Hello 大家好 欢迎大家来到云端下加直播间
那么说实话 其实现在AI工具特别多
多到有的时候也会令人有点焦虑
装都是 到时都装了
但是呢 打开用的时候
总会觉得还是差那么一步
不是很好用
或者说不知道应该怎么把它训练的更加的聪明
所以说也欢迎大家来到今天的直播间
Hello 大家好
我是简单的做个自我介绍
我叫季多斌
目前也是腾锦云出行行业的架构师
然后呢 主要呢
也在工作中大量使用各种AI的工具和agents
所以说今天呢 有幸获得邀请
给大家做一个我工作中使用Hermis的分享
那我准备了一个片子 PPT啊
主要呢 就是用这么四块来讲
一个是为什么最后选择了Hermis
二一个agent能做的事情呢
我觉得是远远不止写代码的
三一个呢
我觉得是从AI用AI做事到用AI改进做事的方式
然后第四块呢
是一个渐进式展开最快的一个驾驭工程
那我们现在都在讲驾驭工程
那什么是驾驭工程
其实对于我们普通人来讲可能比较遥远
那我觉得渐进式展开就是一个最直接的一个形式
那其实呢 其实在这个过程中呢
我也是一直在找我自己的一个AI伙伴
所以我认为呢 使用AI的过程就是找到你的AI伙伴的一个过程
那整个这个片子呢 我也跟大家直接剧透一下
它本身就是用AI写的
好 那么我们先进第一个话题啊
我的AI agent的选行之路
其实呢 我学AI大概是在2022年时候开始的
因为那个时候就已经有一些这个工业视觉啊
还有自然语言NLP的东西开始活起来了
我从那个时候开始学习
那之前呢 其实我没有任何AI经验的
但是之后呢 我觉得呢
我经历了什么模型预学内容啊
模型经条 以及强化学习
还有这个agent platform
autogen
long graph这些东西
再到后面的那个mcp
skill都经历过
所以说呢 其实我自己定位呢
是一个野生的AI学习者
每一块东西都学了个半调子
然后呢 也都不是特别成熟
但是呢 今天我想讲的呢
就是我从26年1月份到3月份
使用各种个人agent的一个选行之路
那其实大家应该都知道
去年11月份
那个Peter Steinberg
在这个GitHub上发布了OpenCloud
其实当时并没有特别火
但这东西呢 到了26年1月初的时候呢
就是在至少我觉得在这个IT人的圈子里面就开始有一点火了
那我也是在这个时候吧 大概是1月10号 11号左右吧
第一次装了龙虾
然后那次给我装龙虾的感觉是什么呢
就让我很震惊
为什么呢 因为那时候的龙虾呢 其实集成
大家都知道跟国内的很多IM工具都还没有打通
我那时候是跟Telegram做集成的
然后呢 当时我是直接在我的MacBook上装的
公司的MacBook上装的
装完之后我就问他一个问题
我说帮我看一下
当前我的这个电脑上跑了哪些开发工具
然后大概我也没去关注他
大概过了10分钟之后我打开看吧
他把我电脑里跑的VSCode
CodeBody
这些工具里面
所运行的是哪个项目
什么东西都给我说的一清二楚
然后当时之后我是很慌的
为什么呢 因为做IT的人大家都已经警觉
一旦他能把这些东西都给你说的一清二楚
他就能操作你任何电脑的东西
所以当时我第一个反应就是立马跑去把它给卸载了
那卸载完之后呢 其实我转链一想
我觉得这东西其实还应该有点意思的
因为他既然能看得这么清楚
他一定也能做很多事
所以当时呢 我就立马从这个云上买了台CVM
去把这个东西去做了一个部署
当时还没有清亮云啊
如果有清亮云 我觉得可能我的部署之路会更轻松一点
然后这是最初的开始
那当时开始用OpenCloud的时候
其实一开始用的时候
也不是特别理解
就觉得感觉好像跟我们这种
就是元宝啊 豆包啊
这种问答的这种
好像也没有太大的区别
但是呢 其实后面有一天
让我一直有一个诧异的
就是我随手甩了一篇文章给他
我让他帮我做一个总结
然后他给我总结出来之后呢
是结构非常条理化的
然后呢 其实我就又多问了一句
我说你能不能帮我把它发布到
GitHub Pages上
作为一个静态网页
出乎我的意料
他自己去找GitHub的这些技能
以及相关的东西
把它发布出去了
这个时候我就意识到
这个东西其实跟我之前用的
这个元宝豆包可能不一样
它能干活
那这之后呢
其实我陆陆续续呢
也研究了很多很多的那个agents
那其实呢
当时呢
OpenCloud出来之后
大家如果关注的就会知道
Nanobot就火了
港大这个项目就火了
它用4000多行就替代了OpenCloud的那么大一个程序
然后内存占用也小的很多
然后这之后呢
其实还有更小的说
在电视盒子上运行这种东西
PicoCloud
然后这些东西呢
其实陆陆续续我都有在自己的一些神奇设备上装啊
其实就PicoCloud
我在我自己家的一个废弃的电视盒子上还装了
而且我到现在还在用它
但是用它的用的比较轻
就用它做了一个意理大师
有些时候
我觉得就是人有点压抑啊
情绪什么时候
就可以去跟他做一些意理的讨论
然后整体来讲
我觉得哎
只要你配一个还不错的小模型
它能回答的很好
给你一些就精神上的指导
那这之后
其实我陆陆续续呢
又去试了很多很多这种Agent platform的东西
你像DFlow 2.0版本
OpenFarm
然后都有试
然后呢
还有Cloud Code也有试
那这些呢
最后呢
我在2026年3月份的时候
Hermis出来了
而且我大概是0.2.0版本就开始使用的
那用Hermis的时候是真的让我眼前一亮
为什么呢
因为我这下面都列了我的原因
我觉得真的是
就是他已经远远超过前面的这些Agent
让我感觉他像一个能自进化上手快
技能库天然技能库丰富的一个真正的个人AI助手了
因为如果说你们现在装Hermis可能是0.14或者0.15版本了吧
那估计你缺审的就问他有多少技能
估计大概就是在80到100个左右了
那这些缺审的技能的话
其实都已经是经过精选的
就是你什么都不去装
已经能干很多活了
然后这个是一个我的选型之路
那其实呢
这里面为什么没有选OpenFarm
没有选DFlow
道理很简单
这些呢
它都是一个企业级的多龙虾
虾糖级的应用
就是池糖级的应用
你是平台型
如果说要做企业里做Agent
可以考虑他们
但是如果是个人来讲的话
使用的话
其实我个人比较建议的
可能还是OpenCloud和Hermis
但是如果说考虑易用性的话呢
我更加推荐Hermis
OpenCloud最近也在向Hermis方向进化
倒是真的
好
这是我的一个选型之路
希望给大家有一个借鉴
那这个呢
其实就是
我很像对比了一下
这些平台
它的一个特点
你看OpenCloud呢
其实大家都知道
全能型
但是养育成本高
稳定性一般
这个其实让我想到了一件事啊
就是大概在今年三月底的时候吧
我们腾讯云组织了
在上海组织了一次
这个养虾的
就是相当于路眼吧
有很多人来找
那其实当时有一个老太太问了我一个很有意思的问题
她说她装完这个之后
明天能用它炒股过
然后当时我的回答是说
我说我千万不建议你用它来直接炒股
因为这个东西
它能有一些股票技能
可以让你搜到股票
但是如果你信他炒股
感觉比你听消息更不靠谱
然后呢
这个事情我想说的一点就是什么呢
就是如果你真的要想把OpenCloud训练成一只
可以帮你智能炒股的那些股票
我觉得不光是要
能做好最基本的这种股票查询的技能
甚至说你可能是要
在查询的技能之外
要做很多的技能
甚至还要写一些MCP的服务
然后写一些底层的
你的策略算法
再去做这件事
因此呢
就是我觉得给我的感觉呢
就是整个OpenCloud呢
如果你要用好它
你的这个调试成本上很高的
或者说你的手信是很重要的
那Nanobot和PicoCloud呢
就是工业的极简派了
真的是天花板挺低
但是你如果说家里
把它就电视盒子
弄了做一个简单的东西
还是可以的
甚至说我都在想
如果说你把这些东西
弄到一个比较小的这种
跟小孩对应答的智能玩具上去
完全是足够的
那DFflow和OpenFone刚才讲了
它真的是平台级的
就是如果说你企业级考虑使用
可以考虑规划它
但是这个东西呢
就是距离个人场景呢
就比较远了
那Cloud Code的话呢
真的是非常强大
但是它主要是在代码
代码场景中使用
然后呢
我对个人Agent的一个理解呢
就是要满足三个能力
一个呢
要上手快
就是让我装好了就能用
第二个呢
就是能越用越懂我
第三个开箱能力强
然后呢
越用越懂我这一点
其实恰恰是Hermes最强的
它的一个自进化能力
它会把很多的你做事的习惯记下来
生成它个性化的技能
其实我自己现在经常就看到一点
就是我用Hermes做了模式以后
它会自己帮我写个skill在里面
那也是经过这个淘汰赛以后
我选出来的是Hermes
那这里的话
其实我们刚才已经把这一页的东西都已经做了一个展开
上手快自进化和技能库丰富
都做了一个展开
然后呢
其实总体来讲
这样一个过程呢
就给到我一个感觉
就不是在用工具
是找到了自己的伙伴
是这样的情况
那个
这个呢
就是讲的是我第一次使用Hermes的一个感觉
这个呢
其实片子呢
也很清楚
当时呢
我比较喜欢看那个国内的观察者网
就跟国外的路透社的一些评论一样的道理
有时候我会看国内的这个观察者网
当时我在观察者网看到一篇文章
马斯克太空AI数据中心与文明迁移
这篇文章其实讲的呢
也就是说
现在的人类文明啊
跟能源利用的关系
说能利用自己本行星的能量
如果是能完全利用的话
是到了文明的1.0阶段
然后呢
如果说能利用恒星系统能力到2.0
如果能利用到恒星系统之外的到3.0
那像现在地球的话
大概是在0.7
就利用第一阶段0.7的一个水平
然后就是能利用整个地球能源的70%
这样一个水平
然后说马斯克呢
现在想把这个AI数据中心往太空中见
包含他的SpaceX都在为这件事情去做
实际上就是在努力的奔着这种能量文明的1.0方向去做
我看完这个东西
我觉得这篇文章好像有那么点意思啊
我也没多想
我当时就把这篇文章的链接一点
然后做了一件事
我说帮我深度调研一下这篇文章
并且生成一个双人对话的播客
让我来听
我就这么写的
这么简单的
然后丢进去
其实我也没多想
大概过了一会儿之后呢
他真的给我出了一期双人播客
大概十几分钟
这个是很出人意料的
因为你想一篇文章进去
给你出一个语音的双人播客
就很出人意料了
那我当时就没多想
就追问了一下
我说你能不能帮我出一个
那个视频
五分钟的技术视频介绍
用remotion的那些东西
他自然而然又给我出出来了
这样一个五分钟的视频介绍
当然这个视频质量
可能是人者见人
智者见智啊
因为基本上都是黑底加彩字的这种风格
但是其实你细听它的内容
你会觉得已经很厉害了
那时候在三月份的时候
我看到这个的时候
我当时就觉得
哎呀
这个马上自媒体这个创业
应该是很容易
内容输出应该是很容易的了
是吧
只是像这种双人播客的话
你可能都直接可以直出
那五分钟视频介绍
可能在美学上还要做一些优化
就这样的情况
那这其实就是我当时
用hermes的一个aha moment
我真的是这么觉得
所以当时对于这个点来讲
其实我觉得我之前
如果在opencloud上面
我得首先把很多的技能给它装好
然后得手把手的试教它一遍
然后可能才能做这件事
好
那做了这件事以后呢
其实我就在想
那个除了agent能做这些事以外
还能做那些事
那整个在这个过程中呢
我做的事情呢
其实也不少
我觉得呢
其实agent呢
现在hermes里面能做的事情
如果你们知道的话
agent有个agent profile
你可以定义各种角色
假如你把你定义了一个coder
定义了一个product manager
定义了一个reviewer
然后再把他们的soul identity
写写好
然后在你的default agent里面
再配一下
就是遇到什么情况
调用哪个agent
这样的一些
agent全起起来
你完全可以做一个队伍
来让他
就是你基本上
做一个队伍来直接开发
做编程
那因此coder base
审计这些完全不是问题
而且如果说你的仓
是跟gethub相连的
再把gethub进来弄
甚至说
你可以让你的reviewer
首先自己去把gethub
拉下来
之后review一下
有哪些问题
然后自动创建一手
交给你的那个
全站的coder
去开修复
修复完之后
提交全自动化的
然后你还可以
用它来干嘛
文档建设流水线
所谓是什么意思呢
就是说
你可以建几个agent
比如第一个agent
是你的analysist
去从市面上
收集你想写文章的
主题的内容
收集完以后
它写成摘要的形式
然后交给第二个
那个写作的规划人员
planner
去plan你的写作
然后再交给
写作plan定好了以后呢
再把它展开成
一个个写作点
交给你的writer
去写作
写作完之后
你还可以
从不同的角度
去review
比如说
从语言的通顺性
从整个文章的结构
从用词
浅词造句的
各个文章
以及整个文章的
一个意境深远性
四五个reviewer
去做这件事情
当然我也做了
这么一个技能
待会儿如果说
中间停下来
有空档演示的时候
我可以给大家秀一下
也欢迎大家去
那个gethub上
star我这个技能
然后并去使用
所以说这样
这些呢
你都是可以去做的
那除了这之外呢
其实大家熟知的是
你可以完全用
hermes来做内容学习
如果你对哪个主题
感兴趣
你让他深度调研一下
整成一个材料
去学习
可以这么说吧
我现在有时候
很多时候
学一些内容
我不是直接去找数了
因为我之前呢
在这个
AI不发的年代
我学一样东西
首先是找到关键字
找到关键字以后呢
在谷歌上搜一圈
相关的关键字的文章
找几个最高
那个view的数量看一下
然后接下来
就是到YouTube上
找几个相关视频看一下
那现在其实我是怎么做呢
我基本上很多时候
就是把这些关键字
告诉他
用我的那个文档流水线
我说你帮我写一篇
关于这个的文档的内容
那基本上呢
如果我看这个主题的大小
如果主题大的话
甚至我可以
我可能说不限文字数量
你帮我写透
然后他会去帮我
一步一步的去写
那这个过程中
其实就要讲到
我做的那个文档
建设流水线的
那个skill的一个能力
它有一个
渐进式展开的能力
就是会循环的
跟你去进行提问
把你这个问题
用苏格拉底式的这种
质疑提问法
直接拆解到很底层
所以最后来
写出来的东西呢
也确实蛮深刻的
然后这些都是
很有意义的一件事情
然后再后面呢
其实我觉得深度调研
跟内容学习
这其实是雷同的
那视频流水线
这些事情都是能做
当然其实我也想
说能做的事情
远不止这些
那我们继续
然后还有人问
这个和code body
有什么区别
code body呢
其实我觉得呢
就是本身在agent
本质上来讲
其实是很类同的
但是使用的界面不一样
就是agent这些东西呢
像hermes也好
open cloud的一个
最大的给予
跟code body的区别
也就是在是从im端接入的
那所有的这些都有个agent runtime
agent运行时
然后agent runtime运行时呢
会对接底层的各种各样的AI模型
你的技能
你的这个
其他的资源
你的memory
你的这些东西
都是这样的
然后整个这个
从技术架构上
就叫一个hoop spoke
那相当于agent write
agent runtime呢
就是这个hoop
就是整个这个车轮的那个轮毂
然后对接的每一项能力
比如对接的这个大圆模型
对接的这个skills
对接的你的一些外部的工具
比如要用你的那个agent browser
就是那个chromium无头的浏览器
这些东西
那都是一个个相当于服条一样的
对接过去
所以说你可以就是叫它的话
code body跟agent在 runtime层面
都是一致的
当然其实我们也干过有意思的事情
把code body上面再做了一个接口
然后用个长链接的形式
链接到微信上去
那你就可以把code body当这个
那个叫hermes用了
不知道解释清楚没有
好的
反正我是已经听懂了
然后呢
也有人问说
用羊马可不可以帮我编写一个培训教程
做新人的陪跑
完全可以
绝对没有问题
你如果把渐进式展开足够的好
甚至说你可以一套PPT
一枪头直出
这个PPT就是
Permis
一枪头直出的
我没有写一个字
刚刚也有评论区
很关心老师
这个PPT是什么做的
Permis做的
但是我这个Permis做的呢
它不是说
你写一句话
它就能做出这个PPT了
它是有一个很长的
我写了一个很长的Markdown
然后还用AI修整过
这个Markdown
然后再把这个Markdown丢给Hermis
Hermis一枪头铲出来
大概都就是这样的
好
那我们继续
好
我们继续啊
那
其实呢
我们讲的第一个技能呢
就是一个深度调研
那
其实深度调研呢
其实就是说
我们经常会听到一些陌生的词语
那我觉得
不知道是不是
所有的小朋友都跟我一样
好奇啊
就是听到一个新的词语的时候
总会是好奇心满满的
那其实呢
现在网上呢
有很多的这种
Deep Research的这种技能
然后可以帮你去做
很多人的这样一个
循环挖掘
把这个东西弄出来
那其实对我呢
来讲呢
就是我觉得这个事情是很好的
然后呢
我也非常感兴趣
因为我当时呢
其实知道这个
Deep Research的这个技能的时候呢
还是比较早期
那时候那些缺省的
Deep Research技能呢
都还不太完善
所以当时我就自己
根据自己的使用
写了一个Deep Research的技能
就是说
我当我给你一个主题关键词的时候
你要去帮我
从这个主题关键词里面
去找
这个类型的行业定位
它是属于哪个行业
它的定位是什么
然后
基于这个主题的关键词
你帮我去拓展
这个类型的东西
它有哪些竞品
有哪些格局是什么样
然后它的技术战是什么
它又目前来讲是
痛点有哪些
供应链有哪些
就围绕这样一个逻辑
去做一个挖掘
那它天然就会生成
很不错的这样一个
调研报告
结果给我
那这是我做的一个Deep Research
其实呢
我一会儿呢
我们今天先在这儿
先稍微暂停一下
我给大家演示一个
我刚刚做的Deep Research
因为我们不能光讲PPT
不给大家看嘛
对吧
那现在可以看到了吧
是我刚才
我这个微信Cloud Bot里面
是绑了一个
我自己的一个
那个Hermis
我的Hermis
是放在我们内网的
用言语音上的
然后
其实呢
我这里是6点52分做的
那这里有一篇文章呢
其实可以大家看一下
我随便搂了一眼
是观察者网上的
这一篇文章
他说中国要实现转型
关键在于系统性修正
东亚生产方式的
BB
然后呢
反正文章也挺长的
我就随便搂了一眼
而且两页
我也没那个
我想最好的方法呢
是不是就让他帮我来
去做一个整理总结
那我就跟他说了
深度调研一下这篇文章
生成调研报告
发布到我的GitHub档
我的GitHub档在哪
并用GitHub page发布
而且为什么我今天
写的这么长呢
道理很简单
因为我不确定
我这只龙虾
有没有接过我的GitHub
有没有能GitHub page发布
那
他呢
做了一些过程
然后中间呢
因为我可能很久
没有用这个
API的过程
他还让我
approval一下这个API
然后呢
接下来他告诉我
这是全部的内容
那受访人背景
这些维度都有
那关键的点呢
其实我们可以去看一下
就在我的这个
报告页面里面
对
他已经发到这个报告了
而且他是入口头一条
那我们直接点过去看一下
就知道了
那第一条
然后他已经帮我拆解的
比较清楚了
执行摘要是什么
那当然大家也可以说
这个AIV很严重啊
然后是什么
然后受访人背景
世界著名经济专家
然后核心论点
然后思想无光谱
就是说如果
你的那个维度去
深入的去看一下
你就会觉得
啊
这个东西远比我去读一篇文章
自己总结来的快的多
当然我觉得
这个过程呢
其实并不是说
以后咱们读文章就这么读了
我觉得其实就是你读完了以后
可能用它来
结构化的思考一下
可能是更好的
而且他罗列了
我们现在主要的这种
汽车和白电出海的一个场景
其实我觉得真的是
很深刻的一篇文章啊
然后他还去做了很多
东亚必病
东亚生产方式必病的
一个深度分析
那我们其实不是
对这篇文章本身感兴趣
但是我们至少知道
最简单的来讲
你现在的话
其实你可以完全用它
直接把这篇报告弄出来
当然他还提供了直连的连接
我们看一下能不能访问啊
直连连接就过来了
所以说
这个其实是一个最简单的一个事例
那其实我们回到我们的片子上
PPT上
所以说我觉得呢
用Hermes
大家可以从最简单的开始
从调研这件事情开始
就对你一个感兴趣的主题
把它就做一个深度调研的这种事情开始
那其实呢
现在的情况下呢
都已经不需要大家去写这种
Deep Research技能了
我刚才呢
其实也没有去写
那其实这里再给
说一下
就是腾讯云出了一个
Skill Hub
.cn的站点
上面有很多的技能
当然大家也可以用那个
Cloud Hub
那个技能站
是
字节
大家的那个技能站站点也可以
都有很多
然后都有很多很优秀的技能
所以说现在对大家来讲呢
就是说
如果你有什么想用的
不一定是马上自己写
可以去找一下
那我们接着
讲了这一个技能以后的话呢
其实接着
讲下面一个
就是
用Hermes
审计Hermes自身
发现修复PR
合并正向飞轮
这是一个典型的
马农型的一个任务啊
其实我做了第一个那个
就是
Aha Moment的那个
就是让他帮我出那个
直播双人音频和视频以后呢
就觉得
这东西可能是不是还能做的更多
因为那时候我已经开始在用
大量的使用Gurza
和CodeBud
而且用了很久了嘛
用了都有一年多快两年了嘛
所以说
我就想这事情能不能也试一试
用Agent来做这事
所以我也没多想啊
我就给他发了个指令
然后把那个
Opera Super Powers
就是如果大家是写代码都知道啊
是一个非常好的这种就是代码这个技能框架
然后给他往Hermes里一装
装完了以后呢
我就让他做
哎
做这事
其实我也没指着真的能发现
Hermes有很多bug
但是他还就真的给我找出了两个
他说这个Signal.py里面有这个缺少守卫路径
路径和危险模式
然后那我就想行啊
反正你既然你发现了嘛
你就创建issue fix他
他就真的是把发现修复创建issue
然后PR合并
整个事情给做了
那这个其实就让我觉得很牛了
其实这个模式如果大家觉得
我觉得不止一个的这样
Anthropec的大神啊
Boris啊
他们都提到了
他们现在基本上都是在用这套模式
在做这些事
当然他们可能做的更高级
就已经不再是手工的是指令他发现了
可能就是直接用loop循环
loop他们来干这事了
所以说整个呢
这就是一个用Agent改进
Agent的一个过程
那这个事情呢
视力是小
但是我想说的一点
就是Hermes
如果你用的好
完全可以用他来做
那个你的什么
叫什么
马农牛马
马农牛马
来干很多活
好吧
这个词语是我从某个客户那听来的
然后讲了这些以后呢
其实再讲一个就是
那个Document Superpowers
那这个是我写的一个技能啊
我写的一个技能
然后其实呢
这里呢
我已经把技能做了一个拆解
而且大家可以看这个名字就知道
为什么叫Document Superpowers
因为我很欣赏
Abera Superpowers那套技能
从通道风暴开始
然后到规划
到电影研究
到写代码
这个过程
我觉得这个非常完美
当然现在的Superpowers已经远不止这些了
它包含SDD
TDD
各种这样的那个软件工程相关的思想方法在里面
对吧
就是特别特别的优秀
那我想呢
其实我想这玩意也可以用来写代码
那有没有可能用来写文章呢
对吧
因为我是一个架构师嘛
其实有些时候要写很多材料
而且有些时候有一些新的材料呢
其实你自己去组织写也挺累的
你还不如让AI先搞一遍
所以呢
我就写了这么个技能
我把整个这样一个
我写作的过程呢
做了一个拆解
就第一个
我可能要写一个话题
我可能会收集一些参考材料
所以我把这些参考材料
放到一个文件夹里面
甚至是reference
然后第二个呢
我会基于这些reference
和我给的关键词
希望AI帮我去做一个头脑风暴
就是根据这些里面头脑风暴以后
我们有哪些点要写
然后循环问答我很多的问题
一次只问一个问题
直到把所有的这些头脑风暴
这些问题全部给出我的回答以后
才开始
然后下一步呢
我不是马上写文章
因为我觉得大家现在用AI写文章
特别是我看大家在豆包上啊
或者是那个元宝上写文章
就是说我要写一篇什么文章
然后你就这么
这就是典型的信嘛
油将形
让AI长活的类型
你写出来的文章
肯定跟你自己想的
有很大的出入
如果是真的不信
恰巧命中的话
那完全是意外
然后呢
我这边就相当于呢
就会让他写
你给我写个规划
你这篇文章大概规划
几端什么的
然后后面再写什么呢
你给我写一个
你的一个调研报告
你调研
怎么样的一个情况
然后呢
调研完了以后呢
你再根据规划和调研报告一起
再执行写作
执行写作完了以后呢
你再给我做四轮审计
四轮审计分别审计的是什么
逻辑
论据
流畅度和润色
因为为什么会对这个叫做什么
流畅度会做一个审查呢
因为我在这个写作的过程中啊
其实我有些时候写长的时候就会比较卷
什么呢
就是你假设只设一个spoin agent去写
它是顺序的写
时间很久
你假设你要写一本12张的书
你让一个顺序写
其实挺久的
那你有规划有调研
你完全可以并行吗
你每张起一个spoin agent去写
但是这样写出来
每张就他有个问题
他可能上下文
他没有就是做那种起承转合的过程嘛
所以要做一个流畅度审查
然后呢
整个这样一个四轮审计过来之后呢
他会生成一个final的这个文章
那其实这个技能呢
我已经开源在我这里了
当然我自己用的版本可能是更强一点的
更增加了很多特殊的那个脚本代码在里面啊
但是通用的版本其实我已经释放出了
也已经很厉害
我也可以给大家看一下
就是他的一个写作结果
写我今天就不写了
因为实在太久了
我们看一下这个吧
我看一下能不能
因为这个技能它是可以切换装的
所以我现在呢
有时候写的时候就把它放在workbody里面写
所以说就可能大家打开的看的感觉是
哎我讲的不是Hermes吗
为什么在workbody里面去干这个事儿
对吧
那为了让大家看得清楚一点
其实我可以给大家看一下
这是我的docs
这都是结果的了
哦不好意思
可能我做了一次清理
然后只把最终文件保留下来
那我可以给大家先看一下最终文件吧
就是你像
这一篇是我写CAE仿制软件上云的
这个研究
这么一篇长文章
大概是多少字来着
反正肯定是有
5万字以上的
它就是典型的这么写的
当然我们也可以直接来试一把吧
我用codebody试吧
好吧
好了
我创建了codebody的skill的文件夹
然后去抓到它就可以了
在当节项目里面
然后我就用回源吧
我就明示一下
要用document
superpowers
写一篇关于
大家关心什么话题
大家会比较关心什么话题的
就写烟云十六声吧
好吧
滚着
大家感觉我这是不是也很透懒
写了一个这东西
但马上呢
你就能看到它技能的强大的地方在哪里了
先看PPT
当然我想跟大家说呢
其实就是用这套技能
写的很多的东西都是非常框架性的
最终
好的
那我们
它还没有出来
我们先回PPT吧
先回PPT
所以说其实这个技能呢
我也欢迎大家去
那个下载使用
然后如果下载使用觉得不错的话呢
欢迎帮我start收藏
帮我加薪
然后呢
那这些东西呢
实际产出的话呢
真的是很多
前面我正好有一天
就想到一个话题
就说我能不能
把整车企业
IT系统的架构
写一篇这个文章
或者说能不能把跨境电商
完全只能写一篇文章
然后我最后就发现呢
真的可以
而且关键这里
我想讲一个
Hermes一个比较牛逼的地方了
我有一天想
我用这个技能
因为写这种长的嘛
它确实厉害啊
那我觉得
有一天我就说写一个
那个小红书
或者是公众号的这种文章
有没有可能
我觉得
其实这一个点呢
就让我诧异的点就在哪里啊
Hermes自动觉得
这个小红书公众号的文章
不适合用这么大的框架来写
然后自动精简了
其中的流程
当我写完plan以后
它就直接写作了
也没有区分
多subagent或并行啊
这些逻辑去做的
然后整个呢
它就写的非常符合那种
2000字到3000字的
这种公众号的文章
所以说大家其实现在可以看到
我的公众号上面很多的文章
都是跟AI共同产出的
但是这里面呢
其实我觉得呢
大家说有AI为我不否认
但是我认为呢
其实很多的输入条件
还是跟你一起共创的
而且我觉得
我写的很多内容
都是给了reference的
就是基于我自己的理解
给了reference的
我们接着往后看啊
就是这时候呢
其实就是hermes把我自己写的
Document of the Proverbs
在hermes里进化了两个版本
就是一个呢
是我原生的
另外一个呢
就是假设你要写的是
公众号小文书
这种短文的话
它会自动适配平台风格
而且简化
那从这一篇文章
到多模态的内容输出
这个刚才我已经举了
我的那个例子
那整个这个过程呢
实际上我觉得hermes呢
最好的一个点就是
全联络自主规划
那这里的话其实
如果大家对那个
Android Capacity的那个
LMM Wiki感兴趣的话
其实我也试过一把啊
就直接给hermes
把Android Capacity的那篇
LMM Wiki的文章喂给他
然后告诉他
你帮我用这个建立一个
这个知识库
而且更坦白的说
现在其实我已经把这套理念
用于我的工作里面啊
就是我服务的客户对象呢
其实主要是车骑嘛
然后这些车骑
其实每次呢
你去跟他们聊
或者是解决他们的问题
都是一些零散的
零散的之后呢
其实我自己呢
是建立了一个这个机器人
当这个可能就不方便
卸了出来
我只能给大家讲啊
就不方便卸了出来
然后呢
我就把Android Capacity的
这条文章喂给他了
我说你首先建设
这样一个知识框架
而且我更直白的说
我把这个知识框架
不光是建了
我还给他推送到我们内网的一个Git仓上
因为好处是什么
大家很简单
就是我每次东西同步的时候
就自用同步上去
而且我可以从不同的这种
Agent中端里面去使用这个Git仓
那这里就讲到几点
就是比如说
每次我在客户现场的时候
可能不方便用CodeBody的时候
我就可能直接把我的这个
手机的录音打开
录完了之后转成文档
直接就把这个文档
一下子投位给这个
企业微信的机器人
当然他也是绑定了
我后面这个平台的东西去做
然后他自动就规划到我的这个
针对这个客户的Wiki里面去了
然后等到我回到公司的时候
或者回到家的时候
我就可以从CodeBody打开
去把这些材料再做一个整理
而且我对这个仓
可能设定了Rules
每天自动同步两次
12小时同步一次
所以说整个这个过程呢
就是说你会发现
其实真正正正的用Agent的时候
是有很多很多
跟你传统的那种
就是方向去结合的
那整个呢
其实我这里相当于是抛砖
我也欢迎大家在那个评论区
发表你的意见隐喻
然后我们也欢迎小助手
对于最优秀的想法
给予奖励
其实有好多的问题
好多的问题
嗯
比如说刚刚说
想要再听一听老师讲
有什么场景
是Hermans能做
但是OpenCloud做不了的
这个东西
其实我还觉得
真不一定敢绝对这么说
因为这个题
说白了
你是挖了个坑
让我跳啊
我不跳啊
我不觉得有什么东西是
Hermis做得了
OpenCloud做不了的
但是我觉得呢
就从易用性上来讲
我觉得Hermis
自进化的一个能力
确实是比OpenCloud好很多
而且OpenCloud
其实大概从
4月份的版本开始吧
大面积向Hermis倾斜了
而且我前面有用过OpenCloud
我也在OpenCloud上面
就是通过一些
写脚本吧
或者说写一些提示词
让它开始实现一些
自进化的功能
你们如果关注我的公众号
会发现
我当时是实现
这个自进化功能的时候
很搞笑
就是我让他每天
写一篇随笔
有些随笔
是让我自己都觉得
特别诧异的
所以说刚才那个
关于
那个那位同学的那个
有什么是Hermis能做
OpenCloud做不了的
这个坑我就不掉了
好吧
那刚才我用CodeBuddy
想写这篇文章
让大家看得直观一点
结果他不给面子
但是大家可以看到
如果我现在把我
这有一个机器人
叫CodeMaggie
可爱的小Maggie
拉起来以后
他会直接调用
这个SuperPowers来写
那他你看
我只是给了一个
简单的这样一个主题
他就问我
你想写给谁看
读者对象
那假设我说
行业分析吧
当然其实我觉得
就是Agent这种
AI的演示最大的一个痛点
就在于很多时候
它的过程很融长
就是会占用很多时间
所以是这也是我觉得
那个
然后这篇文章的
核心观点倾向是什么
那假设
我觉得是什么
我想写的是
4
游戏出海
代表了
文化输出
然后他问是写多长的
那我们就写一个最长的吧
那我直接OK好了
然后他没有直接写文章
大家可以注意啊
他会写的
先写这个brief
就是一个摘要
然后再去层层地径的展开
去写这东西
当然其实你用这种
IM写的时候
就是最大的一个痛点
就在于是一个黑核
你没法
当然你也可以去查
中断下来去查这个brief
但是如果你用这个像CodeBody
这种IDE的环境去写
或者WorkBody去写
或者其他一些
在IDE的环境去写的话
就直接能查到结果
就可能对于你这个
中间过程的管控
可能是更好一点
我看到评论区有人问
说毕竟他的上下文有限
写那么长的话
他会不会影响质量
你可以放心
现在其实
只要你做渐进式展开
肯定可以
而且现在的话
其实我觉得更好的一点
是在于上下文都已经到
Imit tokens了
刚才我没问题了
Dipsick V4
Flash Pro这些
对吧
国外的模型我们就不说了
然后256K的上下文
其实就足足有余了
如果你做好
渐进式展开
其实我觉得
如果说
我这一篇技能
好的地方是什么
就在于
整个逻辑上
它符合一个
渐进式展开的一个过程
它没有一下子就是直接写文章
它是把整个文章框架定了以后
一段段写
就是当我在执行阶段
假设是用分批指行
或者子代理指行的时候
其实大家想一下
实际上
它是基于前面规划和调研的
这个brief以及plan
去把上下文做了压缩以后的写作方式
然后它这里是在写详细大纲了
那我们先往后看PPT吧
然后等会儿
我们再来看这个过程
好吧
那其实呢
我也想讲
就大家可能觉得
你做的事情好像怎么都
挺好的
但是其实呢
真真真正的时候呢
我觉得真真真正
你用Hermis的时候
用OpenCloud也好
都会有翻车
而且翻车的经历是真的不少的
那我觉得最大的一点
刚才就有人已经问了
你这个上下文太大怎么办
其实我最记得有一次的
就是我一把丢了一个
12兆币的那个PDF书给他
让他帮我做总结摘要
那直接就爆了
直接就爆了
所以说呢
像这种时候呢
其实我觉得
后面我就对那个12兆PDF书
处理怎么处理
其实很简单
你先给他
做一个切分
当这个切分呢
你可以直接让模型帮你切
你也可以在外面
找一个PDF切分工具
切一下
对吧
然后你把这一步一步的扔给他
让他写完再要做总结
上下文再整理一下
再去做
然后再去做summarize
就好很多了
然后
还有呢
就是模型能力的一个边界
这个点我想说一下
就有些时候呢
其实
一些简单的事情
你可以真的用本地部署的LM Studio
或者是Open
Olama这些小模型去做
但是
不同尺寸的模型
它的那个边界是有限的
所以说
真的呢
来讲
如果是一些大的任务
该用大尺寸模型
还是要用大尺寸模型的
然后呢
小的模型
可能做一些比较简单的任务
还是比较有用
但你说要是
真真正正做一些很强的任务的话
就会
还是有需要大模型
虽然要考虑经济性
但是也是要考虑
你的任务的一个规模
这是第二点
我觉得从翻车中的一些经验吧
然后模型能力的边界呢
其实这里就不点名了
因为有的模型真的是好一点
有的模型是差一点
就大家自己去使用
去体验了
然后呢
再就是一个上下文窗口的一个限制
就是
到了后期
遗忘了前文
那其实这些翻车的墙顶呢
都是很普通的
而且我觉得呢
其实用AI翻车呢
其实真的是不可怕
因为我自己总结了一套
标准的操作过程
第一个
假设你做一次大写作任务
你发现已经翻车了
最好的办法是干嘛
直接把这个不要了
重新从头来
是最好的
因为你如果在这上面
你想不停的改
你会发现你就是一个
叫什么
用我们那个
IT行业的惯法
就是史上雕花
你可能把它雕得很美
还不如干净起一个精神
重新来做
这样一个过程
然后呢
而且重新做的过程呢
其实你要
反思
第一次为什么失败
是不是要对这个任务
做重新的一个拆解
然后如果重新拆解以后
再分层未入
这个事情
只要你分的颗粒度
是适合这个模型的
一定是能搞定的
所以说
总的来讲呢
这就是我自己对于翻车的一个经验总结吧
然后我觉得呢
翻车是不可怕的
那驾驭翻车才是真功夫
那我们在继续之前
我们先往前看一下
他已经进入stage3
先搜集关键数据
然后分段写了
那我们等着他吧
我们先看我们这个吧
那其实当前
到前面所有的内容
我们讲的都是
都是在用AI做事
那其实呢
我觉得如果说
对于AI来讲呢
你
我有个不成
不一定是完全成熟的理解啊
就是你当他是一个工具
他就是一个工具
但是如果你把他当作你的
一个你的伙伴
那他可以是你的伙伴
甚至有些时候
你把AI agent当作是你的一个团队
他也可以是你的一个团队
然后更激进一点
如果你觉得AI agent是一个公司
他也可以是个公司
这真的是我真实使用的一个感觉
那我们今天就讲阶段一
AI是工具
已经讲过的部分
我们做一个简单的身为
就阶段二
AI是我的伙伴
其实大家如果说
有过思考的话
就可以
刚才比如说
我们做那个Document
Superpowers
一开始是我自己做的
那到了后面改进
是怎么做呢
然后我直接就把这个
给了AI一个角色
我说你现在是
Android Capacity
或者是你是Boris
你帮我来评价一下
我这个Document Superpowers
还有哪些可以改进的点
然后他会
给你输出很多的点
然后输出完以后的话
你去review这些建议
你觉得要不要改
你要改
你就直接一句话
帮我根据这些改进点
创建issues
并且fix这些issues
然后他就立马帮你
把Document Superpowers的技能
进行了一次进化
接下来你就可以用进化的技能了
所以说虽然我提供出来的
那个是技术版
但大家每个人都可以
根据自己的角度
去给他做进化的
那其实刚才我已经剧透了
我讲的这样一个过程啊
就是第一个版本呢
我是自己写的
就是从Brainstorm到Planet
到那个
是我自己人工触发的
那后面呢
其实我自己呢
觉得你写文章
不能光是纯文字的吧
你得有图片
对不对
你得格式统一对齐
那这个呢
其实就是我跟Hermes一起去做的
我就是问他了
我说
我觉得一个文章正常的是这样的
那你现在是那个
写作类界的大师什么的
你帮帮看一下
可以怎么优化这个技能
他就劈里啪啦
给我反馈建议
在流程中插入什么什么东西
哪些Hardgate要改
然后改着这个VR版自动强化
所以说其实呢
虽然我没有给你们这个VR版本的
那个这些内容啊
但是你们完全可以在V1版本中
通过这种跟Hermes的交互
把它改成这个东西
那在后面一个版本呢
其实都不是我做的了
是我那一天
我说我要用他来写一个公众号的文章
他直接自己把这个Document Support
就是给优化了
那整个这个过程呢
其实就是一个
每次进化都有Hermes在参与的一个过程
而且你会深刻的感觉到
就是Hermes
他的一个自进化能力
只要你愿意把Hermes
当作你的一个伙伴
一个body来看
而不是当作一个工具来使用
就会有这种效果
然后其实呢
总结这件事情呢
就是让AI参与改进做事
它是有三个层次的
那最底层呢
就是我们大多数人都在干的事情
让AI执行某件事
写文章 整代码
那第二件事呢
就是流程层
你和AI一起构建优化的工作流
建设作流程
优化它
然后最高的是认知层
就是其实现在的
你像Cloud Ops那些
甚至是DeepSeek
VS Pro这些模型
我觉得认知是
至少除了在你非常深刻的认知领域外
在通用认知领域
一个AI模型是绝对高于我们普通人认知的
那如果说在这个前提下
其实你并不一定说
自己的这种认知形式是最好的
反而是可能是
你通过引导它告诉你的认知形式
去做这样一个是最好的
甚至说你可以把你的东西喂给它
假设你是做工作号运营的
对吧
你可以把你的写作文章
整体喂给它
让它梳理出你的写作习惯
梳理出符合你个人
这样的一些特点的内容
真的是这样
这就是我觉得让AI参与进来的一个方式
那其实这里还想讲一点
我干过的一件有意思的事情
就是用Hermis学习Hermis
因为其实大家如果说
对这Hermis比较感兴趣的话
你可以干一件很简单的事情
你让它吃自己的狗粮
简单来讲就是说
你跟它说我就是一个Hermis新手
你现在告诉我你有哪些这些技能
然后基于这些技能
你告诉我你可以组合出哪些场景
让我使用
那这个事情呢
其实我是干过的
而且我还把它保存下来了
但是我的保存到哪里的
我就忘了
是不是保存到我的wiki里面
好
那我可能没找到那个
但是我找到另一个
这个PPT呢
其实我给大家今天share的PPT
就是这个基于这个
MACDOWN去写的
大家可以看到
它写的基本上已经很清晰了
当你把这个MACDOWN
WikiHermis的时候
大家可以想象
它写出来的PPT
是不是就是那个风格的
大家可以看一下右边这个
最右边这个
非常清晰的这个PPT框架
你让这个框架去写PPT
肯定是跟你直接让它写一个HermisPPT
完全不一样的
好的
那我只找到了这个
因为实在是太多了
我也没找到
就是但是我可以告诉大家呢
就是你可以这么做
你就这么告诉他就可以了
等会我们来看啊
我们先让他自己弄着
所以这个呢
其实就是用Hermis
学习Hermis的一个过程
然后整个呢
就是你自己的过程
而且关键是
有一点我想跟大家说
就是当他梳理出自己的
那些功能表
以及场景以后
你可以跟他讨论这个场景
然后你让他把这个场景里面
用的这些skill
再沉淀为你一个标准的skill
相当于原生呢
是每一个原技能
这时候就变成了一个散技能
他自动会按照这个
沉淀下来的这个skill技能啊
执行你后面的
那个所有的动作
就举个例子来讲
比如说你给他一篇文章
每次动态的
都是帮他拆解
做deep research
然后自动的话
帮你把它拆解好了以后
生成就是markdown
markdown转按成html
然后自动发布
发布到github pages上
然后整个这样一过程
当你成年为自己的skill说
你会发现他自动化程度
非常非常之高
而且这个
其实典型的一点的话
就是你会发现到
很多这个Hermes文档里
没有写的功能
隐藏功能
所以说我觉得呢
其实用Hermes
一个很大的一个特点
就是你要用对话式的探索
大过于去线性阅读的
那个就是他的说明书
好吧
整体来讲呢
就是把Hermes视作你的伙伴
让他深度参与你的工作
这是一个绝对有价值的事情
而且呢
记住下面这些点吧
就是
你可以从一个小的工作流
开始尝试起
先找一个重复的工作流分析
然后和Hermes一起
找到他的瓶颈
写改进方案
沉淀为可复用的skill
真的是这样
就是从思维方式上来讲
就是说从帮我做什么什么事情
转变成一起想想
怎么做什么什么事情
更好的这样一种色谐方式
那讲了刚才是当伙伴的一点
那其实最近一直很火的
大家都是知道
是一个Hermes Engineering
就是驾驭工程
那其实驾驭工程呢
现在会把它写得很复杂
很复杂
很多人都感觉
哎呀
这东西好像跟我也挺远
其实我是觉得
我自己琢磨过以后
我觉得
如果我们好好的
作为一个普通AI agent的用户
把建讯式展开这件事情用好
其实就是在做驾驭工程
因为这里我罗列了一个公式
就是我觉得一个agent的能力
它等于哪些因素决定的呢
一个是模型能力
一个是上下文窗口
还有一个是任务拆解的质量
而且在这个过程中
其实模型能力
你一旦选定了
基本上就定了
当然如果你能选最好的
你肯定选最好的
当然有钱
这里也要看人民币的能力
上下文窗口
基本上也是模型定的
256K还是1兆
还是64K都定好了
然后呢
你能控制的
其实就是任务拆解的质量
就是当你一个任务
你拆解成两层的时候
你发现输出不好
那你可以考虑的
就把它拆解成三层
然后呢
这样一个过程
拆解的越细
它的输出质量
可能就越稳定
然后呢
整个这个过程呢
其实
我们通过任务拆解
就解决了很多问题
那任务拆解本身
它就是一个
建议式展开的过程
就像你写文章
是这样的一个东西
你要去把一个
业务流程拆解
也是这样一个逻辑
所以说整个呢
就是用四个词语来概括
就是先跑通
再优化
再沉淀
再服用
然后呢
对于建议式
驾驭agent的四个层级的话
其实我这里
也有一个简单总结
就是
大多数人呢
都卡在了第二个级别
就是
把技能调起来
就已经是很不错了
那第三点
其实我是希望
大家就是在
把技能调起来以后呢
在技能上
加上你自己的
个性化诉求
成为你自己的技能
把技能从用
变成了造
然后最后一层级呢
就是当你造出来
这个技能
你把它
拿给agent
去看一看
去实践一些
看会发现
哪些问题
然后让agent
进一步的
再改进它
进行一个
自进化的一个闭环
这里的话
其实还是以
我的那个
Document Superpowers
这个技能为例的
就是从
恰理探索
到流程验证
到最后
封装成Scale的一个过程
那这里的话
其实主要讲的
就是第二次
第三次
它的一个优化过程
不是第一版
我自己写的
那个过程了
我自己写的
只有
Brandstorm
Plan
Execute
和Review
四个阶段
但它后来
把我优化的
包含了前端
后端
插图片
各种各样的
过程在里面
好
那这里
刚才也讲了一点
就是大家
很关心
这个PPT
是怎么做出来的
这个PPT
就是这样做出来的
就是一个
间接展开
大家刚刚
我给大家看到
那个MacDone
其实就是
在我写了
一个很粗版的
这样一个框架以后
然后我喂给了AI
AI
我跟他说
我要做这个PPT
你先帮我出PPT框架
然后出完了第一版以后
我再跟他说
哪一页
这个里面内容
哪些要改
哪些要改
就是
你可以认为
这个PPT写的时候
出的时候
是AI全做的
可能
他就花了十几分钟
自动化搞定了
但是那个MacDone
其实我可能写了
四五个小时
跟AI一起写了
四五个小时
好吧
那整个这样一个过程
其实你们可以看到
真的就是一个
渐进式展开的过程
我跟他一起
定义这个PPT
盖要是什么
我跟他一起整理
这样一个plan
以及时间分配是什么
然后我提供足够的参考材料
然后你就像Document Superpowers
他怎么知道
这个PPT展示出来
是这个
那个
那我得把这个
给仓的链接给他呀
对不对
你就像那个叫做
写的那个
马斯克的那个
那篇文章
我得给他呀
得把这些引用材料的素材
都给他
喂好了之后
他才能生成内容
那这里的话
其实就是关于写的一个
正面教材
和反面教材的一个举例了
就是
其实这些我觉得都不用去讲
大家都可以看得出来
就是你特别
那种宽泛的
说一句
让我
帮我写一个什么
那样一个内容
Agent肯定是
瞎猜你的意图
空话通
内容空洞
套话多
不提合经验
然后你修改了五六轮
感觉还不是你要的
最后来放弃了
那比较好的方式
其实就是
我觉得是这样一个
有清晰逻辑的
而且我这里很保守的
他说了
受资产数大约80%
未调几个
其实我这个PPT
一个字没调
这里可以哪看得出呢
就是
从用到造
造的后面的一个双引号
是漏了
但是我觉得漏了
也无所谓
已经很好了
那这里呢
其实就把我个人的实践的
一些tips和trix
都总结了一下
那总结了六点吧
聚焦
一次只做一件事情
然后呢
善用检查点
就像你如果做散技能的话
尽可能让它停下来
在停下的地方呢
去检查
而且呢
还有一点就是
你在这个过程中
其实我们觉得agent和大模型
可解释性是最差的
那最好的办法就是
你要让它解释
它在做什么
尽早地发现偏差
然后把它矫正过来
然后再就是这种提示词啊
你要得沉淀它的一个模板
就比如说苏格拉底是提问
一次只会
问一个问题
这些提示词模板
要印在你的脑子里
甚至是说
你每次跟他讲
要他做一件什么事情的时候
你要告诉他
我是什么角色
或者说
我希望你扮演什么角色
你把这些周围的因素
全部提供清楚了
他做的肯定比你不提供
要好得多
然后呢
还有一个心态要保持好
就是你要知道用AI agent做事
翻车是常态
那翻车了以后迅速恢复过来
才是关键
然后再就是驾驭的这个方法论呢
都是通用的
但换到任何agent上也都是适用的
我相信你用opencloud
用hermes
用这套理论都是可以的
这最后一页是个总结
然后呢
其实也就是对我刚才讲的一个
整体的一个总结
对
那大家可以看到呢
其实我这里刚才讲的这个写
燕云十六生这个
他已经开始写了
但是正在执行到这个程度
因为这个地方不好的地方呢
其实我也想说真的就是这样
就是你用这种IM写呢
他过程就不太透明
然后写出来乐容出现了乱码
需要重新写
让我重新写
现在除非搞重来
好吧
那这里的话
其实就是刚才讲的另外一个例子
就是你用hermes那个
分线铁技能
他噼里啪啦你看
帮你告诉了
软件
AI方向
内容创作
这些技能都告诉你了
都给你列的表了
然后你跟他说
能做什么事情
他都会给你举例出来
组合场景
就这些技能组合场景都可以的
还有人问
怎么减少token使用量
哎
那这个东西
我觉得
我想说的一句话就简单
就是你看你这个任务的复杂程度
如果说
你就是一个简单的总结任务
其实你用千万27B
千万35B去做
肯定可以的
对吧
但是
其实呢
这里呢
我想跟你讲一个点
就是在hermes
你可以怎么做
hermes现在发展到0.14和0.15版本
它是支持多profile的
你可以建不同的profile
然后你的default agent
主要的任务就是做事情调度
那假设
这只
只做一个调度的这样一个模型
你可以用什么
你完全可以用本地的
这种
小模型
或者便宜的模型来做
那举个例子
假设在你这些agent profile里面
你有poder
你有poder manager
那你poder manager
可能你就说
我稍微用好一点
用deepsecv4flash
那coder
我一定要用好的
可能我就用gm5.1
对吧
所以说这样呢
其实就是相对而言
帮你去做了一些
tokens的
配置上的审
但是你说
如果说
在这之外
还有什么地方可以审
那其实
大家知道
deepsecv4现在不是出来
那个什么
缓存命中
提示词
缓存命中
就很便宜嘛
两分钱
那你就是
在这个过程中
就是尽量
你对话的session
尽量做一些
如果长期用的session
尽量长期的保留下来
或者说
你比如说
你频繁是要关注一件事的
那种
你就可以把这个保存下来
然后还有的就是
这种前提下呢
缓存命中就会多一点
说错了
说多一点
然后就会tokens消耗小一点
但是我觉得实际上
从用AI的角度来讲
在早期的话
其实可能还是
更多的应该关注
把事情落定
然后接下来
才是关注这个
性价比的事情
因为如果你都不知道
一个东西的能力边界
你就去过度的关注
与性价比
可能不是一个
好的方式
甚至可能是一个
得不偿失的方式
我会不会有关注
我会不会有关注
我会不会有关注
我会不会有关注
我会不会有关注