颂雅风的博客

挑个好”大脑” —— 模型供应商选择指南 解决的问题：Hermes 配置的时候要我选模型供应商，OpenAI、Anthropic、DeepSeek……这么多选项，我该选哪个？ 先说结论如果你是普通用户，记住这三条就够了： 你的情况 推荐方案 一句话理由 🆕 刚入门，想省事 Nous Portal 一个订阅通吃 300+ 模型 💰 想省钱 DeepSeek 便宜好用，中文也强 🇨🇳 国内用户 GLM（智谱） 或 Qwen（通义千问） 国内直连，中文能力顶尖 模型供应商究竟是什么？简单来说：Hermes 是一个空壳，模型供应商是装进去的”大脑”。 你可以把 Hermes 想象成一个手机： Hermes = 手机操作系统（负责跟你聊天、记住你、完成任务） 模型供应商 = 里面装的 SIM 卡（决定了它能用什么样的”脑子”来对话） 不同 SIM 卡有不同的套餐和网络质量，你可以随时换，不用换手机。 各方案详解🥇 Nous Portal —— 省心之选这是 Nous Research 自家提供的服务，跟 Hermes 是”亲生”...

5 分钟上手：从零到拥有你的第一个 Hermes 解决的问题：听说 Hermes 很好用，但安装配置会不会很麻烦？我一个普通用户也能搞定吗？ 别担心，真的只需要 5 分钟安装 Hermes 比你想象的简单得多。整个过程就三步： 第一步：安装 Hermes你只需要在电脑上打开终端（Terminal），执行下面这个命令： 1curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash 看不懂终端？没关系！ 你只需要： 打开电脑上的”终端”程序（Mac 叫”终端”，Windows 叫”命令提示符”或 PowerShell） 把上面那行命令复制进去 按回车 安装程序会自动下载并配置好一切，大概需要 1-2 分钟。安装完成后，关掉终端再重新打开一次就好了。 如果你更习惯用 Python也可以这样安装： 1pip install hermes-agent 第二步：选一个”大脑”（模型供应商）Hermes 自己不带”大脑”，它需要一个 A...

Hermes 是什么？—— 一个会自我进化的 AI 队友 解决的问题：听说 Hermes 最近很火，它到底是什么？跟我用的 ChatGPT、Claude 有什么不一样？我为什么要用它？ 一句话说清楚Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的开源 AI 助手。它跟其他 AI 最大的区别在于： 别的 AI 跟你说完话就忘了，Hermes 会用记忆记住你，还会自己学新本事，越用越聪明。 想象一下：你招了一个实习生，第一天他啥都不会，但每次教完他都会记住，而且自己总结出工作方法。一个月后，他已经是你最得力的助手了。Hermes 就是这样一个”AI 实习生”。 先看一个真实场景让对比更直观，看看你分别用 ChatGPT 和 Hermes 做同一件事会怎样： 你的请求 ChatGPT 的做法 Hermes 的做法 “帮我整理今天的 GitHub 通知” 告诉你步骤，但每次都要重新说 做一次就记住格式，下次直接出结果 “每天上午 8 点给我发日报” 做不到（它不会主动找你） 设置一次，以后自动发送 “帮我写个周报模板” 给你一个通用模板 记住你...

引言“API 配额用完了，等明天再写吧……” 用过 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具的朋友，应该都遇到过这种尴尬。自己的订阅额度有限，小项目还好，高强度使用时经常被打断。那有没有一种方式，能让订阅耗尽后自动切换到收费更低的模型，甚至免费模型，保证编码不中断？ 9Router 就是为解决这个问题而生的。 它是一个开源的 AI 路由器，作为代理层连接你的 AI 编程工具到 60+ 个 AI 提供商和 100+ 个模型。无论是 Claude Code、OpenAI Codex、OpenClaw、Cursor 还是 Cline，只需修改 API 端点指向 9Router，就能享受智能路由和三级自动回退带来的无缝编码体验。 本文将详细介绍 9Router 的安装步骤，重点讨论”装在哪最合适”这个实际问题，最后推荐一些值得收藏的免费模型资源。 什么是 9Router？简单说，9Router 是你和所有 AI 模型之间的一个智能网关。它提供统一的 OpenAI-compatible 接口，让你不需要为每个工具分别配置不同的 Provider。 核心特性 RT...

2025年AI圈巨变：多模态和Agent如何改变我们的生活？你有没有发现，最近和AI聊天的方式正在悄悄改变？ 以前，你可能习惯于输入一段文字，等待AI生成回复。如今，你可以直接给AI发一张图片，让它分析图表数据；也可以告诉AI”帮我整理一下这个月的报销”，然后看着它自动打开网页、填写表单、完成操作。 2025年4月，多模态大模型和AI Agent成为各大科技公司竞逐的新焦点。AI正在从”能说会道”走向”能看会做”。这场变革将如何影响每个人的生活？ 一、多模态大模型：AI的”五感”正在觉醒什么叫多模态？简单说，就是AI不仅能处理文字，还能理解图像、音频、视频等多种信息形式。就像人类有视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉五感一样，多模态AI正在拥有自己的”感官系统”。 4月，字节跳动旗下的火山引擎发布了豆包1.5深度思考模型。它不仅能”深度思考”，还能”看图思考”——上传一张航拍照片，AI会自动分析地貌特征，判断某区域是否适合开发；给AI一张企业项目管理流程图，它能迅速理解逻辑关系并回答你的问题。 OpenAI最新发布的o3和o4-mini模型同样具备强大的多模态能力，首次实现了”用图像思考...

写在前面：本文系统整理了我在过去三个月里使用 AI Agent 的完整经验，包含工具选型、工作流设计、成本控制等实战内容。如果你也想构建自己的 AI 工作体系，这篇值得收藏。 一、为什么需要 AI Agent？1.1 从「工具」到「助手」的进化回想一下我们是怎么用 AI 的： 提问 → 等待回答 → 手动复制 → 粘贴到其他工具 → 继续下一步 这是典型的「工具思维」—— AI 只是一个更强的搜索引擎。 但 Agent 改变了这个关系： 设定目标 → AI 自动规划步骤 → 执行 → 反馈结果 → 人类只需审核 我称之为「助手思维」—— AI 不再是工具，而是能独立完成任务的数字员工。 1.2 我的真实收益过去三个月，我用 AI Agent 完成了： 任务类型 原来耗时 现在耗时 效率提升 每周 AI 新闻简报 3 小时 15 分钟 12x 公众号文章创作 6 小时 2 小时 3x 代码 code review 2 小时 20 分钟 6x 竞品分析报告 8 小时 1.5 小时 5.3x 时间不是省出来的，是重新分配了。 二、多代理协作系...

在 nanobot 对话框中实现 Model-Switcher 斜杠命令 技术原理 + 操作手册：即使 AI 模型不可用，也能在对话框中切换模型 1. 背景与问题1.1 nanobot 的多模型架构nanobot 支持配置多个 AI 模型提供商（如 OpenAI、DashScope、百度千帆等），并通过 fallback 机制实现自动故障转移。当主模型不可用时，系统会自动切换到备用模型。 1.2 为什么需要在对话框中切换模型在实际使用中，我们经常遇到以下场景： 模型故障：当前使用的模型 API 返回错误或限流 功能需求：某些任务需要特定模型（如代码生成用 Codex，中文优化用文心一言） 成本优化：根据任务复杂度选择不同价格的模型 1.3 关键挑战如果通过 AI 模型来处理切换命令（如让 AI 执行 /model switch），会存在一个致命问题：当 AI 模型本身不可用时，切换命令也会失效。 这就好比门锁坏了，你却需要打开这扇门去拿备用钥匙。 2. 技术方案对比2.1 方案 A：AI 层处理（loop.py）实现方式：在 nanobot/agent/loop.py ...

OpenClaw 实战评测：3 个月深度使用，这些坑我帮你踩过了 2026 年 1 月的一个下午，我对着终端说”今天北京天气怎么样”，几秒后 AI 回复了天气信息。那一刻，我知道自己的 AI 助手跑起来了。 3 个月后，我决定离开 OpenClaw，迁移到 nanobot。这中间发生了什么？ 本文不吹不黑，只讲真实体验。如果你正在考虑是否采用 OpenClaw，或者遇到了类似问题，希望这篇文章能帮你少走弯路。 一、OpenClaw 是什么？用一句话概括：OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架，让你像搭积木一样构建专属 AI 助手。 💡 开源项目的成长，就像养孩子——你爱它的潜力，也要包容它的不完美。 它的核心卖点很诱人： 🧩 技能系统：像手机 App 一样安装/卸载技能 🤖 多代理协作：Hunter 搜集、Creator 写作、Critic 评审、Messenger 发布 💾 记忆系统：长期记忆 + 短期记忆，Agent 不会”金鱼脑” 🔌 工具生态：飞书、GitHub、微信公众号、博客一键发布 听起来很美好对吧？我当初就是被这些功...

RSS 复兴：用 AI 重构信息流 信息过载的时代，重要的不是获取更多信息，而是获取对的信息。 2026 年的今天，RSS 这个”古老”的技术正在经历一场静悄悄的复兴。不是因为它突然变得时髦，而是因为 AI 的出现，让 RSS 重新找到了存在的价值。 一、RSS 的兴衰：从标配到”过时”黄金时代（2005-2013）曾经，RSS 是每个博客的标配。Google Reader 如日中天，技术爱好者们通过 RSS 订阅着上百个信息源，每天花几小时阅读、筛选、整理。 1234567891011┌─────────────────────────────────────────┐│ 传统 RSS 阅读流程 │├─────────────────────────────────────────┤│ 订阅 100+ 源 → 每天 500+ 文章 ││ ↓ ││ 人工筛选 → 阅读标题 → 判断价值 ││ ↓ ...

背景说明在数字化时代，我们的工作记忆、配置文件和个人数据变得越来越重要。作为 OpenClaw 用户，我深知数据安全和可移植性的重要性。今天我想分享一个实用的方案：如何利用 GitHub 私人仓库来安全地备份和转移 OpenClaw 数据。 备份策略设计1. 备份内容规划我的备份策略涵盖了 OpenClaw 的核心组件： 核心配置 (core-config/)：身份信息、基础设置 自定义技能 (skills/)：所有自定义的技能定义和实现 项目数据 (projects/)：包括博客源码、AI新闻项目等 日常记忆 (memory/)：每日笔记和长期记忆 脚本工具 (scripts/, tools/)：自动化脚本和工具集 凭据模板 (credentials-templates/)：安全的凭据模板（不含实际密钥） 2. 自动化备份脚本我创建了一个名为 backup-openclaw.sh 的脚本： 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051...