hermes - 💡(How to fix) Fix ❤️ 一个中国用户的感谢信：Hermes 的 skill/memory 系统让我看到了 AI Agent 真正的可成长性

先说结论：Hermes 是我见过最天才的 AI agent 设计 —— 不是因为它能用多种模型，不是因为它能跑 Telegram 上，而是因为 skill + memory + session_search 构成了一个真正的学习闭环。这个设计方向是对的，而且还有巨大的探索空间。

为什么说天才

我是 Hermes 的中文 CLI 用户，每天深度使用。我们的工作方式是 "阶段性进展累积式构建" —— 每阶段聚焦一个问题，改完就沉淀（skill 更新 + memory 存边界条件 + git tag），关掉会话，下个新会话接着干下一阶段。

这个模式能跑通，全靠 Hermes 的 skill 系统兜底：

• 踩过的坑记录为 skill，下回自动加载，不再重踩
• memory 存我个人的偏好和环境细节
• session_search 让我跨会话不会失忆

你们设计的分层知识架构（skill 本体 + references 引用文件 + memory）恰好支持这种渐进式进化。其他 agent 框架（Claude Code、Codex、Cline）都没有这个能力——它们是 stateless 的，每次会话从零开始。

探索空间

我们在使用中发现了一个关键问题：skill 在 system prompt 中全量加载的机制。

当前 skill 写多大就灌多大进上下文。一个 33KB 的 skill 文件照常加载，但信噪比会衰减——里面既有"每天用一次的构建命令"也有"三个月踩一次的死角"，LLM 每次都要从头读完。

解决方案我们已经想好了：分层——SKILL.md 保持轻量（仅核心流程），详细参考知识放到 references/ 文件里，按需通过 skill_view() 加载。这样知识可以无限累积，基线 token 开销不变。

这是一个 skill 系统的"成长瓶颈"问题，不是 bug —— 恰恰说明你们的设计方向是对的，只是到了一个需要升级的阶段。skill 系统的下一代：自动分层 / 按需加载 / token 感知的调度，如果有人做，那一定是在 Hermes 上先实现。

加油

请转告 Teknium 和整个 Nous Research 团队：你们做了对的事。这个框架还大有可为，继续往前走。感谢 open source 你们的选择。

—— 一个深度使用的中国用户