文｜Lambda

編輯｜曉靜

4月初，Hermes Agent 火了。這個(gè)名字直接讓人聯(lián)想到奢侈品牌愛馬仕，所以也被戲稱為“愛馬仕Agent”。

它由 Nous Research 在 2 月發(fā)布，定位是「The agent that grows with you」。核心賣點(diǎn)是一個(gè)閉環(huán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)：Agent 完成復(fù)雜任務(wù)后，自動(dòng)把經(jīng)驗(yàn)固化成 Skill，下次遇到類似任務(wù)直接復(fù)用，還能在使用過程中持續(xù)改進(jìn)。Skill 自動(dòng)生成、越用越強(qiáng)——這是 Agent 領(lǐng)域目前最有吸引力的敘事之一。

但這個(gè)敘事遮蔽了一個(gè)更基本的問題：Skill 真的是當(dāng)前 Agent 落地的主要瓶頸嗎？

圖片由AI生成

01 Skill 很性感，但它可能不是最重要的問題

一個(gè)容易被忽略的事實(shí)是：目前公認(rèn)體驗(yàn)最好的編程 Agent 產(chǎn)品之一——Claude Code，它好用的基石并不是 Skill 的自動(dòng)進(jìn)化，而是背后大量扎實(shí)的 CLI 工具支撐。

用 GlobTool 找候選文件，用 GrepTool 定位相關(guān)代碼片段，用 FileReadTool 查看實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，用 LSPTool 做代碼符號(hào)跳轉(zhuǎn)和引用分析。每一個(gè)都是確定性的、零 token 消耗的原子操作。

但人們很少為這些工具寫故事。只要一提到 Agent 能自動(dòng)生成 Skill、還能持續(xù)進(jìn)化，整個(gè)行業(yè)立刻就興奮起來。

這個(gè)反差說明了一件事：CLI （命令行界面）不性感，不好講故事，但它才是 Agent 能力的真正地基。

地基不牢，Skill 再會(huì)長，也只是長在沙地上。

02 龍蝦最被人詬病的地方，Skill 自主進(jìn)化解決不了

這件事放到 OpenClaw（俗稱‘龍蝦”） 身上會(huì)看得更清楚。

OpenClaw 最被人詬病的兩點(diǎn)，一是 token 消耗大、賬單吃不消，二是長時(shí)間工作穩(wěn)定性差、經(jīng)常失聯(lián)。乍一看是兩個(gè)問題；往下拆，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們經(jīng)常來自同一個(gè)源頭：Agent 在用劣質(zhì)工具——比如脆弱的瀏覽器自動(dòng)化——去完成本該由確定性工具完成的任務(wù)。

這類成本在社區(qū)里并非抽象的抱怨，而有大量具體案例。

Reddit 上有 OpenClaw 用戶提到，自己只是想自動(dòng)化 X 賬號(hào)發(fā)帖，三次嘗試就花掉了 10 美元，任務(wù)還沒真正跑通。還有人在 r/automation 里直言，現(xiàn)在很多所謂的 AI Agent 瀏覽器控制，本質(zhì)上只是「披著智能外衣的脆弱自動(dòng)化」——問題不在模型有多笨，而在底層工具本身就不可靠。頁面一變、DOM 一改、按鈕狀態(tài)一抖，Agent 就只能一遍遍觀察、一遍遍重試、一遍遍重新規(guī)劃。

而這些「失敗但不致命」的試錯(cuò)過程，并不會(huì)因?yàn)槿蝿?wù)沒完成就免費(fèi)——每一次觀察頁面、分析狀態(tài)、決定下一步，都在繼續(xù)消耗 token。

于是，穩(wěn)定性問題和成本問題，其實(shí)是同一個(gè)問題的兩面：工具越脆弱，試錯(cuò)越多；試錯(cuò)越多，token 燒得越快；任務(wù)鏈越長，失聯(lián)和中斷的概率也越高。

從這個(gè)角度看，Skill 自主進(jìn)化解決的是「怎么更聰明地使用一個(gè)工具」，但并沒有解決「好工具本身稀缺」的問題。Skill 可以讓 Agent 更熟練地駕馭一匹跛腳馬，但并不能把跛腳馬變成千里馬。

這才是今天很多 Agent 系統(tǒng)真正卡住的地方：不是 Skill 不夠強(qiáng)，而是底下能調(diào)度的高質(zhì)量原子工具太少。

03 Skill 是對(duì)模型能力的補(bǔ)丁

Hermes 做的事情，本質(zhì)上是把 Skill 的生成和優(yōu)化自動(dòng)化——讓 Agent 從經(jīng)驗(yàn)中蒸餾知識(shí)，不再需要人手寫。這確實(shí)解決了一個(gè)真實(shí)痛點(diǎn)。

但 Skill 本身有一個(gè)更深層的問題：它是自然語言驅(qū)動(dòng)的，本質(zhì)上是模型能力的延伸，或者說，是一種對(duì)模型能力的借貸。

現(xiàn)狀是，大量 Agent 在用 Skill 加上自主解題能力，完成本該由 CLI 完成的事情——比如以效率低下的瀏覽器自動(dòng)化方案查一個(gè)股票價(jià)格、下載一張圖片、提交一個(gè)表單。代價(jià)很清楚：貴、慢、不穩(wěn)定、調(diào)試難。

這里還有一個(gè)常見的認(rèn)知誤區(qū)，可以叫做「Skill 可遷移幻覺」：很多人以為，用強(qiáng)模型寫出來的 Skill，可以無縫遷移給弱模型用。實(shí)際上不能。Skill 是自然語言指令，它對(duì)模型能力有隱性依賴；模型一換，行為就可能變。CLI 則不同——它是代碼：同樣的輸入，永遠(yuǎn)給你同樣的輸出，不管底下跑的是什么模型。

二者的區(qū)別非常鮮明：

Skill 調(diào)試難，CLI 調(diào)試容易；

Skill 燒 token，CLI 近乎零消耗；

Skill 吃模型版本，CLI 不吃；

Skill 是語義層資產(chǎn)，CLI 是執(zhí)行層資產(chǎn)。

如果把 Skill 當(dāng)成核心積累方向，本質(zhì)上是把賭注壓在模型能力的穩(wěn)定性上。至少在當(dāng)前階段，更值得積累的是高質(zhì)量 CLI。

04 當(dāng)工具和上下文足夠好時(shí)，Skill 的優(yōu)先級(jí)會(huì)自然下降

上面的分析也能從 Anthropic 自己的產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)里得到印證。

Anthropic 的設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人、Cowork 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)主導(dǎo)者 Jenny Wen 在近期訪談中提到一個(gè)細(xì)節(jié)：她個(gè)人其實(shí)不怎么用 Cowork 的 Skills 功能。原因不是她否定 Skill，而是她在 Cowork 里掛載了一個(gè)文件夾，里面有自己長期積累的個(gè)人筆記、一對(duì)一會(huì)議記錄、隨手想法和工作觀察。對(duì)她來說，Cowork 從這些材料里已經(jīng)學(xué)到了足夠的信息，以至于她對(duì) Skill 和 Memory 的需求都被顯著削弱了。

這并不是說 Skill 沒有價(jià)值，而是說：當(dāng)上下文管理足夠好、底層工具足夠強(qiáng)時(shí)，Skill 的優(yōu)先級(jí)會(huì)自然下降。

換言之，Hermes 所強(qiáng)調(diào)的 Skill 自主進(jìn)化并不是錯(cuò)，而是它解決的問題很可能沒有想象中那么基礎(chǔ)。

05 有一件事正在悄悄發(fā)生：CLI 的使用者，從人變成了 Agent

如果說 Skill 解決的是應(yīng)用層的編排問題，那么更底層的變化發(fā)生在 CLI 上。

過去，CLI 是為人設(shè)計(jì)的。給人用的 CLI 可以有交互提示，可以容忍模糊輸出，也可以在文檔不全的時(shí)候靠用戶自己猜——因?yàn)槿藭?huì)停下來，會(huì)理解歧義，會(huì)重試，會(huì)去查文檔。

Agent 不一樣。

Agent 不睡覺，不容忍歧義，會(huì)并發(fā)，會(huì)在沒有預(yù)料到的時(shí)機(jī)無限重試。一個(gè)對(duì)人類來說「勉強(qiáng)能用」的 CLI，對(duì) Agent 來說可能就是高頻事故源。

給 Agent 用的 CLI 必須滿足一組完全不同的要求：

一條命令只產(chǎn)出一個(gè)明確結(jié)果；

輸出是結(jié)構(gòu)化的 JSON；

錯(cuò)誤信息不僅告訴你哪里錯(cuò)了，還要告訴 Agent 下一步該怎么辦；

長任務(wù)必須支持異步，不能讓 Agent 傻等；

接口天然支持冪等、重試和并發(fā)。

背后只有一句話：以前的軟件默認(rèn)使用者要睡覺、會(huì)分心、有耐心；現(xiàn)在 Agent 不滿足這些前提。

一旦使用者從人變成 Agent，CLI 的設(shè)計(jì)哲學(xué)就需要從頭重寫。Agent 真正在乎的是 token 消耗、緩存命中率、幻覺控制、長程穩(wěn)定性，而不是「這個(gè)命令看起來是否優(yōu)雅」。

06 瀏覽器里能看到的，都值得被 CLI 化

有一個(gè)實(shí)驗(yàn)很能說明問題：把 ChatGPT 的網(wǎng)頁版變成一個(gè)可以被 Agent 調(diào)用的 CLI。

做法并不神秘——通過 Chrome CDP 協(xié)議直接驅(qū)動(dòng)瀏覽器，操作 DOM，填輸入框，點(diǎn)發(fā)送，等待文字出現(xiàn)，再把結(jié)果抓下來。因?yàn)閺?fù)用了已有登錄態(tài)，行為上和人在瀏覽器里操作沒有本質(zhì)區(qū)別。

這個(gè)實(shí)驗(yàn)背后更大的洞察是：瀏覽器里能看到的，原則上都可以被 CLI 化。

不只是 ChatGPT——Gemini、音樂生成、視頻生成、股票圖表，只要能在瀏覽器里完成的流程，都可以被代碼重復(fù)執(zhí)行，最后收斂成一條 Agent 可調(diào)用的命令。

一旦一個(gè) Web 流程被 CLI 化，它就會(huì)從「需要 Agent 一步步盯著網(wǎng)頁試錯(cuò)」的流程，變成「可并發(fā)、可異步、可冪等的原子操作」。原來要靠瀏覽器自動(dòng)化消耗大量 token 才能完成的事，被壓縮成了一條命令、一個(gè)結(jié)構(gòu)化結(jié)果。

某種意義上，這是一條很反直覺但非?，F(xiàn)實(shí)的優(yōu)化路徑：節(jié)省 token 的方法，不是少讓 Agent 干活，而是先燒一點(diǎn) token，把高頻流程預(yù)制成 CLI。磨刀不誤砍柴工。

這個(gè)邏輯也不只適用于 Web。桌面應(yīng)用和手機(jī) App，本質(zhì)上都可以被逐步 CLI 化，what you see is what can cli。目前已有不少開源項(xiàng)目在分別推進(jìn)這三個(gè)方向，只是三者之間還沒有形成統(tǒng)一的設(shè)計(jì)語言和引起大家足夠的重視。

07 分層才是終態(tài)

Agent 的未來，除了模型本身的提升，更取決于如何處理好兩種邏輯：確定性邏輯和語義邏輯。

前者靠 CLI，后者靠 Skill 的自適應(yīng)和進(jìn)化。Hermes 解決的是后者，但前者才是今天很多系統(tǒng)真正缺的底座。

如果把 CLI 化推到極致，會(huì)出現(xiàn)一件很反直覺的事：一類流程完全固定的任務(wù)，Agent 只需要判斷任務(wù)類型、路由到對(duì)應(yīng) CLI、拿結(jié)果回來——這個(gè)過程理論上甚至不需要 LLM，幾個(gè) if-else 就夠了。你甚至可以用代碼去模擬 LLM 的輸入輸出接口，零 token、零延遲，繼續(xù)復(fù)用現(xiàn)有的 Agent 調(diào)度機(jī)制，只在真正需要判斷的地方才調(diào)用真實(shí)模型。

這有點(diǎn)像 2026 年的一場(chǎng)「代碼的文藝復(fù)興」——人們開始重新發(fā)現(xiàn)，不是所有「看起來像智能」的問題都應(yīng)該交給模型來解決。

終態(tài)的分工應(yīng)該是三層：

CLI 層：確定性執(zhí)行，零 token，可并發(fā)，易測(cè)試，不依賴任何模型；

Skill 層：上下文編排和經(jīng)驗(yàn)蒸餾，越用越強(qiáng)；

LLM 層：提供智能，做真正需要語義判斷的部分。

三層不是競(jìng)爭關(guān)系，而是依賴關(guān)系。

今天很多系統(tǒng)的問題在于，它們跳過了 CLI 層，直接讓 Skill 和 LLM 去兜底。結(jié)果就是：系統(tǒng)又貴又慢，穩(wěn)定性也差。正確的路徑應(yīng)該是——開發(fā)者預(yù)制 CLI，上層應(yīng)用自動(dòng)管理 Skill，LLM 在 Skill 的輔助下使用 CLI 解決問題。

Hermes 的出現(xiàn)不是終點(diǎn)，而是一個(gè)信號(hào)：Skill 層的問題可能正在被解決，但下一個(gè)真正的戰(zhàn)場(chǎng)，在 CLI 層。

Web 端、PC 端、移動(dòng)端，三大平臺(tái)系統(tǒng)性的 CLI 改造才剛剛開始。這可能才是今天 Agent 領(lǐng)域最值得做、也最不性感，但最關(guān)鍵的事情。

本文來自微信公眾號(hào)“騰訊科技”，作者：Lambda，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。