抓住風(fēng)口，看懂趨勢

本期要點(diǎn)：Agent正在加速進(jìn)化！你還不跟進(jìn)？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

一個潮流的爆發(fā)，往往就表現(xiàn)在新事物新概念的接連涌現(xiàn)。

關(guān)注AI動態(tài)的朋友可能都注意到了，最近一個名為Hermes Agent的項(xiàng)目火了。二月發(fā)布至今短短兩個月時間，它在GitHub上就已經(jīng)積累了超過10萬顆星。在AI開發(fā)圈，這是一個相當(dāng)有分量的熱度。

很多人可能還沒完全搞懂上一個爆款OpenClaw，怎么新的Agent就又冒出來了？

表面看，Hermes的走紅是接住了OpenClaw被Anthropic限制后溢出的用戶。但真正讓它站穩(wěn)腳跟、并引發(fā)后續(xù)遷移潮的，是它開始“記事兒”了。

過去的AI Agent，包括OpenClaw，其實(shí)并不太記得住經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。你糾正過的錯誤，它下次可能還犯。

Hermes是古希臘神話中眾神之一的赫爾墨斯，是眾神的使者，同時也是商業(yè)、旅行和畜牧之神，這個團(tuán)隊(duì)以此命名自己的產(chǎn)品，是希望它能處理多種任務(wù)、連接不同平臺，成為是AI能力與人類需求之間的橋梁。

在技術(shù)層面上，Hermes內(nèi)置了一套學(xué)習(xí)循環(huán)機(jī)制，完成一項(xiàng)任務(wù)后，它會自動把成功經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成一個清晰的技能清單，存進(jìn)自己的知識庫。它還會定期復(fù)盤，主動把有用的信息加固記憶。這樣，下次再遇到類似的事，它就直接調(diào)用這個清單，做得更快更穩(wěn)。

所以，如果說OpenClaw讓大家看到了，AI能主動干活，Hermes就是能從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)到方法?？此埔恍〔剑瑢?shí)則指向了一個重要的趨勢轉(zhuǎn)折。

Nous Research聯(lián)合創(chuàng)始人，Jeffrey Quesnelle

這一點(diǎn)可以從一個小風(fēng)波中窺見一二。

就在Hermes風(fēng)頭正勁時 ，一家中國深圳的、名叫EvoMap的小團(tuán)隊(duì)公開指責(zé)，說Hermes的核心架構(gòu)與他們早先開源的項(xiàng)目高度相似 。

Hermes的團(tuán)隊(duì)則是矢口否認(rèn)，還頗為霸道的拉黑了對方。但誰先誰后、誰借鑒了誰，立刻成了開源社區(qū)里的爭論焦點(diǎn)。

在我們看來，這場風(fēng)波恰恰證明了，為 AI 添加不斷學(xué)習(xí)、不斷進(jìn)化的能力，已經(jīng)不是某個天才的突發(fā)奇想，多個團(tuán)隊(duì)都在不約而同地在這個方向發(fā)力。

Hermes Agent大概率也是一個中間過渡態(tài)，還會有成千上萬的自進(jìn)化Agent不斷涌現(xiàn)。誰能持續(xù)進(jìn)化，誰就能為用戶積累數(shù)字資產(chǎn)和經(jīng)驗(yàn)。而這些Agent未來真正有價值的方向，就是成為一個高度專業(yè)化、可被消費(fèi)者長期雇傭的智能服務(wù)。

Agent進(jìn)化論

首先，為什么進(jìn)化會成為所有AI Agent項(xiàng)目的必選項(xiàng)？

要看清這點(diǎn)，我們需要回到一個根本問題上：Agent 究竟是什么？

Agent的核心使命是替人完成任務(wù)。用戶不關(guān)心它是否會說漂亮話，只關(guān)心事情最終有沒有辦好。

一旦這個定位確立，你就會發(fā)現(xiàn)，你與Agent之間其實(shí)是雇傭關(guān)系。

想象一下，如果你雇傭了一個員工，他每次做類似的事都需要你從頭教一遍，你肯定無法接受。一個無法積累經(jīng)驗(yàn)的AI Agent，每次執(zhí)行任務(wù)都像個新手，用起來也一定讓你會很痛苦，想摔鍵盤。

更關(guān)鍵的是，雇傭關(guān)系還意味著長期的經(jīng)濟(jì)交換，你需要為Agent的勞動支付成本，它需要為你持續(xù)創(chuàng)造價值。

這個成本不僅是算力，還包括了你的時間、精力，以及因此而錯過的其他事情。

你自然希望，隨著Agent使用的增多，綜合成本會不斷下降。而當(dāng)你下達(dá)指令后，它就能比較自主地完成任務(wù)，不需要你操心太多，然后交付的結(jié)果也能看得過眼。

所以，OpenClaw這種主要提供單次服務(wù)能力的Agent，還難以成為一名優(yōu)秀的員工。

Hermes則在力圖解決這個問題，它在構(gòu)建能夠降低成本、并保持產(chǎn)出效果的“經(jīng)驗(yàn)曲線”。

在以往的成熟產(chǎn)業(yè)中，“經(jīng)驗(yàn)曲線”至關(guān)重要。一般情況下，隨著產(chǎn)量的增加，單位成本都會系統(tǒng)性的下降，因?yàn)樯a(chǎn)者會在重復(fù)中學(xué)習(xí)、優(yōu)化，并沉淀下了“手藝”（也就是Know-how），同時還能保持甚至提升輸出質(zhì)量。

Agent也一樣，如果它要成為一種可規(guī)?；纳a(chǎn)力，就必須遵循同樣的規(guī)律，要不斷積累經(jīng)驗(yàn)，不斷進(jìn)化。

走向“服務(wù)規(guī)?；?/strong>

不過，既然Agent已經(jīng)會進(jìn)化了，未來它們會集體進(jìn)化成什么？

一個常見的想象是，我們會得到一個更萬能的AI，一個什么都會做的超級工具。

但現(xiàn)實(shí)的演進(jìn)邏輯，可能恰恰相反。Agent進(jìn)化的方向?qū)⑹亲呦蚓珜?，?shí)現(xiàn)復(fù)雜服務(wù)，而不是再次成為如ChatGPT那樣的通才。

因?yàn)檎嬲纳虡I(yè)價值，往往來自于專注和深耕。在商業(yè)上，懂一萬件事的皮毛，不如 吃透 一件事。

你要超越大多數(shù)競爭對手，就必須不斷精進(jìn)。 對于Agent也一樣，光有“手”卻沒有進(jìn)化，所謂執(zhí)行，也就只是看似有用，卻難以商業(yè)化。

而Agent的進(jìn)化方向，由它被反復(fù)要求完成的任務(wù)決定。也就是說，你越頻繁地用AI處理某一類問題，它在這方面積累的經(jīng)驗(yàn)就越多，進(jìn)化就越快，能力就越強(qiáng)。

而且，這背后還有“群體加速創(chuàng)新”的推動作用：創(chuàng)新者相互啟發(fā)，并在他人的基礎(chǔ)上提升，表面上都是小改動，累計起來效率大大超過單打獨(dú)斗的創(chuàng)新。

就像一個生態(tài)系統(tǒng)中，當(dāng)資源充足時，物種會迅速分化，占據(jù)各自獨(dú)特的生態(tài)位。AI Agent的生態(tài)也是如此，OpenClaw點(diǎn)燃了Agent浪潮，創(chuàng)新就會層層疊加，但它們不會擁擠在“通用Agent”的賽道上，一定會沿著高價值的垂直場景，分道揚(yáng)鑣。

因此，我們看到的未來圖景，大概率是各類AI Agent解決著具體的行業(yè)難題。

如科研Agent，能持續(xù)跟蹤前沿論文并提煉見解；分析師Agent，能深度分析市場數(shù)據(jù)；又或是周日Tina老師在“AI小課”上演示的AI王煜全，能提供我們獨(dú)家的科技行業(yè)企業(yè)分析。

現(xiàn)在，Agent已經(jīng)具備了自我進(jìn)化的能力，一旦一個Agent能在某個領(lǐng)域持續(xù)學(xué)習(xí)、記住所有歷史、并不斷優(yōu)化方法，服務(wù)就會逐步成型。

我們常說，未來理想的智能服務(wù)，會具備四個特征：專家級、個性化、持續(xù)性和普惠性。這意味著，過去只有少數(shù)人才能享用的頂級顧問服務(wù)，可以飛入尋常百姓家。

當(dāng)各行各業(yè)都出現(xiàn)了屬于自己的智能服務(wù)，我們也就實(shí)現(xiàn)了 “服務(wù)的規(guī)?；保跐M足人們更多需求的同時，創(chuàng)造更多就業(yè)，也讓整個經(jīng)濟(jì)更加繁榮。

所以，AI的顛覆性，必然不只是把舊的事情做得更快，更在于做成以前根本不存在的新事情。最大的歷史紅利，永遠(yuǎn)屬于那些能洞察并順應(yīng)這一趨勢的人。

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