夜雨聆风——三个真实需求，三步告诉你怎么用搭专属AI助手
目录
00 AI工具层出不穷，我们能否自己搭一个？ 01 它们是怎么工作的？OpenClaw和Hermes的核心原理 02 三个场景，看看你想要哪种AI助手 03 不想用OpenClaw，怎么自己搭？ 04 三步走：从需求到专属助手 05 一句话总结
00 AI工具层出不穷，我们能否自己搭一个？
从OpenClaw到Hermes，AI工具层出不穷、应接不暇。
除了像我们之前说的管理自己的上下文、让AI更了解自己，我们是否可以更进一步——自己搭建一个更懂自己的AI助手？
答案是：当然可以。
01 它们是怎么工作的？OpenClaw和Hermes的核心原理
真正的AI助手，和普通聊天机器人的本质区别在于——你说任务，它执行动作，你拿到结果。
下面来看看它们是怎么做到的。
OpenClaw的工作原理：四层架构
OpenClaw把AI助手拆成了四层，就像一家公司有不同的部门：
┌─────────────────────────────────┐│ 第一层：前台（渠道适配器） │ ← 负责接收消息的入口│ 飞书/微信/Telegram发来的消息 │└─────────────────────────────────┘ ↓┌─────────────────────────────────┐│ 第二层：大脑（大模型） │ ← 理解你在说什么│ 理解指令、拆解任务 │└─────────────────────────────────┘ ↓┌─────────────────────────────────┐│ 第三层：双手（技能插件） │ ← 调用工具执行动作│ 搜索网页/读写文件/发邮件 │└─────────────────────────────────┘ ↓┌─────────────────────────────────┐│ 第四层：档案柜（记忆系统） │ ← 记住你的习惯│ 存储偏好、历史记录 │└─────────────────────────────────┘举个例子，你说"帮我查一下最新的人工智能新闻，发到我的微信"：
前台收到你的微信消息 大脑理解：用户要查新闻，还要发微信 双手调用搜索工具，拿到新闻内容 档案柜检查你之前有没有设置过新闻格式偏好 双手调用微信API，把整理好的内容发给你
整个过程，你只需要说一句，AI自动跑完全流程。
Hermes Agent的工作原理：三层记忆 + Agent Loop
Hermes Agent的设计理念和OpenClaw不同。
OpenClaw解决的是"怎么接进来、怎么调用工具"。Hermes解决的是"怎么记住你，怎么越做越好"。
它的核心是两套机制：
① 三层记忆架构
┌─────────────────────────────────────┐│ 第一层：工作记忆 │ ← 当前会话里的信息│ 你现在说的这件事 │└─────────────────────────────────────┘┌─────────────────────────────────────┐│ 第二层：跨会话记忆 │ ← 每次任务完成后提取│ 重要的东西被存起来，下次还能用 │└─────────────────────────────────────┘┌─────────────────────────────────────┐│ 第三层：用户画像 │ ← 慢慢记住你这个人│ 你的习惯、偏好、口头禅 │└─────────────────────────────────────┘举个例子感受一下：
第一次：你说"帮我写周报"，它随便写了一版给你。 第二次：你说"帮我写周报，这次要突出数据"，它记住你要数据。 第十次：你说"帮我写周报"，它直接生成一份突出数据、有你风格的完整周报。
你用得越多，它越懂你，做得越准。
② Agent Loop（智能体循环）
Hermes做每一件事，都会跑这个循环：
目标 → 规划 → 执行 → 检查 → 修正 → 完成它不会只做一步就停下来——如果检查发现不对，它会修正后再执行，直到真正完成目标。
总结：两者的核心区别
| 核心解决 | ||
| 记忆能力 | ||
| 工作方式 | ||
| 适合场景 |
02 三个场景，看看你想要哪种AI助手
理解了原理，来看看实际需求。
以下三个场景，都是真实的、可以落地的。不想用OpenClaw，你可以自己搭。
场景一：每天整理报告，发送到手机
需求描述：你每天要处理各种报告、数据、文档，但不想一个个打开看。
你想要的AI助手：
"帮我把今天下载的所有PDF报告整理成摘要，发送到我的飞书。"
它实际会做的事：
自动扫描指定文件夹（如"下载"文件夹） 读取每个PDF的内容 提取关键信息（标题、结论、数据） 整理成一份精炼摘要 发送到你的飞书
谁需要这个：
每天处理大量文档的研究员 需要快速跟进行业报告的从业者 经常收到客户发来的材料需要归档的人
场景二：公众号写作助手，从草稿到发布
需求描述：你每周要写公众号文章，希望有人帮你做从选题到发布的全流程。
你想要的AI助手：
"帮我写一篇关于AI Agent的科普文章，风格简洁，面向小白读者。"
它实际会做的事：
根据你的要求生成文章草稿 发送预览到你的微信/飞书 你提修改意见（"第三部分太啰嗦"、"加一个案例"） 按意见修改，再次发送预览 你确认后，复制到公众号后台发布
谁需要这个：
定期写公众号的内容创作者 需要大量产出内容的新媒体运营 想提高写作效率的任何人
场景三：每天市场调研，自动生成表格
需求描述：你每周要做一次市场调研，收集竞品动态、价格变化、新产品发布，整理成表格。
你想要的AI助手：
"帮我搜一下本周新能源汽车行业的主要动态，整理成表格发给我。"
它实际会做的事：
联网搜索指定行业/关键词的最新信息 提取关键数据（产品名、价格、发布时间、核心参数） 整理成结构化表格 发送到你的钉钉/飞书/微信 自动存档，下次同类任务可以直接调用上次的格式
谁需要这个：
市场调研人员 竞品分析从业者 需要定期跟踪行业动态的产品经理
03 不想用OpenClaw，怎么自己搭？
这三个场景，用OpenClaw/Hermes可以做到。
但如果你不想用别人的框架，或者想要更灵活的定制方式——你完全可以自己搭。
核心逻辑：你需要什么？
搭一个专属AI助手，本质上只需要三样东西：
| 大模型 | ||
| 工作流 | ||
| 接入平台 |
OpenClaw和Hermes帮你把三者打包好了。自己搭，是让你可以灵活替换其中任何一个组件。
两种方式
方式一：用Dify/Coze等平台拖拽搭建（推荐新手）
不需要写代码，拖几个"卡片"就能搭：
[接收消息] → [大模型理解] → [执行搜索] → [整理结果] → [发送飞书]每个卡片就是一个功能模块，你想让它做什么，就把对应的卡片串起来。
这种方式的好处是：
不用写代码 调试方便，错了改卡片就行 可以随时加新的功能模块
方式二：用代码自己组合（适合有编程基础的人）
如果你会写Python，可以更自由地控制每一步：
# 伪代码示例message = receive_from_user() # 接收消息理解结果 = llm.understand(message) # 大模型理解if"调研"in 理解结果.任务类型: 数据 = search.search(关键词=理解结果.关键词) 表格 = table.format(数据) send_to_feishu(表格)这种方式适合：
需要高度定制化的场景 想要接自己的数据库或内部系统 对AI有一定了解，想深入控制每一步
04 三步走：从需求到专属助手
不管你选哪种方式，搭建AI助手都遵循同样的三步：
第一步：明确你的使用场景
不要一开始就想着"搭一个万能助手"。
先想清楚一个具体场景：
不要写：我想搭一个AI助手要写：我想搭一个每天早上8点帮我搜行业新闻发到飞书的助手越具体，越容易搭，越容易用起来。
练习：花3分钟，把你想要的那个AI助手，用一句话描述出来。
第二步：选择搭建方式
**如果你的目标是"不想用OpenClaw，但想搭一个自己的"**，推荐从Coze/扣子开始——它足够灵活，上手快，而且国内直连不用折腾。
第三步：从一个小任务开始验证
搭好之后，不要一口气测试10个场景。
只测一个核心任务，连续用一周。
如果好用，再加第二个场景。如果不好用，先优化这一个，再扩展。
05 一句话总结
AI助手的本质不是聊天，是替你执行任务。OpenClaw和Hermes是现成的解决方案，但如果你想要更灵活，完全可以自己搭——从明确一个具体场景开始，用Dify或Coze拖拽实现，坚持用一周，你会真正理解AI助手能为你做什么。
不要等想清楚了再开始，先跑起来再说。
