北京
每天早上8點，我讓同一個AI代理掃描HackerNews、arXiv和GitHub，找出3-4條真正重要的AI技術動態。連續7天，同一臺機器，同一個指令，我什么都沒改。
第1天它給我6條結果，2條是TechCrunch的灌水文章，1條是3周前的舊release。第7天？它自動過濾了"AI正在改變一切"這類廢話，學會了識別量化推理的技術深度，甚至開始給新聞打優先級標簽。
秘密藏在它的skill文件里。第1天只有12行，像個粗糙的草稿；第7天膨脹到60行，里面寫滿了它自己總結的規則："跳過無技術細節的融資新聞""優先檢查發布日期""本地推理相關度權重×2"。
這就是Hermes Agent和其他框架的本質區別。LangChain、AutoGen、CrewAI——它們確實能干多步驟規劃、工具調用、并行執行。但你關掉終端，那個花了20分鐘摸清你數據結構的代理就忘得一干二凈。下次啟動，從零開始。
我們太癡迷于"AI能做什么"，卻沒人問"AI能記住什么"。Hermes的答案是：它把經驗寫成可復用的技能文件，像程序員攢代碼片段一樣攢工作記憶。我的硬件很普通——Windows 11，GTX 1650，16GB內存，WSL2里一條命令就跑起來了。
安裝過程意外地干凈。沒有YAML地獄，沒有環境變量迷宮，curl一條腳本，hermes啟動，選個模型提供商（我用的OpenRouter+Nous Hermes），10秒內出第一條回復。
第1天的Telegram推送又長又亂，摘要只是標題的換皮復述。但每天運行后，skill文件都在追加新規則。到第3天，它開始給每條新聞打"高/中/低"技術價值評分；第5天，它學會了交叉驗證——如果一條新聞只在TechCrunch出現而HackerNews沉默，自動降級。
第7天的輸出已經不需要我二次篩選。格式固定為：標題→一句話核心→為什么重要→相關資源鏈接。它甚至給自己加了一條備注："用戶更關心能跑在本地的方案，云端SOTA模型除非有突破性效率提升，否則降級處理。"
這個觀察是我沒教過的。它從我的反饋里推出來的——每次我跳過某類新聞，skill文件里就多一條負樣本規則。
這讓我重新理解"代理"這個詞。現在的AI代理像臨時工，每次雇傭都要重新培訓。Hermes的模式更像培養一個專屬助理，它在你看不見的時候默默整理工作手冊，越用越懂你的隱性偏好。
當然有限制。我的4GB顯存跑不了本地大模型，必須依賴OpenRouter的API。skill文件的格式是開放的YAML，但遷移到其他框架需要手動適配。而且7天還太短，不知道長期積累會不會出現規則沖突或膨脹失控。
但核心體驗已經清晰：同一個任務跑7天，代理從"執行指令"進化到"理解意圖"。這個變化不是我在prompt里engineered出來的，是它自己從重復勞動中提煉的。
開源社區有個老說法：好的工具應該像自行車，踩上去就會，越騎越順。Hermes Agent可能是第一個讓我感覺到"越騎越順"的AI框架——不是因為它初始性能最強，而是因為它真的在記住我怎么騎。
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