作者利用破局俱乐部官方CLI和自己服务器上运行的Hermes Agent，搭建了一个名为"AI路径诊断"的公益网站。用户通过答题卡形式的访谈（精简模式12题或深入模式24题），网站会检索破局社群中与用户情况相近的真实实战案例，生成包含推荐方向、12周学习计划、真实案例参考的个性化报告，支持生成分享卡片、长图和Excel导出。文章详细介绍了技术架构：为网站单独创建受限的Hermes profile、通过白名单调用破局CLI只读不写、接入飞书CLI读取完整复盘文档、以及两个核心Skill（访谈skill和报告skill）的设计规则，后端采用Python FastAPI，前端使用原生HTML/CSS/JS，数据库使用SQLite。
作者作为设计师，探索让 Agent 理解个人审美偏好的方法。通过让 Agent 读取 Eagle 素材库，将收藏整理成可复用的“偏好证据”并生成个人审美档案。测试对比 Codex、Hermes、WorkBuddy 的 PPT 视觉提案，发现参考图比抽象形容词更能传递审美，但 Agent 能否学习取决于其识别与迁移规律的能力。针对海量素材检索问题，作者本地部署 SigLIP2 建立视觉索引，充当“视觉图书管理员”帮助 Agent 找图，最终形成收集、索引、检索、分析、确认、存档、反馈的完整流程，并封装为个人 Skill。
本文是一篇 LightVela 平台的保姆级教程，教读者从零搭建一个类似 Meta Muse 的 Personal AI Agent。LightVela 是腾讯轻量云团队推出的云端 Agent 托管产品，核心是 Hermes Agent，无需自建服务器。教程涵盖八个步骤：创建 Hermes Agent、接入微信等聊天通道、配置可更换的大模型（DeepSeek、Qwen、Claude 等）、通过 SOUL.md 定义人设、培养长期记忆、安装 Skill 扩展能力、设置定时任务让 Agent 主动干活，以及使用云存储管理资料。作者强调模型只是可更换的'大脑'，Agent 本体才是核心，并提醒用户注意操作审批和密钥安全。文章指出 AI 正从偶尔打开的聊天框演变为长期在线、了解用户、持续工作的 Agent。
文章介绍了一个面向小企业、小团队的多租户 Agent Dashboard——腾讯开源的 Octop。团队可以在内部共享一个 Agent 平台来创建技能和 Agent。亮点包括：支持单点登录和简单的多租户权限控制；支持 Docker 服务端部署并提供 Web Dashboard；可对接不同的存储后端、数据库以及沙盒服务。作者将其定位为 Grok Bot 的小团队版，与面向个人的 OpenClaw/Hermes 和桌面端的 WorkBuddy 形成差异化。作者表示非广告，如果领导要求做类似系统可直接参考。
作者作为AI博主，分享了自己搭建「选题雷达」系统的完整流程。系统包含两个AI编辑：一个负责AI大新闻选题，通过AIHOT热点榜、精选流和Follow Builders追踪正在爆的事件；另一个负责实战心法选题，通过best-skills排行榜和GitHub Trending筛选值得亲测的工具。每条选题需经过48小时时效、目标用户相关度、一小时内可执行动作等多重过滤，并由Agent打分排序。作者强调AI只决定「值得看」，最终「值得写」的判断仍靠人的体感。整个系统跑在HermesAgent和GrokBot上，让作者把重复性工作交给AI，只保留判断、体验和表达。
Artie 团队（17人）分享了如何将 Hermes——NousResearch 的开源 AI agent harness——部署为全团队共享的 AI 助手。文章讲述了从工程师个人 WhatsApp 使用的起步，到选择 Hermes 而非 OpenClaw 并加入护栏的决策；用每年 60 美元的 Hetzner 物理服务器承载全部运行。团队为每个部门设计了独立 profile：工程（Plan 分派任务、Code 执行开 PR）、销售、设计、BizOps 等，并强调人类始终在环节中审核。Skills 以代码形式版本化进 Git 仓库，严控数量以省 token。受人类 REM 睡眠启发，Hermes 每晚'做梦'复盘当日工作，将有价值内容晋升到长期记忆。
本文是 Nous Research 开源个人 AI Agent Hermes 的深度配置教程。作者从私人助理定位出发，介绍了 Hermes 的核心能力：通过 /learn 学习资料生成技能、后台复盘积累经验、旧会话检索、子任务委派与审阅等。文章对比了 Hermes 与 Grok Bot 的差异，强调 Hermes 在模型自选、数据自主掌控和可迁移性上的优势。教程涵盖各平台安装与模型接入步骤、工作区目录规划、.hermes.md 资料管理约定、工具集按职责开启、Firecrawl 网页服务配置等最优设置，并预告后续将分享 5 个私人助理实用 Skill 及海外玩家的生活场景 AI 用法。
本文是一份自动化获客完整指南，介绍如何利用 AI agent（如 grok bot、hermes）和 skill 文件，为数字产品、本地实体生意或无产品者自动生成线索。核心方法：找到已付费人群，抓取公开数据，生成买家画像与广告素材，通过 whop ads 投放或渲染物业修复效果触达业主，最终将线索卖给企业。文章分三条 pipeline：数字线索、实体线索、线索变现，并说明 agent 负责寻找、画像、素材、渲染、外联等，仅少数环节需人工决策。
本文介绍了如何将WorkBuddy平台上的专家（由Agent角色配置、插件清单和多个Skill技能组成的安装包）打包成zip文件，并迁移到其他Agent软件（如Codex、Hermes、OpenClaw、豆包工作、千问办公等）中安装使用。操作步骤包括：在WorkBuddy中召唤专家、关闭引用并删除默认提示词、输入打包提示词让WorkBuddy查询并打包专家文件、将zip包上传至目标Agent并安装。同时建议定期清理不常用的专家以节省token消耗。
文章探讨了 Agent 系统如何在不更新模型权重的情况下实现自我改进。作者提出两条独立回路：成功运行可产出可复用流程（如 Hermes 的 SKILL.md 程序性记忆），失败运行可产出经审查的修复和回归用例。通过 Opik 工具链，生产失败被转化为结构化反馈：trace 记录、源码级诊断、人工批准 diff、重跑验证、回归测试。文章强调改动需版本管理、评估需确定性校验器，系统并非自动学习，而是把事故变成可审查的改进输入。
文章探讨 Agent 系统如何在不更新模型权重的情况下自我改进。作者阐述了两条反馈路径：成功运行产生可复用的程序性记忆（以 Hermes 的 SKILL.md 文件和 GEPA 离线优化为代表），失败运行则通过 Opik 的执行 trace 进行诊断，定位故障源头（模型、工具、配置或代码），提出修复方案，经人工审核后重跑并添加回归测试。文章强调失败必须被记录为可验证的预期行为和测试用例，才能转化为可复用的知识，并详细介绍了 trace 结构、失败检测与根因分析的工作流程。
文章介绍如何成为一名营销工程师（Marketing Engineer），即用 Agent、连接的数据和业务上下文构建自动化营销系统的人。作者分享了在 Agent 开发环境（ADE，如 Orca）中完成约 70% 营销工作的经验，包括市场研究、活动策划、内容生产和落地页搭建。文章讲解了模型、harness、ADE 等核心概念，提出按营销垂直领域组织工作区的目录结构（知识、工作流、技能、产出、结果），并建议从自己熟悉的一个任务或领域入手，逐步连接研究、简报、生产与结果反馈，形成可持续迭代的营销工作流系统。
作者金尘马分享了一个实用方案：通过 Hermes 为微信单独配置一个专用 Agent，在微信聊天框发送文字即可自动保存到 Obsidian 笔记库，并同步到 GitHub。文章详细介绍了准备工作、Agent 规则配置、微信 ClawBot 连接步骤，并提供了一套完整的一键配置提示词，可交给 Codex 或 WorkBuddy 自动完成配置。整个方案成本低、操作简单，大幅降低了随手记录的摩擦。
文章探讨如何在不训练模型的前提下，让编码智能体在后续任务中持续变好。作者将编码智能体拆解为“冻结模型 + harness 程序”，并以 Pi 和 Hermes 为例说明通用 harness 的循环结构：组装提示、调用工具、追加结果、压缩上下文。核心观点是，真正带来“自进化”的并非内层循环本身，而是引入第二个写入者——在回合结束后或任务进行中，由额外代理将经验写入 MEMORY.md、SKILL.md 或四类存储，使下一个上下文窗口能加载这些持久化知识。Hermes 通过 fork 代理定期写记忆与技能，Prime Agent 则用 /refine 从轨迹中做最小可回滚编辑。两者都保留不可变基础提示，只改变下一窗口内容。
作者体验了齐俊元创业项目 Today AI 几天，分享使用感受。Today AI 能主动推送 OpenAI 资讯、帮助运营 X 账号（涨粉统计、热点抓取、起草推文），记忆能力达85分以上，还有亲密度设计。作者对比了 Hermes Agent，认为 Today 更像贾维斯，主动且有分寸。最后提出未来 AI 助理的三个关键：分寸感、理解用户、信任。文章大纲和初稿由作者与 Today 共同完成。
Autonomous OS 是一个开源机器人操作系统，被称为机器人界的 Android。它接入 Hermes、Claude Code 等推理引擎，让机器人能自主感知与决策，而非仅执行脚本。系统提供 Skill Store 技能包（看家护院、人脸识别、Gmail/GitHub/Mac 控制等），内置自我进化学习循环，且硬件通用——只需编写 ROBOT.md、SOUL.md、SAFETY.md、SKILL.md 四个文件即可接入任意设备。文章还介绍了技术接单、场景解决方案、内容变现、硬件极客等落地赚钱场景。
本文是一篇详细教程，介绍如何使用 Hermes Agent 自动管理 X 账号。作者从准备工作开始，逐步讲解在 X Developer Console 创建应用、启用 OAuth 2.0 并设置回调地址、让 Hermes 准备配置脚本、在 SSH 终端完成授权，以及后续让 Hermes 检查账号和试发布。文章还分享了在聊天中改稿排版、读取私信、搜索内容等常见用例，并建议添加费用计算和提醒。最后推荐了 HermesCN 中文社区供进一步交流。
本文是一篇面向小白的保姆级教程，介绍如何将 Hermes（一个常驻电脑或服务器的 AI 执行助手）安装到 Linux/macOS 上，接入 openai-codex 模型和个人微信，实现通过手机微信远程给家里的机器派任务。文章详细讲解了整条链路：安装 Hermes、登录 Codex 订阅并选择模型、扫码连接微信、审批配对、验收测试等步骤，并提供了常见问题的排查方法。作者还分享了自己的实际用例，如定时读取邮件生成日报、操作远端文件、执行终端任务等，并提醒用户注意安全，避免使用 root 运行、不交出敏感密钥。
作者分享了使用 UU远程新推出的终端功能，在手机上统一管理多个 Coding Agent 的体验。针对 Agent 任务常卡在确认页面等待人工操作的问题，传统方案如官方 Remote、内网穿透 SSH 或远程桌面都需分别配置、较为繁琐。借助 UU远程的终端多会话管理，作者将 Hermes、Codex、Claude、Grok 等 Agent 的终端会话集中在一个手机入口，可随时查看进度、补充 Prompt 和确认操作；配合 Herdr 工作区还能在手机端切换管理多个 Agent。此外支持 Mac 端通过 uuyc-cli 跨端接管会话，且该功能完全免费。
作者分享了一套通过 AI Agent 自动化个人生活的实用方案。文章提供了一份可直接复制使用的 Markdown 提示词，角色为「AI Agent 架构师」，用于对用户的生活和工作做全面审计与访谈。核心原则是最小化有用的 Agent 编制（通常 1-3 个即可），遵循从手动任务到一次性 AI 任务、技能、例行程序、命名专家 Agent、多 Agent 协作再到定时自动化的渐进升级层级。文章详细给出工作流决策漏斗、Agent 拆分测试的六个维度（所有权、上下文、工具、工作风格、审批边界、触发节奏）、Agent ROI 评估方法，以及 Grok Bot 与 Hermes 两个运行时平台的选型指导。
这是一篇面向零基础用户的 Hermes Agent 完整教程，分为八个阶段，从安装运行、连接模型与工具网关，到配置 Telegram 等消息通道、赋予工具与记忆能力，再到设计自动化工作流、搭建多 Agent Bot 团队、使用子代理与定时任务，最后覆盖可靠性优化、成本控制、调试与扩展。文章详细对比了本地机器、Hermes Cloud 和 VPS 三种部署方案的优劣，并给出具体命令和配置步骤，帮助读者最终实现 trigger、research、decide、act、save、wait 的全自动多智能体工作流。
文章分享了7组被低估的 Hermes 提效配置：Worktree 为多 Agent 隔离 Git 工作副本；Session Reset 通过 idle/daily 模式清理跨天会话污染；External Skills 让多个 Profile 共享一份 Skill 母版，避免多副本分叉；Memory Nudge 调节经验沉淀提醒频率，区分长期规则与临时上下文；Timeout 按任务类型分层设置 MCP 与工具超时，让失败尽快暴露；Plugin Hook 先排查回调阻塞再怀疑模型；Provider Routing 针对成本、吞吐或延迟优化 OpenRouter 路由。作者强调先确认症状、一次只改一组配置，并通过实际验收确认生效。
作者在 Hermes 残酷共学一周实践中，分享了将 Hermes 从简单聊天工具用成多 Agent 团队的完整经验。文章涵盖：基础使用（手机/TUI/桌面端多入口）、任务交代三要素（做什么、交付什么、怎么算完成）、四层上下文组织（SOUL.md、prompt 库、AGENTS.md、执行兜底）、skills 的学习与沉淀、profile 与 bot mode 的稳定身份机制，以及通过看板调度 coder/reviewer/tester 三个 bot 协作开发贪吃蛇游戏的实战案例。作者认为 Hermes 兼具数据掌控与开箱即用，是适合大多数人的 Agent 形态。
文章阐述了 Grok Bot 带来的人机协作范式转变：从编写提示词到定义岗位，从回答问题到交付可验收的结果，从人工在软件间搬运信息到 Bot 在云电脑上跨工具自主执行。作者对比了 Grok Bot、Codex、Claude Code 和 Hermes Agent 的职责分工：代码仓库工作优先编码 Agent，跨网站和业务应用的持续任务适合 Grok Bot，追求自主部署可选 Hermes。文章详细讲解了 Grok Bot 的安装注册流程、账户结构（共享云电脑、多个不同岗位的 Bot、Skill 与 Routine），并强调权限边界管理——Bot 分岗不等于安全隔离，高风险动作需人工审批。最后引导读者动手创建一个 AI 情报日报 Bot，学会管理数字员工。
本文介绍了使用 Hermes 的 Bot Mode 功能，通过创建多个 Profile 作为独立的 Bot，并利用 Kanban 任务板进行协作，快速组建一个包含开发、审查、测试三个角色的 AI 开发团队。文章详细说明了如何创建 Profile、编写 SOUL.md 文件来定义角色，以及如何通过任务板进行任务编排和协作。作者通过一个网页版贪吃蛇游戏的实战案例，展示了多 Agent 协作的流程和效果，并讨论了这种协作模式带来的体验变化和未来 Agent 的发展方向。
本文是 Hermes Desktop 大师课第六部分，介绍 Bot Mode 如何让多个 Profile 化身协作的 AI 团队。作者澄清：Bot 不是 Profile 的副本或子代理，而是 Profile 在协作层中的持久身份，一个 Profile 对应一个 Bot 身份。Bot 继承 Profile 的记忆、SOUL 指令、Skills、MCP 服务器、凭证和会话等环境。每个 Bot 拥有持久的 Bot Chat 规范会话，是协作协议的核心。Bot Mode 还支持跨多个 Gateway（本地、SSH、云）构建统一的花名册，使一台桌面可管理分布在不同机器上的专家代理，将 Hermes Desktop 变成代理舰队的操作控制台。
本文是 Hermes Desktop 系列教程第五部分，聚焦远程连接架构。作者阐述了'屏幕不是 Agent'的核心理念：Desktop 仅是本地 UI 层（Electron + React），而 Hermes 运行时可在远程主机上执行任务、访问文件与工具。文章介绍了通过 Settings → Gateways 管理连接的机制，以及四种连接方式：本地、远程网关、SSH 和 Hermes Cloud。最后提出清晰的分层心智模型：Gateway 决定 Hermes 在哪里运行，Profile 决定 Agent 是谁，Session 决定当前在做什么，让多机 Desktop 架构更易理解。
本文是 Hermes Desktop 系列教程第四部分，介绍 Profiles（配置档案）机制。Profile 是拥有独立 Hermes home 的持久化环境，包含独立配置、SOUL.md、会话、记忆、技能、MCP、模型默认值等。文章厘清了 Session（做什么工作）、Project（在哪工作）、Profile（用哪个 Hermes 环境工作）三层概念的区别，并说明 Profile 才是会话与记忆的持久化边界，而非 UI 装饰。不同 Profile 可积累不同记忆与技能，连接不同 MCP 工具宇宙，设置不同模型与安全默认值，从而实现能力隔离与专业化。
本文是 Hermes Agent 的常见问题解答合集。作者在首次发布后收集了社区 100 多条回复中最常出现的问题，结合 Reddit、X 和 Discord 上的高频提问，整理成一篇 FAQ。内容涵盖核心概念（session、project、profile、bot）、四大配置文件（SOUL.md、AGENTS.md、MEMORY.md、USER.md）、模型选择与切换、首次使用建议、远程服务器连接、成本优化、记忆机制、本地部署的硬件要求与常见问题（工具调用失效、首条消息慢、上下文窗口过小导致遗忘）以及子代理使用不同模型等高级用法。所有答案均经过官方文档核对，适合新老用户快速上手和排障。
文章讨论了 Agent 使用模式的演进，指出当前主流的 session 模式本质上是把 Agent 当工具使用，上下文容易膨胀导致效率下降和不可预期的行为。Hermes 的 Bot mode 通过多 profile 设计为 Agent 安排长期的身份和角色，实现身份、技能、记忆的完全隔离，多个 bot 可以在群聊中围绕同一项目协作，如开发 bot 与 review bot 相互配合纠错。相比一次性的 subagent，bot 具有稳定性和可扩展性，能融入固定工作流程。作者认为 bot 模式未来将成为多 Agent 协作的主流形态。
