【AI教程】双智能体协作,告别单点故障时代 AI 技术博主 Alex Finn 再次介绍了把 OpenClaw 和 Hermes 放在一起的多智能体搭配方案,效果出奇地好。 核心思路很简单,让 OpenClaw 搭载高性能模型(例如 Opus 4.6)当主力,负责规划和重活,Hermes 接一个便宜点的模型(例如 glm)当助手,负责执行和监控。两个智能体各有所长,搭配起来能互相兜底。比如 OpenClaw 升级挂了,Hermes 立刻介入检查代码帮你修好,停机时间从一小时缩到几秒钟。反过来也一样。 实际工作流有几个很值得借鉴的玩法。一个是“规划者-执行者”模式,让 Opus 出一份详细计划,Hermes 拿着计划去构建,完了再让 Opus 审查反馈,形成闭环。Alex 演示了用这套流程做一个扫描器仪表盘,Hermes 直接按计划跑出了一个完整的 Next.js 应用,包含状态监控、运行历史这些功能,效果相当不错。 另一个是让 Hermes 跑定时任务做巡检。因为它更轻量、Token 消耗少,每隔两小时自动检查一遍 OpenClaw 构建的服务运行状态,有问题就报警。这比用主力智能体去干监控的活划算太多了。 还有一个共享记忆的设计挺聪明。在 Obsidian 里建三个文件夹,OpenClaw 和 Hermes 各一个私有记忆空间,再加一个 Shared 共享文件夹。两个智能体的工作成果、踩过的坑、学到的经验都往共享空间里写,互相可见。这样一个智能体犯过的错,另一个就不会再犯,形成递归式的自我改进。 说白了这套方案的本质就是消除单点故障,把合适的任务分给合适的智能体。贵的模型管规划和审查,便宜的模型管执行和监控,既省钱又提效。不用纠结谁比谁强,搭配着用才是正解。 其实出了让 OpenClaw 和 Hermes 相互配合之外,不同 Claw 之间也可以采用这个思路。例如,我的主智能体是 OpenClaw,负责一些开发任务和创作任务。辅助智能体用的就是 Qclaw,用来检查邮件,搜索资料。任何一个智能体挂了,都能让另一个智能体重启服务。大家也可以试试看。 #AI智能体 #多智能体系统 #Agent
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救命!终于搞懂Agent/工作流/Skill/MCP了 刷AI教程刷到崩溃?看到Agent、工作流这些词就头大? 别慌!今天用大白话把这四个概念扒得明明白白,零基础也能秒懂! 🤖 Agent(智能体):会主动干活的AI打工人 它可不是只会被动回答的普通大模型!普通大模型是你问一句答一句,而Agent是有自主意识的AI助理,能自己拆解你的需求、规划步骤、调用工具,从头到尾把任务落地 🔹比如你说“帮我做一份嵌入式学习计划”,它会自己查资料、排时间、整理模板,不用你一步步催! 📋工作流:Agent的“任务说明书” 就像你做项目的固定流程清单,规定了Agent完成任务的步骤顺序 🔹比如做学习计划的工作流,就是“拆解目标→查资料→排时间→整理输出”,让Agent按流程走,不会漏环节、不混乱,保证任务高效完成。 🛠️Skill(技能):Agent的“硬核工具箱” 这是Agent能干活的底气!比如文档处理、数据爬取、代码生成、资料检索,每一个都是它的技能 🔹技能越多,Agent能处理的任务越复杂,就像打游戏升级装备,技能叠得越多,越能打硬仗! 👨‍💼MCP:AI界的“项目经理” 它不直接干活,却是整个团队的核心! 🔹当多个Agent一起工作时,MCP负责统筹分配任务、协调流程、把控进度,把不同Agent的技能和工作流整合起来,让整个项目有序推进,不会出现各自为战的混乱情况 其实搞懂这四个概念,你就抓住了AI智能体的核心逻辑! 不管是做学习辅助、项目开发还是日常办公,都能看懂AI落地的底层逻辑,再也不怕被术语绕晕啦 ✅华清远见的课程里,就有完整的Agent实战项目,带你从0到1搭建AI助理 把这些概念直接落地成能写进简历的硬技能,想学的宝子可以💌~ #华清远见 #AI #零基础学AI #人工智能 #人工智能就业
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