Функция Hermes Agent /learn запущена: локальные файлы, веб-страницы и диалоги одним нажатием превращаются в навык (Skill).

Nous Research запускает функцию /learn для открытого AI-агента Hermes, позволяя агенту самостоятельно собирать материалы, создавать файлы навыков и сохранять их в библиотеку навыков, превращая «однократно использованный рабочий процесс» в повторно вызываемый инструмент без необходимости ручного структурирования инженерами. (Предыстория: «Ренессанс ИИ» — философы становятся востребованными в AI-лабораториях, вписывая этику в вашу модель) (Дополнительный контекст: противостояние США и Китая в сфере ИИ накаляется, но учёные обеих стран едины: не допустить «чернобыльского момента» для ИИ) Nous Research добавила функцию /learn в систему навыков (Skills) своего открытого AI-агента Hermes. Логика работы проста: вы говорите агенту, чему хотите научиться — локальная папка SDK, онлайн-страница документации или только что пройденный процесс развёртывания, — он использует существующие инструменты для самостоятельного сбора материалов, затем создаёт файл навыка в правильном формате и сохраняет его в ~/.hermes/skills/. В следующий раз можно напрямую вызывать навык без дополнительных инструментов.

Превращает «только что сделанное» в инструмент для следующего раза

Официальное позиционирование /learn: быстро превращать «то, что вы уже умеете» или «кучу справочных материалов» в многократно используемый навык (skill) без необходимости вручную писать SKILL.md. Он поддерживает четыре типа источников материалов, каждый со своими типичными сценариями: Первый — локальная библиотека или папка SDK. Пример команды: /learn the REST client in ~/projects/acme-sdk, focus on auth + pagination. Подходит для превращения знаний по работе с внутренними инструментами команды в навык. Второй — онлайн-страница документации. Пример команды: /learn https://docs.example.com/api/v2. Подходит для быстрого усвоения сторонних API-документов, экономя время на повторных обращениях. Третий — полный процесс, который вы только что провели с агентом в диалоге. Пример команды: /learn how I just deployed the staging server. Превращает разовую операцию в шаги, которые можно вызывать снова. Четвёртый — любые вставленные устные заметки или неструктурированный текст. Всё, что вы можете описать, теоретически можно скормить ему — степень открытости почти безгранична. После получения запроса агент использует существующие инструменты: read_file (чтение файлов), search_files (поиск), web_extract (извлечение веб-страниц) — самостоятельно собирает материалы, затем создаёт навык согласно встроенным правилам написания: описание не более 60 символов, фиксированный порядок разделов, использование терминологии инструментов Hermes, не придумывать собственные команды.

Самоулучшение стало более конкретным

Традиционный подход: инженер наблюдает, как агент выполняет задачу, вручную или с помощью ИИ оформляет это в файл описания, затем превращает файл в навык, и только после этого агент может использовать его в следующий раз. Во всей цепочке человек — единственный «извлекатель знаний». Границы возможностей большинства AI-агентов либо жёстко закодированы, либо зависят от периодического ручного обновления промптов инженерами. Библиотека навыков статична и не растёт автоматически от использования. /learn сокращает эту цепочку до: агент выполняет задачу → пользователь даёт команду «/learn тот процесс» → навык готов. Человек уходит с роли «извлекателя знаний», остаётся только решение «учить или нет». Библиотека навыков Hermes динамична, она автоматически расширяется по мере накопления сценариев использования. Но здесь стоит напомнить: то, что библиотека способностей может расти, не означает, что всё выращенное правильно — требуется оптимизация качества. Hermes изначально позиционировался как «самоулучшающийся агент» — он не только выполняет задачи, но и запоминает, накапливает многократно используемые навыки, становится умнее от использования. /learn воплощает это позиционирование из концепции в конкретные действия: агент не только выполняет, но и превращает одноразовые операции в повторно используемые активы.