玩 OpenClaw 龍蝦讓你覺得累...那來試試最近暴紅的 Hermes-Agent!

 我昨天晚上把 Hermes-Agent 架在 Raspberry Pi 5 上面然後設定了 Gemma4-31b-it 雲端模型, 給它指令後, 請它生成幾篇貼文.... 它就完成了~~  之前玩龍蝦....真的搞好久...😅

Hermes-Agent 不只是 OpenClaw 延伸，而是進化版 —— 更靈活、擴展性不輸給 OpenClaw!

https://github.com/nousresearch/hermes-agent

它跟 OpenClaw類似, 它可以做到(取自官網):

• 自我學習迴圈：用越久，技能越多，還會自己優化
• 跨平台整合：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、CLI 都能用
• 互動式終端介面：支援多行編輯、指令自動完成、即時輸出
• 持久記憶：跨工作階段的記憶檢索，搭配 LLM 摘要與全文索引
• 內建自動化：Cron 排程，直接用自然語言設定報告、備份、審計
• 平行任務：能同時跑多個流程，還能分派子代理處理
• 彈性部署：不管是便宜 VPS、GPU 叢集，甚至 serverless，都能跑

有興趣快來試試!

注意看左下角他已經啟動了 Gemma-31b 的雲端模型, 在 AI Studio 裡, 建立一把 API Key 給它用就可以了. 據說目前 Gemma 4 免費用的額度還不少!😊

在這裡我讓他跑一個幫我寫四份貼文的工作, 並且把完成的內容儲存成檔案

Hermes-Agent 已經寫好一個工作記劃, 

建立好目錄, 然後寫一篇FB的貼文, 一篇Threads貼文, 和一篇部落格貼文

這是 產生後FB 貼文內容

工作完畢, Hermes-Agent 還會做一個簡單的結論報告檔案產生在哪個目錄以及文字內容輸出等等!

我使用 Pi5 8GB (有開啟圖形界面), 它在平時吃的記憶體不到1GB,
執行任務時, 約2GB左右..蠻輕量的!

看到這裡, 你也想想自己上手試試嗎?

AI Agents 與 Agent Skills：打造高效 AI 工作流的雙引擎

 

在人工智慧快速發展的浪潮中，許多人開始接觸到「AI Agents」與「Agent Skills」這兩個名詞。乍聽之下，它們似乎很相似，甚至容易被混淆，但其實兩者的定位與功能有著本質上的差異。理解這個差異，不僅能幫助我們更好地設計 AI 工作流，也能讓企業與教育單位在數位轉型過程中更精準地運用資源。

🧩 AI Agents：虛擬專家，數位員工

AI Agents（如 contains-studio/agents）可以被視為「虛擬專家」或「數位員工」。每個 Agent 都有完整的角色設定與專業範疇，像是前端工程師、UX 研究員、法規顧問、趨勢分析師等。這些 Agents 不只是工具，而是能獨立思考、執行任務的智慧模組。

它們的系統提示（system prompt）通常非常詳細，長達數百字，清楚定義了責任、限制與可使用的工具。例如，一個「Rapid Prototyper」Agent 可能專注於快速建立 MVP，並具備調用程式碼生成、UI 設計建議的能力；而一個「Legal Compliance Checker」Agent 則會聚焦於法規檢視，確保企業文件符合政策要求。

換句話說，Agents 是「誰來做事」。它們就像公司裡的專業部門員工，各自負責不同領域的工作。

⚙️ Agent Skills：工具箱，最佳實踐

相較之下，Agent Skills（如 vercel-labs/agent-skills）則是「技能包」或「工具箱」。它們並不是獨立的角色，而是模組化的知識單元，包含最佳實踐與規則。例如，React/Next.js 的效能優化、快取策略、無障礙設計、SEO 改善等。

這些 Skills 可以被不同的 Agents 調用，幫助他們在執行任務時更精準、更高效。就像一本操作手冊或培訓教材，讓專家在工作過程中能遵循標準化流程，避免錯誤並提升品質。

因此，Skills 是「怎麼把事情做好」。它們提供的是方法論與規範，而不是獨立的執行者。

🔑 差異與互補

這樣的分工帶來了靈活性。企業可以先建立一組專業 Agents，再為他們配置合適的 Skills，形成一個既有專業判斷又能遵循最佳實踐的 AI 團隊。教育單位也能透過這樣的架構，讓教師或學生在使用 AI 工具時，不僅能得到專業建議，還能確保操作符合標準。

🚀 實際應用場景

1. 企業行政數位轉型 公司可以建立一個「行政助理 Agent」，負責文件整理、流程自動化，再搭配「法規檢查 Skill」與「效率優化 Skill」，確保所有流程既快速又合法。

2. 教育場域 教師可以使用「課程設計 Agent」來生成教案，並搭配「教學最佳實踐 Skill」，確保課程符合教學法規與學生需求。

3. 產品開發 團隊可以調用「前端工程師 Agent」來撰寫程式碼，再搭配「React 效能優化 Skill」，讓產品在技術層面更穩定。

🌟 結語

AI Agents 與 Agent Skills 的差異，就像「專家」與「工具箱」的差異。Agents 是執行者，Skills 是方法論。兩者結合，才能真正釋放 AI 的價值。未來，懂得如何配置 Agents 與 Skills 的企業與教育單位，將在數位轉型的浪潮中佔據優勢，打造出高效、合規、具創新力的智慧工作流。