00:00 / 01:22
连播
清屏
智能
倍速
点赞31
00:00 / 00:49
连播
清屏
智能
倍速
点赞10
00:00 / 03:21
连播
清屏
智能
倍速
点赞122
00:00 / 03:57
连播
清屏
智能
倍速
点赞4
龙虾换模型丢记忆?爱马仕“记忆隔离”丝滑热插拔! 玩 AI Agent 的高阶玩家们,今天聊点不一样的干货。本地跑智能体,到底是用‘龙虾’(OpenClaw)还是‘爱马仕’(Hermes)?很多小白只看处理速度,却忽略了决定自动化工作流生死的关键——记忆管理! 先说龙虾。不可否认它很强悍,但在实际跑复杂任务时,你会遇到一个极其抓狂的痛点。 龙虾把‘模型’和‘记忆’绑定得太死了!假设你正跑着一个长线任务,前置的简单数据清洗用的是小模型,进行到一半,你想切换到满血的大模型来做深度推理。 结果呢?在龙虾里一切换模型,之前的上下文‘啪’的一下,直接清空!记忆当场丢失,工作流直接断掉。就像公司换了个新主管,交接文档全烧了,一切得重头再来。 #hermes #hermes爱马仕 #openclaw #龙虾智能体 #AI智能体 这时候,你就知道‘爱马仕’为什么用起来那么丝滑了!它最大的杀手锏,就是这四个字:记忆隔离。 爱马仕在底层架构上,把作为‘大脑’的模型,和作为‘笔记本’的记忆库,彻底解耦分开了! 这意味着什么?意味着你可以随时**‘热插拔’**换脑子! 任务跑到一半想换个更聪明的模型?随便换!因为记忆是独立存储的。 新切上来的大模型,能瞬间读取之前的全部进度和记忆,完美接棒,继续干活。中间没有丝毫卡顿,没有半点记忆断层,如丝般顺滑! 所以,真正用来做本地自动化、做长线工作流的利器,记忆的连续性才是王道。爱马仕的这种隔离机制,确实比龙虾高明了一个段位。 还在踩坑的兄弟们赶紧去试试。
00:00 / 01:43
连播
清屏
智能
倍速
点赞34