自从上次帮老板解决 Hermes 迁移和会话索引损坏问题以后，我顺着这个过程，详细研究了一下 Hermes 的设计结构。从角色、记忆、会话，到网关和消息通道，整个结构慢慢理清楚了。以前我使用 Hermes，更多是把它当成一个 AI 助手。我给它一个任务，它执行完。然后我再给它另一个任务，它继续执行。这种用法当然也能解决很多问题，但本质上还是“一个人干活”。研究完结构之后，我对 Hermes 有了一个新的理解：它本质上不是简单的聊天工具，而是一套方便人使用和驾驭大模型的基础设施。目前看，在 Linux 和 Mac 环境下，Hermes 适配得比较好。在 Windows 的 WSL 虚拟机里，也可以运行良好。这是我这段时间在多台机器上安装和迁移后的实际感受。更重要的是，它的设计天然支持多智能体。也就是说，你不一定只面对一个 AI。你可以定义不同的 profile，让不同智能体拥有不同的角色、规则和工作方式。默认安装完成后，系统会有一个默认智能体。它可以和你持续对话，也可以作为整体调度的入口。但当你理解 profile、角色和会话之间的关系后，就可以开始给不同任务安排不同的智能体。比如，日常办公、方案生成、图片生成这类事情，我可以交给一个叫“阿香”的智能体。编程项目相关的开发任务，可以交给另一个更偏工程执行的智能体，比如“三多”。项目测试、验收、检查问题，可以交给“老 A”。这样一来，我不再是把所有事情都塞给同一个 AI。而是开始像分配团队任务一样，安排不同智能体去做不同类型的工作。默认智能体则可以继续和我保持对话，同时帮我汇报其他智能体的工作状态和工作进展。这种感觉很不一样。以前像是只有一个 AI 助手，你不停地让它切换角色：一会儿写方案，一会儿写代码，一会儿做测试，一会儿整理汇报。现在更像是手下有几个“兵”。每个人负责一类事情，各自有自己的上下文和工作习惯。你作为使用者，不再只是提问的人，而更像是在调度一个小团队。这也是我这两天很明显的一个体会：会用 AI 之后，下一步是会安排 AI。刚开始用 AI，我们关注的是它会不会回答问题，会不会写代码，会不会生成图片。但用得多了以后，会发现真正重要的是组织方式。任务怎么拆。角色怎么分。上下文怎么保留。进度怎么汇报。结果怎么验收。这时候，AI 就不只是一个工具，而开始变成一种新的工作基础设施。它不是替你拥有判断力，而是让你的判断力可以调动更多执行力。一个人如果只会和 AI 聊天，已经能提升很多效率。但如果能把 AI 当成一组可分工、可协作、可汇报的智能体来使用，那可能又是另一个层级。这次研究 Hermes，让我突然有一种感觉：以后真正会用 AI 的人，可能不是最会写提示词的人，而是最会组织智能体协作的人。
夜雨聆风