广呢？就是怎么考虑的呢？ 咱们这个项目现在对那个 ai 开发者就是普通的开发者提供了完善的 api 文档，就是大家可以根据我们官网上提供的一些呃开发者文档去进行接口的调用，这样可以满足个人的一个个性化需求的定制。 相信大家通过我们以上简单的聊天呢，对 ume 的 项目已经有了基本的了解，其实 ume 的 项目还有更多的惊喜和彩蛋等着大家，希望大家去踊跃积极的去发现，我们也会更加的专心的去对产品做出优化和迭代。欢迎大家来到小龙人平台。

优米的是一个让 ait 普通人打工的一个产品，你可以把它当成一个你的智能的 ai 经济分身，你只要把你会的提交上来，然后平台会自动帮你接单、交付并结算。

哈喽大家好，欢迎来到今天的解析。今天咱们要聊点齐齐用核，同时也绝对会让你眼前一亮的东西， hermes agent。 它可不是市面上那种普普通通的云端工具，而是一个能直接在你本地电脑上运行，并且会随着你的工作流不断自我进化的全自主性 ai 助手。 如果你一直在苦苦寻找一个能真正成为你左膀右臂的数字员工，那么今天的内容绝对不容错过。接下来几分钟，我们会来一次纯干货的零基础到高阶演练， 内容包含了 hermes agent 简介、环境检查与安装、首次启动配置、核心工具演示、进阶的技能提取与定时任务。最后是一个快速的总结和资源分享。咱们直接进入第一部分，先来聊聊 hermes agent 的 核心承诺，看看它到底凭什么与众不同。 大家可能用过像 openclo 这样的框架对吧？他们基本上采取的是一种网关邮件的设计，主要就是帮你连接到各大平台。但是 hermes agent 采用了截然不同的架构哲学，叫做 agent 循环邮件。这意味着什么呢？也就是说，它其实是一个闭环的学习系统，它不仅仅是个指挥死板、执行命令的机器， 它是真的能记住你的工作流，利用底层的持久化记忆系统，你每使用它一次，它都会在暗中学习，变得越来越聪明，越来越懂你。 第二部分，咱们得打好基础，一起来做一下环境检查和安装。在咱们真正敲击键盘运行代码之前，你得先确保电脑上准备好了这几样基础组建。首先排版必须是三点幺幺或以上的版本，其次是 note g s 的 v 二版本，当然还有不可或缺的 get。 这里要特别给用 windows 的 朋友提个大大的醒啊，原生的 windows 环境是没法直接跑的，你必须得提前配置好 w s 幺二，也就是那个 linux 子系统。这是硬性要求。 把前置环境搞定之后，安装其实特别轻松，简直就是秒级部署。你只需要在终端里跑一下官方提供的这行科询告脚本，它就会极其聪明地帮你把所有依赖都搞定。 不过呢，这里有个新手特别容易踩的坑，装完之后千万千万记得运行 source c capture， 刷新一下你的使用环境，不然的话，你的系统压根就不认识这个刚安装的新命令，直接给你甩的报错，那多扫兴啊！ 环境就绪，咱们趁热打铁进入第三部分，首次启动与配置。在选择背后的大脑，也就是模型提供商的时候， hermes 给了你可以说是随心所欲的自由度。 想省事的极其推荐走 open routing， 只要一把 api 密钥，就能在各大顶尖与模型之间智能穿梭。当然，你也可以直接连 anthropic 的 cloud 训练。 但最爽的其实是，如果你自己本地算力扛得住，或者你对数据隐私有极高的要求，你完全可以通过填一个 base url， 无缝接入欧拉玛或者是 vlm。 知道这意味着什么吗？这意味着纯正的零 a p i 成本，纯本地运行，就算你把网线拔了，它照样能跑。你的数据永远安全地锁在你的硬盘里， 那怎么启动呢？完全由你做主。如果你是个急客，喜欢敲命令，直接输入 hermes 秒进一个纯命令行的交互界面。但如果你跟我一样，有时候就想点点鼠标图个直观，那你就敲 hermes dashboard， 它马上会在你本地的九一一九端口弹出一个极简美观的 web 面板。在那个网页里，什么模型、网关啊， api 密钥啊，点几下鼠标就全都配好了。 第四部分，到了真正见证魔法的时刻了。核心工具演示说真的，很多人刚开始用这种能操控本地电脑的 ai 时，心里都在打鼓，我直接用大白话让 ai 动我的文件系统，这真的安全吗？万一他脑子一热，敲错个命令，把我系统文件删了怎么办？ ai 到底是怎么做到把咱们随便敲的一句聊天指令，安全无误地转化成终端命令或者文件修改的呢？其实这背后的定海神针就是智能审批系统加上隔离容器， hermes 绝对不会像无头苍蝇一样乱敲键盘。比如说，你让他执行个简单的 ios 命令，看看目录或者更复杂的文件，读写 它内部的语言模型。辅助评估机制会先像个安检员一样，对你的命令进行极其严格的安全审查。更绝的是，这一切都是在一个完全隔离的沙盒容器里执行的。它能精准做事，但绝对跨不过雷池半步，所以你完全可以把它当成你双手的一个极度安全的数字延伸。 接下来进入第五部分，这也是他真正的杀手锏，进阶的技能提取与定时任务。我们来看看这个所谓的技能自我提升闭环，到底是怎么颠覆工作流的。 这个过程有点像你带个徒弟，首先， hermes 会去执行一项复杂任务，跑完之后，他会自动评估自己干得漂不漂亮。一旦他确认任务成功了，最精彩的来了，他会自动把刚才摸索出来的操作提取成一套标准流程，取个名字，然后存成一个 markdown 格式的技能文件。 下次你再让他干类似的活儿，他直接秒调用这个技能文件，完全不需要重新摸索。这就是他越用越懂你的底层秘密。 那么，如果你把这些他自己摸索出来的武功秘籍，跟 chrome 这个 unix 系统里的定时任务调度神器结合起来，会发生什么？这就相当于你给他排了个班表， 你可以让 hermes 在 后台全自动完全独立地去跑那些极其耗时的复杂任务。无论是半夜偷偷备份，还是每天早上准点拉取最新数据，写好日报，他全包了，你彻底解放双手。 不知不觉了了这么多，咱们进入最后一部分总结与资源，咱们快速盘一下今天的硬核干货。它的安装几奇几简，一行课本全搞定，模型选择异常自由，本地云端通吃，而且自带 f t s five。 持久化记忆，是个真正能陪你一起进化的闭环 ai。 在节目的最后，我想留给大家一个真正值得思考的问题，如果有一天，你最依赖的生产力工具，它不仅能秒懂你的命令，还会主动观察你的操作习惯，甚至自己给自己编辑操作手册，那你每天的日常工作流会被重塑成什么样？ 这种每天都在悄悄进化的 ai 写作者，你准备好迎接它吗？非常感谢大家的收看，咱们下次解析不见不散！

大家好，这个视频我们一起来看一看 hermis agent 有 多智能体的几种用法。嗯，首先是在默认的 agent 的 基础上，因为默认只有一个 agent， 在 它的基础上我们可以创建多个 hermis agent， 也就是创建它的分身。 呃，用于不同的场景，你像如果你也是学习上有的，生活上有的，工作上有的，就是你要你想给他分开的话，这样做的话就能够让各个不同场景下没有独自的 a 诊断去辅助我们是这样。呃，第二个是多智能体一起工作。嗯，这里的话主要是 我们如果有一个复杂的任务，这个复杂的任务的话就跟前面似的，可能他有点混乱， 我们想给它分开，那我们怎么去分开？然后这个分开的话，它又不是像全面前面一样完全的分开，而是在前面的基础上它有一些呃一起工作协同的一个机制在里头，然后这块的话多说一句，现在多说一句。这块的话，我个人的感觉有点儿鸡肋。嗯，就是随着现在 a to a 机制， agent to agent 这样一个机制慢慢成熟之后的话，这块我觉得以后来说还是非常重要它。 最后我们来说一下，嗯， sub agent 协同工作的这样一个机制，这个机制的话我觉得有点可惜，这是一个非常好的机制，但是可能对大多数人来说，它属于一个相对隐藏的比较深的一个能力。哈。现在来说我最喜欢的是这个机制，就是一会介绍的时候，可以大家可以重点关注一下这个吧。 呃，前面的话相对常规一些，或者说能力还没达到吧。呃，最后的话会对这三个机制，三个不同的机制，因为他三个都存在，他都有他自己存在的道理吗？然后做一个对比，就是看看什么样的情况下用用什么样的东西会比较好。 呃，那我们开始正式的讲解，首先是多个 hermes agent， 我 们在安装配置好了 hermes agent 之后，我们就可以开始用了哈，然后，嗯，多个 agent， 可能新手来说大部分也都没有试过哈。然后这个的话针对的就是这一群人哈。 hermes profile create， 然后这个是你的新的 a， 任何名字，你给他起任意名字都行哈，当然也不是那么的任意，就最好是全英文，全英文小写的这种模式是最好的。然后 如果有数字的话，数字放在结尾，放在中间，就是不要放在开头，就是创建分身，然后这种创建分身的模式是完全是只是有一个分身配置的话是需要我们另外配置的， 包括配大模型，然后配，嗯，飞书也好，微信也好，这个是另外配置的。呃，说到这的话就先把这个补充的大概说一说，这个补充的话就是说你可以创建分身，分身出来都是空的，所有东西都开始配， 相应的你也可以创建一些分身，然后这个分身是带着配置信息的哈，像这个就是带着配置信息的，这个的话就多了一个克隆的一个命令，然后像这个的话，这个又多了克隆，然后杠二的这个命令是不但带着配置信息，而且把一些 更多的信息都他都带过来，就是这些东西是层层深入的哈，然后这个的话是从配，呃，从特定的配置文件去克隆，然后这个配置文件的话，一定是你前面已经 back up 备份的这些信息哈。嗯，这个的话 在这因为不是我大概讲解这个的一个重点哈，所以大概一说，嗯，感兴趣的话，后续我把相关的东西资料放上哈，感兴趣的话大家可以查资料去看。 呃，这个的话就是多说一句，说到了它的那个，呃，创建分身的各个不同的方式，然后我们回到它的配置，呃，配置的话就是 这样哈。嗯，因为现在 wsl 版的话，它的那个配置在那个文档里面是有明确写的，这个的话反而是没有的。 大部分人可能现在开始用的是 windows 版的，然后 wsl 版的话，因为安装过程当中比较麻烦一点，可能不太用哈，所以这两个我都都说一下吧，因为这个的话文档里面你好找，但是你找的话你可能是这版的，你又不会用。 就是就是，大概都说一说，呃，也没有太多的过多的一一些点哈，就是主要是面临前面多了这一句话而已，多了这个 hermes 杠杠 profile 多多了这些而已。然后关于它的配置，配置这个模型也好，然后配置通讯终端，就是微信飞书也好， 这些配置的话跟我们第一次安装的时候的那个配置是一样的哈，就是包括后面的那个怎么去激活，呃，有那个 dm code 就是 dm 码去激活的这样一个过程，这个都是一样的哈。 嗯，这里写出来的话，主要就是大家注意一下这个命令的这个写法，这个我也是研究了好久才弄通的这样一个， 呃，这个配置大概就是这样，安装和配置大概就这样，然后安装配置，配置完了之后的话，你使用的话启动启动的话也是差不多情况哈。 像 wsl 的 话，你直接启动，你就根据你起的名字，你你取的名字，你直接去启动它就行。如果是 windows 的 话，就是多了前面这些给它启动就行，然后启动之后用的话是一样的哈，就是跟你，呃，跟你正常用 harmus 也好，用各种 ai 工具也好，就是一样的使用哈，只不过它 也就是多了一个分身，如果理解不了分身也没有关系，就是多了一个聊天对话一个地方而已。 嗯，这是这个多个 hermes agent 这个场景，然后这个的它的那个使用的话，就是像前面说的你， 呃，学习相关的，你跟一个 a 正的聊，然后他能够比较好的把握你的学习的情况，然后工作的你跟另外一个聊，然后你的家庭生活方面的，你再找一个跟他聊，然后他单独的去管理这些东西，他不至于乱， 就说像这样个人用就是显得还好。如果你的工作用的话，那工作你可能有一些新媒体相关的工作，呃， 然后你有扣点相相关的工作，你有数据分析相关的工作，这些工作的话也是单独管会比较好。播个 hermes agent， 像这样一个简单的一个配置，然后现在分身的场景更多的适用在这样的情况下，呃，那这个就说完了，这个地方是 多智能体一起工作，就是我觉得他有点鸡肋，是因为他现在多个智能体工作真的到 a to v 那 种，就是说我们想象的那种，他们能够相互很自主的遇到问题之后跟谁跟谁说一声，然后大概大概怎么去交接工作，这个他是做不到的哈。现在的话， 嗯，就目前来看，大家能用到的那个情况的话，更多的是一个算是一个调用的一个功能吧。 呃，但是他有他存在的一个必要哈，你比如说你在公司里面，如果你是个中层领导的话，就说每一个员工他自己有他自己的能力，他自己能力如果在工作过程当中磨合的很强，是不是也比较也比较好？然后这种多智能体的场景适合的 就说大概的话就是这样一个场景，虽然他们自己自身能力可能不太够，就是说员工之间交互交流没有那么好，需要你去管理去协调的话，但是他们整个他们自己单独的能力很强，也是能够帮你在团队当中完成很好的去完成工作的哈，大概是这样。呃， 这个我这个的话我是做了一个 skill 去帮忙完成这个工作哈，就是说怎么组队？因为大部分人现在用 ai 的 话，可能还有一块能力是考验大家的那个 组织领导能力。呃，大部分人这块能力是欠缺的哈，我，我这块能力也是欠缺的，然后 skill 能够帮我们补上这一块哈，就是说我们要构建一个 a 站的团队，我们怎么做呢？ 嗯，大概原理就是这样哈，就是你的 skill 帮你去组建一个团队，然后这个团队里面有一个算是 主 agent， 这个主 agent 负责跟你交流，就说你把活派给他，他把这个工作分配给他下面的那个子 agent 去完成工作，完成工作之后的话，他们的那个工作成果在主 agent 那 儿汇总，汇总完了之后再把这个结果给到你，就是这么一个过程哈， 呃，然后这个过程当中的话，大概的原理是这样哈，就是告诉主 agent， 然后其他子 agent 的 那个存在，然后把名字呀，然后主要能力这样方式给到他。呃，还有就是主 agent 只和你交流， 然后主 agent 把工作去分配出去，主 agent 也不参与具体的工作，它相当于是你的一个助理，然后真正干活的是那些子 agent， 然后你也不用干活，你是，呃，通过主 agent 把工作交接出去，然后再把工作结果回收回来，是大概这样一个过程， 并且呢子 agent 之间他也不知道其他 agent 的 存在，然后他们之间也没有一个调用的关系哈，就是 agent 之间的话，就是主 agent 可以 调用子 agent， 然后主 agent 可以 收回子 agent 的 一些工作成果，他们之间就是积累的点就在于他们不是真的血统。 我们关注的重点就说它这个队组队它是怎么去完成的，然后组队完了之后，完成了之后有了工作之后，这个主 a 证和子 a 证的之间，它们的那个交互去是怎么去发生的哈，然后这个的话就是我这个 构建 a 证的团队，这里面呢有个 a 证的 team design， 就是 a 证的团队设计的这样一个 skill， 它要去完成的一个工作哈，这个的话给大家看看，是这么一个 skill， 然后我们主要看这个 skill 点 md 就 可以了。 嗯，这个的话我会放在文档里头，名字叫什么，然后大概是怎么去协商方式，然后主 a 证的子 a 证的调度机制，这些各种各样的文件，各种各样的说明哈，它这里面都有的。 嗯，就是有这个之后的话，基本上你希望去构建一个团队去完成一个工作的话，你把这个想法给到这个 skill 就 可以了， skill 会帮你完成的。 特别注意一下，因为组队这个事情的话，你是交给一个 agent， 然后这个 agent 用 skill 去完成的嘛？然后注意下这个 agent 跟我们要创建的 agent 团队就说没有直接的关系啊， 这个的话只是说你去早期去组队的这样一个过程中要用到的，然后其实后期到使用的话，后期如果这个团队已经构建好了，你最后 主要跟那个构建好的那个团队里面的主 a 阵的交流哈，也不是我们现在用 skill 的 这个 a 阵的去交流，他是他是这个意思啊，可能有点绕，就是大家可以理解一下这个事情。 嗯，这个就是构建 agent 的 团队，嗯，这个的话，其实词的话大概是这样就行哈。做什么什么的团队，这个根据你的， 根据你要干的工作去做一个设计，就是跟他说就行，跟他说，然后让他用用这个去帮你组队，然后这整个过程的话，它是有一个 舞步的，一个交流的一个过程哈。我这么设计主要是因为组队这个事情本身来说并不是一个很简单就能去完成的一个事情，所以他有这么讨论跟你确认的过程，然后讨论完了生成出稿，然后他有一个评选机制，然后再有修正，再有交付， 交付的话最后他交付的是这些东西，就这个过程的话，在这个 skill 里面都有体现，大家如果想做相应的修改的话，可以根据我这个 skill 文件去做更正就可以了， 就是按你的需求你去改，没有问题的。嗯，整个这个过程的话我就不再去细看了哈，就是文档给到大家，大家可以自己去看看大概是什么样的过程。 然后这个过程的话，他最后就是我们这一步是构建 a 证的团队嘛？然后构建团队的话，他把团队的构成会给到我们，就是这些文件哈，给到我们，然后主 a 证的是谁？就这个团队他的领导是谁，然后团队的成员是谁？ 呃，这个的话，更核心的并不是说他有这么一个人员配备的一个设计就够了哈，不是这样的，就说他人员具有什么样的能力的话，是在这个搜文件里头的， 是在这这些文件里头他们怎么去协同，是在这个写作流程里头，还有就是这个完整的规格说明，这个的话，呃，是给你看的哈，就是这个的话它对 agent 怎么使用 可能没有那么重要，重要的是就是说你得知道这个组队是什么样的，然后这样的话你后期它有什么问题的话，你再去修改是可以的。 嗯，这是这个，然后我这就有一个视力的那个文件哈，就是前面的，前面的视力不是说是做一个数据分析的团队吗？然后这个团队到底是什么样的？就是在这个文件里头大家可以看一看。然后整个团队的构成的话，前面也这有提的话，是三个人， 三个人，然后一个组长，然后后面两个组员，大概是这样，嗯，这个是就说文文件就形成了哈，形成了这些是核心，然后我们自己手动总是要完成一些工作的。 这个不是说不能自动哈，是自动的话它可能会有一些问题，你把太多太多的东西交给它这种去完成了， 就是说你自己参与度不高的话，你后续哪有问题的话，你自己去把控，可能都不太好弄哈，就是为了这个后续的话，当然如果在优化把这个组队的那个东西优化好的话，让他自己完全自主的去做是没有问题。 呃，这第一步，这一步构建 a 证的团队，我们是有了这样一些文件，然后在这些文件的基础上，我们就是真正去做这个成员 a 证的一个构建哈，然后这个构建的基础的话，其实 是这个哈，就说是前面是前面我们第一步的这个基础，因为在第一步里面我们构建团队的话，我们只是有了团队的一些相关的文件，我们并没有真的 agent， 然后在这的话我们是要做真的做 agent， 这样的话就是在这步基础上去完成的。就说到这的话，我们要我，我们要再重复一下这个操作，就是 去创建一个分身，然后创建分身完了之后，前面这些的话，第一步创建多个 hermes a 阵头，我们创建创建好的分身，只是他 分身各自是各自的，因为他们不涉及协统，所以好多文件的话，你不他用去专门的去配置，你通过跟他的交流他自己就去改了。呃，这个的话，为了组队的话，我们是要在创建好了之后，我们要去做一些修正的，就是前面第一步里面出来的这些文件，我们要去给他改，改一改的 是这个意思哈，这里的话涉及到的改的话是它的这个 so m d 文件，也就是前面 这个地方哈，这个地方这些这些文件，这些文件的话改个名字，然后在创建好了 hermes agent 的 分身之后， 包括你这个配置之后，配置完成之后，这个配置的话大模型是需要配的，但是那个通讯终端的话，你配不配都行哈，你交互的只是跟主 a 阵的交互，你把主 a 阵的给他配了就行，后面那些东西不需要配，就是岁数微信的配置不配也没有关系，但是大模型是必须要配的， 就是这个是涉及到他的配置，呃，把那个配完之后的话，然后把他的那个搜文件改一下，这个文件要怎么改的话， 就是这样哈，就是我这个给了一个视力，因为每个电脑他可能情况不一样，但是大概的话按照我这个格式去解锁是没有问题的。就是你的分身文件叫什么？分身的那个 a 神的叫什么，然后这个是他的名字，然后你电脑是啥情况？这是这个，然后在 windows 版的话，基本上这种地址就不会错了， 就是找在这个文件路文件加路径下，就是就是注意下有一个重要的点，就是这个哈 profiles， 就是 它先分身都在这里头，然后找到你对应的分身哈。 嗯，这个的话 c 盘 user， 然后你的电脑是什么？然后 app data， 然后 local， 然后这个 hermes 的 分身文件，然后在这个 the agent 就是 分身 agent 下面哈，这个是我的 analyze 的，是我的那个 windows 上面的 hermes， 它的分身一个子 agent 的 它的名字，然后在这个笔架下就是这个， 然后找到在这里面找到这个 so 点 m d 文件，然后你像你这个是 analyze 的，是数据分分析的那个嘛？然后就找到前面这个 分析的这个分析的这个，把它的文件名字给改掉，改成 so， 然后把这个文件复制， 复制进这个目录给它替换掉就可以了。这个意思，呃，像前面这没有太说哈，没有说。然后这个生成好了之后的话，就是通过这个 skill 组队完成生成的这些文件之后，它会把路径给到你，你按照它的路径把这个文件找出来就行，然后找好的话， 把找好的话找好这个文件之后，然后再去找这个 harmis 分 身它的那个原始的这个所有文件，找它的位置，然后这两个 都确认好了之后，把他的名字改掉，然后把文件复制进这个文件夹里面就 ok 了哈，就这样成员 agent 就是 这么简单哈。然后主 agent 的 话需要注意的是他这个 so 文件只是这个 so， 然后要把这个文件， 把他的那个写作流程的这个文件哈也给复制进来，呃，就是把他们两个这个跟这个合并一下，合并的意思是这样哈，看我下面这个 合并的意思是这样，就是说打开编辑，编辑的话，然后把嗯改了名字之后，然后打开编辑，编辑的话，把后面的这个写作流程的东西给他复制到后面就行了哈， 就只是复制一下，复制到后面就行，像是这个文件的话，大家可以对照着参考。所以最后的话，我们是我们是把 这些文件改了个名字，然后把这两个文件做了个合并，然后完了之后把这个文件又放到了它各自的 the agent 的 那个 文件夹里头，就是做了一个替换，哈，就是做了这么个事。这个这个过程的话大家理解一下吧，好好体会一下。因为对于这个 agent， 不 管是是子 agent、 主 agent， 各种 agent， 就是 对 agent 来说，它的这个 so 点 md 文件，这个文件对法来说是最重要的，所以我的这个 skill 就 比较重要了，是不是？大家能理解吗？就是这个 skill 主要完成了这个工作，这个是个核心的工作，嗯，然后这个里头 主 agent 哈，主 agent 里头要严格地把这些事情说清楚，就是如果它做不好的话，可能存在的问题就是说它没有真的去调用它的主 agent 这个 so 点 m d 文件里头的话要说清楚，这个工作做了分配，然后在哪个 子公司里面去执行，去调用命令行执行，执行什么任务，就是这些是职管重要的，因为他是真的去会执行，不是说是做一个委执行，通过主 agent 然后 调用命令行，然后在命令行执行的是调用子公司的这样一个命令，呃，包括子公司的名字，然后任务是什么 是真的去执行哈，然后这个执行的话，我们在子 agent 的 那个筛选里头，就是他的那个对话记录里面是可以查到这个任务的， 这个过程的话就是说他不是那么直接，可能有点绕，就是需要你去理解一下，然后，嗯，按照我的这个大概这个讲解，然后这个 skill 去真的去执行一下看看吧。 呃，这一步的话是这个工作的算是这个工作的核心了，然后完了之后的话， 就是到了在主 a 阵的这儿，我们就可以给他安排任务了，这个怎么去启动哈？前面也有提及到启动的话，在 windows 里面的话需要把这个加上，然后在 wsl 里头的话，只需要你直接启动这个就可以了。 然后完了之后的话，在那个对话里头把这个任务给到他哈，就是他是一个什么样的任务，然后有一个数据分析的工作，就是说清楚哈是什么工作需要成员完成，然后把那个表给他，他就去做了。呃，这个是我自己做的一个视力的一个结果哈，就是这样 我其实又做了一些优化了，然后他自己会把 a 证的调用的情况，哪些 a 证参与了这个工作，然后大概工作结果是什么样？然后这个只是简单的展示一下工作结果哈， 他会把那个工作结果包括谁完，谁参与，完成了这个工作，他都会给你做一个交互的。呃，这个的话我需要演示一下这个的话，这个命令是查看我有多少个 profile， 也就是有多少个分身，这个是默认的哈，然后后面有五个分身 是这样。然后如果我要进到一个具体的分身里头的话，在 wsl 里头的话，我只要出这个名字就可以了。 进来之后的话我们能看见他的那个历史记录哈，历史记录的话就是斜杠命令三十三十 s， 就 会把具体的这个他的那个之前的绘画记录说出来，然后我们要接着某一个绘画记录的话，我们把这个绘画的这个 id 拿过来就行了。 sessions， 然后后面把它的 id 拿过来，这样的话它就进入了这个之前的那个聊天记录哈，就跟我们之前用 ai 的 话，像左边会有一个历史聊天记录，然后你点哪个的话，就可以接着 哪个绘画往下走，是不是？是这样一个意思，然后这个的话就是我要看这个，我要接着走这样一个绘画记录。嗯， 说这个的话有点有点扯远了哈，说这个的话是为了说明一下，就是我们主 agent 通过主 agent 分 配了任务给子 agent 嘛？然后子 agent 它是真的去完成工作了， 你怎么去验证它真的去完成工作？你比如说如果我这个 data analyze 的 这个，这是我昨天的这个记录还在哈，就是说这个是被分配工作了之后， 然后你看不见他正在执行工作什么之类的，然后你只能看见主 a 证给他的一个工作反馈，但是在这的话你就能够回来哈，你就回到这的话就能够调出来他的那个 工作记录，我是能够看见他真的工作了的，那这个有什么好处哈？就说他真的执行的这个工作为什么重要？他那次 a 证的话，他有一个自动化能力，如果他自己真的执行这个工作，同时你也可以用这个 a 证的话，那他的能力是会慢慢变强的，就是整个团队，然后团队成员他 会变强，然后也是一个越来越强的一个个体，它是这样一个意思，这个的话我认为相比于后面的这个 sub agent 协同工作这个来说的话是更好的，就是单从这方面的话是更好的。因为这个 sub agent 的 话，后面我们可以提到它是有一个回收机制， 就说干完活之后它那个子 a 呢？就消失了哈，就是这个你不好去积累。呃，那这个的话解释就解释到这，呃，这两个命令的话也都给大家贴出来了。 呃，像这个的话，他的适用场景就是复呃重复性的复杂的工作，一个 agent 作为你的助理帮你拆解工作，分配给其他的 agent， 这个助理的话就是那个主 agent， 然后其他的 agent 的 话就是那些子 agent， 这个是到了用的这个场景哈，真的用的这个场景。前面这三步哈，第一步，第二步的话，我们可能第一次用的时候我们要这样，像第一次用我们要组队，要去拆分，要去组队，然后最后后续的话你还有别的数据分析的任务 来的话，你直接找这个主 agent 就 行，前面两步你就不需要了呢，这是这个多智能体一起工作，这个的话，我个人觉得就今天这个讲解里面它算是最复杂的一部分哈，因为我自己的话也尝试了一段时间，就是看看大家如果有反馈，有 希望更深入了解，或者说哪有问题的话，也欢迎大家多多的留言提建议吧。第三个哈是 sub agent 的 话是做一些稍微复杂一点的任务哈，我们知道那个 agent 的 话， 他使用的话依赖上下轮，是不是上下轮如果太长的话，一个任务就是说你一个稍微复杂一点的任务的话，他上下轮太长的话，他可能爆了，然后最开始看着还行，后面就崩了，那前面的工作就白做了是不是？呃， sub agent 大 概处理了就是这样的一个事情哈， 把任务交给他，然后让他自己去组建团队，然后组建完了之后的话，他自己完成工作之后又回收， 回收，然后给你一个交互。其实就是前面这个多智能体去工作这个这个事情的一个简约版哈，简约的话是因为他的那个机制， 呃，他那个机制的话，支持他这么简约的去完成。你用户这端的话，你不需要配这么多东西，然后甚至甚至还要自己去写 skill 去组队，就是不需要这样。 然后它的那个劣势也是在这哈，就说它用完之后，它就在这一个绘画的过程当中出现，然后用完之后就没了。嗯，这块的话不去多讲，大家看看这个提示词就行。就是根据这个提示词， 现在的话几乎是每一个 agent， 就是 我们现在用的 openclarkhermes， 就是 各种 agent 的 平台的话，它几乎都是支持这种 sub agent 的 机制的哈， 就是就是这个提示词是通用的，然后这个提示词的话是一个组队的一个让他自主去根据任务去组队的一个模式。 我们要做的就是把你的任务贴在这，就是把这个提示词拿过去，然后把任务贴在这，然后把整个的这个大段的提示词交给你的 agent， 他 就能够去帮你完成工作哈，他是这样。 嗯，这个的话，嗯，可能那就是因为内容比较相对比较复杂哈，就是比较长，就没有太去演示，大家可以拿着演示去看，一看，就强烈建议大家第二个可能复杂一点，但是第一个、第三个真的是强烈建议大家多用它，多感受感受 a 阵它的强大。 然后这第三个 sub agent 的 它的场景哈，是和需求不是那么清晰，然后稍微复杂一点儿的任务，你可能不太知道你是不是要组队去完成，因为组队的话它它有保留嘛？它 agent 的 话你总是存在的，然后你后续重复的任务的话， 同样的场景你还可以交给他们，虽然写作模式可能不是那么好，但是它能写作起来，然后能慢慢进化成一个比较强的能力，这个是很好的，这是这个，然后这个适用场景的话就是说不不太确定是不是需要 agent team 的 场景的话，你用这个比较好， 嗯，最开始我们用这个，可能用着用着的话，你觉得它组队比较好，你可以换这个都 ok 的。 最后的话说一下三种不同方式的一个对比，这个的话大家看情况去理解吧。这个有一个 ppt 的， 像多个 hermes agent 这样一个场景的话，它的那个 profile 它是它是有独自的，然后也不共享上下轮儿。多个 agent 就是 独立，就是各自是各自的，相当于张三用他的，李四用他的，就是那样一个状态。然后这些 a 政的话，他是一直存在的，也是在各自积累，各自学习，然后这个多智能体团队这个的哈，他是那个调度和被调度的一个关系， 也是不会共享上下文，但是主 a 政的话是能够知道能向子 a 政发命令，然后子 a 政也能够把结果传给主 a 政的，是这样， 这个的话试用场景就是重复性的，复杂的工作他也是永久存在的哈，然后他的学习能力也是在的，然后难度的话是最难的，第一个其实是最简单的，最后一个的话是需要提示词，然后我们就是积累一下这样的提示词，对你后续能够快速开展工作是有好处的。 嗯，第三个 sub agent 的 话，他是那种动态的子 agent 处理任务哈，然后结果是汇总到主 agent 然后交给你的。这种的话适合做的是那种稍微复杂一点，但是又 不太常做的。你像如果像是这个多智能体团队这块的话，这块我们做什么工作会用到它呢？就是周报，有一些周报呀，上什么日报呀，像什么周总结呀，然后周例会呀，那种那种东西的处理就是重复性的工作，要做的话，你是希望它一直存在，但是它 一个 a 证又处理不了的这类任务给他，那这个的话就是那种不常用的任务，就是今天要搞一个 什么团建的一个计划之类的，就是这种的，可能一年到头也就一回两回的，这种用它我觉得比较合适哈， 是这样。然后还有前面我们说到的，你不太确定是不是适合这种组队模式的话，你也可以拿它试一试，因为它的适用成本相对比较低嘛。三种方式的对比大概就是这样哈，各有长短。反正我自己现在的话是这些东西的话我都在用，你用完之后你会发现这些东西它 并不是说就是说有的，用了这个就不用那个，哪个绝对好，哪个绝对不好的，各有所长，然后都值得我们去试一试。这个对比大概就说完了，多 a 政策的话，现在我觉得还差点意思，就是等着 a to a 模式慢慢的好起来，然后我们希望能够拿它做更多的事情吧。 然后预告一下我下一个视频啊，如果是我们大部分人只有一个 agent， 那 这一个 agent 我 们怎么去用好？它就是可探索的比较好玩那些点还是蛮多的，就是下一个视频会涉及到怎么把这个 agent 和大家一起用起来。 然后包括我们前面也有讲到知识库，把知识库怎么用起来，就是把知识库给到 agent， 让 agent 的 话基于知识库去做伟大回复。这个的话我们肯定都用过那种，嗯，文字交流的那类智能客服，像群里也好，像什么，嗯， 电商平台也好，它的那些东西，那些的使用，大概是这方面的一个零成本的一个实现吧。这个事情我们就说这么多，我们下个视频见。

现在让我们来挑战一下，用十分钟快速构建一个简单的销售报价审核智能体。首先，我们先根据提示填入信息，对这个智能体进行基础配置。 接下来需要通过意图流的设计来拆解销售报价的流程。 报价时需要识别出待报价的商品信息。我们可以先调用 api 接口获得企业物料档案， 再调用大模型将客户需求与物料档案进行匹配。目前我们可以支持央 g、 p、 t、 dipsick、 豆包和统一等多个主流大模型。 当然要保证销售的合理报价，我们还要通过 api 接口调用商品价格信息， 同时通过调用企业知识库获得财务制度文本。 好了，最后我们就可以调用大模型进行销售报价判定了，以最终确保报价结果符合企业财务规范。 现在销售报价智能体就已经构建好了，将它与数职员工进行关联，你就拥有了一个实时在线的智能报价助理。 让我们来模拟一下销售报价场景吧！销售员向数值员工提问，问计划向杨思数码公司按七十九元的价格销售两千台智能手环， 是否符合报价要求？你看，智能报价助理很快就完成了判定，并回复该报价符合公司定价政策。

我觉得猫才阳性，多智能体的这个故事本来就是一个骗局。我那天发了一个朋友圈啊，我说 cloud 写的东西纯粹就是十三代码，它在我这没有成功的解决过任何一个 bug， 全部都是我手动找出来问题在哪 提供解决方案，要提供具体的解决方案，现在我已经完全不是 web 抠定，而是 spot 抠定。但即便是 spot 抠定，就是你喂给他的就是代码，你喂给他的就是参数，这种情况下你也会发现他还是会堆很多十三代码。我每次发朋友圈吐槽 cloud code 啊，还有很多人说 我搭了一个 pie plan， 然后我用 codex 来 review codes， 然后我觉得就很不错呀，真的吗？真的吗？真的吗？真的吗？三连 给大家举一个 cloud code 在 不断地堆时间代码和我怎么抵 bug 的 一个例子。人说，哎，你是一个产品经理，你怎么能会抵 bug 呢？那很简单，那就是个逻辑问题， 我不是在做 f 六点卖的这个网站嘛。然后我这周呢，新上线了一个功能，就是帮助创业者们根据你跟 mentor 的 这个聊天自动生成 b p 的 这样的一个功能，并且生成的过程呢，非常的优雅，是在一个 html 里面，然后你还可以呃导入成 pdf， 当它写完代码之后呢，我却发现为什么永远都到不了 a 自动生成 b p 的 这个步骤，那我让它考克读了相关的文件，才发现它在 a 点跟 b 点之间大概写了六个 condition， 所以 只要其中的一个条件不 work 了， 那么你可以想象用户聊天，他聊再多的内容，然后哪怕这个所有的条件都已经俱足了，它也到不了自动生成 b p 那 一步， a 点到不了 b 点，因为中间有六个条件，然后这个计算机系统呢？就是有它的意外存在，对吧？ 所以这其实就是基于大元模型做的。 a 阵的一个特点就是大语言模型，它就是来自 next token prediction， 我 下一个 token 会是什么？然后顺着这个逻辑说，它是毫无理解能力，它是毫无因果推理能力的， 就是它不会提示说，哎，你这架构错了，哎，你这个逻辑错了，或者说，哎， a 和 b 它应该解，偶像，我最终是如何解决这个 bug 的？ 就是说交互的链路和这个中间的逻辑链路它就应该解偶解决问题的方式是来自于我对这个系统的理解， 而且你要知道我还不是一个程序员，然后我也会刷到很多其他的程序员朋友的反馈说这个 ai 没有办法取代这好的程序员， 说现在基于大语言模型的 ai 其实就是在堆史山代码，我感觉我在互联网上找到了组织啊，然后说到底现在互联网上就在这里说什么 ai 会替代人类，人类会下桌，然后这个多智能体重鼓吹 是讲给广大的不使用代码的，然后是为了获取流量的，或者是讲给投资人听的，又或者是投资人自己讲给自己听的，因为时代不知道说下个时代的趋势是什么， 我觉得下个时代的趋势是非常明确的，就是因果 ai 就是 ai， 能够进行因果推理。从这个角度看，现在市值最大的两家 ai 公司， open ai 跟 antropig 其实也是骗子。

有一个对于新手来说非常重要的一个小技巧啊，能够帮你们省大量的测试 ai， 测试 a 正的时间和精力还有金钱。如果说你是新手，刚开始玩 a 正，刚开始用 ai， 用扣子，用 codex， 用 c c 的 话，那这个建议你一定要去听一下 啊。我举个小例子，我现在写了一个反推提示词的一个小 skill， 但是呢，他每一次啊推出来的内容，我都会对他这个反推的这个方向做一些的微调。我这次他反推出来提示词，然后伸出来图片，我不满意，好， 我跟他去调整了，着重去分析的方向，比如说人皮肤上的光线的反光啊，或者是这个整个的构图，他之前是不推的好，我给他强制加上这个要求以后，好，他推出来了 这个结果我也很满意，就相当于是我发现了 ai 它的一个这个逻辑的漏洞或者是 bug， 然后我帮他解决了。好，那这个时候就结束嘛，好多新手他就是结束了， 他指望着 ai， 他 有记忆，在下一次的这个生成，或者下下下下下下次的生成里边，他能够自动地去记住你的这些中间的零零碎碎的小的这个调整，我告诉你，这个是记不住的，因为上下文一结束，他的记忆他总是会有丢失， 你不管是 gpt 也好，还是这个像豆包也好，豆包是全忘了啊， gpt 的 话还还能够记一些，因为他的上下文长度特别大的时候，你会发现他直接崩溃了。这是我玩 codex 已经崩了有四次了 啊，有四次了，但是呢，我因为之前一开始玩的是扣子，我养成了一个非常好的习惯，这个得感谢扣子啊，就是我在每一次做哪怕是微小的一点点调整的时候， 我都会主动的加上一句话啊，是什么呢？就是你一定要要求他把刚刚我们这个工作流的变化记录到整个 skill 里面，写死到 skill 里面啊，因为 skill 的 这个包和它的整个上下文的记忆是两个不同的东西，它会这个压缩打包，然后清空金鱼记忆，然后他就忘了。 但是呢， skill 它不是 skill， 它的整个的流程， workflow， 每次使用的时候它要重新去抓，你把这些要求写到那个对应的 skill 里面以后它就会固定下来啊，你就不会再遇到说，呃，又肌底缺失啊，又旺季啊，有这种情况能省你特别多的事啊。

这是做什么类目的？呃，服装，服装类目就是 怎么抽的。 距离有点远，声音听不到，大家破冰声音要大一点哦，自信一些，大胆一些。 只外包了两组左右按咨询的，你们 ai 客服你们了解过吗？就 ai 没法代替啊。是没法代替，完全代替现在是做不到的，但是能够回复大部分的售前售中。售后问题是能够回复的。 那那那现在售后就是售后在自己手里，你们你们现在主要做哪几个平台啊？ 最主要是抖音。那你你你现在大概单量有，除了授权机器以外，售后我们会有一个自动去处理你的工单，仅退款，退货退款，尤其像仅退款它后面延伸出来的拦截，自动拦截我们会自动的去做。 对，就是我不知道就是你这一部分占你们现在售后的这个工作量有多少。 两个小时啊，那两个小时也还算那一个，我们这一个的话就等于说你可以理解成第一可以确保你的资损， 只要是有他提交了这个符合你们条件的，就例如谈退款，他只要提交了，我们后台就会自动的会帮你去符合你们的标准就给他退，不符合的那我们就会给他拒绝掉，对吧？然后同时第一时间去做拦截啊，等等会按照你们的要求然后去做执行， 毕竟是趋势嘛，你这样的你耽误你几分钟，如果方便的话你先处理完，耽误几分钟我们可以给你看一下后台，后台看完以后你后面到到以后大户人家用你们公 司跟进的啊？跟进了，客户意识不强，目前客户外包短期没需求，一直挖掘其他需求， 老板还是想朋友用了，自己在慢慢考虑，有自己的节奏和规划。先加微信，再慢慢培养意识。加一个微信呗。加一个微信后面你后面如果有想法你再找我们，哈哈哈。 那你们一天这个单量还可以的，社会身边做的比较大的，你觉得你们比较关注的，我们看一看有没有合作，有合作下次我们也可以给你数据看一看。介绍一个，我们天天在外面跑也还蛮那个， 他们做什么的？他也是做的。哦，那你身边有没有这种朋友？体量规模跟他们现在没有人愿意去当客服啊， 如果你自己去，自己自己去请客户，你看一下成本是吧，从早上八点到晚上十一点可能有两万张。对，两万张。你随便开一下也这种五六千社保啊之类的，随便开一下差不多就得八百块钱。 这栋楼有没有其他的？六楼也也也是这边的。六楼从这里也可以上去的啊，他们做什么类目你们清楚吗？我不知道。行，谢谢老板，谢谢邱总啊。先买啊，邱总 四元消费的。做什么的？做那个 vip 服务， vip 消费的，当我们在是有人在四楼那边买，刚好跟六楼下来。 我们这边的话什么做？哪个平台？我们做的是拼多多的。只做拼多多一个平台吗？像淘宝的拼多多 客服的话很少的。我们就白夜班，中班三个。三个怎么称呼你啊？老板娘。就三个客服啊，怎么称呼你啊？老板娘谈不上啊， ai 客服。 ai 客服的话就是简单说一下啊，就是 客户在讲话，要学会停顿等待客户的注意，就简单说的话就是我不知道你之前了解过 ai 客服没有？就是没有，我们没有了解过。呃，就可以现在就可以理解成辅助在，正好我老板在七楼，你去七楼办公室去找一下老板怎么称呼他。呃，你 谢谢你啊， 我们赶紧去楼上找老板 走呗。 孙总他们在这边啊孙总他们啊。对对对啊， 来看看孙总在不在。在我看看孙总也在啊，你们是干嘛的？我们是那个乐园科技的。 对，我们做那个 a i 客服，就是我们做服务商，这种电商的服务商想找孙总就是说聊一下这个业务这块没约过。我们刚好是在四楼，四楼聊完以后他说六楼有一家做的也还不错，所以说我们接下来刚好，顺便然后摩拜一下。 接待的是人事老板没在加个微信，后面再来。等下。等下 没有客服主管啊。你这边是人事啊，你们这边后面还会有鱼，现在还不要嫌麻烦，尽可能挖掘信息，便于后期的发展。谢谢啊，那就不耽误你了啊，再见啊。哎， 你跟他说一下我们怎么跟子路介绍的大姐主动打声招呼拉近关系。对，他们没在我们后面，再过来看，加了微信了， 老板在里面是吧？我们是个干做那个 ai 客服， ai 营销这一块老板是在前面呢， 在吗？哦，好的，那你是他负责人呗。他应该是负责人，你跟他负责人？哈哈哈哈。老板没在啊，今天 行。哎，你们这边有其他的有客服的负责人在不在呢？我们也可以先跟他简单接触一下，没有客服负责人。行，那我们就先撤。那就不打扰了啊，你们先买。嗯， 关注我带你了解更多 top 销售进阶技巧，感受 ai 智能体如何赋能电商企业！

都在使用这个阿里版外贸龙虾爱酷沃克啊，这个现在是非常火，但是大家在使用它的时候一定 也注意到它的整个成本是非常贵的，那今天教大家怎么使用它，才能让它的整个性价比更高。首先阿里版龙虾对国内是有个优惠套餐的，它是六十九元一个月，它里边包含 五十万 token， 还有一万次点击数，还有那个二百点 skill， 就是 技巧费，由这三部分组成，如果说你这三部分全部消耗完了，它是每八元一百 万 token， 每一次的费用就是一毛五，那个 skill 费相对来说就会贵一点，零点五元每 skill。 如果说你去做一个详情页和首页，这我们实测过了，它的整个六十九元的基础套餐基本上会全部消耗光，尤其它的 token 数几乎不剩什么。 如果说你想更性价比高的用它，想做关键词爬虫，做市场调研，它的整个性价比还是非常高的，而且准确度是非常非常精准， 而且它非常适用于所有现在所运行的电商平台，尤其是阿里巴巴国际站，因为它的整个数据模型和运营思路，参考的整个平台的数据都是阿里巴巴国际站为基础，所以大家赶快把它用起来，但是 一定要知道不要超额超量，要不他的成本是非常贵的。如果大家有什么关于阿里巴巴外贸版龙虾沃克有什么问题，随时在评论区上留言，我们会持续更新关于他的整个动态。

腾讯最新的 ai 软件马维斯呀，很有意思。他这有个办公室，里面有很多的智能体，全是小马。这一个是他的主管啊，他负责分配任务，然后，哎，这一个正在这锻炼身体的，他呢，可以管理本地的文档，然后这一个跑这来拉屎的， 这一个是什么 app？ 还有软件的一个操作专员，然后他们平时的工位呢，就在这一共有六个智能体，然后没事的时候呢，他就会来摸鱼，哎，来这锻炼身体，看他刚锻炼完身体，现在要回他自己的工位了， 跑挺快还，哎，跑这来干嘛呢哇，跑这来睡觉了，这家伙竟然在这打游戏哇，打的还是英雄联盟，这给拉完屎了，也要回工位了哇，他们还有聊天，你看 可以啊，那做的还是真的挺细的。它这个软件我试了一下，我发现它这个软件整个的一个流畅度还有完成度都比现在它的同类型的软件 workbody 要更好用，而且做的完成度真的很高， 还可以控制自己电脑上的一些应用，还有电脑的一些文件。然后呢，它的技能广场可以看到，做的也还是蛮不错的，然后这个技能库可以直接一键添加，但它现在有一个问题是什么呢？ 是他的 ai 接入只有两种方式，这个效率模式的话呢，他直接调用腾讯的 ai 来给你操作，然后这个隐私模式呢，他会直接调用你本地的大模型，需要你自己本地部署，这个要求的硬件配置就比较高了。我觉得现在缺的一个东西就是什么呢？ 他如果能加一个第三方 api 的 一个调用，哎，这个软件基本上会全面超越沃克巴蒂，估计使用量会在短时间内倍增。

终于明白为什么所有的自媒体都在宣传马尾石的好处，因为你但凡说它缺点，平台就会限流，就像我这条短视频一样， 限流理由竟然是与其他用户相似。但是我还是要分享一下我深度体验马尾石的真实感受。总结起来一句话就是，马尾石是个半成品，它的核心功能本地 ai 模型还没上线， 它修复的 talk 非常快，而且对电脑的硬件配置要求很高。如果你的电脑内存低于十六 g， 我 不建议你安装使用。

智能体在目前的市场上风口啊比较大，很多的地方也在炒作，你说啊，我不学其他的东西，我只会智能体的这一个模块，我能不能找到工作，在现在风口来了的话，你也就干个两年到三年的样子，那后面就比较难了。什么是智能体？电商项目里面的 ai 导购， ai 搜索， ai 客服， ai 的 商品推荐，医疗项目里面的 ai 问诊辅助系统，它只是一个完整项目里面的小模块， 智能体单独存在是没有任何意义的，他一定是依赖业务，然后呢去做的。如果你现在呢，想要学智能体的话，你必须要二选一， 要么就是往深了学，要么就是往广度学，深度学就是除了那个智能体以外，那么再往下里面的大模型怎么部署，大模型怎么进行微调？大模型内部的一些积极学习，深度学习全是 former， 它里面的一些机制你要不要去学？这是第一条路，第二条路往深了搞的话难度太大，我可以往广度搞， 我学的东西呢会更多，但是呢难度不大，相对会比较简单。这个时候呢，你要学 java， 传统的 java 你 不能只学它，传统的 java 你 只学的话，你知道现在会发生什么情况吗？简历我投出去一两百份，大面积的以图不回，然后呢，就算找到工作，一个月八千九千一万块钱， 也就是说比较卷，你的薪资要不学传统的 java 你 怎么办？不是你不学，你要额外分出百分之五十的 mcp， 把这些东西为基础，以传统的 java 做你的兜底方案。这两个一结合，你出去找工作，你面的不是传统的 java， 你 面的是 a 键的智能体， 只不过你会传统的 java 主次你要区分开，主要的是 a 键的，次要的是那个 java。 是 这么一个情况，现在企业里面最破解你需要掌握的一个技能，这两个你必须要二选其一。

二零二六了，还在研究 rap， 你 的智能体可能好不了了。你有没有过这种体验？你的智能体跟他聊的好好的，突然就串台到另一个话题去了。 或者今天能顺利跑通的任务，到了明天突然就不会了。你以为是模型能力不够，或者是提示词约束不足，就拼命给智能体加规则。但其实这类问题的罪魁祸首， 可能正是你的 red 向量记忆。不管什么类型的 red， 本质都是一样的，把文档切碎存起来，然后通过向量相似度召回一堆碎片 塞进模型的上下文。所有的 red 技术解决的都是怎么召回和怎么重排，但从来不管模型要怎么理解。这带来两个致命问题。 第一个，每次召回都不一样。搜索同一个问题，向量相似度高的片段可能有很多。今天召回 a 组碎片，明天召回 b 组， a 和 b 可能都是相关的，但内容不一样，那智能体推理出的结果自然就有区别。举个例子，你让智能体做数据分析，今天召回了关于增长率计算方式的文档片段， 他能正确完成任务。明天同样的任务，召回了关于数据清洗规范的片段，他就跑去清洗数据了，忘了怎么算增长率。同一个智能体，同一套代码，只是召回的碎片不同，表现就天差地别。 这就是为什么你的 agent 有 时候灵，有时候不灵。第二个，就算召回对了，也会出错。就算你做了大量重排工作，让每次召回趋于稳定， 智能体就不犯错了吗？也不是。问题在于，召回回来的是碎片，不是完整观点， 智能体必须自己去拼装这些碎片的含义，同一组碎片，每次拼装出来的理解可能不一样。再举个例子， 你有一份智能体开发规范。 rek 找回了三条碎片，先验证前提，先写再动，交付必验证。这三条单独看都没问题，但智能体拼装的逻辑可能先验证前提，所以先写再动。也可能是交付必验证，所以不用先写， 直接做然后验证就行。理解完全反了，碎片化带来的不确定性，不是靠重排能解决的。这时候你可能会说，那我后期做 harness 微调不就行了吗？这就是我要说的第二个核心问题， 这等于把所有问题都推给后期工程。就像智能体犯了错，你拼命跟他说不能这个不能那个，但这些约束在特定场景下也许管用，但工作量集中。 而且 red 记忆带来的随机性是没法被穷局的。你永远不知道下一次赵辉会拼出什么新的错误理解，用补丁解决架构及缺陷，路只会越走越窄。 red 做问答机器人没问题，做企业知识库没问题， 因为答错了，重新答一次就行，没有严重后果。但二零二六年的 agent 在 干什么？ 长期任务、多步骤规划、自主决策，这种场景里，错一步或者记忆差一换，满盘皆输。在这种场景里，用 red 做主要记忆是灾难性的。所以我的建议是， 做智能体产品，必须把注意力从怎么解锁转移到怎么让 agent 理解正确记忆架构、任务编排、自我纠错，这些才是硬功夫。然而，他只是怎么找到的技术细节，在智能体工作里，他该翻篇了。

aj 呢？开发的技术站和大模型的这个技术站，它俩中间大概有百分之二十的交集。它不是说我必须得先学好大模型，我才能学好 aj 的。 小赵老师给的建议一直是，当你不学大模型直接学 aj 的 话。 ai 事实来讲在你的眼里完全就是一个黑箱， 你已经演变成了一个调包侠，你连调餐侠都不是。你是个调包侠，你是个 a p i 调用小能手。那事实来讲，它不叫 a 阵的工程师，因为它一点 ai 这块的技术背景没有，一点底层的知识没有。你在搞 a 阵的开发之前，可以学一学深度学习的东西，大模型的东西。

然后今天的话就带着大家一块儿去呃，看一下这个 x o walk 的 一个操作后台，然后顺便教大家啊，怎么去自建一个属于自己的一个智能体 啊。然后主要说我们自己建智能体的原因是因为说，呃我们自建一个智能体可能更符合我们自己的这个需求， 我们想让他干什么就让他干什么，然后他的这个角色边界呀，包括说他能干什么，不能干什么，也能够完全的把握在我们自己手里边，所以我觉得这个是我们必须要自建一个智能体来符合我们自己需求的一个必要性，而且大家每一个人 啊的行业啊，或者说自己做的产品也其实都是不一样的啊。然后我们先来看一下他这个左边的一个界面啊，还有一个新消息的板块，我们之后 所有啊就是自建的智能体想去给他发消息，这个是最常用的一个板块，我们点完这个新消息之后，可以在这里去看一下啊。如果我们新建完智能体之后啊，就可以在这里筛选一下我们自己建的智能体，像这个运营智脑就是我们刚刚已经建好的一个智能体 啊。然后我们再来看一下这个智能体板块，智能体板块这个是有官方的，像 xwalk 呀，包括说烧饼派的运营助手啊、编程助手啊等等这些官方自有的这个智能体，我现在教大家怎么新建一个整体。首先我们点一下 新建智能体这个板块，新建智能体板块点完之后，它里边是有几个官方的模板，但是我们就点一个空白智能体就好，然后我们点下一步身份， 点完下一步身份之后，我们可以简单看一下它的这个几个要求，首先它要填这个名称，然后还有这个智能体头像，还有描述风格以及这个模型供应商 啊，我们需要注意的几个点是名称这个部分，包括说啊，之后我们不论是什么地方，我们在给 ai 或者说在给 xwalk 去沟通的时候，我们输出的每一个字都要确保我们的准确性，而且你不能乱输 啊，你不能说这个名称里边你管他叫儿子，他怎么叫你，你让他管他叫你爸叫爸爸，那 ai 再去给你输出内容答案的时候，它实际上会有啊一些效果的偏差的，所以我们要相对来讲呢严谨一点啊。然后我们来看一下这个 excel 文档 啊， excel 文档里边我会给大家给到一部分这个智能体标准的这个啊配属文件，我们先来建一个这个啊，订单猎手吧啊，大家都比较关心这个业务转化那一块，我们可以简单看一下智能体名称啊，智能体描述风格、模型啊，这些全部都是已经给大家写好了， 大家只需要这个复制粘贴就可以了。然后头像这块其实是稍微一个自定义的，因为研究这个 excel 或者我们平常自己在用的时候，可能稍微 啊会有一些枯燥啊。那这个时候我们就需要说这个智能体头像，你可以搞一个这个啊，自己比较喜欢的，你说喜欢彭于晏，喜欢刘亦菲啊，你都可以自己选啊，像我自己的做的智能体，我的名称，甚至说我都给他搞成了这种曹化纯这些，这些人就是太监 啊。然后这个头像我就去网上找了一些，这个剧照我在选，但是现在我们为了演示，我们就先用简单的这个官方配的就好，然后我们分别把再把这个描述 啊，然后这个风格我们选择友好模型，供应商选择自动，这上面写的都有。然后我们点下一步这个工具，看工具这一块，首先它是分两个部分，第一个部分是这个工具的分类与工作区 啊，我们可以看一下这个文件系统这一块，它是不允许你自动啊，选择这个，呃，开启或者关闭，它是官方已经默认为是开启啊，所以我们不需要管这一项，我们只需要看剩下的这个七项就好。我们再看一下这个 excel 文件啊，实际上它是有这个 要求的。然后我们只打开网络与浏览器规划和智能体协助这三个物就可以了，我们只需要把中间这四个点掉， 然后下一个啊，容易踩坑的地方就是这个默认工作区。默认工作区有以下几个注意注意事项，首先 第一个你必须要自建一个工作区，如果你不自建一个工作区的话啊，你之后跟 ai 对 话的，它产生的每一个这个工作文件可能都会啊，到处都是啊，那你就一是不便于你查找，二是会可能把你的电脑给搞， 搞的哪哪都是垃圾啊，所以这个呃有必要建一个。然后第二个就是我们再去建这个默认工作区的时候， 一定要记住，首先第一个不能选在 c 盘里边，第二个我们不能把这个默认工作区建在我们 xfork 的 这个安装包里边，如果说我们把这个 工作区选在安装包里边的话，随着我们这个 icworks 的 这个版本更新，它有可能会把我们自建的这个啊工作区的这个文件夹给清除掉啊，这样的话我们以后就找不回来了，所以我们只需要把这个默认工作区 啊，找一个平常我们用不到的，或者说很少用到的啊，内存又比较大的一个，呃，文件夹里边就是呃盘里面就好了。然后我们这时候去选择新建一个文件，这时候我们要注意一下文件夹要建两层，首先第一层是智能体团队 啊，或者说你写智能体也好，不管你怎么写，反正他就是第一层，就是总的所有的，以后的所有的智能体统统都要放在这一个文件夹里边去。然后我们再点选，点进去之后在智能体完团队这个文件夹下再去新建一个文件夹。我们现在在建的这个智能体名称呢？叫啊订单猎手 啊。然后我们新建完之后点击选择，我们就可以看到在默认工作区这里边啊，它的这个路径就是运营智脑啊智能体团队和订单助手，你可以看到其实这个是错误， 对吧？因为我们把智能领域团队它应该在运营智脑的上面，那所以我给大家做了一个错误的示范，我现在给大家演示一个正确，所以你们在建的时候一定一定要看好啊，所以我们再先点一下新加卷，然后在这里再去新建一个啊智能体团队， 然后点进去，然后再去新建一个订单猎手 啊，然后点选择，我给你讲，然后这个时候他的路径就变成了智能体团队，然后订单验收。所以你们在去新建的时候，一定建完之后要检查一下这个路径是否正确的，他的第一级肯定是智能体团队，然后第二级才是你建的各个智能体的名称，然后下一步我们这时候弄完之后就可以选技能了。 选技能这是有两块，一个是你自己安装的技能，然后一个是官方的技能啊，目前为止的话，我们就从官方这个已经配置好的技能去添加就可以。然后我们点击这里的一个蓝色框加号，他这里会有一个搜索技能， 然后我们去看一下我们的这个啊配置文件，然后这里有技能名称，我们只需要啊把每一项的这个技能名称选择，然后再点选就可以了啊。 好，接下来的这个内容稍微有点枯燥啊，大家稍微等一下，让我把这十四项的这个技能一个一个的去选一下。 然后其实这里我们要注意两个问题，首先第一个问题就是我们的技能选择这一块，如果说你想配置一个完全属于你自己的 啊智能体，不想按照我这个配置文件来的话也可以，但是你们在选技能时要遵从一个原则，叫做最小原则，也就是 你的技能能选五项就不要选六项，能选一项就不要选两项，因为你选的多了，一是他的身份边界会模糊，他会去干一些原本 不应该是他干的事情，这是第一点。第二点就是他可能你选的技能越多，他的积分消耗的其实也就越快。然后就是第二点啊，会出现这个错误的部分啊，他的这个搜索框只能 是说搜索中文呀，或者说单纯搜索英文。你你看现在我把这个两个放在一块，他是搜索不到的，那这个时候搜索不到的时候，我们就只需要把后边这个中文删除掉就可以，然后他就会出来，然后我们点选，再次点选就可以了，这是会遇到的两个问题。 然后智能体学习，然后下一步就是点击这个用户信息，然后这个时候就是我刚才说的那一点，他如何称呼你？大家一定一定不要去做一些啊搞怪的想法，让他去叫你爸爸，叫你爷爷奶奶，这种没什么意义 啊，你叫了你说出去跟别人在一块工作的时候，你一看你的智能体都是这样不好啊，然后第二个也是说你用这种叫法了，他可能智能体再去回复你工作的时候，他就会稍微有一些偏差 啊，然后你如果不喜欢他叫你老板，你想去起一些别的名字也是 ok 的。 但是你要注意一下，就是你在起名字时候一定要有一个阶级性的称谓，就是一定要你是他的上级 啊，而且是很明确的那种上机，不能说你啊，搞得阖家欢啊，搞的说你俩像朋友一样，那这样的话他的身份边界会模糊掉，他会对你稍微有一点这种阳奉阴违，欺软怕硬也好，就是 ai 反正都是这样的啊，他会偷懒嘛啊，所以一般通用的称呼就是老板 啊，我们然后再把剩下的这个备注啊设置进去就好了，然后下一步点完成并启动，那么这样一个属于你自己的这个智能体 啊就建成功了，但是到这一步其实并没有结束，我们现在啊稍微等他一下，让他这个创建一下整体，好到这里你可以看到上面这个智能体就已经创建成功了。 我刚我们刚才说了，大部分的这个跟智能体的对话都是由新消息来，但是我们通过智能体这里其实也是可以跟他对话的，我们去点选这个对话，但是通通都会跳入到这个新消息的这个界面， 跳的星耀这个界面无所谓，但是你们一定要注意以下三个问题。首先第一个问题，我们先去检查一下下边的这个工作区 啊，他的这个文件夹到底是不是我们建的那个文件夹，然后他的权限一定要选择完全访问权限，而不能选择这个默认权限，不然的话，呃，有可能他执行不了你的任务啊，执行的不成功。然后第二个就是你可能需要经常的啊，或者说实时的守在你的电脑前面 啊，它会一会给你跳出来一个权限申请，一会给你跳出来一个权限申请，搞得搞得你本来是用这个 ai 助手，或者说是这个 icworks 来帮你减负的，但是你现在手在前面，你反而离不开它了。 好，最后一个就是模型，这个我们选全自动就好了，后边这些什么标准专业极致啊，我们完全不需要选，因为你选自动的话啊， x word 会根据你下达任务的这个复杂程度啊，去挑选它适合的这个整容体，然后根据你任务的不同类型，比方说你想处理文字，它就是低成本的， 你想处理说这个图片，他可能会选用一些高成本的专门用于图像处理的这个模型，所以我们直接选这个权重就可以。然后到这完一步之后，我们再去看一下 excel 表格，我给大家的 excel 表格里边通通都有两项，一个是首条唤醒指令 啊，我们来复制一下粘贴进去，然后这个啊，再次检查一下这三个部分没有错误之后，我们点击发送就可以。然后这个时候我们就等着他回复我们啊， 回复我们完之后，我们再去点下一个，我们先把它复制出来啊，然后粘贴到这里啊，你看这时候它上边已经啊把这个回复已经出来了。然后下一步我们把底层固化机指令也输进去， 然后这个时候其实你们要呃注意一个问题哈，就是你们的底层固化指令一旦输入完毕之后，如果说他没有像这样回复并写入他的核心运行逻辑是不可以的。而且在 我看来，在我们实际操作过程中，他只回复了这段话，其实也是不行的，因为他并没有说他把我们的底层铁律固化到本地的记忆体文件中，并生成本地文件。那么这时候我们要追加一份指令，你需要将 底层固化写入你的长期记忆体中。 in 生成本地文件。 好，这周我们点击发送就可以了。然后到这一步呢，其实就已经完成我们智能体的这个建立了。但是呃，我们在具体任务执行的过程当中，大家通常都会犯一个错误，就是喜欢把啊不同的任务呀，或者说是不同的这个对话类型啊，全部都在一条对话里边完成，这样实际上是不可以的， 那这时候我们就需要啊做一个拆分，你看在同一个智能体下，我们其实是有很多很多条对话的，那么这一条对话我们就单独给它命名一个叫底层固化 啊。这个对话以后我们就只能够发送系统级的指令，也就是告诉他你是谁呀？啊？你是干什么的？你不能干什么，你能干什么呀？这些，呃，就是系统级的指令才可以在这条对话里边给到他，如果说我们需要他去执行一些别的任务 啊，那我们就需要单独再去新建一个对话就可以。然后这个时候你我们再回到这个地方，我们来看一下啊，然后报告老板，底层固化已经啊，铁律已经完成永久固化，然后已经写入本地的文件夹，你看他在这里是有的，你点啊， 然后本地文件已生成啊，那么好了，到这个地步，我们的一个新建生成体就已经全部完成了啊。