[分享创造] 把 AI Hermes Agent 的几个实际使用场景整理成了页面,想听听大家怎么看
最近在整理一个很具体的问题,顺手把它单独做成了一页:AI Hermes Agent 。 这一页主要想解决的是: 帮助用户先判断它适不适合自己的场景,而不是上来就被一堆泛化描述带偏。 当前这版更偏向“先把第一步走顺”,而不是一次把所有材料都堆进去。现在这页大致会带着用户走这几步:
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最近在整理一个很具体的问题,顺手把它单独做成了一页:AI Hermes Agent 。 这一页主要想解决的是: 帮助用户先判断它适不适合自己的场景,而不是上来就被一堆泛化描述带偏。 当前这版更偏向“先把第一步走顺”,而不是一次把所有材料都堆进去。现在这页大致会带着用户走这几步:
ChatGPT 这个 Agent 两个方面的能力感觉非常厉害 一个是联网搜索核对/总结信息,甚至是它自动的,觉得必要时自动搜索 第二个是对于一些逻辑性较清晰/能通过计算得到答案的任务需求,或者通过编程更容易得到答案的任务,它不是靠模型自己在那瞎想推理,而是会自己写 Python
ChatGPT 这个 Agent 两个方面的能力感觉非常厉害 一个是联网搜索核对/总结信息,甚至是它自动的,觉得必要时自动搜索 第二个是对于一些逻辑性较清晰/能通过计算得到答案的任务需求,或者通过编程更容易得到答案的任务,它不是靠模型自己在那瞎想推理,而是会自己写 Python
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最近在整理一个很具体的问题,顺手把它单独做成了一页:AI Hermes Agent 。 这一页主要想解决的是: 帮助用户先判断它适不适合自己的场景,而不是上来就被一堆泛化描述带偏。 当前这版更偏向“先把第一步走顺”,而不是一次把所有材料都堆进去。现在这页大致会带着用户走这几步:
同志们,是时候打造一把真正属于开源社区的 Coding Agent 了! 现状:我们被大厂“喂屎”,还要自己擦屁股 我写过 kaiwu (一个本地模型部署器),结果发现—— 用 Local LLM 做开发的朋友,多得超出想象 。 大家不断提需求:上下文压缩、Think 模式开关、
同志们,是时候打造一把真正属于开源社区的 Coding Agent 了! 现状:我们被大厂“喂屎”,还要自己擦屁股 我写过 kaiwu (一个本地模型部署器),结果发现—— 用 Local LLM 做开发的朋友,多得超出想象 。 大家不断提需求:上下文压缩、Think 模式开关、
0x00 开始 openbee 是一款让 Agents 成为你的数字员工的解决方案。 0x01 demo 下面是我基于 openbee 今天早上发布 v0.0.32 版本的流程: 0x02 思考 通过在飞书对话让 Agents ( claude/codex/kimi/pi ) 完
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