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一个AI Agent，如何做到“越用越聪明”？不是营销话术，是一套完整的三层机制在背后运转。

用AI Agent时间久了，你可能也会遇到这样的问题：每次开新会话，Agent对你的项目和习惯还是一无所知；费了半天劲教会它的一件事，下次对话又要从头教起；它不会自己学，也不会根据你真实的操作习惯去调整。

跑得熟不熟，完全取决于你自己有没有空去维护那份配置文件。

就是冲着这个问题来的。今天就从技术底层出发，拆解它背后那套让它“越用越聪明”的三层机制——、、——看看它到底是怎么做到的。

在拆解Hermes的具体机制之前，先来看传统Agent的困境。

大多数Agent的“记忆”本质上是一段塞进Prompt的文本。下一次会话开始，这段文本就消失了。你和它说的每一句话，对它来说都是陌生的开始。用起来的感受大致是这样的：第一次对话感觉很聪明，第三次对话就要重新解释背景，到第十次对话，和第一次没有任何区别——它们没有学习，它们只有上下文窗口。

这个问题在个人使用场景下只是“麻烦”，但在实际业务场景里是真正的痛点。用户跟AI说了一堆私密的事情，隔了几天再回来，AI完全不记得，信任感瞬间崩塌。

而Hermes Agent给出的回答是：把记忆分成了多个层次，让每一层各司其职，同时让它们之间可以自动流动。

如果说学习循环是引擎，那么分层记忆就是燃料和地图。

Hermes Agent的记忆系统是其成长的基石，被设计为五个层次，分别解决不同时间维度的问题：

在这五层之中，第四层（用户画像） 是最能体现Hermes“越用越懂你”的部分。Hermes使用了Honcho组件，做“”——不只是存你说了什么，而是尝试建立你这个人的心智模型，追踪你的任务偏好、决策历史和反馈信号。这意味着Hermes会记住你在特定场景下的操作习惯——比如你偏好什么样的输出格式、你过去在类似情况下怎么决策、你常跑哪类任务——并在后续任务中主动适配。

另一处值得注意的设计细节是，MEMORY.md和USER.md这两个核心记忆文件在每次新会话启动时会作为“冻结快照”注入，会话中途的变更实时写盘，但要等下次开新会话才能看到效果。这样设计是为了不破坏大模型的prefix cache，在保证记忆更新的同时兼顾推理效率。

这套五层记忆体系，让Hermes不仅能记住“发生了什么”，更能记住“什么方法管用”，从而在未来更高效地解决问题。

记忆能解决“知道”，但要解决“会做”，还需要另一套机制——技能系统。

这是Hermes最核心的创新点之一，也是它和其他Agent拉开差距的地方。OpenClaw的skill是人工写的——你或者其他开发者写好工具调用指令，Agent照着执行，写死了就是写死了。Hermes的Skill是Agent自己提炼的。

具体来说，整个流程是这样的：
复杂任务完成（5+工具调用）→ 自动提取解决方法 → 生成结构化（Markdown）→ 存储到/.hermes/skills/ → 下次类似任务加载Skill → 跳过摸索阶段 → 使用中发现更优方法 → 自动更新Skill

触发条件非常具体：当任务调用了5次及以上工具、从某个错误中成功恢复、用户提供了修正指导，或者走通了一套不那么直观的有效流程，Hermes就会自动生成一个Skill。满足任何一条，它就会在~/.hermes/skills目录里生成一个Skill文件。

这个Skill不是随意的文本记录，而是遵循agentskills.io开放标准的Markdown文档，每个技能文件都包含名称、描述、版本、执行步骤、工具调用等结构化信息。从代码层面来看，Hermes的系统Prompt中内置了明确的指令，驱动Agent在特定情形下主动生成技能：

"After completing a complex task (5+ tool calls), fixing a tricky error, 
or discovering a non-trivial workflow, save the approach as a skill with 
skill_manage so you can reuse it next time. When using a skill and finding 
it outdated, incomplete, or wrong, patch it immediately — don‘t wait to be 
asked. Skills that aren’t maintained become liabilities."

Hermes并不依赖外部触发，而是在系统层面将“经验沉淀”写进了Agent的行为规范。一旦满足条件，Agent就会调用skill_manage的create动作，生成一份标准格式的SKILL.md技能文档，包含YAML frontmatter元数据和Markdown正文两部分。

Skill的加载策略采用了：Level 0只加载Skill列表（名称+trigger），Level 1才加载完整详情，这样做是为了节约Token。此外，Hermes还内置了一个技能库（Skills Hub），覆盖软件开发、研究、生产力、数据分析、邮件、GitHub等十多个类别，社区也可以贡献技能。

记忆和技能是“静态资产”，但真正让Hermes“越用越聪明”的，是一套持续运转的闭环机制。

Hermes Agent能够实现“自我进化”的核心，在于一个由四个关键模块构成的“学习循环”。这个循环在每次任务执行后自动启动，无需人工干预：

这四个模块协同工作，构成了一个完整的 “执行—学习—改进”闭环，让Hermes的能力可以持续增长。

其中，“技能自我改进”模块尤其值得一提。当Agent在后续任务中再次调用某个技能时，如果发现它已经过时、不完整或有错误，就会触发自我改进流程，使用patch工具进行精准的查找和替换修复。这意味着Skill不是一次生成就冻结的静态文档，而是随着使用不断迭代优化的动态资产。

Hermes的自我提升闭环的本质，是将“能力生产”的工作从开发者手中交给了Agent本身——失败→反思→生成Skill→存储→再使用。这不仅仅是“记忆”，而是真正的技能自动生成。

三层机制同时运转：Agent执行任务时记忆层在喂上下文，执行完之后技能层在判断要不要把这次的解法提炼成可复用文件，执行轨迹则在后台积累成潜在的训练数据。三层协同，构成了Hermes“越用越聪明”的完整闭环。

回过头来看，Hermes Agent的“越用越聪明”不是一句营销口号，而是一套完整的技术架构在背后支撑：

• 五层记忆体系
  让Hermes拥有从短期工作台到长期用户画像的完整认知结构
• 自动Skill生成
  让Hermes能把每次成功经验固化为可复用的“能力资产”
• 学习闭环
  让Hermes的能力在每次使用后持续迭代，无需人工干预

如果说OpenClaw追求的是“广度”——连接尽可能多的平台和工具，那么Hermes追求的就是“深度”——让Agent在长期使用中不断进化，真正成为与你共同成长的搭档。

一个硅谷实验室的开源项目，正在把AI Agent从“用完归零的工具”变成“能从失败里学到东西、能记住教训的伙伴关系”。 这正是Hermes Agent在不到两个月内狂揽6万+GitHub Star的原因——它回答了一个所有开发者都在关心的问题：Agent能不能“记住”和“变强”？

下次当你的Agent不再需要你反复教同一件事时，你就知道，是那套三层机制在背后默默运转着。