إطلاق ميزة Hermes Agent /learn: تحويل الملفات المحلية وصفحات الويب والمحادثات إلى مهارات بنقرة واحدة.

Nous Research تطلق ميزة /learn للوكيل الذكي مفتوح المصدر Hermes، مما يتيح للوكيل جمع المواد بنفسه، وإنتاج ملفات المهارات وتخزينها في مكتبة المهارات، وتحويل "سير العمل الذي تم استخدامه مرة واحدة" إلى أداة قابلة للاستدعاء المتكرر، دون حاجة المهندسين إلى ترتيبها يدويًا.

(ملخص سابق: نهضة الذكاء الاصطناعي >> أصبح الفلاسفة سلعة مطلوبة في مختبرات الذكاء الاصطناعي، اكتب الأخلاقيات في نموذجك)

(خلفية إضافية: الاحتكاك بين الذكاء الاصطناعي الأمريكي والصيني يشتعل، لكن العلماء من كلا البلدين متفقون: لا تدع الذكاء الاصطناعي يواجه "لحظة تشيرنوبيل")

أضاف Nous Research ميزة /learn إلى نظام المهارات للوكيل الذكي مفتوح المصدر الخاص به "Hermes". المنطق مباشر: أنت تخبر الوكيل بما تريد تعلمه، سواء كان مجلد SDK محليًا، أو صفحة ملف عبر الإنترنت، أو عملية النشر التي قمت بها معه، فيقوم باستخدام أدواته الحالية لجمع المواد، ثم ينتج ملف مهارة بالتنسيق المناسب، ويخزنه في ~/.hermes/skills/، ويمكنك استدعاؤه مباشرة في المرة القادمة دون حاجة لأدوات إضافية.

تحويل "ما فعلته للتو" إلى أداة قابلة للاستخدام في المرة القادمة

التعريف الرسمي لـ /learn هو: تحويل "ما تعرفه بالفعل" أو "مجموعة من المواد المرجعية" بسرعة إلى مهارة قابلة لإعادة الاستخدام، دون الحاجة إلى كتابة SKILL.md يدويًا.

وهو يدعم أربعة مصادر للمواد، ولكل منها سيناريوهات نموذجية:

النوع الأول: مجلد مكتبة برمجية محلية أو SDK، مثال الأمر: /learn the REST client in ~/projects/acme-sdk, focus on auth + pagination، مناسب لتثبيت معرفة تشغيل الأدوات الداخلية للفريق كمهارة؛

النوع الثاني: صفحة ملف عبر الإنترنت، مثال الأمر: /learn https://docs.example.com/api/v2، مناسب لاستيعاب ملفات API لجهة خارجية بسرعة، مما يوفر تكلفة الرجوع المتكرر؛

النوع الثالث: العملية الكاملة التي قادت الوكيل خلالها في المحادثة، مثال الأمر: /learn how I just deployed the staging server، تحويل العملية التي تمت مرة واحدة إلى خطوات قابلة للاستدعاء المتكرر في المرة التالية؛

النوع الرابع: أي ملاحظات منطوقة أو نصوص غير منظمة يتم لصقها، أي شيء يمكنك وصفه، نظريًا يمكن تغذيته، درجة الانفتاح تكاد لا حدود لها.

بعد أن يتلقى الوكيل الطلب، يستخدم أدواته الحالية: read_file (قراءة الملف)، search_files (البحث)، web_extract (استخراج من الويب)، لجمع المواد بنفسه، ثم ينتج المهارة وفقًا لمعايير الكتابة المدمجة: الوصف في حدود 60 حرفًا، ترتيب الفصول ثابت، استخدام مصطلحات أدوات Hermes، وعدم اختلاق أوامر بنفسه.

أصبح التحسين الذاتي أكثر تحديدًا

الطريقة التقليدية: يراقب المهندس الوكيل وهو يكمل مهمة، ثم يدويًا أو باستخدام الذكاء الاصطناعي يرتبها في ملف شرح، ثم يكتب الملف كمهارة، وبعد ذلك يمكن للوكيل استخدامها في المرة التالية. في هذه السلسلة، الإنسان هو "المستخلص الوحيد للمعرفة".

حدود قدرة معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي إما تكون مكتوبة في الكود، أو تعتمد على تحديث يدوي دوري للموجه من قبل المهندسين، ومكتبة المهارات تكون ثابتة، لا تنمو تلقائيًا مع الاستخدام.

/learn يختصر هذه السلسلة إلى: الوكيل يكمل المهمة → المستخدم يعطي الأمر التالي "/learn العملية التي قمت بها للتو" → يتم إنشاء المهارة. يخرج الإنسان من دور "المستخلص الوحيد للمعرفة"، ويبقى فقط الحكم على "هل نريد التعلم أم لا".

مكتبة مهارات Hermes ديناميكية، تتوسع تلقائيًا مع تراكم سيناريوهات الاستخدام، ولكن هنا يجب التذكير: مكتبة المهارات قد تنمو، لكن هذا لا يعني أن كل ما ينمو صحيح، فلا بد من تحسين الجودة.

التعريف الأولي لـ Hermes كان "وكيل تحسين ذاتي"، لا يكمل المهام فحسب، بل يتذكر ويجمع المهارات القابلة لإعادة الاستخدام، ويصبح أكثر ذكاءً مع الاستخدام. /learn ينقل هذا التعريف من المفهوم إلى التطبيق العملي: الوكيل لا ينفذ فقط، بل يستطيع أيضًا تحويل العمليات التي تتم مرة واحدة إلى أصول قابلة لإعادة الاستخدام.