Hermes 链上分析师工作流构建指南
本文介绍了作者如何利用 AI 智能体 Hermes 构建一套自动化的链上数据分析(Onchain Forensics)流程。该流程通过 x402 支付协议集成了 Nansen、DexScreener、Tokenomist 等工具,能够自动追踪钱包持仓、识别巨鲸买卖行为并生成可视化报告。文章展示了具体的技能组合配置、运行成本分析及实际应用案例,体现了利用 AI Agent 进行低成本、高效率加密货币投资的实践。
本文介绍了作者如何利用 AI 智能体 Hermes 构建一套自动化的链上数据分析(Onchain Forensics)流程。该流程通过 x402 支付协议集成了 Nansen、DexScreener、Tokenomist 等工具,能够自动追踪钱包持仓、识别巨鲸买卖行为并生成可视化报告。文章展示了具体的技能组合配置、运行成本分析及实际应用案例,体现了利用 AI Agent 进行低成本、高效率加密货币投资的实践。
文章详细展示了一个基于Agent的链上数据分析工作流,包含具体步骤、按需付费(x402)工具的实际应用及实操体验,具备极高的落地参考价值与时效性。
文章深入探讨了AI Agent经济中“身份认证”的核心难题。目前存在平台中心化(如Visa、支付宝)与区块链去中心化(如以太坊ERC-8004、x402协议)两条路径。作者分析了Coinbase、Binance等巨头在Agent支付与身份基础设施上的布局,指出Agent将独立完成交易与支付,并可能形成新的社会阶级。文章最后反思了该赛道面临的虚假繁荣与法律监管空白。
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。
本文回顾了过去十年的投资经验,指出应用层竞争激烈而“收税层”(基础设施)回报丰厚。作者认为在Web3和AI时代,应关注具备“税权”的底层设施。文章详细分析了三个核心方向:数字美元的利差税(如Circle、Ondo Finance)、AI时代的物理刚需税(如Vertiv、Oklo核电)以及AI Agent的身份与分发税(如World、Bittensor),并给出了寻找10倍标的的投资公式。
文章发布于2026年4月,分析了AI Agent赛道的新格局。面对OpenClaw(高耗能故障多)和Hermes(自我进化但难控),作者强烈推荐普通人首选Mercury。Mercury主打安全可控(行动前必问)、极致省流(本地检索)及24/7稳定运行,完美契合普通用户痛点。文章还提供了详细的Mercury安装教程、精选技能推荐及日常成本分析,建议将其作为主力Agent。
文章详细介绍了如何为 Hermes AI 代理配备各类 Web3 技能(Skills)。内容涵盖安全审查、全网搜索、社交执行、美股分析以及钱包交易等五大领域。文中列举了 82 个具体工具,如 OpenZeppelin 安全监控、币安交易接口、Uniswap 交互、Lido 质押及 Aave 借贷等,旨在帮助用户打造能自动执行链上任务、管理资产并生成研报的自动化员工,同时也强调了权限隔离与私钥安全的重要性。
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。
一家安全公司的AI Agent在XRP Ledger(市值940亿美元的第五大加密货币)中发现了一个潜伏近十年的严重漏洞:攻击者可通过链式利用两个低危漏洞,单笔交易铸造18万亿枚XRP,为总供应量的184倍,风险规模远超史上最大加密黑客攻击。公司通过XRPL漏洞赏金计划披露,Ripple团队三天内完成紧急修复并发放25万美元最高赏金,这是迄今AI Agent独立发现漏洞所获的最大赏金。文章指出AI让老旧漏洞的发现成本大幅降低,攻击者与防御者都可用同样工具,唯有防御方尽快采用这些工具才能保持优势。