香蕉Banana

Hermes Agent 深度技术报告 (包含 OpenClaw 迁移方案) @Scobleizer @blevlabs 创办的 ScobleMediaAgent 深度收集信息生成报告 @NousResearch 官方发布、创始人 @Teknium 审核修正 docs.google.com/document/d/1sZ… 关于 Hermes Agent 是什么，不多赘述，如果你正在用 OpenClaw，不妨试试 Hermes Agent，架构和运行更稳定，也有专业研究团队 Nous Research 支撑！ - Hermes Agent 技术架构亮点 1. 学习闭环 (The Learning Loop) — 核心创新 · Skills 创建：自动从复杂任务中提取可复用流程，存储于 ~/.hermes/skills/ · Skills 自优化：执行中发现更优路径时自动更新 Skills，运行时迭代改进 · 记忆提示：自动将关键信息持久化到 MEMORY.md / USER.md，无需手动指令 · 跨会话召回：SQLite + FTS5 全文搜索历史会话，Gemini Flash summarization · 用户建模：Honcho 方言式用户理解层，跨会话/跨平台构建用户画像 2. 双层记忆系统 L1 持久记忆 (~1,300 tokens)：始终注入系统提示词 · MEMORY.md (~800 tokens)：Agent 的个人笔记 · USER.md (~500 tokens)：用户画像与偏好 L2 会话搜索 (无限容量)：SQLite 持久化存储，FTS5 快速检索 3. 模型生态支持 支持 200+ 模型，通过多层级配置： · OpenRouter (推荐默认) · Anthropic (原生 API) · GitHub Copilot (支持 GPT-5.x/Claude/Gemini) · Ollama (本地开源模型) · 以及 10+ 其他直连提供商 (Kimi、MiniMax、Qwen 等) 4. 网关架构 (Messaging Gateway) 支持 13 个消息平台 (报告最初只列了7个，Teknium 修正)： Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、Home Assistant、Matrix、Mattermost、SMS、DingTalk、Webhook、API Server 核心特性：跨平台会话连续性——从 CLI 开始，Telegram 继续，Discord 完成，代理精准接续上下文。 - 关键功能模块 · Sub agents 并行：上下文隔离的并行工作流，防止"上下文污染" · MCP 集成：选择性工具加载、自动重载、工具过滤 · 浏览器控制：Browser Use CLI 2.0 / CDP 实时 Chrome 连接 / Headless · 语音模式：CLI 按键通话 + Telegram/Discord 语音消息 + Discord 语音频道 · Cron 调度：自然语言定时任务，支持按任务指定模型和交付平台 · 插件系统：Python 文件即插件，无需 Fork，支持工具/命令/生命周期钩子 · IDE 集成 (ACP)：VS Code / Zed / JetBrains 原生 Agent 后端支持 · 研究/RL 训练：Atropos 集成、轨迹生成、OPD (On-Policy Distillation) - 安全架构 (7层防护) · Tirith 预执行扫描：静态分析终端命令危险模式 · 智能审批：Codex 风格审批系统，学习用户偏好 · PII 脱敏：发送至 LLM 前自动擦除个人身份信息 · 容器隔离：Docker 后端，显式工作区挂载 · 环境变量隔离：子进程自动剥离 Agent 凭证变量 · 记忆安全扫描：拦截提示注入、凭证外泄、SSH 后门、隐形 Unicode · 供应链安全：依赖版本严格约束，CI 测试供应链攻击向量 - OpenClaw 迁移 Hermes 迁移路径： hermes claw migrate # 完整迁移 hermes claw migrate --dry-run # 预览 导入内容：SOUL.md、记忆、技能、允许列表、消息配置、API 密钥、TTS 资源等。 社区共识："OpenClaw 做初级工作，Hermes 是高级工程师" (来自 Teknium 转发评价)

😅嗯，bb-browser，badboy browser，坏孩子浏览器来了，真的很丧良心，但真的很好用。 现在你可以用 bb-browser site 的方式直接拉到任何网站的信息，目前支持 Reddit、Twitter、GitHub、Hacker News、小红书、知乎、B站、微博、豆瓣、YouTube，50+ 个命令，我会持续更新。 当然能做到信息获取这件事不稀奇，我也是看到 @jakevin7 的 twitter-cli 的启发，才做的。但 bb-browser 的实现方式非常丧良心 — 我是通过 Chrome 插件 + CDP 直接操控你真实的浏览器。不是无头浏览器，不是偷 Cookie，不是模拟请求。你已登录了，它就直接用你的登录态。它直接在浏览器 console 里面跑 eval，以前爬虫最麻烦的登录态、还有各种鉴权都没有了😂。（这种方式真的。。。太作弊了，我都能想到哪些大厂前端发现我在这么搞，会怎么骂我，因为真的很难防） 另外我还在命令行里面埋了 guide 命令，也就是说你只要装了 bb-browser CLI 或 MCP，跟你的 Agent 说"我需要把 XX 网站 CLI 化"，它就能帮你做了！！

OpenClaw 2026.3.22 🦞 🏪 ClawHub plugin marketplace 🤖 MiniMax M2.7, GPT-5.4-mini/nano + per-agent reasoning 💬 /btw side questions 🏖️ OpenShell + SSH sandboxes 🌐 Exa, Tavily, Firecrawl search This release is so big it needs its own table of contents. github.com/openclaw/openc…

Introducing LiteParse - the best model-free document parsing tool for AI agents 💫 ✅ It’s completely open-source and free. ✅ No GPU required, will process ~500 pages in 2 seconds on commodity hardware ✅ More accurate than PyPDF, PyMuPDF, Markdown. Also way more readable - see below for how we parse tables!! ✅ Supports 50+ file formats, from PDFs to Office docs to images ✅ Is designed to plug and play with Claude Code, OpenClaw, and any other AI agent with a one-line skills install. Supports native screenshotting capabilities. We spent years building up LlamaParse by orchestrating state-of-the-art VLMs over the most complex documents. Along the way we realized that you could get quite far on most docs through fast and cheap text parsing. Take a look at the video below. For really complex tables within PDFs, we output them in a spatial grid that’s both AI and human-interpretable. Any other free/light parser light PyPDF will destroy the representation of this table and output a sequential list. This is not a replacement for a VLM-based OCR tool (it requires 0 GPUs and doesn’t use models), but it is shocking how good it is to parse most documents. Huge shoutout to @LoganMarkewich and @itsclelia for all the work here. Come check it out: llamaindex.ai/blog/liteparse… Repo: github.com/run-llama/lite…

提示词：docs.google.com/document/d/1BH…

x.com/i/article/2033…