

>**Hermes 把 Agent 的状态拆成三类并全部外置成文件：记忆存个人与任务上下文，技能存可复用的方法，wiki 存领域知识；问题不同，但都可被人检查、修改、版本管理。**

### 引子

你有没有算过，自己每天要跟 AI 重复多少遍背景？
项目是做什么的、文档放在哪、上次那个报错最后怎么解的、写作时不喜欢哪种句式……每换一个会话，就要重新讲一遍。
有一种 AI 不这样。你用它的时间越长，它越懂你的习惯，越少犯重复的错误，甚至会把上次踩过的坑写成一份「操作手册」，下次直接照着做。
这不是因为它偷偷训练了一个新模型。
恰恰相反。它没有为了变强去训练一个新模型。
它做的事情，是把「学习」从模型权重里拿出来，写进了几个 Markdown 文件。
所以这里说的「越用越强」，是 Agent 系统层面的事。底座模型不会因为你的使用而变聪明，权重一点没动。变的是它周围那几份文件，记忆里多了你的偏好，技能库里多了几条避坑指南。模型还是那个模型，用它的方式变了。
这个 Agent 叫 Hermes。这篇聊它的技术设计，也聊它自带的一种用法，让 Agent 自己养一座知识库。


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### 一、Hermes 如何把学习写进文件

**1. 它是什么**
Hermes Agent 是 Nous Research 开源的自我进化 agent，MIT 协议，Python 实现，口号是「The agent that grows with you」。
它不是聊天窗口的套壳，是一个完整的个人 Agent，能读写文件、执行命令、调用工具，还能维护自己的记忆和技能。终端是它最常用的入口，但不是唯一入口。
**2. 四张牌**
第一张，全功能终端。多行编辑、命令补全、对话历史、流式输出、随时打断，是个能干活的工作台。
第二张，闭环学习。它自己维护 `MEMORY.md` 和 `USER.md`，任务完成后可以自动创建技能，并在使用中继续改进；历史会话还能全文检索。
第三张，技能即文档。每个技能就是 `~/.hermes/skills/` 下的一份 `SKILL.md`，用自然语言写成，遵循开放的 agentskills.io 标准，按需加载。
第四张，多平台 + 模型自由。macOS、Windows、Linux/WSL2 都有官方安装方式，Docker、Nix、Android Termux 也在支持列表里；模型可以走 Nous Portal、OpenRouter，也支持 OpenAI 及兼容接口。
四张牌里，最重要的是第三张。技能在这里不是编译好的插件，主体就是一份份人能读、能手改的自然语言文件。
**3. 核心动作是改「怎么用模型」**
Hermes 的自我进化由三块拼起来，官方文档的说法很清楚。
**第一，持久记忆。**
`MEMORY.md` 存 Agent 自己的笔记，环境事实、约定、踩过的坑，官方给的上限约 2200 字符。`USER.md` 存用户画像，偏好、沟通风格、期望，上限约 1375 字符。
每次会话开始，这两份文件会渲染成系统提示里的一段冻结文本。会话中途写进去的内容，要到下一次会话才生效，这样一次会话里，AI 看到的世界是一致的。更早的对话不靠这两份文件，靠 `session_search` 做全文检索，用的时候才查。
除内置记忆外，它还能再激活一个外部记忆提供者一起用，比如 Honcho、Mem0、Hindsight、ByteRover。Hermes 不自己造记忆后端，只留一个可插拔的插件位。
**第二，技能自动创造。**
Agent 可以 create、patch、delete 自己的技能。每个技能的主体是 `~/.hermes/skills/` 下的一份 `SKILL.md`，自然语言写成，遵循 agentskills.io 标准，按需加载。它可以带参考文档或脚本，但入口是文本，不是编译好的插件。
举个例子。你让它处理一份格式很怪的 PDF，它试了三种解析方案才成功。下一次遇到同类文件，它不用再从零试错，那条经验已经写成了一份技能，直接调用就行。
**第三，后台审查。**
任务结束后，Hermes 可以起一个后台审查，在独立线程里回顾这段对话，判断有没有试错、方案是否可复用。值得就写回技能或记忆，不值得就回一句 `Nothing to save.`。这个审查可以换更便宜的模型跑，也可以直接关掉。
这套机制常被类比为「对提示做反向传播」。前向是「用户意图 → 模型 + 工具 → 结果」，反向是「回顾执行过程 → 检测失败点 → 更新技能文件」。
更新对象不是模型权重，而是**如何使用模型的策略**。这条自我进化路径不依赖模型训练。至于知识检索要不要向量数据库，是另一个问题，得看知识规模、查询方式和检索需求。
**4. 一个容易被忽略的工程细节**
大多数 CLI Agent 是一次性进程。投一段 prompt，流式吐结果，干完活自己退出。
Hermes 不只有终端这一个入口。官方架构里，CLI、Gateway、API Server、ACP、Python Library 都是入口。ACP 通过 stdio 上的 JSON-RPC 对接编辑器，Gateway 才是那个长驻进程，负责消息路由、会话和多平台接入。
所以更准确的说法是：**Hermes 的 ACP 入口是一个长驻的 JSON-RPC server，不是整个 Hermes 只有这一种形态。** 外部客户端接进去，进程起来后不退出，多轮对话靠 RPC 调用完成，输出通过 notification 推回来。这和一次性 CLI 是两套进程模型。
这个细节挺能说明它的取向。所谓「自进化」不是云端训练出来的，是本地的 Agent 进程在维护自己的文件。架构和哲学对得上。
**5. 但别神化它**
Hermes 的进化上限，不在写入频率，而在审查 Prompt 的判断力。
它会保存噪声，会漏判重要经验，也会写出质量参差的技能。技能库污染、过拟合、隐私泄露，都是结构性风险。
官方留了写入审批这类开关，可以在落盘前拦一道。但这些开关管的是「要不要写」，不管「写得对不对」。定期清理、平衡通用性、数据隔离，都是原则。真正能验证一条经验是否更好的门禁，还是没有。
自动，不等于准确。


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### 二、Hermes + 知识库，当「知道什么」也变成文件

前面说的都是「怎么做」和「记得你」，也就是技能和记忆。但一个 Agent 要干活，还缺第三样东西，关于这个世界的知识。
你让它做行业分析、写技术方案、审一份合同，模型肚子里的通用知识不够用，你得让它读你的资料。
**1. 大家的第一反应都是检索**
提到「让 AI 用你的资料」，多半会想到 RAG。
```

    
    
    
  文档入库&nbsp;→&nbsp;切块&nbsp;→&nbsp;生成&nbsp;Embedding&nbsp;→&nbsp;写入向量库&nbsp;→&nbsp;提问时召回
```它能用，但它解决的核心问题是**检索已有资料**，而不是**把每次检索后的理解沉淀成一层可持续维护的知识结构**。
这个区别容易忽略，因为工程上可以打不少补丁。加缓存、加摘要、加会话记忆，回答确实会变快。但这些优化的都是「这次答得快」，不是「知识本身多长出了一层」。
第 10 个问题不会比第 1 个问题更聪明，不是因为资料没被读到，而是因为每次都在重新召回、重新理解、重新综合。交叉引用不会积累，矛盾不会被标记，综合完也没留下什么产物。就像每次把书从头翻一遍，而不是读一本已经写好、还在持续修订的综述。
两种方式也不冲突。大规模资料召回可以交给检索，值得长期复用的整理结果放进 wiki，具体怎么配，看数据规模和查询需求。
**2. Hermes 把知识库维护写成了一份技能**
到这儿，第一部分那个设计的价值就出来了。
**Hermes 的知识库能力不是独立模块，而是一份内置技能。**
它叫 `llm-wiki`，官方文档里的版本是 2.1.0，随 Hermes 默认安装。打开看，主体是操作规程，夹着几段示例命令：目录怎么分、什么该建页、建页时怎么连、冲突了怎么办、多久检查一次。
这里要分清两样东西。`SKILL.md` 是操作规程，告诉 Agent 怎么整理、关联、更新知识；真正的知识是 `raw/` 里的原始资料和 wiki 页面里的整理结果。技能不是知识库本身，是维护知识库的方法。
规矩写在文本里，出了分歧直接翻文件，不用猜实现。
反观一般 RAG 产品，切块大小、召回策略、去重规则常常写死在代码里，你看不见也改不了。在 Hermes 里，这套维护规则本身就是文本。
**3. 三层结构**

        
          
|层|放什么|谁写|可变性|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|`raw/`|文章、论文、网页、PDF 原文|外部输入|**不可变**，AI 只读|
|wiki 正文|摘要页、实体页、概念页、对比页|AI 写，人可改|持续更新|
|`SCHEMA.md`|领域边界、命名规范、标签体系、成页阈值|人定|AI 每次开工先读|

        
      `raw/` 是证据柜，`SCHEMA.md` 是库的宪法，中间那层 wiki 是持续维护的成果。
这个分层解决了一个很实际的问题，**证据和观点必须分开**。AI 写的摘要可以错，原始文档不能被动过。任何时候你对某个结论有疑问，都能顺着出处回到原文。具体做法是，综合 3 个以上来源的页面，每段末尾标 `raw/` 文件名；单一来源的页面，frontmatter 里的 `sources` 就够了。
**4. 四条写入纪律**
**一、成页阈值。** 一个实体或概念要在 2 个以上来源出现，或在单一来源里处于核心地位，才建页。顺带一提的不建。这条是「生长的 wiki」和「一堆重复文件」的分水岭。没有阈值，AI 会把每个名词都建一页，三个月后你得到的是几千个一页纸的空壳。
**二、双链义务。** 新建页面至少要有 2 个出链，还要回查旧页面要不要链回来。单页本身不值钱，值钱的是连接。一次入库牵动 5 到 15 个页面是常态。这才是「生长」的意思，不是往上堆，是往里连。
**三、原文哈希。** 每个 raw 文件头记一个 sha256。同一个 URL 再次摄入，哈希没变就跳过，变了就报警。这条防的是网页被悄悄改写、知识库还停在旧版本。用 RAG 的时候，你基本不会注意到这种事。
**四、矛盾登记。** 新资料和老结论冲突时，先比日期；确认是矛盾，就双记录、注日期和来源、互相标记，等人工裁决。**知识库不替人裁决，只保证两种说法都带证据地活着。** 这比强行合并成一句「综合来看」要诚实得多。
**5. 一次摄入会发生什么**
1.原文进 `raw/`，记来源、日期、哈希，此后只读
2.提炼要点，看看这篇里什么值得记
3.查重，看这个实体或概念是不是已经有页面
4.写或改，达到阈值的新建，已有的增补，补双链，标置信度，冲突双记录
5.更新导航，index、页数、日期、变更日志
6.汇报变更，这次新建了什么、改了什么、哪些还有争议
动手前还有一道「定向三读」。先读 `SCHEMA.md`，再读索引，再扫最近 20–30 条变更日志。库超过 100 页时，新建任何东西前先全局搜一次。
这不是流程洁癖。AI 最容易犯四类错，重建已有页面、漏掉反向链接、违反库规范、重复已经做过的工作。三读防的就是这些。
一次摄入看起来慢。但它把「理解」这个动作做了**一次并保存下来**，而不是每次提问时重做一遍。
**6. lint 是防腐层**
知识库不会因为写得少而烂，只会因为没人管而烂。
所以 `llm-wiki` 里还有一套巡检机制，检查断链、孤儿页、raw 漂移、争议页、更新时间比提及同一实体的最新来源早 90 天以上的过期页、低置信度页、索引完整性、frontmatter 格式、超长页面、标签滥用、日志轮转。每条问题都给出文件路径和建议动作，不会笼统地说一句「库有问题」。
这套设计说明作者很清楚，**自动生长的另一面就是自动腐烂**。生长和防腐得长在同一个系统里。
**7. 分水岭在分工，不在格式**
很多人会把这件事理解成「Markdown 比向量数据库好」。不是。
Hermes 做对的是**分工**。

        
          
|状态|存什么|回答的问题|
|:-:|:-:|:-:|
|`MEMORY.md` / `USER.md`|个人偏好、项目背景、任务上下文|你是谁、我们在做什么|
|`SKILL.md`|可复用的操作方法|这类事该怎么做|
|**wiki**|领域知识与它的证据链|这个世界是什么样的|

        
      三者解决的问题完全不同，谁也替代不了谁。记忆不是操作手册，技能不是知识库，知识库也不该塞满个人偏好。很多自进化系统最后变成一锅粥，就是因为把这三样混在同一个存储里。用检索去查「用户不喜欢什么」，用记忆去存「这个 API 该怎么调」，再拿一句「综合来看」糊过去。
它们还有一个共同点，**都能被人检查、修改、版本管理**。
- • 想知道它学了什么？打开 `SKILL.md`
- • 想知道它记错了什么？看 `MEMORY.md`
- • 想知道它对某个领域理解到什么程度？看 wiki 页面的置信度和来源
- • 想改？直接改，下一个会话生效

Hermes 和「把一切塞进向量库和系统提示」的分歧也在这儿。与其说是文件格式之争，不如说是**Agent 的状态该不该能被外部审计**。Markdown 只是这个选择的结果，自然语言、可读、可 diff、可回滚，眼下是最便宜的载体。
**8. 边界**
1.**要花模型钱。** 摄入、查询、巡检都消耗 Token。所谓「一次编译、永久复用」，省的是重复理解的时间，不是推理成本。
2.**质量上限取决于 `SCHEMA.md`。** 前期规矩定得敷衍，后期回修非常痛。
3.**不是多人协同系统。** 没有权限、审批、冲突合并界面。团队共享要靠 Git。
4.**纪律靠巡检维持。** 不跑检查、不守规矩，三个月后一样是垃圾场。
5.**规模会改变维护方式。** 库过 100 页，新建东西前要先全局搜一次；索引的某个分类超过 50 条，就拆子分类；总条目超过 200 条，再加一张主题地图。这些不是硬性容量上限，是让库长大以后还能导航的维护动作。
边界看清了，适合谁也就清楚了，**愿意长期积累、自己当主编、把资料放在本地的人**。


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### 写在最后

我们习惯把 AI 的进步理解成「模型更强了」。
但 Hermes 给了另一个视角。**对个人用户来说，拉开差距的往往不是模型多聪明，而是经验有没有留下来、知识有没有被组织好。**
而且这三件事可以分开。**记忆保存你和任务的上下文，技能保存可复用的方法，wiki 保存领域知识。** 问题不同，答案不同，但都摊开在同一个文件系统里，能查、能改、能版本管理。
模型会换代，文件不会。
如果你想直接试试 Hermes 自带的这套知识库模式，Molio 已经接入了 Hermes 运行时，可以在应用里直接选它。


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Hermes 把 Agent 的状态拆成三类并全部外置成文件：记忆存个人与任务上下文，技能存可复用的方法，wiki 存领域知识；问题不同，但都可被人检查、修改、版本管理。

Hermes：把学习写进文件，把知识变成技能

不训练模型，AI Agent 也能越用越顺手。Hermes 把记忆、技能和知识分别存进可编辑的文件，让每次使用的积累都能沉淀下来。这套设计背后，有哪些值得借鉴的技术选择？

人工智能

Hermes通过三类外置文件实现自我进化：MEMORY.md/USER.md存个人偏好与任务上下文，SKILL.md存可复用方法，wiki存领域知识。每份文件都可被人检查、修改、版本管理。其核心创新是将学习从模型权重中剥离，通过技能自动创建、后台审查、知识库维护实现Agent系统层面的持续成长，解决重复讲述背景与知识沉淀问题。

向量数据库

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