技能自动化：/learn 命令彻底改变工作流

Hermes 近期推出的两项重大更新中，第一项名为 {/learn}，它赋予了 AI 代理从各种来源材料中自主学习并生成可复用技能的能力。技能本质上是一套保存下来的指令集，代理可以在后续任务中随时调用。在此之前，用户必须手动编写这些指令，而现在只需提供素材并指示代理学习即可。支持的输入源极其丰富，包括代码文件夹、API 文档、手册、PDF 文件、配置文件，甚至可以直接指向网页让代理读取。此外，用户还可以在对代理进行实时操作演示后，输入“学习我刚才的操作”，或者粘贴粗略笔记让代理从中提取逻辑。代理利用现有工具读取文件、抓取网页，并生成结构清晰的技能文件，无需安装额外引擎或进行复杂的设置。

生成的技能遵循严格的标准格式，包含简短描述、适用场景、有序步骤、常见错误及验证方法。更重要的是，代理不会编造不存在的命令，确保了技能的准确性和可用性。Julian Goldie 以“AI Profit Boardroom”为例，演示了如何将过往所有的教程笔记和文件夹喂给代理，让它构建出一个统一的技能库。这样，当需要生成符合特定风格的新内容时，代理已经掌握了全套“剧本”，无需每次重复解释背景。这种机制消除了重复性解释的负担，实现了“一次教导，永久记忆”。技能加载也是智能的，代理仅在真正需要时才加载完整技能，确保系统保持轻量和高速度。

跨平台兼容性与仪表盘操作体验

{/learn} 功能的强大之处还在于其跨平台的无缝兼容性。无论是通过命令行、消息设置、文本界面还是仪表盘使用，该功能的表现完全一致。由于实际工作由实时代理完成，不存在仅在特定界面生效的专用工具限制。对于偏好图形界面的用户，Hermes 仪表盘在“技能”页面提供了专门的“学习技能”按钮。用户只需点击该按钮，拖入文件夹、输入网页链接或描述学习目标，系统便会自动生成请求并执行。这种设计降低了使用门槛，让非技术用户也能轻松创建复杂的代理技能。

在“AI Profit Boardroom”的实际应用场景中，这一功能极大地提升了内容生产的效率。Julian 提到，他可以在完成新成员欢迎流程的设置后，立即让代理记录该过程。下次引入新成员时，代理能从头到尾独立运行相同的流程，无需用户在一旁监督。这种自动化不仅节省了时间，还保证了操作的一致性。技能系统让代理从简单的聊天工具转变为可训练的工作伙伴，用户不再需要反复输入相同的背景信息和操作规则，而是专注于更高层次的任务规划。

视觉化状态反馈：宠物代理与 Petdex 画廊

Hermes 的第二项更新则更具趣味性和实用性，即代理可以拥有动画宠物。这是一个小型的像素风格角色，它会实时反映代理的底层状态。当代理空闲时，宠物处于待机状态；当代理运行工具、思考、等待、完成甚至失败时，宠物的状态和表情都会随之变化。这种视觉反馈机制让用户只需扫视一眼，就能在约 1 秒内判断代理是否忙碌或卡住，无需盯着枯燥的文本日志猜测进度。目前，用户可以从名为 Petdex 的画廊中浏览近 3,000 种宠物，像收集贴纸一样选择并安装自己喜欢的角色。如果找不到满意的宠物，用户还可以创建并提交自己的作品供他人使用。

这一功能在后台批量处理任务时尤为有用。Julian 指出，当 Hermes 在后台构建“AI Profit Boardroom”内容时，他不需要一直盯着屏幕。只需余光瞥见宠物变为“完成”状态，即可知道内容已准备好供检查。这种设计将原本枯燥的等待时间转化为直观的视觉提示，帮助用户更快地回归核心工作。虽然看似是一个小功能，但它解决了多任务处理中常见的“状态盲区”问题，体现了 Hermes 代理随用户成长、适应工作流的特性。

生态系统支持与学习路径

为了帮助用户充分利用这些新功能，Hermes 背后的“AI Profit Boardroom”提供了系统化的支持。这包括逐步设置 /learn 的详细指南，避免用户在第一周因摸索而浪费时间。现场辅导电话允许用户共享屏幕并咨询个性化设置问题，还有现成的提示词模板，解决用户面对空白输入框无从下手的困境。清晰的路线图引导用户从安装代理到完全掌握工作流自动化，无需经历试错过程。此外，Julian 还分享了他在 Hermes 中运行的完整代理操作系统设置，并配套了30 天的详细路线图，涵盖所有组件的安装与配置。

“You're not just chatting with an agent anymore. You're training it.”

“The pet fixes that with one look. Small thing, real help.”

“It's the agent that grows with you. It learns from experience.”

这些资源旨在消除用户的学习曲线，确保每个人都能快速上手并发挥 Hermes 的最大潜力。通过结合自动化的技能学习与可视化的状态反馈，Hermes 正在重新定义 AI 代理的工作方式，使其从被动响应工具转变为主动、智能且易于监控的团队成员。

技能记忆与Agent OS的深度整合

Hermes的最新更新核心在于赋予AI持久记忆能力，使其能够跨会话记住用户过去的工作成果。这一功能与提升日常易用性的更新相辅相成，共同服务于一个更大的愿景：Agent OS（智能体操作系统）。作者强调，许多用户困扰于在多个标签页和工具间切换，而Agent OS旨在提供一个整洁统一的运行环境。通过这一系统，Hermes可以直接在Agent OS内部运行，这意味着之前展示的所有功能——包括/learn指令、技能库以及虚拟宠物——都统一集成在一个旨在协同工作的系统中，而非分散的工具。

"Agent OS, that's my whole setup for running AI agents in one clean place instead of having a dozen tools scattered across a dozen tabs that you forget about."

这种整合消除了多窗口切换的认知负担。作者演示了如何在Agent OS中启动Hermes，并让其构建AI Profit Boardroom的内容批次。所有必要的工作流都并排展示在同一界面，用户只需监控整体进度，无需在多个应用间跳跃以记忆上下文。这种架构确保了一切都在一个地方协同工作，极大提升了操作流畅度。

技能复用与内容工作流自动化

Hermes在Agent OS中的核心价值在于其技能的复用性。作者展示了另一种工作流：在Agent OS内部，Hermes可以调用其已学到的关于如何运营AI Profit Boardroom的技能，并据此规划下一轮内容。由于Hermes嵌入在Agent OS中，它与整个工作流紧密相连，用户只需指向特定目标即可让AI自动执行。这种设置体现了"一个设置，万物互联"的理念，即所有组件相互对话，形成闭环。

作者进一步分享了/learn指令的高级用法：将其用于教授Hermes吸引目标人群进入AI Profit Boardroom的完整流程。通过指向包含笔记、钩子（hooks）和后续步骤在内的所有资料，Hermes会将这一复杂流程保存为单一技能。随后，智能体可以反复且一致地映射出这一流程，无需用户每次重新从头构建。这种自动化确保了执行过程的标准化和可重复性，显著降低了重复劳动的成本。

实用技巧与社区资源引导

为了帮助用户更好地上手，作者提供了三条关键建议。首先，在使用/learn时从小处着手，先指向单个文件夹或页面，观察其构建的技能，避免第一天就输入所有数据。其次，清晰命名技能，以便未来一眼识别每个技能的用途，避免打开多个技能寻找正确的那个。第三，对于虚拟宠物，选择状态视觉差异明显的宠物（如空闲、运行、完成状态外观不同），以便快速通过视觉反馈判断运行状态。

"With {slash} learn, start small. Point it at one folder or one page first and see what kind of skill it builds."

最后，作者引导用户加入AI Success Lab，获取包含SOP、100多个AI用例的视频笔记以及75,000名成员的社区支持。针对用户在使用/learn或宠物功能时可能遇到的困惑（如技能生成奇怪或不知如何修复），AI Profit Boardroom提供了分步教程、实时辅导电话、路线图和提示词库。用户可通过aiprofitboardroom.com获取完整的Agent操作系统设置及30天路线图，旨在帮助用户快速度过新手期，确保工具被实际使用而非闲置。