01:45AI产品黄叔@PMbackttfuture用户使用Hermes生成手机壁纸,并将微信Agent入口交回Hermes,同时接入flomo MCP实现记忆同步。每次手动触发“保存到flomo”时,内容会同步到flomo,并立即触发即时增强功能,从flomo/Hermes记忆中检索相关知识点推送笔记。这为知识工作者提供了利用AI助手整理灵感和长期记忆的工作流。技巧HermesflomoMCP/工具工作流智能体推荐理由:教你给AI设个微信入口,用Hermes做壁纸,还能自动同步到flomo,随时调取记忆,挺实用的。原文
00:36Yangyi@YangyixxxxNous Research 的 Hermes Agent 发布 MoA(Mixture-of-Agents)预置虚拟模型,允许在不同时刻为同一 Agent 路由不同模型,类似快慢脑逻辑。在新基准测试中,该方案比 Opus 4.8 高出 8%,比 GPT 5.5 高出 11%。多 Agent 场景下效果更显著,延续了 Hermes 的工程化优势。AI模型HermesNous Research智能体推理模型MoA推荐理由:Nous Research 让 Agent 在不同时刻自动切换不同模型,比单一模型更强,新基准上比 Opus 4.8 高8%、比 GPT 5.5 高11%。原文
15:45Geek@geekbbHermes MoA 是一种混合智能体(Mixture of Agents)模式,当前仅 Hermes CLI 支持使用,Hermes Studio 尚未集成。该模式允许用户添加多个辅助模型协同回答,但每增加一个辅助模型就会额外消耗大量 token。体验者称短期玩玩尚可,长期使用即使白嫖也难以承受 token 消耗。AI模型HermesMoACLI混合智能体token消耗推荐理由:你想试试多模型协作吗?Hermes 出了个 MoA 模式,CLI 已经能用了,加几个辅助模型就多费多少 token,白嫖党慎入。原文
11:19AI产品黄叔@PMbackttfuture精选黄叔分享了flomo Agent的10点使用心得,核心是降低记录前0.5秒的摩擦。他通过微信入口和Hermes Agent,并接入flomo MCP,将Hermes长期记忆同步到flomo。同时手动触发“保存到flomo”的内容,即时使用增强功能从flomo/Hermes记忆里检索相关笔记以帮助思考。他认为DeepSeek V4和王登科推动了flomo的发展,且Agent功能少反而更可信。最后提出flomo Agent+Codex/Hermes可形成“记忆-行动”双系统。技巧flomoAgent知识管理MCP/工具Hermes推荐理由:黄叔总结了flomo Agent的10条理解,比如用微信入口降低摩擦、打通记忆和行动,还提到了DeepSeek V4的作用。想用好flomo的可以看看。原文
11:19AI产品黄叔@PMbackttfuture黄叔总结了自己重度使用flomo Agent的10点理解,核心是降低记录前0.5秒的摩擦。他认为flomo Agent对手不是Notion或Obsidian,而是微信文件传输助手。该工具通过接入flomo MCP与Hermes,将对话长期记忆同步保存到flomo,并即时触发增强功能,从记忆中提取相关笔记辅助思考。黄叔还指出,DeepSeek V4和王登科推动了flomo发展,Agent功能少反而更可信,付费理由是“一个可信的记忆容器”。技巧flomo智能体HermesMCP知识管理推荐理由:黄叔分享了10条实际使用flomo Agent的心得,比如对手是微信文件传输助手、AI洞察是卡片结构的迟到红利,挺有启发。原文
10:26Geek@geekbb精选76°Hermes Agent v0.17.0 带来1475次提交、800个PR、245位贡献者。新增原生iMessage支持(Photon Spectrum集成,无需Mac中继)。async子智能体可在后台运行,不阻塞主会话。图像生成工具新增编辑模式,可修改源图像(如改色、去背景)。集成Cursor的Composer模型(grok-composer-2.5-fast),200k上下文窗口,无需额外API密钥。AI产品HermesiMessageCursor智能体图像编辑5 个信源在谈推荐理由:Hermes终于原生支持iMessage了,不用Mac中继。还能后台跑任务、编辑图片,用Cursor的Composer模型,很实用。原文
05:29ollama@ollama用户称 GLM 5.2 达到 SOTA 级别的智能,但成本仅为同类模型的一小部分。他认为 GLM 5.2 的输出和个性优于 GPT 5.5。他计划将 GLM 5.2 用于自己的工具 Hermes 以及客户项目中。该推文获得 170 点赞和超 7300 次浏览。AI模型GLM 5.2GPT 5.5Hermes开源模型推荐理由:有人实测后说 GLM 5.2 比 GPT 5.5 更强还便宜,准备放进自己产品用,有参考价值。原文
11:57Nous Research@NousResearch精选NousResearch 发布了 Hermes Agent Profile Builder,允许用户在仪表盘中一站式构建完整的智能体配置。用户可以完全控制身份/名称/描述、模型/提供商、内置及可选技能、技能中心安装以及 MCP 服务器。该工具简化了智能体配置流程,让开发者能更高效地管理和部署 AI 智能体。AI产品智能体MCP/工具配置管理HermesNousResearch推荐理由:做智能体开发的团队终于有了一个统一配置面板,不用再手动拼凑模型、技能和 MCP 服务,建议直接上手试试。原文
21:14Geek@geekbb精选Sebastian Kehle 分享了他的 Hermes 设置:在 VPS 的 Docker 容器中运行一个 Hermes 实例,通过 Remote Gateway 连接 Hermes Desktop。他配置了 6 个角色(助手、研究员、工程师、作家、审核员、教练),每个角色都有独立的 Telegram 机器人,方便从手机直接启动会话。Claude 作为修复层运行在 VPS 上,负责调试、监控、日志和配置,确保系统稳定。这种架构实现了单一助手覆盖多种任务,展示了 AI 工作流的高效整合。AI产品HermesAI 助手工作流Telegram 机器人Claude推荐理由:这个设置展示了如何用一个 Hermes 实例管理多个 AI 角色,适合需要灵活切换任务场景的开发者或团队。如果你在寻找高效的多角色 AI 工作流方案,可以直接参考这个架构。原文
01:31Milvus@milvusioMilvus 将具备技能的 Hermes 智能体归类为 L3 级别,并解释了 L3 智能体的核心缺陷:用户的大脑成为瓶颈,无法并行审查多个任务,频繁切换会话会降低判断力。优化方法是提前将用户的判断框架、偏好和权衡标准注入智能体,使其能自主评估输出,减少用户注意力消耗。但 L3 智能体仍受限于用户提供的判断框架,若用户不成长,规则会过时,这引出了 L4 智能体如何提升用户自身的问题。AI产品智能体HermesMilvusL3 智能体判断力注入推荐理由:Milvus 对智能体分级(L1-L4)的思考直击当前 AI 代理的痛点——用户注意力成为瓶颈,做多任务自动化的团队可以借鉴其「提前注入判断」的优化策略,提升代理吞吐量。原文
23:44Geek@geekbbSOUL.md是系统提示中的首位指令,用于定义AI Agent的身份、语气和行为边界。一位开发者分享了5个可直接复制的模板,涵盖研究员、内容创作者、运营经理等角色,每个模板包含灵魂、语气、操作和限制四个部分。模板要求控制在80行以内,强调身份纯粹性,项目指令应放在AGENTS.md。用户可通过复制粘贴到~/.hermes/SOUL.md或创建独立配置文件来快速应用。AI产品AI Agent系统提示SOUL.md模板Hermes推荐理由:做AI Agent开发的团队可以直接套用这些模板,省去从零设计系统提示的麻烦,尤其适合需要多角色切换的场景。原文
00:12Geek@geekbb精选Nvidia 与 Nous Research 合作,在 Hermes 平台(Nous Portal)上提供最新的 Nemotron 3 Ultra 模型免费使用两周。该模型属于开放前沿基础模型,旨在推动开源模型发展。用户可通过 Nous Portal 直接访问并体验。AI模型Nemotron 3 UltraNvidiaNous ResearchHermes开源模型10 个信源在谈推荐理由:免费体验强模型原文
12:17IT之家(博客/媒体)精选Nous Research 发布 Hermes Desktop 桌面版公测,支持 Windows、macOS 和 Linux。该桌面端共享 Hermes Agent 的配置、API 密钥、会话、技能和记忆,用户可在桌面、CLI 和 TUI 间无缝切换。Hermes Agent 定位为能自我演进、具备长期记忆的数字员工,可规划任务、调用工具并优化技能。安全方面支持 5 类沙箱后端,内置多种工具并兼容 MCP 协议。这标志着 AI 智能体从云端走向桌面,为个人用户提供更可控、更持久的自动化助手。AI产品智能体长期记忆桌面端HermesMCP/工具5 个信源在谈推荐理由:Hermes Desktop 把 AI 智能体的长期记忆和闭环学习能力搬到了本地桌面,做自动化工作流或个人助手的开发者可以直接上手体验,跨平台无缝切换的设计值得一试。原文
04:35腾讯混元 Tencent Hunyuan@TencentCloud腾讯云在新加坡举办了首届 Hermes AI Agent 活动,由新加坡及马来西亚总经理 Kenneth Siow 开幕,腾讯云计算总监 Chi Zhou 分享了 AI Agent 趋势和 Hermes 的行业应用。活动展示了基于腾讯云构建的多个 Hermes Skills 演示,涵盖企业级 AI Agent 真实场景。此外,还举办了 CXO 圆桌讨论,邀请五位行业领袖探讨中小企业采用 AI Agent 的实践经验、部署考虑和未来计划。这标志着腾讯云在东南亚市场推动 AI Agent 落地的关键一步。AI产品AI Agent腾讯云Hermes企业应用东南亚推荐理由:腾讯云首次在海外举办 Hermes 专场,展示了企业级 AI Agent 的落地场景,做企业 AI 部署的团队可以关注 Hermes 在东南亚的实践案例。原文
12:15向阳乔木@vista8Hermes 用户可通过订阅或 API 配置国内外主流模型,包括 OpenAI Codex 的 gpt-5.5、xAI Premium 的 grok-4.3、谷歌 Gemini 的 gemini-3.1-pro-preview 和 gemini-3-flash-preview、DeepSeek 的 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash、智谱的 glm-5.1 和 glm-5-turbo、Kimi 的 kimi-k2.6 以及小米的 mimo-v2.5-pro。配置后可通过 /model 指令在机器人对话中切换模型。该指南为 Hermes 用户提供了清晰的模型接入路径,覆盖了从订阅到 API 的多种方式,适合需要灵活调用不同 AI 模型的开发者和重度用户。AI产品Hermes模型配置API多模型切换AI 工具10 个信源在谈推荐理由:Hermes 用户终于有了清晰的模型配置清单,覆盖 OpenAI、xAI、谷歌、DeepSeek、智谱、Kimi、小米等主流模型,做多模型切换的开发者可以直接按指令配置,省去摸索时间。原文
01:10AlphaSignal@AlphaSignalAIHermes 团队推出了 Orchestration War Room,一个浏览器仪表盘,用于监控和管理多个 AI 智能体的协作。此前用户需通过 SSH 和 grep 日志来追踪各智能体状态,现在 War Room 以实时动画、看板、头像气泡等形式直观展示任务分配与执行。用户可在此界面直接雇佣、训练或解雇智能体,任务数据通过服务器推送事件实时更新。这解决了多智能体系统缺乏可视化的痛点,让开发者能像指挥作战室一样管理智能体舰队。AI产品智能体可视化HermesOrchestration War Room多智能体协作推荐理由:多智能体协作的「黑箱」问题终于有了直观解法,做复杂自动化或智能体编排的团队可以直接用这个仪表盘替代 SSH 查日志,提升调试和运营效率。原文