Hermes Agent /learn tính năng ra mắt: tệp tin cục bộ, trang web, hội thoại một nút chuyển thành kỹ năng Skill

Nous Research đã ra mắt tính năng /learn cho AI Agent mã nguồn mở Hermes, cho phép Agent tự thu thập tài liệu, tạo ra tệp kỹ năng và lưu trữ vào kho kỹ năng, biến "quy trình thao tác đã dùng một lần" thành công cụ có thể gọi lại nhiều lần, không cần kỹ sư thao tác thủ công. (Tóm tắt tình hình trước: Phục hưng AI >> Triết gia trở thành hàng hot trong phòng thí nghiệm AI, viết đạo đức vào mô hình của bạn) (Bổ sung bối cảnh: Cuộc đối đầu AI Mỹ-Trung ngày càng nóng, nhưng các học giả hai nước đều đồng thuận: Đừng để AI rơi vào "khoảnh khắc Chernobyl")

Nous Research đã thêm chức năng /learn vào hệ thống Skills của AI Agent mã nguồn mở "Hermes". Logic thao tác trực tiếp: Bạn bảo Agent muốn học gì, một thư mục SDK cục bộ, một trang tệp trực tuyến, hoặc quy trình triển khai bạn vừa dẫn nó đi qua, nó sẽ dùng công cụ có sẵn tự thu thập tài liệu, sau đó tạo ra một tệp kỹ năng đúng định dạng, lưu vào ~/.hermes/skills/, lần sau gọi trực tiếp, không cần công cụ bổ sung.

Biến "việc vừa làm" thành công cụ có thể dùng cho lần sau

Định vị chính thức của /learn là: Nhanh chóng biến "những gì bạn đã biết" hoặc "một đống tài liệu tham khảo" thành skill có thể tái sử dụng, không cần phải viết tay SKILL.md.

Nó hỗ trợ bốn loại nguồn tài liệu, mỗi loại có kịch bản điển hình tương ứng:

Loại thứ nhất là thư viện hoặc thư mục SDK cục bộ, ví dụ lệnh: /learn the REST client in ~/projects/acme-sdk, focus on auth + pagination, phù hợp để củng cố kiến thức thao tác công cụ nội bộ nhóm thành kỹ năng;

Loại thứ hai là trang tệp trực tuyến, ví dụ lệnh: /learn https://docs.example.com/api/v2, phù hợp để nhanh chóng tiếp thu tệp API của bên thứ ba, tiết kiệm chi phí tra cứu lặp đi lặp lại;

Loại thứ ba là quy trình hoàn chỉnh bạn vừa dẫn Agent đi qua trong cuộc trò chuyện, ví dụ lệnh: /learn how I just deployed the staging server, biến thao tác một lần thành các bước có thể gọi lại nhiều lần;

Loại thứ tư là bất kỳ ghi chú nói hoặc văn bản phi cấu trúc nào bạn dán lên, những gì bạn có thể mô tả, về lý thuyết đều có thể đưa cho nó, mức độ mở gần như không có ranh giới

Sau khi Agent nhận được yêu cầu, nó dùng công cụ có sẵn, read_file (đọc tệp), search_files (tìm kiếm), web_extract (trích xuất trang web), tự thu thập tài liệu, sau đó theo quy tắc viết tích hợp sẵn tạo ra skill: mô tả giới hạn trong 60 ký tự, thứ tự chương cố định, sử dụng thuật ngữ công cụ của Hermes, không tự bịa lệnh.

Tự cải thiện trở nên cụ thể hơn

Cách làm truyền thống: Kỹ sư quan sát Agent hoàn thành một nhiệm vụ, thủ công hoặc để AI sắp xếp thành tệp hướng dẫn, sau đó viết tệp thành skill, rồi Agent mới có thể sử dụng vào lần sau. Trong toàn bộ chuỗi, con người là "người chiết xuất kiến thức" duy nhất.

Ranh giới năng lực của hầu hết AI Agent, hoặc là viết cứng trong mã, hoặc là dựa vào kỹ sư định kỳ cập nhật prompt thủ công, kho kỹ năng là tĩnh, không tự động phát triển do sử dụng.

/learn rút ngắn chuỗi này thành: Agent hoàn thành nhiệm vụ → Người dùng ra lệnh tiếp theo "/learn quy trình vừa rồi" → skill được tạo xong. Con người rời khỏi vai trò "người chiết xuất kiến thức", chỉ còn lại phán đoán "có học hay không".

Kho kỹ năng của Hermes là động, tự động mở rộng khi tích lũy theo kịch bản sử dụng, nhưng ở đây cũng phải nhắc một câu: Kho năng lực có thể lớn lên, không có nghĩa mọi thứ lớn lên đều đúng, vẫn phải tối ưu chất lượng.

Định vị ban đầu của Hermes là "agent tự cải thiện", không chỉ hoàn thành nhiệm vụ, mà còn ghi nhớ, tích lũy các kỹ năng có thể tái sử dụng, càng dùng càng thông minh. /learn đưa định vị này từ khái niệm xuống thao tác cụ thể: agent không chỉ thực thi, mà còn có thể biến thao tác một lần thành tài sản có thể tái sử dụng.