AI智能体Agent

Hermes把几个大模型摞在一起用，跑分能比最强单个模型高出一大截。 Hermes 现在允许您将多个前沿模型堆叠到一个虚拟模型中。在 Nous Research 的基准测试中，它的性能优于 Opus 4.8 和 GPT-5.5。 Hermes Agent 刚出的 MoA 功能，把 Claude Op

每一次代码提交，都像在给AI这把瑞士军刀换刀片。 人工智能编程助手已经多到让人眼花缭乱。从Codex、Claude Code到Cursor、Kimi Code，每隔几个月就冒出一个新选手。每个工具都带着开发者自己的“倔脾气”，塞进一堆他们觉得你需要、但你很可能根本用不上的功能。这就像你去租房，连墙纸

你有没有见过那种越玩越聪明的游戏角色，它自己给自己出题，自己写技能代码，扔进环境里跑，跑崩了就根据报错信息自己改，改到通过验证就把这招存进技能库，下次遇到类似关卡直接掏出来用。 终身学习智能体根本不需要每次学新东西都重新训练整个大脑，只需要在已有的技能库里不断叠加新代码，像搭积木一样越搭越高，而且永

这两AI打架我劝了一整天，最后赢家居然是个看板 花了一整天让Hermes和OpenClaw并排干活，结果发现这俩玩意儿就像双胞胎，但一个带苹果全家桶，一个只能打电话。OpenClaw省钱省token，Hermes烧钱但能自己长技能。最后Hermes靠两个超好用的桌面APP赢下了这场比赛，毕竟谁愿意在

TypeUI 是一个面向 AI 编程工具的开源设计规范生成器，它的核心目标不是生成 UI，而是生成一套能够约束 AI 按统一设计语言开发界面的设计技能（Design Skills）。它适用于 Claude Design、Google Stitch、Codex、Cursor 等 Agent 式开发工具

Hermes Swarm 是一个建立在 Hermes Agent 之上的开源多智能体（Multi-Agent）编排系统。它的目标不是运行一个 AI Agent，而是让一整个 AI 团队持续协同工作。项目由 CyberTron957 开发，目前完全开源 它解决了什么问题？

这周(截至6/28)GitHub涨疯了的十个项目，看完我直接把收藏夹删了 看完这周GitHub飙升榜，我脑子里只有一个想法：过去几年我学的那些编程套路，可能都要变成历史文物了。不是危言耸听，是这些项目凑在一起，释放了一个特别明显的信号——AI正在从“你问它答”的聊天机器人，进化成“你给它一个想法，它

花几万配了台Mac跑大模型，结果被GPT-5.5按在地上摩擦 本地推理大模型卡到怀疑人生，换了GPT-5.5后我悟了 花了几千块配了台M4 Pro，装了十几个开源大模型，折腾了无数个通宵，结果连个写文件的任务都能被模型凭空编造错误信息糊弄过去。换到GPT-5.5之后，一周时间搞定了之前一个月都搞不定

两台电脑跑两个AI，这组合太香了！ 让两个开源模型在同一台电脑上组队干活，比死磕一个超大模型更聪明。一个叫Hermes的中间人负责分配任务，效果出乎意料。本地AI正在从“跑一个模型”变成“组建一支专家小分队”。 我桌上摆着两台电脑在搞AI内卷

如果你觉得AI能自己进化，那你可能还没见过它把自己绕进死胡同的样子。 自助进化智能体正成为AI圈最火的概念，但三类系统进化的对象完全不同。本文拆解制品迭代优化、harness自我改进和模型自学习三大方向，帮你分清哪些是真进化，哪些只是换了个酷炫的名字。 自助进化智能体到底进化的是什么东西

Codex没有消失，只是换了个更厉害的方式存在。 从2026年7月10日开始，那个独立的Codex应用正式并入了全新的ChatGPT桌面端。现在它不再是单独的一个软件，而是新ChatGPT里的一个核心功能，跟Chat（聊天）、Work（干活）并列，你可以在左上角一键切换。你之前用Codex的所有项目

你手机里的AI助手，可能正在偷偷给自己写“外挂”。 你有没有想过，你每天用的那些AI，其实并没有你想象中那么聪明？它们可能连自己上一秒说过的话都记不住，全靠一套藏在背后的“傀儡戏”系统在硬撑。这套系统，在AI界有个硬核名字，叫Harness。别被这个词吓到，你就把它理解成AI的“机甲”或者“外骨骼”

一个人干活儿容易累，一群人干活儿容易乱。想让AI写代码不出错又跑得快，别把啥活儿都塞给同一个AI。让它当总管，分派不同小工干不同的事儿，比你逼疯一个AI要聪明得多。 为什么你一个人跟AI聊天，聊着聊着它就变傻了 你有没有这种经历？刚开始跟AI对话的时候，它脑子特清楚，你问啥它都

知识复利：一次教训吃一辈子，这套知识复利系统把我惊到了 一件事情学会之后，后面每次干活都能省点力。这不是鸡汤，是能落地的东西。那些写得好的团队，不是因为他们记性好，是因为他们把东西存对了地方，找得回来，还能保持最新。 每个工作都要让下一步更简单

能跑分的提示词，才算进了工程的门。 写好提示词这事儿，看着简单，真干起来能把人逼疯。你调了半小时措辞，改了个标点，试了三条数据，感觉好像好了一点，又好像没变。手里捏着五十个测试案例，脑子里能记住的也就三五个。这活儿压根不该人干，因为它本质上是个数学问题——只要你的测试集能返回一个分数，机器就能帮你跑

官方 OpenClaw 播客节目《The Clawcast》第一集！ 本期播客展示了开源基金会OpenClaw的独特战略：不直接卖AI产品，而是搭建“技能市场”和“安全扫描生态”。他们视竞争对手为同行而非敌人，用“非营利”和“透明度”作为核心优势，试图通过解决“信任”和“可组合性”问题，成为个人AI