安卓手机运行 Hermes Agent 教程
本文详细介绍了如何在安卓手机上通过 Termux 安装并运行 Hermes Agent。文章提供了 F-Droid 下载链接及一键安装与手动安装两种方式,涵盖了环境配置、API Key 设置及常见报错解决方案。同时分析了手机端支持的图片语音交互、文件读写等核心功能,并指出了暂不支持 Docker 和后台持久化等限制。
本文详细介绍了如何在安卓手机上通过 Termux 安装并运行 Hermes Agent。文章提供了 F-Droid 下载链接及一键安装与手动安装两种方式,涵盖了环境配置、API Key 设置及常见报错解决方案。同时分析了手机端支持的图片语音交互、文件读写等核心功能,并指出了暂不支持 Docker 和后台持久化等限制。
提供了详尽的安卓部署Hermes Agent的步骤与避坑指南,实操性极强,且发布于近期,时效性佳,但缺乏对底层技术原理的深入探讨。
本文深入介绍xAI(文中称SpaceXAI)的Grok Bot如何运作:每个Bot运行在持久化的云端Linux虚拟机上,拥有浏览器、文件系统和终端。核心亮点是'团队化'使用模式——以Chief of Staff为中心,配合各司其职的专家Bot,并由人工审批关键操作。文中以客服事件处理为例:三个Bot(IncidentWatch、Support Bot、IncidentSweep)协作,10分钟内清理204个工单。文章分7部分讲解Bot的组织架构、工程harness、技能与记忆、审批机制及可复制的搭建方案。
Thorsten Ball 分享了 2026 年 10 月他与 AI Agent 协作的工作方法:使用最新最强的模型,不必担心代码库积累 slop;提示时描述 What 而非 How;让 agent 贯通整个软件开发生命周期(运行、部署、看日志、处理 bug 报告),并为其提供定制工具;通过盲测实验评估 agent 对代码库知识的利用;不要手动管理上下文,让 compaction 工作;请求不可反驳的证明(端到端演示、前后对比数据);拥抱异步工作流,给 agent 更大任务;利用定时唤醒等自动化功能;只审查高影响范围的代码。这些实践展示了 agent 驱动开发的新范式。
作者逐一核对了 10 门免费或部分免费的 AI 学习课程,并按学习阶段分为四站:零基础入门(吴恩达 AI for Everyone、Google 生成式 AI 路径)、提升 AI 使用能力(OpenAI Prompting 指南、Karpathy How I use LLMs)、补编程基础(哈佛 CS50x/CS50P/CS50AI)、动手实践(微软 Generative AI for Beginners、Claude Code in Action、n8n 搭 AI Agent)。每门课均附出品方、时长、费用、证书等详细信息和链接。作者建议不必全学,根据自己的阶段挑选两门深耕即可。
本文介绍了 Grok Bot 提供的 90 个可免费领取的 AI 员工,涵盖工程、销售与客户、市场、设计、招聘、产品、运营和生活八个部门。文章详细列举了各部门的岗位职责:工程部包括项目统筹经理、软件工程师、验收测试员等,可完成拆解任务、编码、代码审查和验收测试;销售与客户部包括外联获客专员、销售闭环专员、通话教练等,覆盖找客户、客户研究、沟通跟进和售后支持。每个岗位都附有职责说明和领取链接,帮助读者按需搭建自己的 AI 团队,把手头工作交给对应的 AI 助手。
文章介绍了开源项目agency-agents-zh(GitHub 15.8k Stars),它为AI装上266个专业角色人格,覆盖工程、设计、市场、法务等20个部门。每个Agent以YAML文件定义身份、职责、风格和可用工具,适配Claude Code、Cursor、Copilot等18种AI工具。项目还提供orchestrator多智能体协调器,可将任务自动拆分并分配给对应Agent并行协作,输出完整方案。文章还展示了安装、自定义创建Agent及实际调用的代码示例。
文章探讨了软件工程正从'本地交互式提示驱动'向'软件工厂'范式转变。作者Zach Lloyd认为,工厂模式下代理将在整个软件生命周期中承担更多自主工作,这一转变虽具挑战,但在生产力、成本管理和控制方面的收益深远。他反驳了'黑灯工厂'(完全无人类监督)的现实性,指出这会导致团队士气低落。工程师将拥有两大职责:一是'产品工程',负责判断构建什么、产品体验与设计;二是'工厂工程',通过测量DORA指标、LLM评审分数、优化技能、上下文和模型组合来持续改进工厂的自动化程度。文章以Warp团队实践为例,介绍了'每个PR的人类介入次数'等度量方式。
文章介绍了近期海外开发者圈爆火的 AI 工具 Jev。它不是生成型模型,而是专注于毫秒级、极低成本的大量小判断,核心能力包括 Choice(选择)、Score(评分)和 Noul(概率判断)。作者整理了 20 个适合国内用户的应用案例:内容创作领域包括小红书标题爆款体检、检测文章 AI 味、筛选海量新闻素材、个性化信息流过滤;企业场景包括客服工单自动分类、销售线索分级、表单自动填写;开发者场景包括代码审查、AI 代码质检、编码 Agent 监工、MCP 集成、Agent 执行前的安全检查、长期运行 Agent 的记忆清理,以及智能家居和浏览器 Agent 操作等。
本文是一篇面向初学者的 LangGraph 实战教程,介绍如何用 Python 从零搭建一个具备工具调用、推理决策和会话记忆能力的 AI Agent。文章首先讲解 LangGraph 的三个核心概念:State(状态/共享记忆)、Node(执行步骤)和 Edge(跳转逻辑),随后通过完整代码演示项目创建、工具定义、模型节点编写、条件路由实现、Graph 组装,以及通过 InMemorySaver 和 thread_id 实现多轮对话记忆。最终实现一个 ReAct 循环(思考→行动→观察→回答)的基础 Agent,并给出网页搜索、数据库查询、RAG 检索等扩展方向。
本文是使用Raft平台搭建多Agent协作团队的完整课程。作者指出多数人运行的只是'五个聊天窗口加一个人肉中转',真正的瓶颈在于Agent之间无法共享上下文。文章分8步讲解:创建统一的服务器工作区、连接本地计算机运行时(如Claude Code、Codex CLI、OpenCode等)、将Agent作为持久身份的角色而非一次性提示来创建、通过共享任务看板进行工作交接与认领,以及跨公司Agent协作等内容。Raft让Agent像Slack成员一样拥有记忆、状态和专长,可并行工作、互相交接和审查输出,且运行在用户自己的硬件上复用已有的AI订阅。