夜雨聆风
一个工程师的 Hermes 全面使用报告
"一个人管好几个AI智能体是什么体验？
说实话，有点像当了个微型指挥官。"
胡哥 · 2026年6月
👉 这篇文章的所有内容，就是我跟我的 AI 智能体一起完成的——我定主题和结构，它帮忙组织语言，再用"人格化"技能去 AI 腔。人机协作嘛，挺好的。
一、先说说为什么需要"军团"？
最开始我也跟大多数人一样——用一个 ChatGPT 走天下。问问题、写东西、查资料，一个聊天窗口搞定一切。
但用着用着就发现问题了：
- 单点故障：模型崩了、网络断了、API 限流了——智能体一死机，所有事全卡住
- 各有所长？但只有一把锤子：有的模型写代码厉害，有的擅长中文理解，有的回答便宜量大。凭什么只用一种？
- 配置一次烦一次：今天这个工具要 Python 3.10，明天那个要配 API Key，后天另一个又换个端口。烦都烦死了。
解法其实一句话：别指望一个智能体全搞定，搞个小军团。
二、双主脑互备：Hermes + OpenClaw
现在我电脑上跑着两套智能体系统：
Hermes是主力。日常工作全扔给它——飞书群里回答问题、处理出差发票、写公众号文章、查技术资料。7×24 在线，当然它也得停机维护，但大部分时候都在。
OpenClaw是备份，也是"维修工"。万一 Hermes 网络断了或者抽风了，OpenClaw 能直接上去检查，自己把自己兄弟修好。
有一次 Hermes 的 API 连不上了，我让 OpenClaw 去查——它登录进去改了配置、重启了服务，然后说"搞定了"。
我当时在边上看着，感觉还挺微妙的。
三、三个子智能体，各管一摊
Hermes 也不是一个人在战斗——我给它拆成三个，分别用不同的模型：
| 谁 | 用的什么脑子 | 管什么 |
|---|---|---|
| 老大 | DeepSeek 在线版 | 最难最复杂的活儿。逻辑推理、写完整代码、设计架构方案 |
| 老二 | 智谱 GLM-4.6（免费的） | 日常跑腿。回答简单问题、处理文档、轻量级任务 |
| 老三 | 本地 MiniMax（200多B） | 本地离线活。隐私数据、内网环境、不想外传的东西 |
说真的，这么分跟技术复杂度没多大关系——主要是为了省钱和稳定。DeepSeek 虽然好用，但调一次花一次钱。能扔给本地模型或者免费模型的活儿，就别掏那个钱。而且本地模型跑在内网，数据不出门，心里踏实。
路由逻辑也很直白：难的给老大，跑腿找老二，敏感数据找老三。
四、最常用的几个场景
1. 飞书群自动回复
我把 Hermes 拖进团队群，大家直接在群里 @它 问问题。技术咨询、项目判断、资料查找——大部分它能直接答，不用等我翻文档。
这个功能看着简单，真跑起来最难调的地方其实是让它知道什么时候别说话。什么问题该自己答，什么该喊我，调了好几轮才找到平衡。这个还不成熟，还得继续练，团队每个人也需要逐步有AI协作意识～
2. 出差发票自动处理
这是我用得最多的功能，没有之一。
出差回来一堆火车票、住宿发票、打车票——以前我得一张张分类、核对、录入、归档。现在直接扔给 Hermes，它能：
- 自动识别发票类型（火车票/机票/住宿/打车）
- 匹配到对应的出差行程
- 核对去程车票、返程机票、每晚住宿——该有的票是不是都齐了
- 漏了某张票会主动提醒我
- 自动归档到私人发票目录
省了起码 80% 的时间。我现在出差回来基本不管发票的事，丢给 Hermes 十分钟搞定。
3. 写公众号文章
就像你现在看的这篇，其实是我跟 Hermes 聊出来的。我告诉它主题、要点、想要的感觉，它帮我组织成稿。
但说实话，AI 写文章有一个通病——太 AI 了。"深刻的洞见""不容忽视的趋势""全方位赋能"——说了一大堆漂亮话，你仔细一读发现什么都没说。所以我给 Hermes 装了一个"人格化"技能（humanizer），专门用来去 AI 腔——把废话砍掉，加入真人的语气、观点、甚至一点点情绪。
这样出来的东西，读起来才像是我自己写的。
4. 本地文档 OCR
很多内部文件、扫描 PDF、截图——不方便往外传。本地部署的 MiniMax 可以直接在本地处理，提取表格、文字、图片里的关键信息。
我们还搞清楚了飞书网关的一个坑：PDF 附件会下载到本地缓存，但文件内容不会传给 AI。所以又配了 pdftotext 来提文字。这种"坑踩了记下来"的工作流，我全都做成了 Hermes 的技能，下次再碰到直接复用。
五、进阶玩法：定时任务和记忆
定时任务【和现在很火的loop模式挺像】
我现在挂着几个定时任务：
- 每天早 9 点：检查群里的待办，提醒我今天有什么重要的事
- 每周一：汇总上周出差记录，看还有哪些票没报销
- 系统监控：每隔一小时检查本地服务健康状态，有问题自动告警
这些都到点自动跑，不用我管。这块也在打磨，觉得这个是以后的生产大户。
记忆系统
Hermes 有跨会话的长时记忆——它会记住我处理事情的偏好、纠正过它的地方、踩过的坑。我不用每次都说"我跟你说过啊"，它能自己想起来。
技能系统
技能是 Hermes 最实用的功能，你可以理解为可复用的工作流模板：遇到一个棘手的故障，排查解决了之后记成一个"技能"；下次再遇到类似问题，直接加载照着做就行。
我现在给它写了十几个技能了——RAGFlow 部署、渗透测试、发票处理、公众号写作……越用越顺手，有些技能现在已经变成了团队里的标准操作文档。
六、几次迭代之后攒下的经验心得
用了大半年，踩了些坑，也攒了些心得。说几个觉得最有用的。
本地 MiniMax 虽然 200 多 B，但说实话智商还是时不时不在线，经常一本正经地跟你说瞎话。一开始我老跟它较劲，后来想通了：复杂的任务先用最好的在线模型跑通跑顺，形成技能，有了稳定的技能代码，再交给次优模型去执行。这样既省钱，又不耽误事。
你以为让 DeepSeek 干个"简单任务"就稳了？不是的。同一个事让它用不同方式做，结果天差地别。所以我越来越依赖技能系统——把跑通了的流程录成技能，下次直接加载。技能里的代码是反复验证过的，执行稳定，还省 tokens。现在我的大部分有效工作，都是靠技能堆出来的。
Hermes 能干的事情越来越多，我一开始全在一个聊天框里搞。结果发现，啥模型都扛不住，上下文乱成一锅粥，经常答非所问。后来我分了三个子 agent，然后拉了一大堆群——项目管理的、出差报销的、公众号的、靶场的、渗透的、运维的——每个群里只交代对应的事。这下好了，自己和 Hermes 都不容易乱了。项目群里就聊项目，报销群里只扔发票，脑子清爽很多。
很多模型 API 在国外，直连动不动就超时。我折腾了一大圈，用代理中转解决的——稳定多了。但不同工具对代理的处理方式完全不一样：有的认环境变量，有的要看配置文件，有的根本不认。每个都得单独调，调一次忘一次，后来全写成技能才省心。
七、随便聊几句感想
折腾了这么一圈，最大的体会是：AI 智能体不是越强越好，而是越"适合你"越好。
最强的模型可以扔最复杂的任务，但日常 80% 的工作根本用不到那么强的脑子。学会给不同的事情配不同的工具，比追求"最强模型"有用得多。
另一件事是：别把智能体当黑盒。出了问题能查日志、能 debug、能修——知道它为什么错了，有时候比知道它做了什么更重要。
这套东西现在每天都在跑，确实帮我省了不少时间。如果你也在琢磨怎么搞自己的 AI 助理，希望能给你一点参考。
这篇文章由胡哥和 Hermes AI 协同完成。
主题与结构由我策划，AI 协助组织语言，
最后用 "人格化" 技能去 AI 腔——
人机协作，挺好。
