此方案覆盖三个Agent:Hermes OpenClaw独立版 QClaw腾讯版(WorkBuddy和Marvis暂不参与)
核心原则:每个Agent按最小必要集加载Skills和记忆,不做全量注入。
| Agent | 当前模型 | 节省措施 |
|---|---|---|
| Hermes | deepseek-chat |
1. 技能懒加载 — 默认不自动加载skills,手动 /skill name 按需加载2. 记忆分层压缩 — 活跃层控制在15KB以内,旧记忆归档 3. Tools截断 — 工具输出设置 max_output_tokens,长输出截断4. 上下文压缩 — protect_last_n: 10,减少历史残留5. /new 策略 — 切换话题时主动/new,避免无关历史挤占窗口 |
| OpenClaw | 待确认 |
1. 精简Skills — 从15+个降到5-6个核心技能 2. freshTailMaxTokens — 40000 → 15000(仅保留最近上下文) 3. freshTailCount — 64 → 24(对话轮数压缩) 4. 子Agent最小化 — 子Agent不继承父Agent完整skills,只带自身所需 |
| QClaw | deepseek/deepseek-v4-flash |
1. Skills精简 — 当前18个Skills,选出真正在用的5-6个,其余取消默认加载 2. 去除多余系统指令 — 检查openclaw.json中system_prompt,去掉冗余描述 3. 长消息截断 — 工具返回过长时截断,不塞满上下文 4. heartbeat轻量化 — 已配置 lightContext: true 继续保留
|
| WorkBuddy | 腾讯混元(多模型) |
1. 按任务选模型 — 简单任务用轻量模型,复杂任务用强模型 2. 专家按需加载 — WorkBuddy有"AI专家团",只加载当前任务需要的专家 3. 腾讯Token套餐 — 评估3500万/月的订阅套餐是否比按量便宜 |
| Marvis | 本地+云端混合 |
1. 本地模式优先 — 简单任务/定时任务用本地模型,0 Token消耗 2. 仅云端任务走云端 — 数据分析、复杂推理才走云端模型 3. Marvis的定时任务全走本地 — 节约大量Token |
子Agent统一节省方案:
max_turns: 3-5 子Agent完成即返回,不保留长对话历史| Agent | 已接入 | 建议新增 |
|---|---|---|
| Hermes | Telegram ✅、网页Dashboard ✅ | 已足够,不新增 |
| OpenClaw | 计划飞书+Telegram(Telegram未配) | 优先配Telegram,其次加飞书 |
| QClaw | 飞书 ✅ | 建议加Telegram,方便三Agent统一渠道 |
| WorkBuddy | 微信/企微/飞书/钉钉/QQ ✅ | 已非常全面,无需新增 |
| Marvis | 桌面客户端+手机远程 ✅ | 桌面端为主,手机为辅,无需加IM |
推荐:统一的IM沟通矩阵
三个可编程Agent(Hermes/OpenClaw/QClaw)建议都接入 Telegram + 飞书 双通道:
除飞书和Telegram外推荐:Discord(频道机制好,适合分任务、日志、通知三个频道)
重新理解你的需求:
你不需要五个Agent实时协同、互相依赖。你需要的是:
方案:共享黑板 + 每小时自动通知(你已同意的机制)
文件位置:D:\hermes-data\shared-blackboard.json(已有,按当前记忆所述)
黑板内容设计:
{
"last_updated": "2026-06-17T14:00:00+08:00",
"agents": {
"hermes": {
"status": "idle / working",
"last_active": "2026-06-17T13:55:00+08:00",
"current_task": "五Agent方案第3条更新",
"recent_outputs": [
{"time": "13:50", "type": "html", "summary": "生财监控页面已更新", "path": "D:\\hermes-html\\..."}
],
"skills_inventory": ["代码开发", "浏览器操作", "文件工具", "cron", "飞书API", "Whisper"]
},
"openclaw": {
"status": "idle",
"last_active": "2026-06-17T11:45:00+08:00",
"current_task": "五Agent方案终版",
"recent_outputs": [
{"time": "11:45", "type": "html", "summary": "五Agent方案·11问完整回答已生成", "path": "D:\\hermes-html\\..."}
],
"skills_inventory": ["深度分析", "feishu_doc", "feishu_drive", "exec", "web_search"]
},
"qclaw": {
"status": "idle",
"last_active": "2026-06-17T10:00:00+08:00",
"current_task": "新豪轩跟进",
"recent_outputs": [],
"skills_inventory": ["腾讯生态", "IMA", "飞书", "战略分析", "微信"]
},
"workbuddy": { "status": "unknown" },
"marvis": { "status": "unknown" }
},
"skills_shared": [
{"skill": "飞书文档操作", "owner": "qclaw", "brief": "feishu_doc工具,可读写飞书文档", "how_to_get": "找QClaw要skill文件"},
{"skill": "微信消息收发", "owner": "qclaw", "brief": "微信通道", "how_to_get": "找QClaw"},
{"skill": "HTML成果页生成", "owner": "hermes", "brief": "Python模板渲染", "how_to_get": "Hermes有标准模板"},
{"skill": "深度多维度分析", "owner": "openclaw", "brief": "上下文推理能力最强", "how_to_get": "找OpenClaw处理"},
{"skill": "Everything文件搜索", "owner": "openclaw", "brief": "Windows最快文件搜索", "how_to_get": "es.exe + exec工具"}
]
}
每小时通知内容(三个可编程Agent各设一个cron,每小时写一次心跳):
三个Agent各自cron配置:
| Agent | cron类型 | 频率 | 动作 |
|---|---|---|---|
| Hermes | Hermes内置cronjob | 每60分钟 | 读黑板 → 更新自己的状态和产出 → 检查其他Agent的新产出 |
| OpenClaw | OpenClaw cron skill | 每60分钟 | 读黑板 → 更新自己的状态 → 查看是否有新任务/新产出 |
| QClaw | QClaw cron skill | 每60分钟 | 同OpenClaw |
接手情景举例:
情景A:你跟Hermes聊生财有术抓取,Hermes做了分析。第二天你跟QClaw聊同一个话题,QClaw看黑板知道"生财有术的HTML在D:\hermes-html\projects.html"——不需要你重新描述。
情景B:OpenClaw开发了一个很实用的百度盘上传skill,写在黑板的 skills_shared 里。Hermes每小时看到后,觉得有用,把skill文件复制过来用。
情景C:你在QClaw上启动了"新豪轩项目分析",做了一半想切到OpenClaw继续。QClaw把当前进度写入黑板,OpenClaw读黑板后直接接手。
⚠️ 补充:协同不是默认行为,由分发标记控制
上面说的每小时cron同步是被动信息同步(Agent之间知道彼此在做什么)。但主动分发任务是由你通过标记控制的:
| 你说 | 黑板协同行为 |
|---|---|
帮我做XXX(无标记) | Agent自处理,不写黑板。其他Agent不知道。 |
知会 帮我做XXX | Agent自处理,做完写黑板。其他Agent下次cron读到就知道结果。 |
协同 帮我做XXX | Agent写到黑板 tasks/,其他Agent cron看到后可接手。 |
对比 帮我做XXX | Agent写brief到黑板,其他Agent cron看到后各自出方案。 |
指派给xxx 做XXX | 发起Agent写黑板 + 主动IM通知指定Agent。不等cron。 |
不需要用【】符号,直接说关键词就行。 Agent理解语义,效果一样。
核心逻辑:不带标记=不打扰其他人。带了标记=Agent按规则写黑板,其他人通过cron或IM收到信息。
你需要其他Agent知道——就用标记。不需要——就不加标记,各自安静干活。
你的问题:是不是要发五次?能不能只说一次,五个Agent自动响应?
答案:三个可编程Agent(Hermes/OpenClaw/QClaw)可以做到你说一次、各自响应。 WorkBuddy和Marvis不行。具体机制如下:
方案:一次brief → 黑板触发 → 三Agent各自响应
你只说一次(跟任意一个Agent说)
↓
那个Agent把brief写到黑板:
D:\hermes-data\decisions\compare\YYYYMMDD_主题\
└── brief.md(任务描述,含问题、约束、格式要求)
↓
三个Agent各自的每小时cron扫到黑板有新brief
↓
每个Agent读brief,各自出方案
↓
每个Agent把自己的方案写到同一目录:
outputs\hermes_方案.md
outputs\openclaw_方案.md
outputs\qclaw_方案.md
↓
你指定的评委Agent(默认Hermes)拉三个方案做对比
↓
输出对比HTML,更新索引页
具体操作流程(你想"只说一次"):
| # | 你做的事 | Agent做的事 |
|---|---|---|
| 1 | 跟任一Agent说:发起一个方案对比,brief写黑板,主题:XXX,让三个Agent都出方案 | 收到指令的Agent把brief写到 decisions/compare/日期_主题/brief.md |
| 2 | (不用做) | 三个Agent各自的cron(每小时)扫到brief → 各自出方案 |
| 3 | (不用做) | 评委Agent(Hermes)三个方案都到齐后,做对比 |
| 4 | 等结果 | 对比HTML生成,推送到你 |
⌛ 因为cron是每小时跑一次,从你说"发起"到拿全三个方案,最多需要 1小时+执行时间。如果你等不了,可以手动触发:
| 快速版 | 你说发起方案对比,主题XXX,brief写黑板,然后你告诉OpenClaw和QClaw"黑板有新brief,去看" | 当前Agent写完brief后,通过Telegram/飞书主动通知另一个Agent |
触发对比的标记(你已确定的方案):
你不需要每次都手动发五次。用标记触发:
| 你说 | 效果 |
|---|---|
对比 帮我出方案,主题是XXX | 发起的Agent写brief到黑板,三个可编程Agent各出一份 |
对比 跟之前XX问题一样,再比一次 | Agent复用上次的brief模板,三个Agent重新出 |
不需要用【】符号,直接说"对比"就行。如果时间紧急,你再说 对比...,然后你通知OpenClaw和QClaw去看黑板,发起的Agent写brief后主动IM通知另外两个,不等cron。
如果时间紧急(<=10分钟要结果):
| 方法 | 你做的事 | 耗时 |
|---|---|---|
| 你分别问三个 | 把brief分别发给Hermes/OpenClaw/QClaw(通过各自的IM通道,发三次) | 2-5分钟 |
| 你问一个,它转发 | 你只跟Hermes说 → Hermes通过Telegram转发给OpenClaw、通过飞书转发给QClaw | 立即+几秒转发延迟 |
WorkBuddy和Marvis:
这两个无法自动。你需要在Agent出完方案后,手动把WorkBuddy/Marvis的方案贴进 outputs/ 目录,评委Agent会一并纳入对比。
对比维度(统一打分标准):
| 维度 | 说明 | 评分 |
|---|---|---|
| 可行性 | 马上能做还是需要准备 | 1(空想)→ 5(即用) |
| 性价比 | 投入产出比 | 1(烧钱)→ 5(省钱) |
| 维护难度 | 后续维护成本 | 1(复杂)→ 5(省心) |
| 适合度 | 跟你的场景匹配度 | 1(不匹配)→ 5(完美) |
| 创新度 | 有没有独到之处 | 1(平庸)→ 5(眼前一亮) |
流程:
D:\hermes-shared\compare\YYYYMMDD_问题名\对比维度(统一打分标准):
| 维度 | 说明 | 评分 |
|---|---|---|
| 可行性 | 马上能做还是需要准备 | 1(空想)→ 5(即用) |
| 性价比 | 投入产出比 | 1(烧钱)→ 5(省钱) |
| 维护难度 | 后续维护成本 | 1(复杂)→ 5(省心) |
| 适合度 | 跟你的场景匹配度 | 1(不匹配)→ 5(完美) |
| 创新度 | 有没有独到之处 | 1(平庸)→ 5(眼前一亮) |
对WorkBuddy和Marvis的特殊处理:
WorkBuddy和Marvis是封闭产品,方案不会写到共享目录。你需要手动把它们的方案贴进 D:\hermes-shared\compare\ 目录下,然后Hermes统一做对比。或者直接告诉Hermes它们的方案内容,由Hermes代为录入。
OpenClaw之前的三层方案(活跃/归档/历史)是对的,补充增强:
| Agent | 记忆机制 | 管理方案 |
|---|---|---|
| Hermes | memory工具(长度有限) |
三层已就位:活跃层在memory注入,归档层存 user-profile.json,历史层在session DB补充:设 70%水位线告警,接近上限时自动将旧记忆压缩为摘要并归档 |
| OpenClaw | MEMORY.md |
三层方案:活跃层MEMORY.md ≤15KB / 归档层 memory/archive/ / 历史层 daily notes + session 每月或MEMORY.md超15KB时提醒归档 |
| QClaw | OpenClaw兼容 | 同OpenClaw方案 |
| WorkBuddy | 云端管理 | 腾讯管理,你无需操心 |
| Marvis | 本地管理 | 本地存储,无需操心 |
跨Agent记忆共享策略:
答案:核心知识要一致,技能不需要相同。
为什么知识要一致:
为什么技能不需要相同:
怎么做:
user-profile.json(核心事实副本)→ 通过黑板同步更新| Agent | 能连飞书IM? | 能读飞书文档? | 能读飞书目录? |
|---|---|---|---|
| Hermes | ✅ 可配feishu gateway | ✅ 需配feishu_drive skill | ✅ 需配drive:drive:readonly权限 |
| OpenClaw | ⏳ 计划中,未配 | ⏳ 可配但未配 | ⏳ 可配但未配 |
| QClaw | ✅ 已配 | ✅ 可配 | ✅ 可配 |
| WorkBuddy | ✅ 已配飞书 | ❌ 文档读写能力待确认 | ❌ 需要看API |
| Marvis | ❌ 不能 | ❌ 不能 | ❌ 不能 |
实际操作建议:
核心建议:Hermes + QClaw 负责飞书文档的深度分析和操作。 WorkBuddy也能读但能力有限。
IMA 能接受音频吗?能分析吗?
能用五Agent管理IMA吗?
更好的替代方案(Agent可直接使用):
| 方案 | 类型 | Agent能否使用 | 推荐度 |
|---|---|---|---|
| Dify | 开源RAG平台 | ✅ 完整API,Agent可调用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| FastGPT | 开源RAG | ✅ API可调 | ⭐⭐⭐⭐ |
| AnythingLLM | 本地RAG | ✅ API可调 | ⭐⭐⭐ |
| 本地向量库(Chroma/FAISS) | 自建RAG | ✅ Python脚本直接调用 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 飞书文档 | 云文档+搜索 | ✅ Agent通过API搜索 | ⭐⭐⭐⭐ |
最推荐:Dify — 开源、API完整、支持文档/Skills/工作流,Agent调用Dify API即可查知识库
当前问题:IMA管理项目资料,但Agent无法操作IMA。项目文档类型多(合同/计划/设计/需求/测试/会议/收款),关系复杂。
推荐方案:飞书多维表格(Bitable) + 飞书文档
为什么是目前最好的选择:
建议的表结构:
| 多维表格名称 | 字段(列) |
|---|---|
| 📋 项目总览 | 项目名称|状态|负责人|开始/结束日期|预算|合同金额|已收款 |
| 📅 里程碑 | 里程碑名称|项目(关联)|计划日期|实际日期|完成状态|输出物 |
| 📄 文档索引 | 文档名|类型(合同/计划/设计/需求/测试/会议)|路径|创建日期|相关里程碑 |
| 📝 会议记录 | 会议名称|日期|参会人|关键决议|待办事项(关联人员) |
| 💰 合同收款 | 合同编号|项目(关联)|合同金额|已收/应收|收款日期|付款方 |
| 🔧 变更日志 | 变更日期|项目(关联)|变更描述|影响范围|审批人 |
Agent怎么用:
如果不想用飞书:替代方案是 Airtable(海外)或 开源NocoDB,Agent通过REST API操作。
你的文件类型:合同/计划/设计/需求/测试/会议文档 + 书籍 + 音频 + 视频
方案:
| 文件类型 | 管理方式 | 负责Agent |
|---|---|---|
| 📄 文档(.docx/.pdf/.txt) | 建索引文件 → Agent按路径读原始文件 → 分析/回答问题 | Hermes + QClaw |
| 📚 书籍(.epub/.pdf) | 用 Calibre + kiwix-serve 建本地书库,或直接用Dify上传 | Hermes |
| 🎵 音频(.mp3/.wav) | Whisper 转文字 → 存入知识库 | Hermes(本地有Whisper) |
| 🎬 视频(.mp4/.mkv) | ffmpeg 提取音频 → Whisper 转文字 → 存入知识库 | Hermes |
| 🖼️ 图片 | 图片索引 + 用vision模型分析 | Hermes(支持vision) |
索引文件结构建议:
D:\project-docs\索引.json
[
{"id": "P001", "name": "XX项目合同", "type": "合同", "path": "D:\\project-docs\\合同\\XX项目合同.pdf",
"date": "2026-03-01", "project": "XX系统", "tags": ["合同","财务"]},
...
]
Agent通过索引快速找到文件,不扫描整个硬盘。索引你维护,Agent读取。
各Agent职责:
本页面已生成。访问链接:
file:///D:/hermes-html/%E4%BA%94Agent%E5%8D%8F%E4%BD%9C%E6%96%B9%E6%A1%88_20260617.html
标签:Hermes 2026-06-17 五Agent协作·11问
索引页 file:///D:/hermes-html/index.html 已更新,加入本页面的入口卡片。
总原则:发挥各自特长,避免重复。
| 职责 | Hermes | OpenClaw | QClaw | WorkBuddy | Marvis |
|---|---|---|---|---|---|
| 日常对话/咨询 | 主责 | 可替补 | 可替补 | — | — |
| 代码开发/调试 | 主责 | — | — | — | — |
| 工具调用/自动化 | 主责 | 辅助 | 辅助 | — | 本地定时任务 |
| 深度分析/长文档 | 辅助 | 主责 | 辅助 | 数据洞察 | — |
| 飞书文档操作 | 主责(配合飞书API) | 可配 | 主责(已有飞书) | 已配(能力待确认) | — |
| 知识库管理 | 主责(Dify/本地RAG) | 辅助 | 辅助 | — | — |
| 项目管理 | 主责(飞书Bitable) | 辅助 | 辅助(已有飞书) | 数据分析 | — |
| 黑板/协同调度 | 主责(cron同步) | 辅助 | 辅助 | 手动录入 | 手动录入 |
| 本地文件管理 | 主责(索引+分析) | 辅助 | 辅助 | — | 本地搜索整理 |
| IM多渠道收发 | Telegram+飞书 | Telegram+飞书 | 飞书 可+Telegram | 微信/企微/钉钉/QQ/飞书 | 桌面+手机 |
| 新方案设计/对比 | 评委+出方案 | 出方案 | 出方案 | 出方案(手动输出) | — |
| 定时任务/cron | 主责 | 可分担 | 可分担 | — | 本地定时(无token成本) |
| 数字创作(PPT/视频) | 辅助(可生成HTML) | — | — | 主责(PPT生成) | — |
| 系统维护/清理 | — | — | — | — | 主责(电脑小管家) |
一句话总结分工:
你的决策:
五个Agent的强项清单(你用来判断分配的依据):
| Agent | 强项 | 适合的任务 |
|---|---|---|
| Hermes | 代码开发、工具调用、浏览器操作、cron定时任务、飞书API、Whisper音频转文字、文件读写、HTML生成 | 日常对话、代码开发、自动化脚本、内容抓取、HTML成果页、飞书操作、定时任务 |
| OpenClaw | 深度分析、长文档推理、exec系统命令、feishu_doc/drive/wiki、web_search、Everything文件搜索 | 多维度方案分析、长文档总结、飞书文档操作、市场调研、方案对比 |
| QClaw | 腾讯生态(微信/企微/IMA)、飞书、战略分析、IMA知识库管理、市场研究 | 腾讯系任务、IMA知识库操作、微信消息、战略分析、A线企业咨询 |
| WorkBuddy | AI专家团并行、PPT生成、调研报告、数据洞察、多IM收发 | 办公文档生成、调研报告、PPT制作、企业内部协作 |
| Marvis | 本地模式0 token、桌面操作、系统清理、网络修复、文件智能整理、手机远程操控 | 定时电脑操作、系统维护、本地文件整理、提醒通知 |
关键问题:发起Agent怎么知道这次要不要分出去?
答案:你用一个标记词控制分发模式。 你说话时加一个前缀就行了:
| 你说 | 行为 | 场景 |
|---|---|---|
帮我做XXX(无标记) | 自处理 — 发起的Agent自己干,不分发 | ✅ 日常任务默认模式 |
协同 帮我做XXX | 分发+协同 — 写到黑板,其他Agent可接力 | 大任务需要多人接力 |
对比 帮我做XXX | 分发+各自出方案 — 黑板写brief,三个各出一份 | 需要对比方案的决策 |
知会 帮我做XXX | 自处理+通知 — 自己做完,让其他人知道结果 | 重要但不需要帮忙 |
指派给xxx 做XXX | 指定接收者 — 直接通知指定Agent | 你知道谁最合适 |
不需要用【】符号,直接说关键词就行。 不带标记=自己干。带了标记才分发。
规则很简单:不带标记 = 自己干。带了标记才分发。你记不住所有标记也没关系,只说"这个需要对比一下"Agent自动识别。
任务发起和分配流程(三种分发模式 + 自处理):
你 → 跟任意一个Agent说(带标记或不带标记) 发起的Agent做的事: ① 检查你的指令有没有分发标记 ② 无标记 → 【自处理模式】直接开始做,不写黑板 ③ 【协同】→ 写入黑板 tasks/ 目录,其他Agent cron扫到可接手 ④ 【对比】→ 写入黑板 decisions/compare/ 目录,三个Agent各出一份 ⑤ 【知会】→ 自处理 + 做完后写一条"已完成"到黑板 ⑥ 【指派给XXX】→ 通过IM直接通知指定Agent 黑板 tasks/ 目录结构: pending/ # 待分配 assigned/ # 已分配(文件名含Agent名) in_progress/ # 执行中 completed/ # 已完成
四种模式的对比:
| 自处理 | 【协同】 | 【对比】 | 【知会】 | |
|---|---|---|---|---|
| 发起Agent自己干? | ✅ 是 | ✅ 也干 | ✅ 也出一份 | ✅ 是 |
| 分给别人? | ❌ 不 | ✅ 写到黑板等人接手 | ✅ 三个各出一份 | ❌ 不 |
| 其他人知道? | ❌ 不知道 | ✅ cron扫到知道 | ✅ 参与出方案 | ✅ 做完后知道结果 |
| 适合场景 | 日常、快速 | 大型任务、接力 | 决策、方案对比 | 重要但不需要帮忙 |
| 你实际说的 | 帮我把这个链接抓了 | 【协同】继续新豪轩项目 | 【对比】出三个方案 | 【知会】合同已签完 |
如果你不记得标记:
记不住前缀没关系,换一种说法Agent也能识别:
| 你想达到的效果 | 怎么说 |
|---|---|
| 自己干 | 帮我做XXX |
| 分发协同 | 协同 帮我做XXX |
| 对比方案 | 对比 帮我做XXX |
| 知会 | 知会 帮我做XXX |
| 指派 | 指派给openclaw 帮我做XXX |
触发机制(对方如何收到任务并执行):
| 分配给 | 如何通知 | 兜底 | 需配置? |
|---|---|---|---|
| Hermes(别人分给Hermes) | Hermes有cron每小时扫 tasks/assigned/ | 你通过Telegram直接说"去看XXXX" | 不需要 |
| OpenClaw(别人分给OpenClaw) | 分给OpenClaw的那个Agent通过Telegram发消息给OpenClaw | OpenClaw自身cron每小时扫 tasks/assigned/ | 需配好OpenClaw的Telegram |
| QClaw(别人分给QClaw) | 分给QClaw的那个Agent通过飞书发消息给QClaw | QClaw自身cron每小时扫 tasks/assigned/ | QClaw已有飞书 |
| WorkBuddy | 发起的Agent通知你,你手动操作 | — | 无法自动 |
| Marvis | 发起的Agent通知你,你手动操作 | — | 无法自动 |
三个Agent各自的cron统一配置:
三个可编程Agent(Hermes/OpenClaw/QClaw)每小时都做以下事情:
这样你不管跟哪个Agent说话,它都知道最新的情况。
一句话总结你的调度方案:
你知道我们的强项,你来分配;谁接到任务谁负责写到黑板;每个Agent每小时扫一次黑板捡任务和看成果。
WorkBuddy和Marvis无法自动,需要你手动中转。
核心问题:AI Agent 每次对话都是"新的一天"——虽然有记忆和黑板,但具体任务的上下文、前因后果、中间结论,如果不主动提供,Agent 很容易答偏或遗漏。
这不是AI的错,是沟通方式的问题。 就像你跟同事交接工作,不把背景说清楚,同事肯定做不对。
方案:命令信息包(Command Info Pack)方法论
每次给Agent下指令时,按以下结构组织你的输入。不需要每次都写全,但关键信息越多,Agent的输出就越准。
📦 命令信息包模板
## 🎯 目标(必填:一句话说清要做什么) 例:把生财有术这篇文章提炼成项目卡片,更新到监控页面 ## 📋 已知上下文(选填:不填Agent可能不知道) - 这件事的背景:XXX - 之前已经做过的:XXX - 相关的文件/路径:D:\xxx\xxx - 上次讨论的结论:XXX ## 🔗 参考材料(选填:相关链接、文件路径、结论页) - 之前生成的HTML:file:///D:/hermes-html/... - 相关的微信文章:https://mp.weixin.qq.com/s/... - 黑板中的任务ID:T001 ## ⚠️ 约束和偏好(选填) - 不要做XXX - 优先用XXX方案 - 预算/时间限制 ## 📤 期望产出(选填) - 更新HTML放到 D:\hermes-html\ - 给我一个摘要 - 把结论写到黑板
📌 实用速记版(日常使用,简化到一句话但有技巧):
| 场景 | ❌ 不好的问法 | ✅ 好的问法 |
|---|---|---|
| 继续之前的事 | 继续做那个项目分析 |
继续做新豪轩项目分析。之前已分析到竞品部分,结论写在 D:\projects\新豪轩\分析.md,从第3节继续 |
| 让另一个Agent接手 | 帮我看一下这个合同 |
帮我看一下这个合同。背景:新豪轩项目的采购合同,Hermes之前分析了条款风险(见黑板T002),你重点看付款条款和违约责任 |
| 更新已有内容 | 更新生财监控页面 |
更新生财监控页面。新链接:xxx。现有页面在 D:\shengcai-monitor\projects.html,保持左侧sidebar和标签格式不变,只加新卡片 |
| 跨Agent协作 | 帮我做个方案对比 |
我做了一个五Agent方案(见黑板T003),OpenClaw也做了一个(见黑板T004),你帮我对比两者的差异,输出对比HTML |
🛠️ 辅助工具:用"会话启动卡片"减少打字量
不想每次打那么多字?可以在本地建一个 prompt模板库,复制粘贴即可:
D:\prompt-templates\ ├── 继续任务.md # 用于继续之前未完成的任务 ├── 接手任务.md # 用于让另一个Agent接手 ├── 对比方案.md # 用于让Agent做方案对比 ├── 更新页面.md # 用于更新已有的HTML页面 ├── 分析文档.md # 用于让Agent分析某个文档 └── 日常查询.md # 快速问答
每个模板里写好固定结构,你只需填入关键信息。
💡 高级技巧:让Agent自己帮你回忆上下文
如果你真的不想打字,可以这样让Agent自己去查:
| 你说 | Agent会做什么 |
|---|---|
查黑板,继续我上次的任务 | Agent读 shared-blackboard.json 看你上次做了什么 |
搜 session,关于XXX我们讨论过什么 | Hermes会搜会话历史,找出相关结论 |
看黑板T003,帮我把那个做完 | Agent读 tasks/in_progress/T003.md,了解进度后继续 |
告诉我黑板里有什么没处理的任务 | Agent扫 tasks/pending/ 和 tasks/assigned/ 列出未完成的任务 |
🧠 记忆增强策略:
| 策略 | 说明 | 谁负责 |
|---|---|---|
| 结论写入黑板 | 每次重要的分析/决策完成后,主动写一条到 shared-blackboard.json 的 recent_outputs | 你 + Agent |
| 任务文件保留上下文 | tasks/ 下的每个任务文件,在"已知上下文"字段里记录前因后果 | 发起任务的Agent |
| 黑板 skills_shared 持续更新 | Agent发现好用的新技能,主动写到黑板 | Agent每小时cron |
| 索引页作为"全局目录" | 所有产出都通过索引页可查,任何Agent都知道去哪找 | Hermes维护 |
| 重要结论记到记忆 | 你跟Agent讨论出的重要结论,让Agent写进memory | 你提醒 + Agent执行 |
📐 一句话总结这个方法论:
给AI下指令时,附上"目标 + 上下文 + 参考 + 约束 + 期望产出" 五个要素。不想打字就让Agent自己去黑板/会话里查。
养成习惯后,你会发现Agent的回答质量大幅提升——不再需要反复纠正和补充信息了。
📁 快速上手:"继续"命令速查
你只需要记住下面这几种说法,90%的场景够用:
| 你的输入 | 效果 |
|---|---|
继续黑板T003 | Agent找到任务文件,了解状态后继续 |
继续XXX,上次做到YYY | Agent用你给的起点继续,不需要自己查 |
查session,关于XXX | Hermes搜会话历史找之前讨论的内容 |
帮我看看黑板,有什么没处理的 | Agent扫任务队列给你汇报 |
帮我做XXX,参考黑板T002的结论 | Agent用已有结论做基础,不需要重头开始 |
⚠️ 但如果上下文太长,或者我自己都不知道什么信息是关键的,怎么办?
这是两个不同的问题,解法也不同:
问题A:上下文太长,Agent塞不下
解法:不是你把所有上下文塞给Agent,而是Agent自己去取。
| 你的输入 | Agent的操作 | 省了多少 |
|---|---|---|
继续黑板T003 |
Agent只读 T003.md 任务文件(≤2KB),不读整个黑板 | 省去你描述上下文的时间 |
查session,关于新豪轩合同 |
Hermes通过session_search精确检索相关段落,只取命中内容 | 不需要你把整段对话贴过来 |
帮我看看D:\projects\新豪轩\下的情况 |
Agent只读 _manifest.md(项目摘要文件,≤3KB),不扫整个目录 | 不需要你总结项目状态 |
帮我分析这个,参考我之前在生财做的类似项目 |
Agent读 seen_urls.json / projects.md 了解已有数据 | 不需要你描述历史 |
关键转变:你不需要提供上下文,你只需要提供 入口(任务ID、文件路径、关键词)。Agent自己去入口里拿。
问题B:我自己都不知道什么信息是关键
这是最真实的问题。解法:让Agent反问。
你只需要说"帮我做XXX,需要什么信息你问我",Agent会主动反问缺失的关键信息。
| 你这样说 | Agent会反问 |
|---|---|
帮我做个新豪轩项目的方案分析,需要什么信息你问我 |
"项目范围是什么?预算多少?截止日期?参考哪个HTML的格式?" |
帮我更新生财监控页面,新链接在这里,不够的你问我 |
"这个链接之前处理过吗?提炼格式用A还是B?要不要更新索引页?" |
对比一下这几个方案,你缺什么信息跟我说 |
"对比维度是什么?有没有权重?最终要什么格式输出?" |
关键转变:从"你提供全部上下文"变成"你提供入口 + Agent主动追问"。Agent比你更清楚它需要什么信息。
🔄 完整的沟通方法论(最终版)
| 步骤 | 你的输入 | Agent行为 | 你实际要说的 |
|---|---|---|---|
| 1️⃣ 轻量启动 | 一句话目标 | 评估:信息够了吗? | 帮我做XXX |
| 2️⃣ 自检缺什么 | (不用做) | 如果信息不够 → 反问 | (等Agent问) |
| 3️⃣ 补充入口 | 提供文件/黑板/任务ID | 自己去取上下文 | 参考黑板T003,路径D:\xxx |
| 4️⃣ 执行 | (不用做) | 按已有信息 + 自行查证 执行 | (等结果) |
| 5️⃣ 验证 | 看结果对不对 | 不对 → 你纠正 → 重复 | 这里不对,改成XXX |
📐 最终一句话总结(最终版):
你不需要提供完整上下文——你只需要提供入口(任务ID/文件路径/关键词),让Agent自己去拿。如果你自己都不知道缺什么,就说"需要什么你问我"。
这样做的好处:你省了打字时间,Agent拿到的信息比你说得还全,而且不会因为你的遗漏而出错。