Hermes Agent ☤
Hermes Agent
一个会自己学习、自己干活
的 AI 同事
3 个月吃下 OpenClaw 的流量,现在是 OpenRouter 全平台调用量第一
SPEAKER
张柠
水滴保事业部 · 互联网产品中心 · CRM 和服务中心产品部
开场口播:这场不讲技术原理,只讲一件事——这个 Agent 怎么把"烦但躲不掉"的工作整段接过去。
今天聚焦三件事:它是什么、它能怎么用、怎么在公司里申请到。
AGENDA
60 分钟,走完 8 条线。
02vs OpenClaw + 选型
差异 · 优劣 · 怎么选
05案例:单点优势 + 业务闭环
日报 · 竞品监控 · 内容运营
06上手心得 + 30 天复利
5 条经验 · 真正回报在哪里
带大家把 8 个部分快速过一下。重点是 05 案例 · 06 上手心得 · 08 申请流程,前面是铺垫。
01
WHAT IS HERMES
一个装在消息软件里的 AI 同事
可以自己学习、自己长记性、自己定闹钟、自己跨平台干活的 AI 智能体。
TEAM
出品方是 Nous Research —— 自家训练 Hermes / Nomos / Psyche 等开源大模型的 AI 实验室。做模型的人,自己下场做的 Agent 框架。
🧠
会自我学习
完成一项任务后会自己沉淀成 SOP,越用越懂你的工作流
💬
住在飞书里
15+ 消息平台,含飞书 / 企微 / 钉钉,群聊里 @ 它就能干活
🆓
完全开源
MIT License,免费可商用,社区每周都在迭代
一句话定义就够:装在消息软件里、会自己学习的 AI 同事。
不用强调技术指标,先让大家对它有"画面感"。
重点说 Nous Research 这件事——做模型的人自己做的 Agent,底子硬。
01
WHERE IT STANDS NOW
它已经不是挑战者了 ——
它就是当下的第一名。
458B
Hermes 日处理 token · 5 月 21 日
#1
OpenRouter 全平台日榜 · 不只是 Agent
8.14T
累计 token · 已反超 OpenClaw 7.18T
5/10
2026 首次反超 OpenClaw · 趋势仍在扩大
Hermes Agent
458 B tokens / 日 · ↗ 持续上行
数据来源:OpenRouter App & Agent Rankings · 2026 年 5 月 21 日
OpenRouter 衡量的是真实付费调用量 —— 不是 GitHub 星数、不是营销口径。
全球真正在生产环境用的 Agent,已经从 OpenClaw 切到 Hermes。
这一页的核心是建立"它已经是事实上的第一"的认知。
OpenRouter 是开放路由平台,所有人调模型都从这里走,付费调用量最能反映"真实在用"。
458B vs 173B,这是 2.6 倍的差距,而且还在扩大。
说清这点,后面 OpenClaw 的对比就不需要再证明 Hermes 的价值了。
02
HERMES VS OPENCLAW
一张表看清两者差距。
| 维度 | Hermes | OpenClaw |
| 谁做的 | Nous Research(专业模型实验室) | 个人开发者维护的社区项目 |
| 会不会自己学 | ✅ 干完一件事自动沉淀成"经验",下次直接复用 | ❌ 每次都要重新教,或者去社区找 Skill 装 |
| 记忆系统 | ✅ 三层结构 + 全文搜索,几周前的对话都查得到 | ⚠️ 靠几个文件硬记,长聊容易"失忆" |
| 能在哪用 | ✅ 飞书 / 企微 / 钉钉 / Telegram 等 15+ 平台 | ✅ 也支持飞书,但平台覆盖偏少 |
| 定时干活 | ✅ 一句人话:"每天 9 点给我做日报" | ⚠️ 配置偏简单,遇异常容易静默失败 |
| 多任务并行 | ✅ 一次派多个"分身 Agent" 同时干、自动汇总 | ⚠️ 基本只能排队 |
| 是否持续投入 | ✅ 模型实验室持续投入,更新很快 | ⚠️ 社区驱动,迭代相对慢 |
不用逐条念,挑亮点:
1. 会不会自己学——这是结构性差距
2. 记忆——OpenClaw 用一阵就会出现"它好像不记得我们之前聊过什么"
3. 多任务并行——很多复杂活儿是开 3 个分身一起干的
02
PROS & CONS
两边各自有什么优劣?
- 自己会学习、自己会进化 —— 越用越懂你
- 记忆系统强,跨会话、跨周、跨月都能找回上下文
- 多平台多任务同时跑,真把它当数字员工
- 模型实验室持续投入,迭代飞快
- Skill 社区量级还不如 OpenClaw(600–1200 vs 3000+)
- 中文教程、中文文档偏少(社区在快速补充)
- Skill 生态成熟,社区累计 3000+ 个插件可挑
- 老用户多,遇到问题查得到现成解决方案
- 不会自我学习,所有经验都要手动写或装
- 记忆能力一般,长聊容易丢上下文
- 多任务并行能力弱
- 迭代速度慢,社区流量正在下行
OpenClaw 是"你教它做事",Hermes 是"它自己学着做事"。
讲透"自我学习"这件事的复利效应。
偶尔用一次,OpenClaw 的现成插件确实更顺手;
但只要打算长期把它当数字同事,Hermes 是显著更好的选择。
02
CHOOSE WISELY
3 个问题,帮你判断该选 Hermes 还是 OpenClaw。
| 问题 |
答这个 → Hermes |
答这个 → OpenClaw 就够 |
| Q1你打算用一次,还是用一个月以上? |
用一个月以上 |
用一次 / 偶尔用用 |
| Q2你愿不愿意"教它"几次(纠正、补充记忆)? |
愿意 · 我希望它越用越懂我 |
不愿意 · 我只想拿来就用 |
| Q3你的活更偏长期复利,还是短平快? |
长期复利 日报 / 监控 / 知识沉淀 |
短平快 写段代码 / 查个东西 |
✓
2 题以上选左
必选 Hermes —— 复利效应会让你回不去
→
2 题以上选右
OpenClaw 已够用 —— 不一定要切,先把现有的用好
讲透"复利"这个核心:选型不是选哪个更牛,是选哪个跟你的使用习惯匹配。
偶尔用一次的人,Hermes 的优势体现不出来,反而觉得"还要花时间教它"。
长期用的人,OpenClaw 的"不会自己学"会越用越累。
所以选型核心就一句话——你打算把它当一次性工具,还是当长期同事。
03
CAPABILITY MAP
Hermes 的六大核心能力。
🧠
自我学习
自己写工作 SOP 并保存下来,同类活第 2 次几乎不用再教
💾
长期记忆
自己的笔记本 + 员工档案,记得你的偏好、上次的方案、踩过的坑
💬
多平台对话
住在飞书里,跟真同事一样,群聊里 @ 它就能干活
🤖
多 Agent 协作
派分身并行干活,同时调研多件事,最后汇总给你
高亮的 🧠 / 💾 / ⏰ 是今天要重点展开的三个能立刻感受到价值的能力。
快速过一遍六个能力,让大家有个全景印象。
高亮的三个是接下来三页要单独讲的,先打个预告。
03
CORE CAPABILITY · 1/3 · SELF-LEARNING
能力 1:自我学习(Skill 自沉淀)
怎么工作的
每当 Hermes 成功干完一件略复杂的活(比如"汇总客诉数据 → 排序 → 发群里"),它会自动把这套流程记下来,存成一份"工作 SOP"。
下次你只要说"再做一次客诉日报"——它就直接调出这份 SOP 跑完,几秒钟。
举个例子
第一次让它配飞书机器人 webhook —— 花了 15 步 才跑通。↓
下次你说"帮我配一个飞书机器人给 XXX 项目" —— 它直接跑自己生成的 SOP,3 步搞定。
这件事的真正价值
✓不用懂技术、不用写 prompt说一句"再做一次"它就懂
关键概念:procedural memory(程序性记忆)。
人类学骑车也是这样——会了之后不再需要"思考"每一步。
Hermes 是第一个把这件事内置到 Agent 框架里的。
03
CORE CAPABILITY · 2/3 · MEMORY
能力 2:长期记忆
Hermes 内部有 3 套记忆系统 —— 不是一堆笔记文件,是分层结构。
L2常驻笔记
它学到的工作经验 · 它对你的了解
跨会话常驻 · 它自管
L3历史档案
你跟它聊过的所有历史会话,全文可搜
海量可搜 · 按需调
📌 上周的方案能调出来
一句"上次那个客诉分类的方案",它直接搜出来
🧷 不用每次重新自我介绍
"我是做 CRM 的""周报发到 XX 群" —— 它自己记
🔄 跨设备记忆同步
上午电脑上聊一半,下午飞书继续,记忆完全连贯
长期记忆是 Hermes 最容易让人"上瘾"的能力。
用一两周之后,你会发现它知道你的工作环境、汇报对象、表达风格——这种"懂你"的感觉,是上一代 Agent 给不了的。
03
CORE CAPABILITY · 3/3 · CRON
能力 3:定时自动化
跟它用人话说:"每周五下午 5 点给我整理本周项目进展,发到 XX 群" ——
它就自己定时了。
传统定时脚本
- ✕固定流程,遇异常就崩
- ✕只能跑写死的逻辑
- ✕失败靠人工查日志
- ✕改任务要改脚本、重新部署
Hermes 定时任务
- ✓调用 Agent 所有能力(搜、读、调接口、写文档、发飞书)
- ✓遇异常自己判断,能换思路
- ✓跑完会主动告诉你"今天有 XX 异常,要不要看下"
- ✓改任务跟它说一句话就改了
你不再是在调度"脚本" —— 而是在调度一个随时能处理异常的副手。
传统 cron 是"按时执行命令",Hermes 是"按时上岗工作"。
这两者的本质区别在于:能不能自适应异常。
现实里 80% 的定时脚本失败,都是因为输入或环境变了。
04
OUTCOMES
这些能力跑出来,
你能直接拿到三个产出。
⚡
省时
重复性工作 → 一句话触发
原来手工 30 分钟的事,现在 1 句话。
🧘
省心
工作记忆它替你存
跨周、跨月翻聊天记录的烦恼 没了。
📤
可复制
个人工作流 → 全团队共享
你教会它一次,全组人都能复用。
背后只有一个原因:Agent 越用越懂你的工作流,复利效应。
不讲数字,讲体感。
三个产出对应三种角色的诉求——管理者关心可复制,执行层关心省时省心。
05
CASE STUDY · STARTING POINT
先看几个 Hermes 明显更顺手的单点能力。
这些是日常工作中你能马上感受到差异的地方。
🗂️
跨周跨月的上下文
几周前聊过的方案、记过的口径,一句话调回来,不用翻历史聊天
📌
隐性规则会自动记住
你纠正它一次("这类客诉直接升 P1"),永久记住,下次不会再错
🔍
能搜回历史对话
上个月聊过的某个方案,一句"上次那个 XX"它自动搜出来,不用翻聊天记录
🧰
自带 40+ 内置工具
网页搜索、读写文件、调 API、操作浏览器… 开箱即用,不用一个个装插件
♻️
Skill 会自我精进
不只是自动生成,使用中发现哪里不对就自己改一次,跑得越久越精准
✍️
风格类工作
按你历史文章的口吻起草、按你惯用格式出报表,不用每次重新喂样本
把这些单点能力串起来 —— 就是接下来要讲的"闭环工作流"。
这一页起承转合:上面是单点能力,后面三页是把它们串成完整业务闭环。
不用 6 个都讲,挑 2-3 个让大家有共鸣的展开就好。
重点可以挑:
- "能搜回历史对话" —— 跨周跨月项目的人天天用得到
- "Skill 会自我精进" —— 这是 Hermes 复利效应的底层机制
- "隐性规则自动记住" —— 咱们 CRM 同事最有体感
05
CASE 1 · 每日业务日报
案例 1:每日业务日报
需求
每天上午要看昨日业务日报(增长 / 运营 / 销售),目前手工整理 30-60 分钟
前提
已安装 飞书 Skill(lark-base / lark-im)→ Hermes 能读飞书多维表 + 发飞书消息
😩 没有 Hermes · 你的早上
10 min🔍 找数据打开 5+ 系统逐个筛选、导出昨天的数据
15 min🔬 洞察翻数据找异常、算同比环比、判断哪些值得写进日报
共 ~55 分钟 / 天 · 4.5 小时 / 周
✅ 有 Hermes · 你只做这些
🔍 自动拉数据通过飞书 Skill 读取多维表,跨多张表自动拼接
🧹 自动归类按你设定的"业务线/渠道"规则分组,自动对齐口径
🔬 自动挖洞察找出 TOP 异常、算同比、超阈值自动标红 + 给原因分析
✍️ 自动出稿套你的模板,按你过去的语言风格写解读,自动生成趋势图
📤 自动投递发到飞书群 + 自动 @ 负责人 + 超红线项邮件上报
你只需 5 分钟扫一眼 · 关注红色标记项
这页先给听众一个"整体震撼":原来 55 分钟 vs 现在 5 分钟扫一眼。
不用展开每一步,让大家先"想用"——下一页才详细讲"怎么用"。
05
CASE 1 · 第一次用 Hermes 跑业务日报 · 约 30 分钟
第一次怎么手把手教它
1你这样告诉 Hermes
"帮我每天 09:00 整理昨天的业务日报,发到「运营简报」群。数据在飞书多维表「业务总览」里。按业务线 A/B/C 分组,看订单数 / GMV / 转化率 / 客单价。同比超 ±10% 算异常,跌幅 >20% 的 @ 张三和李四。"
2Hermes 这样理解 + 执行
- 连接飞书 → 读取多维表「业务总览」昨日 234 条记录
- 按 A/B/C 聚合 → 算 4 项指标同比 → 识别 3 项超 ±10% 异常
- 调用图表工具 → 生成 7 日趋势图
- 套日报模板 → 写 4 段解读文字 → 询问"格式 OK 吗?"
📄 试跑结果:整体 订单 12,345 (-3%↓) / GMV 8.7M (+2%↑) | 异常 业务线 B 转化率 -15%↓ | 业务线 C GMV +25%↑
3你这样校正
"三处调整:① 趋势图改柱状 ② 业务线 C 按 GMV 口径算,不是订单数 ③ 异常项自动 @ 业务线负责人"
4Hermes 响应 + 沉淀
✅ 三处已调整
⭐ 长期经验:「业务线 C 永远按 GMV 算」 → 以后所有涉及 C 的任务自动用这个口径
⭐ 沉淀为 Skill 「业务日报-v1」 → 明早 09:00 自动跑
这一页是整场分享的核心 —— 让每个听众觉得"回去我也能照做"。
逐步讲:
1. 阶段 ① 是关键:你要说清楚"数据在哪、看什么指标、怎么分组、异常标准、发到哪"这 5 件事
2. 阶段 ② 展示"它真的在干活":连飞书 → 拉数据 → 聚合 → 出图 → 写稿,全程自动
3. 阶段 ③ 是"复利起点":你纠正它一次,它不只是改这一次日报——它把规则记进了长期经验
05
CASE 1 · 教过一次之后 · 后续对话只需一句话
之后再用,它全记得
每次改动只需一句话 · 它会自动套用以前学过的规则
以后多看一项「退款率」
✅ 已加入日报模板 · Skill 升级到 v2
周五改成上周整体回顾,不发日报
✅ 每周五自动切换为周报模式
异常超 20% 不要 @ 我,直接飞书 @ 老板
✅ 升级链路已调整:你 → 老板
新增业务线 D,跟 A/B/C 一样处理
✅ 已扩展业务线 D
⭐ 我判断 D 跟 C 性质类似,自动套用了「按 GMV 算」的口径 —— 你校验一下对不对?
⭐ 复利关键点:它主动关联以前学过的规则
👥
团队可共享 · 你训练好的 Skill 导给同事直接用
重点讲最后一个场景(新增业务线 D):
它不只是记住"怎么做业务日报"这一件事——它把"业务线 C 按 GMV 算"这条业务规则沉淀到了长期记忆里。
当一个全新任务(业务线 D)出现时,它会主动联想到这条规则。
这才是 Hermes 真正的"复利"——你教它的每一条经验,不只用在当前任务,会被带到所有未来任务里。
05
CASE 2 · 竞品监控
案例 2:竞品监控
需求
盯 3 家竞品的官网 / 应用市场 / 社交声量,每周一给一份对比简报
前提
已安装 firecrawl Skill(网页抓取)+ 飞书 Skill(发群消息 + 写入知识库)
😩 没有 Hermes · 你的每周一
30 min👀 盯竞品一家家打开官网、翻应用市场评论、刷社交媒体
10 min📢 分发飞书群发 + 同步知识库 + 分别 @ 对应负责人
共 ~2.5 小时 / 周
✅ 有 Hermes · 你只做这些
👀 自动多源抓取firecrawl 抓官网 + 应用市场评论 + 社交热度,一次到位
🔄 自动 diff 上周对比上周快照,精确列出"这周多了什么/变了什么"
🧠 自动分析判断竞品动作类型 + 关联历史模式 + 标注风险等级
📋 自动出简报时间线 + 影响分析 + 可借鉴点,一份 PDF
📢 自动分发发群 + 存知识库 + 按角色分发(产品看功能,市场看营销)
你只需 10 分钟看简报 · 做判断决策
竞品监控对运营/市场同事最有感——每周都在做,每次都觉得烦。
重点对比"凭记忆跟上周比" vs "自动 diff 上周快照"这一条。
05
CASE 2 · 第一次用 Hermes 跑竞品监控 · 约 30 分钟
第一次怎么手把手教它
1你这样告诉 Hermes
"帮我每周一 09:00 出一份竞品简报。盯这 3 家:XX保险、YY保险、ZZ保险。看官网产品页、iOS/安卓应用市场评论、微博小红书声量。重点关注价格调整、新产品上线、集中差评。简报发到「竞品情报」群。"
2Hermes 这样理解 + 执行(用 firecrawl 多源抓取)
- firecrawl 抓 3 家官网 → 获取产品页 / 价格页 / 帮助中心内容
- firecrawl 抓应用市场 → XX 47 条 / YY 23 条 / ZZ 91 条新评论
- firecrawl 抓微博 + 小红书 → 计算各家话题热度指数
- 对比分析 → 识别 2 项动作:XX 调低某产品价格 | ZZ 上线新保障
- 生成简报 → 时间线 + 风险评估 + 可借鉴点 → 询问确认
3你这样校正
"两处调整:① 简报里加"我们的应对建议"栏 ② 差评如果集中在同一功能,就单独标出来"
4Hermes 响应 + 沉淀
✅ 已调整
⭐ 长期经验:「差评集中在同一功能时单独标出」 → 以后所有竞品分析都用此规则
⭐ 沉淀为 Skill 「竞品周报-v1」 → 下周一自动跑
这一页重点展示 firecrawl 的能力 —— 多源抓取是竞品监控的核心。
让听众看到:它不是空讲"我帮你抓网页",而是真的在一家家抓、一项项分析。
阶段 ③ 的校正也很重要 —— "差评集中在同一功能就单独标出来"这种隐性规则,教一次后面永远生效。
05
CASE 2 · 教过一次之后
之后再用,监控体系会自己长大
它不只记住怎么做 —— 它在跑的过程中会自动扩展自己的分类规则
再加一家竞品 WW保险
✅ 已加入监控 · 下周起自动抓取 WW 的官网/评论/声量
简报格式改一下:按"威胁等级"排序,不要按公司名排
✅ 已调整排序规则 · Skill 升级到 v2
[无需对话 · 自动发生]
📌 本周抓取时发现 ZZ保险官网新增了「企业团险」板块 —— 这是之前没有的品类。
⭐ 我已把「企业团险」加入竞品动作分类规则,以后所有竞品的这类动作都会自动监控。
需要你确认:这类动作的风险等级定为"中"还是"高"?
⭐ 关键复利:它不只执行你定的规则 —— 它在跑的过程中自己发现新维度
💾
每周快照自动存档 · 想查三个月前的变化也能查到
🧠
分析越做越准 · 积累的历史模式帮它更好地判断"是不是威胁"
这页最关键的是高亮卡片(自动发现新维度):
传统竞品监控你必须先想清楚"要监控哪些维度",遗漏的就永远是盲区。
Hermes 跑着跑着自己发现了"企业团险"这个新品类——而且它不是闷声加,而是问你"要定多高的风险等级"。
这就是"Agent"和"脚本"的本质区别:脚本永远只做你预设的事,Agent 会发现你没想到的事。
05
CASE 3 · 内容运营
案例 3:内容运营
需求
每周从行业热点里挑选题、写稿、发布、看数据、回收经验
前提
已安装 firecrawl(抓热点)+ humanizer(去 AI 味)+ 飞书文档 Skill(写入飞书文档)
😩 没有 Hermes · 一篇稿约 4 小时
共 ~4 小时 / 篇 · ~8 小时 / 周(2 篇)
✅ 有 Hermes · 你只做这些
💡 自动选题firecrawl 抓热点 + 对照你历史爆款 + 给 5 个候选
✍️ 自动起草按你历史文章的口吻和结构写初稿 + humanizer 去 AI 味
🎨 自动配图排版匹配风格配图 + 自动排版到飞书文档
📊 自动回收数据24h 后自动抓表现数据,对比历史均值
🔁 自动回写经验分析为什么火/没火 → 结论写回经验,下次微调
你只需选题拍板 + review 终稿 · ~1 小时 / 周
内容运营对运营/市场同事体感最强——因为写稿真的是最花时间、最消耗创造力的活。
重点是下一页的"按你的口吻写"——这件事的复利效应是三个案例里最强的。
05
CASE 3 · 第一次用 Hermes 跑内容运营 · 约 1 小时
第一次怎么手把手教它
1你这样告诉 Hermes
"帮我每周一出 5 个公众号选题。行业是保险科技,看 36kr / 虎嗅 / 微博 / 小红书。对照我们的历史爆款(链接:XXX)。写稿风格参考我这 3 篇文章(链接:A / B / C),不要太正式,像朋友聊天。每篇 1500-2000 字。"
2Hermes 这样理解 + 执行
- firecrawl 抓 4 个平台 → 获取本周保险科技热点 48 条
- 读取你的 3 篇参考文章 → 学你的语气、结构、用词偏好
- 对照历史爆款 → 筛出最可能起量的 5 个选题
- 按你的口吻试写第 1 篇 → humanizer 去 AI 味 → 生成终稿
📋 已生成 5 个选题(带预估流量 + 角度)+ 选题 1 试稿,请 review
3你这样校正
"风格差不多,但开头太长了,我一般第一段就抛结论。另外"用户"这个词换成"大家""
4Hermes 响应 + 沉淀
✅ 已调整:第一段直接抛结论 + "用户" → "大家"
⭐ 长期经验:"开头直接抛结论 / 用'大家'不用'用户'" → 以后所有文章都这样写
⭐ 沉淀为 Skill 「内容运营-v1」
这一页的关键是"学你的语气"这件事的真实性:
- 它不是用通用 prompt 写——它真的读了你的 3 篇文章去学你的结构和用词
- 你校正了"第一段直接抛结论",这条规则不只用在当前稿件——以后所有文章都会这样写
- humanizer 去 AI 味是关键——很多人对 AI 写的稿最大的抱怨就是"一看就是 AI 写的"
05
CASE 3 · 教过一次之后
之后再用,越写越像你
它学的不只是格式 —— 是你的判断力 + 写作风格 + 什么话题能爆
这周选题里加一个"AI 监管"方向
✅ 已加入本周选题池 · firecrawl 抓取"AI 监管"相关热点中…
上一篇阅读量不错,以后多写这个方向
✅ 已记入「该方向的权重提高」· 下次选题时优先推荐类似角度
[无需对话 · 发布 24h 后自动触发]
📊 上一篇《XXX》数据回收完成:阅读 8,234 · 点赞 312 · 留言 47
🔍 分析:阅读高于均值 40%,可能因为标题用了"反直觉"结构 + 开头直接给数据。
⭐ 已将「反直觉标题 + 数据型开头」记入爆款规则 → 下次选题和写作时自动参考
⭐ 闭环灵魂:复盘结论自动写回经验 → 下次更准
✍️
越写越像你 · 用 10 篇后,初稿几乎不用大改
🎯
选题越来越准 · 积累的爆款规则让推荐命中率持续上升
📤
精力从执行到决策 · 你只负责"写什么",不再纠结"怎么写"
内容运营是三个案例里复利效应最强的:
- 它不只学怎么做——它在学你的判断力(什么选题能爆、什么风格你喜欢)
- 高亮卡片是灵魂:发完文章 24h 后自动复盘 → 结论自动回写到经验 → 下次选题和写作自动微调
- 跑 10 篇之后,初稿质量会显著提升——因为它积累了 10 次"你觉得好的是什么样"的样本
06
TIPS · GETTING STARTED RIGHT
5 条上手心得 · 让 Hermes 真正动起来。
01
给它 10 分钟做"入职"
告诉它你的名字、岗位、主要负责什么、当前在做什么 —— 它会自动写进档案,之后每次都不用重新介绍。这 10 分钟回报最高。
02
头 2-3 周觉得"也没什么了不起"是正常的
Hermes 是复利型工具,第 1 周可能只是"还行",第 2-3 周才开始真懂你。试一次就放弃 = 完全错过它的核心价值。
03
先深做 1 件事,别一上来想包打天下
一上来让它干 10 件不同的活,结果哪件都不深、不稳。先挑 1 件重复性最高的活(比如客诉日报)练 1-2 周,跑稳了再加第 2 件。
04
纠正它一定要"明说"
"以后这种情况要 XX" + "请记到记忆里" —— 一句明确的纠正抵 10 次隐式信号。含糊地说"你这次写得不太对"它学不到东西。
05
头 2 周每周看一眼它的"记忆笔记"
让它把 MEMORY.md / USER.md 发给你看一眼,验证它对你的理解准不准、有没有过期信息。过期信息会让它越来越糊涂,让它清掉就行。
这 5 条都是真实踩过坑总结的。
重点讲第 2 和第 3 条:
- 第 2 条解决"为什么我试了一次没感觉" —— Hermes 是复利型工具,不要用一次性工具的预期去判断它
- 第 3 条解决"为什么我装了一堆 Skill 反而更乱" —— 收敛使用场景比扩展更重要
第 4 条的小窍门:纠正后加一句"请记到记忆里",效果差别巨大。
06
30-DAY COMPOUNDING CURVE
30 天复利曲线 —— 真正的回报在哪里?
头几天没感觉是正常的。真正的质变发生在第 14-30 天。
D1
第 1 天
完成"10 分钟入职"
跟普通 ChatGPT 差不多
W1
第 1 周
把 1 个高频任务跑顺
开始"省时" · 还需校对
W2
第 2 周
Skill 自动生成 · 跨会话记忆生效
开始"省心" · 它记得上周
W3
第 3 周
定时任务无人值守 · 主动报异常
开始"省事" · 替你"看"东西
M1
第 1 月
隐性规则被学会
质变 · 像真同事 · 知道你的偏好
M3
第 3 月
个人 Skill 库成形 · 可分享
从"工具"变"团队资产"
🚀
第 3 月团队复利开始 · 个人经验变成集体资产
这张图是为了解决听众心里最大的疑问:"我为什么要花精力学这个?多久能看到效果?"
重点强调:
- 头 7 天"没感觉"是设计的——Hermes 是复利型工具,不是"开箱即用"
- 真正的爽感在第 2-3 周,那时候它已经记得你的工作流、能自动跑任务
- 第 3 月是"团队复利"的开始——你训练好的 Skill 可以分享给同事,这是 OpenClaw 完全做不到的
可以举一个内部小故事:"比如我们组的某某同学,第一周还在抱怨'还不如自己写',第三周开始离不开了。"
07
RECOMMENDED SKILLS
推荐几个高频常用的 Skill。
Skill ≈ "插件 / 专项 SOP"。下面这几个是网上口碑最好、跨岗位都用得到的。
| Skill | 能干什么 | 谁最受益 |
document-processing |
文档全家桶:PDF / Word / Excel / PPT 的真公式真排版,不是导出 CSV 那种凑合 |
几乎所有人 |
firecrawl |
给 Agent 用的网页抓取、搜索、浏览,反爬能力强,能稳定拿到结构化数据 |
调研 / 运营 / 竞品监控 |
mermaid-diagrams |
一段话生成流程图、时序图、架构图,做文档配图利器 |
产品 / 项目 / 运营 |
humanizer |
把"AI 味"的文案改成有观点、有语气的人话 |
内容 / 运营 / 市场 |
superpowers |
结构化多步工作流:构思 → 规划 → 执行 → 复盘,长任务最稳 |
任何要做"长任务"的人 |
建议
不用一开始全装。先装 document-processing + firecrawl —— 90% 的日常活儿就能跑了。用熟之后,它会自己从你的工作里长出新的 Skill。
重点讲两个:document-processing 和 firecrawl。
其他几个就一笔带过。
现场可以提到 top-agent-skills.com 这个目录站,让大家自己挑。
08
HOW TO APPLY
公司内申请流程 —— 两种方式,二选一。
- 飞书 → 工作台 → 审批中心 → 发起申请
- 在「推荐使用」找到 「Hermes 独享版申请」
- 按页面提示填好信息,提交
- 等审批通过即可领用
推荐
- 飞书搜索机器人 「流程龙虾」
- 对话框里说 "我要申请 Hermes 独享版"
- 龙虾会逐项引导你填完信息
- 提交,等审批通过即可领用
两种方式都通。
方式一更传统,适合一直在用飞书审批的同事;
方式二是对话式的,全程不用查字段、不用研究入口,问什么答什么就行。
推荐方式二——尤其对第一次申请的同事,对话式入门体感最好。
TAKEAWAYS & Q&A
三句话带走。
01
它不是聊天机器人,是一个会自我成长的"数字同事"。
Skill 自沉淀 + 三层记忆 + 跨平台 —— 把它当员工用,不是当工具用。
02
它真正的价值不是"帮你做一件事",而是"把一整条业务流跑完"。
日报、竞品监控、内容运营 —— 单点能力串成闭环,越跑越准。
03
公司内已经打通了申请通道,几乎零门槛上手。
审批中心 / 流程龙虾,二选一 —— 推荐每位同事都试一下。
Q&A
欢迎现场提问
结尾不要急,慢慢说这三句话。
最后一句是行动号召——一定要明确告诉听众"下一步该做什么"(=去申请)。
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可以一边停在这里一边回答 Q&A。