从 RAG 的临时检索讲到 LLM Wiki 的长期积累，讨论 Hermes Agent、Obsidian 与 Markdown 知识库如何分工，并借鉴 Ar9av/obsidian-wiki 的 manifest、hot.md、provenance、lint 等设计，把一次论文消化实验升级成可维护的知识系统。

Hermes Agent 番外 03 | Hermes、LLM Wiki 与 Obsidian：让 AI 成为你的知识管理员

多人共享 Hermes 不是简单把 Open WebUI 地址发出去，而是要把入口、身份、profile、workspace、凭据和工具权限分层隔离。本文给出从本地实验版到严格隔离版的落地方案。

Hermes Agent 番外 02 | 多人共享 Hermes：profile、workspace 与权限隔离方案

这篇讲如何把 Hermes 通过 API Server 接到 Open WebUI，让它从个人终端工具变成一个可以被多人访问的 Agent 入口，同时说明 Docker/WSL 网络、并发、成本与安全边界。

Hermes Agent 番外 01 | 接入 Open WebUI:把 agent 变成团队入口

把实际打赢 Hermes 路上会碰的坑一起点出来:安装/环境、模型选择、成本控制、安全隐私、调试技巧五块。推荐收藏,遇问题时回查。

Hermes Agent 教学 12 | 常见坑与调试

五个能拿走改一改就能跑的实战案例:邮件分拣、财务周报、Amazon listing 合规、个人知识库问答、跨平台助手。每个都附 prompt/YAML 与改造思路,背后的公共模式一起点出。

Hermes Agent 教学 11 | 实战案例集

把 Hermes 从本地搬到服务器。$5 VPS / Daytona serverless / 自建 GPU 服务器三条主流路径详讲,包含决策表、必做五件事、本地迁迁云端的步骤。

Hermes Agent 教学 10 | 部署到云端

让 Hermes 派派出子 agent 在隔离环境中并行运行,主会话只看结果,上下文不被污染。本篇讲透 delegate 调用、六种 backend、fan-out与RPC,以及你要避开的坍陷。

Hermes Agent 教学 09 | 子 agent 与并行

让 Hermes 从「你问他答」变成「他主动干」。本篇讲透定时任务、cron 语法、任务链、webhook/邮件/记忆三种触发,以及三个马上能拼出来尝试的实例。

Hermes Agent 教学 08 | 定时任务与自动化

让 Hermes 读写 Notion / Gmail / GitHub 不需要你写代码。本篇从概念到手体,讲透 MCP 协议在 Hermes 里怎么用,推荐常用 server,手把手教你写一个定制的 server。

Hermes Agent 教学 07 | MCP 集成:接上你的 Notion / Gmail / GitHub

Skill 是 Hermes 从经验中提炼出的「怎么做」手册。本篇讲清楚自动创建、手写、社区分享(agentskills.io)三条路径,以及它跟 MCP 的本质区别。

Hermes Agent 教学 06 | Skills 系统:让 agent 自我成长

Hermes 的「会成长」背后是怎么实现的?本篇拆解记忆系统:SQLite + FTS5 全文检索、三层记忆结构、手动增删查、Honcho 用户模型,以及你必须知道的隐私边界。

Hermes Agent 教学 05 | 记忆系统:agent 怎么「记住」你

把 Hermes 从终端里补出来。Telegram 三分钟接入,Discord/Slack/WhatsApp/邮件/钉钉/飞书依次讲解。Gateway 架构、上下文隔离、后台服务一次说清。

Hermes Agent 教学 04 | 接入消息平台:Telegram / Discord / Slack 与更多

装完 Hermes 后第一件事:学会跳进去、发指令、看它怎么干。本篇走一个真实任务:「去 GitHub 拉一个仓库,给我生成中文 README」。一路看它思考、调工具、交出结果。

Hermes Agent 教学 03 | 基础使用:CLI 交互与第一个任务

一行 curl 命令安装 Hermes Agent,走完 setup wizard 的每一步,选对 provider 和模型,避开 WSL2 / 国内网络的常见坑。装完这一篇,你手里会有一个能跑的 agent。

Hermes Agent 教学 02 | 从零安装与初次配置

Hermes Agent 是 Nous Research 在 2026 年 2 月发布的开源自主 AI agent。它跟 Claude Code、ChatGPT 这类工具的本质差别是什么?为什么说它是「会成长的 agent」?本系列开篇,带你搞清楚要不要装它。

Hermes Agent 教学 01 | 它是什么,凭什么值得装

每一项工程工作都应该使后续工作更容易，而不是更难

我的ai生态工具链

真正的控制，只能向内求

未来是“超级个体 + 杠杆能力 + 认知差距 + 个人IP”的复合时代

把 AI 当成“答案机器”会失望；把它当成“假设生成器 + 反驳器 + 计划助手”会更稳定。

从搜索到行动：我怎么用 AI 做个人研究与决策

openclaw项目

AI 成为新搜索引擎，电商将重新洗牌

坚持的理由应该来自未来的预期，而不是过去的投入，但大脑默认用后者替代前者。

坚持的理由应该来自前方，而不是身后

工具变量没有饱和点，把它当终点会让策略永远无法收敛。

无限膨胀的工具变量

心智的工程化视角：丹尼特《意识的解释》

大多数人在归因时停在第一个可见的原因上，但那个原因本身通常还有原因，停下来就意味着修的是症状，不是结构。

归因的层次：你找到的原因可能只是症状

情绪提供的是关于你的判断系统状态的信息，压制它会丢失信号，放任它会淹没信号，需要的是解码。

情绪是信号，不是噪声——但你需要学会解码

你可以说清楚一件事却并没有真正思考清楚它，写作是暴露这个差距的最好工具。

表达清晰与思考清晰是两件不同的事

你做的大多数「选择」其实是对环境默认值的接受，真正主动的选择比你以为的少得多。

默认选项在替你做大多数决策

能长时间专注的人不是意志力更强，而是他们的环境里诱惑更少、摩擦更高，这是可以被主动设计的。

专注不是天赋，是环境设计的结果

把思想变成可执行的规则：维特根斯坦《哲学研究》

自由意志是否存在是一个哲学上悬而未决的问题，但在实践层面，你必须以一种行动主体的方式生活。这个必要性本身提供了比哲学答案更稳固的基础。

自由意志的实践版本：不管哲学答案如何，你仍然需要行动

执行失败通常不是努力不够，而是选择没有真正做出来。

选择比努力更稀缺：大多数执行问题是选择问题

没有预测的复盘只是故事会，它不能更新任何判断。

复盘的前提：你得先有一个可以被错的预测

知道是有命题的存储，理解是有结构的网络。两者看起来很像，但在需要应用的时候差距会完全暴露出来。

知道一件事和理解一件事之间的距离

人关于自己的叙事不是对过去的中性记录，而是一个持续被编辑的解释框架，理解这一点让改变变得更可能。

自我叙事的可修改性：你关于自己的故事可以被重写

你在一个角色、关系或自我定义上投入越多，放弃它的心理代价就越高，和钱的沉没成本机制完全一样。

沉没成本不只是錢：身份也有沉没成本

一瞬人类

洛克《政府论》：同意、财产与国家权力的边界

阅读量和理解深度之间有一条沟，跨过这条沟需要的不是更多阅读，而是更高密度的处理。

读了多少不等于你吸收了多少

独处不只是社交的缺席，主动的独处可以产生在社交环境里无法产生的认知输出，是需要被保护的时间。

高质量的孤独是一种认知资产

道德直觉不是噪声，它是经过演化和文化压缩的判断；道德论证也不是权威，它依赖前提。当二者冲突时，需要判断哪一方更可信，而不是自动服从任何一方。

道德直觉和道德论证：当两者冲突时相信哪个

理解一条规则和在真实情境里稳定执行它，是两件完全不同的事。

知道规则与能用规则之间有一道很宽的沟

行动如何有结构：亚里士多德《尼各马可伦理学》

大多数人更擅长给答案，但问题的质量决定了答案能达到的上限，而大多数人在问题阶段就已经偷懒了。

把问题说清楚比给出答案更难

加锁文章

模糊目标不是认知缺陷，它在很多时候是一种保护机制——清晰意味着可以被检验，可以被证明失败。

模糊目标的实际功能：为什么人们更喜欢保持不清晰

对确定性的渴望是人类的自然倾向，但把确定性当作认识目标会导致认知上的自我欺骗——持有的信念会比证据允许的更坚实。

确定性是一种认知舒适，不是认识论美德

康德《判断力批判》：审美判断、目的论与“可交流性”

忏悔录

面对不确定性的理性：波普尔《猜想与反驳》

我们所有的判断都依赖一组前提，但大多数前提从来没有被说出来，也从来没有被检验过。分歧很多时候不在结论，而在沉默的前提。

沉默的前提：每一个判断背后都有一堆没说出来的东西

说不做某件事，和真正不做，是两件事。边界的价值在于它让你的承诺有了对照物。

边界不是拒绝，而是让承诺变得可信

大多数事情有名义上的完成和真正意义上的完成，两者之间有一条沟，填上这条沟需要额外的步骤，但大多数人在名义上完成之后就停下来了。

什么叫真正完成一件事

简单的框架让复杂的问题变得可处理，但每一次压缩都有代价。问题是我们通常不知道我们损失了什么，因为损失的东西在压缩之后就不再可见了。

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