宝可梦游戏世界里的 Agent 自动接单大楼
文章描述了一个结合了宝可梦游戏界面的 AI Agent “接单大楼”项目。该项目旨在将多个 AI Agent 组建成团队，通过 OpenClaw 或 Hermes 接入，实现从任务发布、分解、执行到自动结算的全流程自动化。每个 AI 都有独立钱包，并根据 Token 消耗和参与程度分配收益，探索 AI 作为数字劳动力进入工作市场的可能性。
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Hermes 集成 xAI：打造实时投资分析工作流
作者 0xJeff 介绍了 Hermes Agent 与 xAI 的最新集成，通过 x_search 工具实现了对 X (Twitter) 平台的实时原生搜索。文章详细分享了作者如何利用这一功能优化投资分析工作流，包括书签定时任务、六阶段深度研究管道以及 KOL 追踪流程。作者对比了 Grok 4.3 与 DeepSeek 在 Agent 任务中的表现，并推荐结合 x_search 与 Cookie 工具以获取高质量的结构化数据与实时洞察。
Hermes 社区最让人头皮发麻的 10 个故事：从自己赚钱到自我进化
文章精选了 Hermes Agent 社区中最震撼的 10 个用户故事，展示了 AI 从单纯的工具向具有自主进化能力的转变。案例包括利用天气交易自学赚钱的机器人、离线环境下自主安装软件创作视觉小说、以及趁机器空闲时自我进化的 Dream Auto。这些故事表明，AI 已具备自主发现工具、优化工作流甚至反向教导人类的能力，标志着 Agent 技术进入了无需人工干预即可自我迭代的新阶段。
基于 Hermes 构建自进化 AI 潜在客户开发代理指南
文章详细介绍了如何构建一个能够自动生成内容、开发客户、预订会议并自我迭代的 AI 系统。该系统采用类似于 Wikipedia 的图形化记忆结构，而非传统的文件夹结构，从而实现更深层次的上下文关联。它整合了信号监测、内部上下文（如销售录音、Slack 消息）以及一个基于数据的“自学习循环”，根据实际表现不断优化策略。作者通过 Trigify.io 创始人的实战案例，展示了该架构如何在两周内将视频触达率提升 26 倍。
Hermes Agent 完全上手指南：会自己进化的 AI Agent
这是一份关于 Hermes Agent 的深度上手教程。文章介绍了 Hermes 相比 OpenClaw 的核心优势：具备自我进化能力，能从任务中自动创建和优化 Skills，以及拥有强大的 SQLite 全文搜索记忆系统。教程涵盖从环境准备、安装配置、基础对话，到进阶的消息网关配置、定时任务、记忆训练，再到高级的 MCP 服务器集成、多 Profile 管理、浏览器自动化及语音交互等 15 个实践任务，帮助用户全面掌握这一开源 AI Agent 框架。
体验 1 分钟 Hermes，我立刻停了 3 个月的 OpenClaw
文章深入对比了 Hermes Agent 与 OpenClaw 两个开源 AI 框架。OpenClaw 是“无状态网关”，通过预设插件生态实现多平台功能统一，像稳定的瑞士军刀；而 Hermes 核心在于“学习循环”，能自动从执行经验中沉淀技能并自我进化，像经验丰富的老猎人。作者认为对于追求长期陪伴、处理模糊任务的个人用户，Hermes 更值得投入；而对于多平台协作或固定流程任务，OpenClaw 更具优势。
OpenClaw 完全指南：从安装到实战的 24/7 AI 员工养成手册
本文详细介绍了开源 AI Agent 框架 OpenClaw 的核心价值与应用。文章从本地部署的优势入手，拆解了安装配置流程，并重点阐述了如何通过“建立工作关系”、“每日简报系统”和“任务控制中心”等工作流，将 OpenClaw 打造成能主动创造价值的“数字员工”。此外，作者还分享了“大脑与肌肉”架构的成本优化策略，以及通过反向提示管理 AI 的核心思维。