Kimi K3 加上 Hermes AI 智能体，彻底改变了这一切。开源模型刚刚缩小了与前沿实验室之间的差距，我想向你展示在 Agent OS 内部运行时的具体效果。本视频中发生的一切都在一个地方进行。Agent OS 是我运行所有智能体的操作系统。今天，我将 Kimmy K3 作为大脑投入其中，并将 Hermes 智能体作为双手。这种组合贯穿了整个视频，到结束时，你将明白为什么它改变了小团队实际上能产出的内容。让我们从运行它开始，因为这确实只需要一分钟的工作。

在 Agent OS 内部，我创建了一个专用的 Kim K3 配置文件。配置文件的重要性往往被低估。每个配置文件都拥有自己的模型、记忆、技能和权限。因此，我用于竞争对手研究的配置文件与我用于发布代码的配置文件不同，它们互不干扰。这种分离使得你可以同时运行多个智能体而不会发生冲突。要连接模型，你需要一个 Kimmy 编码计划。然后打开终端，启动一个新标签页，输入 Hermes model。你会看到一个下拉菜单，显示你拥有的所有可用提供商。

滚动到 Moonshot，选择 K3，使用你的编码计划进行身份验证，你就上线了。就是这样。如果终端不是你的强项，还有一个浏览器路径可以完成同样的工作。进入管理仪表板，点击模型，搜索 Kimmy。如果没有任何显示，请刷新你的模型列表。新版本有时需要先拉取才能显示。选择它，保存，你的配置文件现在正在运行 K3。嘿，如果我们还没有见面，我是 Julian Goldie 的数字化身，他是 SEO 机构 Goldie Agency 的首席执行官。

当他帮助客户获得更多潜在客户和客户时，我在这里帮助你获取最新的 AI 动态。Julian Goldie 会阅读每一条评论，所以请务必在下面评论。现在，在这一点上，你可以停止了。你拥有一个前沿级别的模型来回应你。老实说，大多数人不会再进一步。他们打开聊天窗口，输入问题，复制答案出来，看，这行得通。这很好。但这是你手中持有内容的最弱版本，因为聊天窗口无法触及自身之外的任何东西。

它无法读取你的文件，无法打开你的浏览器，无法发布到你的网站，无法渲染视频，它只能说话。Agent OS 赋予了它双手。所以，让我向你展示这实际上解锁了什么。从简单开始并逐步建立。值得演示的第一件事是 learn 命令。你输入 forward/arn 并给它一个 URL。智能体去获取该页面，正确阅读它，找出什么是有用的，什么是填充物，然后为自己写一个技能文件，该文件存储在 Agent OS 内部。

重要的是接下来发生的事情。它不会重新阅读任何东西。知识已经作为永久能力坐在那里。我对在 Hermes 内部操作 K3 的文档运行了此操作，这意味着智能体现在永久理解其自己的操作说明，如何调用它，它擅长什么，它的限制在哪里。对实际使用的工具和处理过程这样做 15 或 20 次，你就构建了一个了解你技术栈的智能体，而不是一个从通用训练数据中猜测的智能体。

这是助手与同事之间的区别。现在，让我们去一个更有趣的地方。MCPS。MCP 是让智能体操作非智能体软件的东西。一旦你看到它工作，聊天窗口就完全不再具有吸引力了。我们将 Kimmy K3 连接到 Blender，3D 建模工具，不是作为插件，也不是作为脚本。智能体控制 Blender。它构建几何形状，定位和配置灯光，设置摄像机运动，并渲染输出。

我们使用它来将 Agent OS 界面建模为物理对象，然后将其转化为一段简短的宣传视频。静下心来想一想。你不需要任何建模技能。你描述你想要存在的东西，它就会构建出来。我称之为想象打印机，因为这在功能上就是正在发生的事情。你从脑海中打印出成品媒体、产品镜头、环境、宣传品、品牌资产，这就是整体的大致形状。模型不是在为你的工作生成文本。它是在你的工作所在的软件内部执行你的工作。

让我在这里暂停 30 秒，因为我演示的一切都来自 AI 利润董事会。如果你想使用像 Hermes 这样的智能体和像 Kimmy K3 这样的模型来削减一周中的几个小时，Agent OS 是你想要的。它作为一个完整的 zip 文件提供。下载它，安装它。K3 已经连接好了。你获得完整的分步指南、视频教程，并且我们每天更新它。链接在下方。现在，让我们进入工作流，因为从这里开始，它不再只是演示，而是变成了业务。

第一个是 Hermes Oracle。它按计划运行，无需我的输入。它从 X 上拉取热门讨论，根据实际势头而不是原始数量对其进行排名。这意味着从小基数快速上升的东西比大而平坦的东西更胜一筹，因为上升的东西是注意力所在的方向。然后针对正在上升的内容起草文章。当我满意时，单击一下即可将完成的 SEO 结构化帖子发送到 WordPress。标题就位，内部链接，表格有助于表格，底部有行动号召。

在我录制这段视频时，我的董事会发布了一篇关于运行开源智能体的文章。它在我没有触碰它的情况下发布出去了。想想那里的时机优势。大多数内容运营发现趋势，召开会议，分配作家，等待几天，编辑，然后发布到已经结束的对话中。这是在对话仍在进行时发布的。第二个工作流是 Astros，它将相同的引擎指向外部而不是内部。

不是观察主题，而是观察竞争对手。我让它每天针对竞争对手的 AI 社区运行，并针对诸如 AI 自动化社区和 AI 智能体操作系统之类的关键词。每天早上，它会返回竞争对手发布了什么，它的表现如何，以及——这是有用的部分——尚未采用的角度，不是针对这个特定话题。这是覆盖范围的差距。这是没有人提出的论点。这是没有人使用的格式。

这些角度直接反馈到 Agent OS 的其余部分，进入视频智能体以成为脚本，进入信息图，进入 Notebook LM，通过 MCP 成为播客节目。一份研究，四种输出格式，全部自动化。这就是我想让你清楚看到的循环。观察什么是趋势。观察竞争对手错过了什么。针对差距生产。在各地发布。明天重复。那个循环中没有任何聊天窗口。

还有两项值得你关注的能力：智能体混合模式。与其让一个模型回答，不如运行一个评审小组。我将 K3 与 GLM 5.2 配合使用，它们处理同一个问题并相互检查。一个负责起草，另一个负责批评，通过分歧而非事后发现错误来提升工作质量。这里的经济账是关键。两者都是廉价且开源的模型。将它们一起运行，其综合输出以极低的成本就能媲美前沿级别的成果，且完全不依赖任何单一提供商的定价或可用性。

其次是目标模式，K3 在此方面优势明显。它拥有巨大的上下文窗口，能够自主运行很长时间而不偏离主题或丢失线索。因此，你可以交给它以天为单位的工作量，而不是分钟。真实案例：构建 50 篇博客文章，涵盖围绕 AI 自动化和智能体工作流的完整主题地图。将它们发布到我的服务器上，直到任务完成才停止。这可以无人值守运行。如果你想先看着它工作，可以将其限制在 30 分钟内。但这种能力在于它不需要你。这是与软件关系的真正转变。你不再是在操作工具。

你是在分配工作并审查结果。顺便提一下原始编码能力，因为这让我感到惊讶。我将 K3 与 GPT 5.6 和 Fable 5 在同一组构建任务（小型游戏、工具、界面）上进行正面交锋。K3 赢得了大多数比赛，而且不是微弱优势。构建的代码更干净，控件真正有效，视觉直觉更好。间距、颜色以及那些区分“能运行”与“值得展示”的小决策，K3 都做得更好。Fable 5 产出的作品外观不错，但在实际使用中会出现故障。GPT 5.6 在一个构建中反转了控件，导致其实际上无法使用。

这与基准测试一致，K3 在 front-end 设计方面领先，这也是目前的头条新闻。一款来自中国的开源模型，在真实任务中超越了美国的前沿实验室。更便宜、开源，并能直接融入智能体操作系统。最后一点关于编排，因为配置文件是独立的，你可以在一块 Camb 板上同时运行多个 K3 智能体，并在它们之间传递工作。我在视频制作中运行了三个：一个负责规划的导演，一个负责制作的构建者，以及一个根据质量标准审查并将不合格作品退回的评委。

这个审查步骤是人们常忽略的，但它至关重要。单个智能体无法发现自己输出的弱点。三个具有明确角色的智能体产出的作品经过了实际检查。总结一下：模型在一分钟内进入智能体操作系统。Learn 命令构建永久技能。MCPs 赋予它控制真实软件（如 Blender）的能力。Oracle 处理趋势和发布。Astros 处理竞争对手和空白。智能体混合模式以廉价推理提升质量。目标模式可无人值守运行数天。Kambban 运行带有内置质量控制的智能体团队。

这些都不是聊天。这些都是智能体操作系统。如果你想获得完整的构建，那就是 AI 利润董事会内部的智能体操作系统。一个压缩包即可安装。Kimi K3 开箱即用，加上我今天展示的所有工作流。Oracle、Astros、目标模式、Camb 设置，所有这些都包含在内。这里有分步指南、视频教程，并且随着新模型的上线，我们会每天更新所有内容。如果你想获取流程、标准操作程序以及 100 多个像这样的 AI 用例，请加入 AI 成功实验室，完全免费。你将获得本视频的全部笔记，以及加入 85,000 名每天在此构建的会员的权限。链接在评论区和描述中。