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Hermes Agent
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Hermes Agent：与你共同成长的智能体｜第357期
Hermes Agent 会把成功任务转成可复用技能：首次订餐厅耗时30或45分钟，次日便能即时完成。Nous 的调试智能体约1个月积累技能，显示智能体基础设施可推广个人经验，客户或愿为更低成本或更快交付付费，但所有权和价值分配尚未明朗。NVIDIA 可能因工作负载运行在其芯片上而资助西方开源模型，但 Quesnelle 的乐观判断仅限短期。
查看摘要（7段）
- Hermes Agent 的产品理念是，实用的工作流知识会随着使用不断积累。 Jeffrey Quesnelle 描述了一种智能体：它会把成功完成的任务转化为可复用技能，无需用户明确要求保存。第一次订餐厅花了30或45分钟；第二天，它立刻复用了整个流程——这就是“智能体应该越用越好”的实际含义。
- AI 的价值将取决于完成的工作，模型与执行框架共同创造价值。 Quesnelle 打了个比方：“模型是大脑，执行框架是身体”：更强的执行基础设施，能让较弱的模型胜过较强的模型。最终，客户会为更便宜或更快交付的成果付费；但成果的所有权和价值如何分配，仍未厘清。
- 开源模型需要业务能从其普及中获益的资助者。 Quesnelle 对比了 Meta 在模型开发上的高成本受挫，以及中国公司借助开源发布提升影响力的做法。他认为 NVIDIA 可能成为重要的西方资助者，因为模型工作负载运行在它的芯片上：“庄家总是赢家。”他的乐观判断明确限于短期。
- 企业级机会在于把一名工程师的经验推广到整个组织。 Nous 内部的调试智能体在约1个月里积累了技能，使支持人员能够排查客户问题，并获取报告和根因。下一步是支持协作和多租户部署，但 Quesnelle 没有透露合作方或商业成果。
- 小团队无需复制前沿实验室的预算，也能获得杠杆效应。 Nous 致力于在昂贵的研究瓶颈上实现“1000倍改进”，其中包括稀缺的工程人才。Quesnelle 将功劳归于一名团队成员：一处称其为 Technium，另一处称其为 Teknium；据他描述，此人此前还无法独立从零编写大型应用，却打造了他所称的 GitHub“排名第一的开源仓库”。
- 有效委派需要明确成功标准，并审慎选择任务。 Quesnelle 建议挑选那些“需要无限耐心、但几乎不需要创造力”的工作，而不是照着高管职位设计智能体。用户应说明预期结果和评估标准；至于人类审美，他至少“现阶段”不会交给智能体。
- 长期风险在于自动化可能削弱使用者的能力。 Quesnelle 担心用户会“放弃思考”，尤其是一整代人从小就认定电脑无所不知。Nous 提出的标准是，AI 应让人“今天比昨天更好，明天比今天更好”——他表示，这也要求人们负责任地使用 AI。