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AI Agent 智能体

闭坑 老蹬中转站 qzz.io MiMo Token 激励计划:你们拿它做出了什么? 分享一个 Claude Code 脚手架: abc-scaffold 被喷了一天后,我觉得技术不值钱这句话应该改一下 中转站的安全性如何保障, Agent 一个提示就是几百个工具调用,几十个 exec 没人会一个一个审核吧。 以后技术鄙视链可能就一句话:你会不会使唤 Agent 最近又造了个轮子,基于 AI 的软件交付工作流引擎 自从有了 AI 之后, Commit 数量是不是已经不适合衡量开发效率了 我发现有了 AI 之后,很多人都在重复造轮子 AI 时代 产品需求文档(PRD) 软件需求文档(SRS) 应该怎么写呢?有推荐的模板吗?有推荐的 SKILL 吗? 征求可行方案:远程操控 + codex 桌面端 computer use 功能 + API 中转 做了个常驻的 AI 金融分析 Agent —— 不给买卖信号,只把事实端给你看 我跑了一晚 RAG,发现问题不在检索层 你们用的桌面 Agent 都是啥, 能操作浏览器么? Ucloud 也下场做中转站了 是不是第一个大厂做 gpt/anthropic 中转站的 怎么做的合规 如果为了本地大模型,卖掉 MacBook Pro M3 Pro 36G,买Μ5 Max 128G,合适吗? 照 AI 这个发展速度,感觉 AI 失控导致世界末日不远了 有用 openclaw 排杂志或者月刊的没?能达到 HTML 的效果吧? 做了一个本地查看 Coding Agent API trace 的工具: claude-tap docker sandbox + Codex CLI 这个方案可做开发自动化吗? 把 LLM 当成“人”,才是 Agent 工程进阶的起点 目前无人值守的 AI 开发流程是否有研究前途 你还能回到没有 AI 的过去吗? 最近两周在用向量数据库来给 Hermes 扩充脑容量,直接让我力竭了。 火山新出了 Agent Plan,涨价 2~7.5 倍 GLM 崩了? 做了个小工具:让本地 AI Agent 操作堡垒机后的远程 Linux 环境 “这个确实有点复杂。要不先把这个功能延后到 TODO,今晚先收工?已经凌晨快 2 点了。” AI 大趋势,有人转全栈了吗?有没有成功案例可以分享一波的 做了一个给 AI agent 用的"万能钥匙",一个 key 调所有社交平台和数据源
没啥事研究了一下 Hermes agent 原理
tcper · 2026-05-02 · via AI Agent 智能体

让 codex 分析了一下 Hermes agent 宣称的自我进化的能力,通过这几点实现的:

  1. 记忆持久化,它有一个 MEMORY.md ,agent 像一个人一样记录课堂笔记
  2. Memory nudges ,agent 会定期 review 自己的会话,看看哪些可以持久化
  3. 通过 skill 实现可持续的 memory
  4. 通过后台任务,实现 skill 自我优化
  5. 历史会话信息搜索
  6. 可选的外部 memory 源

本质上是对于更好的 memory 管理机制,更好的 memory 管理,意味着记住更多有效信息,维护更好的上下文,实现的自我优化。

然后我又好奇它什么情况下会进行 memory 持久化呢?问它就自己回答:

  • preferences
  • communication style
  • expectations
  • name, role, timezone
  • things you correct me about

这里面大部分情况,主要是对使用者个人风格的适应,已经对错误的持久性认知。

举个例子,我在 Windows 上用 codex ,它发现 rg 这个命令用不了,随后改为 powershell 的命令,虽然每次都能正确反应,但是几乎每次它都要进行错误重试,Hermes agent 就可以长久的记住这个问题,下一次就执行执行正确命令。

另外一个思考就是,我们目前的网站大部分还是

  • request -> backend
  • backend -> response

这种形式,这就让整个后端还是很笨,没有 Hermes agent 这种好像一个持续运行中的感觉 怎么将这种进化能力融入到普通的后端服务应该是一个值得研究的问题