17:27marktechpost@Asif Razzaq精选Nous Research 在 Hermes Agent 的技能系统中新增 /learn 命令。该命令可从本地目录、文档 URL、历史对话或粘贴的笔记中自动编写符合规范的 SKILL.md 文件。agent 会使用自身工具获取材料并撰写技能,无需手动编写或额外导入引擎。用户需审查输出结果以确保准确性。AI产品Hermes AgentNous Research智能体工作流推荐理由:Hermes Agent 现在能用 /learn 自动生成技能文件,省去手写 SKILL.md 的麻烦,试试看。原文
05:58marktechpost@Michal SutterNous Research为其开源智能体框架Hermes Agent新增了Blank Slate模式。该模式默认仅启用provider、model、File Operations和Terminal四项基础功能。用户通过platform_toolsets.cli和disabled_toolsets命令行接口手动添加其他工具集,实现从零开始配置。这种设计避免了预装过多工具,提升了Agent的灵活性和可控性。AI模型Hermes AgentNous Research智能体工具集开源模型推荐理由:想精细控制Agent工具?Nous Research给Hermes Agent加了Blank Slate模式,从零选工具,不预装一堆,清爽又可控。原文
17:25marktechpost@Michal Sutter精选Nous Research 在 Hermes Agent 中新增了异步子代理功能,delegate 工具可生成后台代理而不阻塞父聊天。async_delegation 工具集(issue #5586)支持生成、检查、引导和收集任务。该功能包含子代理隔离机制,并讨论了同步与异步的权衡及 ACP 的适用场景。AI产品Hermes AgentNous Research异步子代理智能体1 个信源在谈推荐理由:Hermes Agent 现在能同时干多件事了,委托任务不耽误主聊天,适合需要并行处理复杂任务的场景。原文
15:16IT之家(博客/媒体)Nous Research 为 Hermes Agent 推出 Profile Builder,将分散的命令行配置整合为网页端可视化流程,用户只需 5 步即可完成智能体角色创建与配置。该工具支持身份名称、模型服务商、内置技能开关、Skills Hub 安装及 MCP 服务器设置,技能以 SKILL.md 形式存在,智能体按需加载,避免性能开销。MCP 服务器支持 HTTP URL 和本地 stdio 命令,并提供一键安装功能。Hermes Agent 定位为“越用越聪明”的开源智能体,能记住用户习惯并自动构建技能库。AI产品智能体Hermes AgentProfile Builder开源/仓库MCP/工具推荐理由:智能体配置终于从命令行拖进了网页端,做 AI 智能体开发或个性化定制的团队可以省下大量调试时间,直接上手试试 Profile Builder。原文
18:00marktechpost@Michal SutterNous Research 推出了 Hermes Agent Profile Builder,这是一个集成在仪表盘中的工具,允许用户通过单一流程配置智能体的身份、模型、技能和 MCP 服务器。该工具取代了之前需要多步 CLI 设置的繁琐过程,大幅降低了智能体构建的门槛。用户现在可以更直观地管理智能体配置,无需编写复杂命令。这一更新对于希望快速部署和定制 AI 智能体的开发者和团队来说,是一个显著的效率提升。AI产品智能体MCP/工具仪表盘Nous ResearchHermes Agent推荐理由:Hermes Agent Profile Builder 将智能体配置从 CLI 拖入可视化仪表盘,做智能体开发或部署的团队可以省下大量调试时间,建议直接体验。原文
17:45marktechpost@Michal SutterNous Research 发布了 Hermes Desktop,这是 Hermes Agent v0.15.2 的原生跨平台桌面前端。它提供无终端 GUI,与 Hermes Agent CLI 共享同一智能体核心、技能和记忆,并支持流式工具输出。该工具旨在让用户更直观地操作智能体,无需依赖命令行。对于偏好图形界面的开发者和研究者来说,这是一个重要的易用性改进。AI产品智能体桌面应用GUIHermes Agent跨平台推荐理由:Hermes Desktop 让不习惯命令行的用户也能轻松使用 Hermes Agent,做智能体开发或实验的团队可以直接下载体验,省去学习 CLI 的成本。原文
00:56marktechpost@Michal Sutter精选Memory OS 是一个基于 Hermes Agent 的开源项目,通过六层记忆架构、门控检索和 Wiki 功能,为智能体添加本地持久记忆。该项目解决了智能体缺乏长期记忆的痛点,使 AI 能跨会话保持上下文。六层结构包括工作记忆、情景记忆、语义记忆等,支持高效检索和更新。开发者可直接集成,提升智能体的连续性和个性化能力。AI产品智能体开源/仓库记忆系统Hermes Agent本地持久化推荐理由:做智能体开发的团队终于有了开箱即用的记忆方案——Memory OS 的六层架构解决了长期记忆缺失的痛点,建议做对话系统或个性化助手的开发者直接集成试试。原文
14:12IT之家(博客/媒体)精选72°Nous Research 为开源 Hermes Agent 引入 Tool Search 功能,通过按需加载工具模式,解决 MCP 工具定义占用大量 tokens 的问题。Anthropic 报告显示,典型部署中工具模式可消耗约 50% 的 tokens,导致成本增加和准确率下降。启用 Tool Search 后,模型先搜索再加载参数,最后调用工具,Claude Opus 4 准确率从 49% 提升至 74%。该功能使用 BM25 算法匹配工具,并支持退回到字面子串匹配。AI产品智能体MCP/工具开源/仓库Hermes Agent工具搜索10 个信源在谈推荐理由:做智能体开发的团队终于能省下大量 tokens 成本——Hermes Agent 的 Tool Search 直接解决了 MCP 工具税问题,建议用多工具服务的开发者试试。原文
12:47marktechpost@Asif Razzaq精选72°Nous Research 的 Hermes Agent 新增 Tool Search 功能,用于解决 MCP(模型上下文协议)中的上下文膨胀问题。该功能采用 BM25 渐进式模式披露机制,能有效筛选相关工具。Anthropic 的评估显示,在 Opus 4 模型上,该方案将准确率提升了 49% 到 74%。这一改进对依赖 MCP 的 AI 代理系统意义重大,能显著减少无效信息干扰,提升任务执行效率。AI产品MCP/工具智能体Hermes AgentBM25上下文优化10 个信源在谈推荐理由:MCP 上下文膨胀是 AI 代理落地的常见痛点,Hermes Agent 的 Tool Search 用 BM25 精准筛选工具,做智能体开发的团队可以直接参考这个方案来优化自己的系统。原文
01:10IT之家(博客/媒体)75°澳洲牧羊大叔 Geoffrey Huntley 用三行 bash 脚本实现 AI 无限循环工作,11 天内被 OpenAI、Anthropic 和 Hermes 集体收编。Claude Code 最新推出的 /goal 功能,让 AI 持续工作直到任务完成,解决了 AI 编程工具「干一半就停」的痛点。OpenAI 的 Codex 采用持久化目标存储,Hermes Agent 引入多智能体看板系统,Claude Code 则用独立小模型验收。三家路径不同,但都指向同一个方向:AI 编程的核心战场正从「生成代码」转向「闭环交付」。AI产品Claude CodeCodexHermes AgentAI 编程闭环交付10 个信源在谈推荐理由:AI 编程终于解决了「干一半就停」的致命痛点,做自动化开发的团队可以直接用 /goal 让 Agent 干完活再下班,省去反复手动干预的麻烦。原文