10分钟成为尊贵的爱马仕Agent用户 还在折腾OpenClaw?它已经Out了,现在全网最火的AIAgent叫Hermes Agent。 跟OpenClaw相比起来,它有两个大升级: 1️⃣ 有记忆,能根据跟你的聊天记录自我进化 2️⃣ 稳定性极高,不会动不动出问题、升级以后哪里又坏了 作为全网最细AI博主,我这期视频里从零演示完整流程: • 一行命令安装,依赖自动装、自动配 • 模型配置:自动识别本地的OpenRouter Key • 国内外模型都支持 • 飞书一键对接:扫码自动建应用、配权限、设事件订阅 • 实战场景:文档整理、Todo管理、Get笔记、定时提醒 这次我还重点试了一个最近刚发布的免费模型——百灵Ling-2.6-flash 🚀 为什么试它?因为AI Agent的日常工作里,很多其实是简单执行型任务,并不需要深度思考。这种场景下,速度和价格才是关键,而百灵2.6 flash刚好把这两点拉满了: ⚡ 整理一份很长的演讲速记 → Markdown大纲,只用了5.66秒 🐢 同样的任务,国内某主流模型花了将近150秒,差了快30倍 🎯 而且输出质量我觉得百灵2.6还更好一些 💰 最关键的是——OpenRouter上目前完全免费 视频里还教了一个小技巧——你可以给单个定时任务单独指定模型,简单的活交给Ling 2.6免费跑,主力模型留给硬核任务。 模型选择就像搭团队,合理搭配才是最优解 ✨ #openclaw #百灵大模型 #蚂蚁百灵 #hermes #hermesagent
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5个技巧,教你驾驭 Claude Code 的一百万上下文 第一个技巧,不要把 session 当聊天记录。 很多人习惯一个窗口一直聊下去。 但从系统角度看,session 不是聊天框,它是运行时工作区。 任务一旦变了,哪怕上下文还没满,也应该考虑开新 session。 因为真正的问题不是“还能不能塞”,而是“这些旧信息还值不值得继续干扰模型”。 第二个技巧,出错以后,优先 rewind,不要只是补一句纠正。 这是很多人最容易忽略的。 模型走错了,你跟它说“刚才不对,换个方法”,看起来像在修正。 但实际上,错误路径、错误尝试、错误推理,全都还留在上下文里。 更好的做法是 rewind,直接回到关键节点,把失败分支剪掉,再重新走。 说白了,这不是纠错,这是剪枝。 这个差别非常大。 第三个技巧,长任务里要主动 compact,不要等它又长又乱了再压缩。 因为上下文越长,模型的注意力越容易被摊薄。 文章里提到一个概念,叫 context rot。 你可以简单理解成:不是它失忆了,而是它看的东西太多以后,重点开始被噪音稀释。 所以 compact 不是收尾动作,很多时候它应该是一个主动管理动作。 趁你还知道接下来要做什么的时候,提前压缩,效果通常比拖到最后更好。 第四个技巧,分清 compact 和 clear。 很多人把这两个动作混着用。 但其实完全不是一回事。 compact 是让模型帮你总结历史,然后继续。 clear 是你自己重写一份 brief,干净重开。 一个省事,一个可控。 如果任务方向已经很明确,compact 可以提高效率。 但如果方向变了,或者你怀疑上下文已经脏了,那 clear 往往更稳。 因为你不是在让模型猜什么重要,而是你自己重新定义什么重要。 第五个技巧,把 subagent 当“上下文隔离器”,不是“并行工具”。 很多人觉得 subagent 的价值就是多开几个模型同时干活。 这理解太浅了。 它真正值钱的地方,是把那些中间过程特别长、输出特别多、但最后只需要一个结论的任务,隔离到独立上下文里。 主上下文只拿结果,不吃过程。 这一步非常关键。 因为 Agent 真正贵的,不只是算力,还是主上下文的注意力预算。 #AI #人工智能 #claudecode #agent工程师 #自我提升
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