OpenClaw Hermes实战,搭建自己的AI员工

最近我一直在琢磨一个事儿：AI Agent到底能帮我们干什么？

前几天看到一个视频，一个哥们儿说他用AI Agent运营着1100万美元的业务，每月成本不到100美元。我当时就想，这靠谱吗？

每月100美元的AI团队

他说的这个AI Agent，不是那种简单的聊天机器人。而是能24小时不间断工作的”数字员工”。

具体怎么用呢？他举了个例子：他的AI Agent在自动帮他谈判品牌合作。没错，就是那种需要来回拉扯、讨价还价的商务谈判，现在由AI来做了。

我一开始觉得这有点夸张。但仔细想想，品牌合作谈判其实有很多重复性工作：发邮件、跟进进度、整理报价、对比条款…这些确实可以让AI来处理。

关键不是AI完全替代人，而是把那些耗时的重复性工作自动化了。

从”自动化”到”智能化”

以前我们说自动化，想到的是什么？定时任务、批量处理、脚本执行。这些都是”按剧本走”的流程。

但现在的AI Agent不一样。它能理解上下文，能做判断，能根据情况调整策略。

AI Agent不只是按固定时间执行任务，而是会主动判断什么时候需要通知你。如果它觉得有什么重要的事情，会主动告诉你。

举个最直观的例子：同样是”处理客户邮件”，自动化脚本只能把邮件转发到指定邮箱。而一个配置好工具的OpenClaw Agent，能读邮件、查订单系统、对比历史记录、起草个性化回复，然后问你要不要发出去。

这差距不是一点半点。

在OpenClaw里，”AI员工”长什么样

后来我仔细研究了一下，发现他说的那种东西，你现在就能做到。工具已经有了，就是OpenClaw、Hermes这类Agent。

现在很多Agent的核心机制是Skill。

一个Skill就是你给Agent定义的一项能力：调用某个API、读某个数据库、执行某个操作。你可以把多个Skill组合起来，配上系统提示词（System Prompt），再设定触发方式，这就是一个能干活的AI员工了。

我自己配了一个处理内容选题的Agent，大概是这么工作的：

整个流程不需要我动手。我每天早上打开手机，就有一份筛好的选题在等我。这不是什么黑科技，就是Skill + 工作流 + 定时任务的组合。

真正难的部分：Skill怎么写

说实话，搭工作流本身不难，难的是Skill的设计。

一个好的Skill要做到三点：

输入清晰。Agent调用你的Skill时，它需要知道传什么参数进去。参数定义模糊，Agent会乱猜，结果就乱。

输出结构化。如果你的Skill返回的是一大段非结构化文本，下游的Agent很难处理。最好是JSON或者有固定格式的输出。

边界明确。这个Skill能干什么、不能干什么，得写清楚。不然Agent会把不该交给这个Skill的任务也塞过来。

我踩过的一个坑：有一次做了一个”查询订单状态”的Skill，但没定义清楚它只处理已完成的订单。结果Agent把处理中的订单也往这个Skill里送，出来的结果全是空的，还不报错。查了半天才发现问题在Skill定义上。

一个相对完整的例子：品牌合作初筛

前面那个视频里，AI Agent帮他谈品牌合作。这事儿我觉得完全可信，但”谈判”这个词有点夸张——准确来说，是做初筛和标准化回复。

我自己做了一个类似的工作流，结构大概是这样：

这个流程每周能帮我过滤掉十几封邮件，真正需要我看的只有两三封。

它不是在”谈判”，而是在做那些有规律可循的重复动作。品牌合作谈判里确实有大量这种工作：发邮件、跟进进度、整理报价、对比条款——这些都可以让Agent处理，人只需要在真正需要判断的节点介入。

我用下来的真实感受

我也试过让Agent帮我处理邮件：自动分类、提取重要信息、起草回复建议。用了两周，确实省了不少时间。

但说实话，也有问题。有时候它会过度解读邮件内容，把普通的工作邮件当成紧急事件处理。有时候起草的回复太正式了，需要我重新改。

所以我现在的做法是：让Agent先处理，我最后审核。这样既利用了效率，又保留了判断。而且我慢慢接受了”80分结果”这件事——Agent不会100%按你的想法来，但它不会累，不会抱怨，而且便宜得离谱。追求100分，还不如花精力把Skill定义得更好一点。

“AI员工即服务”这个方向我觉得是真的

视频里提到一个观点：未来会出现”创建和出售AI员工”的商业模式。就像现在有SaaS一样，以后可能会有”AI员工即服务”。

我最开始觉得这有点虚。但现在理解了：你在OpenClaw里配好一套特定场景的Agent（比如专门给独立开发者做用户反馈分析的），把它包装好，用Webhook暴露出来，就可以作为服务卖给别人用。

这和SaaS的逻辑是一样的，只是你卖的不是软件，是配置好的Agent能力。门槛比开发一个SaaS低得多，但能解决的问题一点不少。

很多人担心AI会抢工作。但从另一个角度看，这里面也有新机会——训练Agent、设计Skill、维护工作流，这些都需要人来做。区别在于，你是在主动用AI放大自己的能力，还是被动等着被替换。

怎么开始

如果你也想试，我的建议：

先从最简单的开始。别一上来就搞什么复杂工作流，找一个你每天都要做的重复性任务，就从那里入手。我最开始就是从邮件分类这一件事开始的。

不要追求完美。先跑起来，跑起来之后再优化Skill定义。完美的Skill设计是改出来的，不是想出来的。

保持人的参与。Agent是工具，不是替身。重要决策还是得自己来，尤其在刚开始的阶段，人工审核这一步不能省。

说到底，这件事的核心变化不是”机器替代人”，而是你的角色在变。以前你是执行者，现在你是设计者——设计Agent干什么、怎么干、在哪个节点交给你判断。

我还在摸索中，但现在已经很依赖这套东西了。它帮我处理了太多琐碎的事，让我有时间去做真正需要动脑的部分。

虾友们，有没有试过用AI Agent来帮你干活儿？欢迎在评论区分享你的经验。