Hermes Agent Skill 机制解密:可发现、可执行、可自我改进的工作流系统

原文作者: Shubham Saboo(Google AI PM),Mr. Ånand(Daily AI Insights)
来源整理: @Saboo_Shubham_ / Substack 「Inside Hermes Agent」

大部分 AI Agent 都像一个健忘的员工——你交代的事做完了,下次碰到类似的问题它又得从头学起。Hermes Agent 的核心不同就在于:它有一个内置的学习循环,能把经验固化为可复用的工作流。

这篇文章拆解 Hermes Agent 的 Skill 系统是如何工作的。

一、Skill 不是什么?

先搞清楚一件事:Hermes 的 Skill 不是一段文本提示词(Prompt),也不是一个固定的 Python 脚本。它是一个结构化的、可被 Agent 自主操作的工作流定义文件

每条 Skill 遵循 agentskills.io 开放标准,存放在 ~/.hermes/skills/ 目录下。大概长这样:

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name: my-skill
description: 这个技能做什么
version: 1.0.0
platforms: [macos, linux]
metadata:
hermes:
tags: [python, automation]
category: devops
requires_toolsets: [terminal]
---

二、Skill 的完整生命周期

Shubham Saboo 总结得很精准:**”Hermes Skills are reusable workflows the agent can discover, run, improve, and even create on its own.”**

翻译过来就是:Agent 可以发现运行改进、甚至自己创建这些 Skill。

2.1 自动创建(Triggers)

Hermes 不会无端创建 Skill。触发条件很明确:

  • 完成了一个5次以上工具调用的复杂任务
  • 从错误中恢复并找到了正确路径
  • 用户纠正了行为(”不对,应该这样做”)
  • 发现了一个非显而易见的有效工作流

满足以上任何一个条件,Agent 就会自动把本次经验写成一个 Skill 文件。不依赖任何人手动配置。

2.2 渐进式加载(Progressive Disclosure)

Hermes 系统提示词中只包含 Skill 的名称 + 一句话摘要(约 20 字节/条)。完整内容只在任务匹配时才按需加载。

这意味着:即使你有 200 条 Skill,系统提示词的 token 开销和 40 条基本一样。不会随着知识积累而无限膨胀。

2.3 自我改进(Self-Improvement)

Skill 不是刻在石头上的。当 Agent 发现更好的做法时,会通过 skill_manage 工具的六种操作来更新它:

  • create — 新建
  • patch — 定向修改(首选,精确且省 token)
  • edit — 完全重写
  • delete — 删除
  • write_file / remove_file — 管理附属文件

2.4 垃圾回收(Curator)

“Curator takes care of the garbage skills.”

Skill 积累多了必然有垃圾。Hermes 内置的 Curator 机制负责清理:过时的、合并到其他 Skill 里的、从未被再次调用的,都会被打上标记或删除。这不只是”整理”,而是 Skill 生态能长期健康运转的关键。

三、贯穿底层的:学习循环

Substack 那篇文章(Inside Hermes Agent)把整个机制描述为一个闭环:

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任务执行 → 记录到会话存档

定期评估 → 有什么值得保留?

写入 Skill → 下次加载 → 改进优化

↻ 循环

这个循环由系统级内部提示驱动,以固定间隔自动触发。Agent 会自己判断:这次交互中有什么值得记住的?什么只是日常流水账?

四、这对你有什么实际价值?

  1. 复用经验 — 只要你用过一次的操作,下次自动就有了
  2. 越用越省 — 不是越用越贵。Skill 的渐进加载机制让 token 开销几乎不随技能数增长
  3. 不需要手动维护 — Skill 的创建、改进、清理都是自动的。你只需要正常使用它
  4. 跨会话持久 — 今天学的东西,明天重启会话还在

本文内容基于 @Saboo_Shubham_ 的 X 推文和 Mr. Ånand 的 Substack 文章「Inside Hermes Agent」整理翻译。