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龙虾还没玩明白,爱马仕又来了
cxd8190102 ·
2026-04-14 11:25 ·
0 次点赞 · 9 条回复
Hermes Agent 这个项目不到两个月 GitHub 星标突破 3 万,感觉有当初龙虾爆火那味儿了。。。社区里已经有不少从 OpenClaw 迁移过来的开发者了。
据说,比起 OpenClaw “干完一单忘一单”的尿性,Hermes Agent 最大的特点是它内置了一套强化学习系统,能从每次交互中提炼经验,自动生成技能,越用越聪明。
如果说 OpenClaw 的思路是做一个大而全的调度中心,那 Hermes Agent 的思路就是做一个会成长的个人助手。龙虾更像执行者,爱马仕更像规划者。
你们怎么看?有没有已经玩开了的老哥来分享一下
9 条回复
没用,在 LLM 模型 API 接口本身都是黑箱(动不动降智,更别提还有各种黑中转)的情况下,你根本没法评估 AI 应用的能力和稳定性。
更何况,我个人理解,其实并不是每个人都需要那么“定制化”的工程环境。
目前的 LLM 上下文,已经足够大到只要你愿意提供足够的信息,不人为的隐瞒,基本都可以一次性加工执行完毕的程度。并不需要对既有上下文进行过度的包装和工程化。
你的“助手”和他的“助手”,在能力和技能上,未必有多大差距。
再退一步,其实我一直认为,“定制化”其实就是个伪命题。 一切的“客制”其实都是基于方法论控制的。只是消费者对某个行业了解的过浅,从而对“定制”有着一种谜之情怀。
@dacapoday 这样看来是通过降低某些指标来保障长期运行的稳定性
我现在用的 Agent 体系:
本体系由 9 个专职 Agent + 1 个路由 Agent 组成,覆盖从市场研究到产品交付的全生命周期:
- router — 任务路由专家( v2.0 ):分析用户意图、决定目标 Agent 、25 条链式流转识别(主链路 14+前置检查 5+辅助 Agent 6 )、歧义消歧、混合意图识别、8 场景链路表(通过
/router命令触发,不执行实际任务) - product-strategist — 产品战略与市场研究专家:市场研究、需求发现与评估、目标人群定位、产品价值提炼、产品规划指导、价值复盘
- product-designer — 产品设计专家:需求挖掘、PRD 撰写、用户体验分析、产品验收
- developer — 全栈开发专家:架构设计、编码实现、Bug 修复、代码重构、构建排查
- ui-designer — UI/UX 设计与前端实现专家:页面设计、视觉优化、UI 组件开发
- test-runner — 跨技术栈自动化测试专家:单元/集成/E2E 测试、Lint 检查、构建测试
- code-reviewer — 代码审查专家:代码质量、安全性、性能、业务逻辑审查
- ai-help — 个人知识管理与学习助手:学习计划、知识复习、学习进度跟踪
- project-manager — 多项目知识管理专家:项目入驻、跨项目查询、依赖关系管理
- agent-optimizer — Agent 配置优化专家:执行日志分析、配置优化建议、周报生成
正向主链路
product-strategist (市场研究/需求评估/产品战略)
|
|--[市场研究完成]--> product-designer ( PRD/需求)
|--[价值评估完成]--> product-designer ( PRD/需求)
v
product-designer ( PRD/需求)
|
|--[无战略文档]--> product-strategist (先做市场研究,再回到 product-designer )
|
|--[UI 需求]--> ui-designer (设计+前端实现)--|
| |
|--[业务需求]------------------------------->|
v v
developer (编码实现)<---[设计文档]--- ui-designer
| |--[重大架构变更]--> code-reviewer (架构预审,可选)
v
test-runner (自动化测试) ← 先测试
|
|--[审查前无测试报告]--> code-reviewer 会要求先跑 test-runner
v
code-reviewer (代码审查,含架构合规性检查) ← 再审查
|
v
product-designer (产品验收,含测试状态前置检查)
|
|--[验收通过]--> product-strategist (价值复盘)
反馈回路( 4 条回传路径)
code-reviewer --[发现问题]--> developer --[修复后]--> test-runner (重新测试)--[通过]--> code-reviewer (再次审查)
code-reviewer --[审查前无测试]--> test-runner (先跑测试)--[通过]--> code-reviewer (继续审查)
test-runner --[测试失败]--> developer --[修复后]--> test-runner (重新测试)
product-designer (验收不通过)--[业务逻辑/性能]--> developer --|
--[UI 还原度]------> ui-designer --|--> test-runner (验证)--|--> product-designer (再次验收)
知识进化闭环( v2 新增)
执行层 Agent 产出文档( dev-issue-retro-*、cr-review-*、ui-review-*、pd-retro-*、ps-retro-*、test-report-*)
| |
v v
ai-help (周一 10:30 ) agent-optimizer (周一 11:00 )
扫描知识点→更新 knowledge-map 分析问题→生成优化建议→更新 Agent 配置
^ |
|--[优化结果作为学习素材]--------<|
跨项目引用链路
developer/ui-designer/product-strategist 需要参考 --> project-manager --> ~/.comate/projects/{name}/ --> 知识返回
辅助 Agent 关系
router --[路由决策( v2.0:歧义消歧+混合意图+25 条链式流转)]--------> 主 LLM delegate_subtask 到目标 Agent (/router 触发)
project-manager <--[查询其他项目]-- developer / ui-designer / product-designer / product-strategist
ai-help <--[知识沉淀索引]-- developer / code-reviewer / ui-designer / product-designer / product-strategist / test-runner
ai-help --[动手技能实践]--> developer
ai-help --[项目知识查询]--> project-manager
agent-optimizer --[分析所有 Agent 输出]--> 生成优化建议 --> 更新 Agent 配置
agent-optimizer --[优化结果通知]----> ai-help (学习素材) / project-manager (知识沉淀)
agent-optimizer --[学习类优化建议]--> ai-help (跟进处理)
agent-optimizer --[跨项目知识沉淀]--> project-manager (更新知识库)
project-manager --[找到复用方案]--> developer (参考开发)
project-manager --[技术对比完成]--> product-designer (产品方案设计)
但是现在还是人在回路中,正在往人在回路上演进
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