Hermes Desktop 重磅更新,Bot Mode 正式上线——把你的 AI 变成一支可协作的专属团队

一个什么都懂一点、又什么都不精的 AI 助手,和一支各司其职、会自己协作的 AI 团队,你选哪个?

说真的,我已经很久没有因为一个 AI 产品的更新而感到兴奋了。

不是说 AI 领域没进展------恰恰相反,进展太多了,多到让人麻木。今天这个模型刷新了榜单,明天那个产品发布了新功能,点开一看,哦,又是一个更聪明的聊天框。聊来聊去,还是那回事:你问,它答。

但今天我想聊的这个东西,不一样。

Nous Research 给 Hermes Desktop 推了一个大更新,叫 Bot Mode。8 月中旬正式内置,默认开启,不用你折腾什么。听起来好像就是加了个 bot 功能而已?不,不是的。我认真用了几天之后,意识到这件事的本质可能比大多数人想的要深------它不是在给 AI 加功能,而是在重新定义你和 AI 一起工作的方式。

让我从头说起。


一个什么都懂、但什么都不精的万能工

你有没有过这种感觉:你用 AI 助手用得越久,就越觉得它像一个什么都懂一点、但什么都不精的万能工。写文案它能写,写代码它能写,做研究它也能做,但每一样都像是「还行」的水平------你总得花不少时间去纠正它、引导它、给它灌输上下文。到最后,你花在「教 AI 做事」上的时间,可能比你自己做还多。

这不是你的问题,也不是模型不够聪明。这是「一个万能助手」这种范式本身的局限。

现实世界里我们怎么工作?你不会找一个人既做市场调研又写代码还管财务。你会找一个研究员、一个工程师、一个会计。每个人有自己的专长、自己的工作方式、自己积累的经验。他们协作,产出的结果往往比任何一个全能的人都好。

但在 AI 的世界里,我们一直试图用一个模型、一个对话窗口解决所有问题。每次换任务,都得重新告诉它「你现在是谁、你要做什么」。它的专长是临时的,用完就没了。

Bot Mode 做的事情,就是把这件事反过来。

它不是让你在一个对话里不断切换角色,而是让你提前把各种「专家」建好------每个专家有自己的名字、头像、专长设定和工作习惯。需要谁的时候就找谁。而且更重要的是,这些专家之间还能互相说话、互相协作。

就好像你突然有了一支小团队,每个人都是你一手调教出来的,专门为你干活。


我是怎么用的:三个 Bot 的一次协作

我知道这么说有点抽象,我给你讲讲我具体是怎么用的,你就明白了。

我先建了三个 Bot。

一个叫「研究员小林」,专门负责查资料、做深度调研,风格是严谨、追根溯源、不轻易下结论。

一个叫「写手阿文」,专门负责把素材变成文章,风格是口语化、有节奏感、懂读者心理。

还有一个叫「产品经理老张」,专门从用户体验角度挑毛病、提建议,风格是犀利、直接、不讲情面。

建好之后,我第一次让他们协作的时候,说实话有点震撼。

那天我想研究「多 Agent 协作」这个方向,就把任务丢给了小林。小林花了大概二十分钟,查了一堆资料,给我出了一份很详细的调研报告。然后我没有自己读完再去告诉阿文写什么,而是直接把小林和阿文拉进了一个群聊------对,Bot Mode 里有群聊功能------然后说:「你们俩聊聊,小林把调研结果给阿文讲讲,阿文根据这个出一篇公众号文章的大纲。」

然后我就去喝了杯水。

回来的时候,他们已经聊了好几个回合。小林在补充背景,阿文在问细节、确认角度,最后阿文产出了一份大纲,还问小林「这个方向你觉得对吗,有没有遗漏的关键点」。小林还真的回了,说「第三部分可以再加强一下,目前的论据不够扎实」。

你懂那种感觉吗?就是你突然从「亲自下场干活的人」变成了「指挥团队的人」。你不用再当那个传声筒,把左边的信息搬运到右边。他们自己会沟通。


让它每天自动替你干活

这还只是最基础的用法。

Bot Mode 里有个东西叫 Routines,就是定时任务。你可以给某个 Bot 设置好,每天早上几点自动去做某件事。比如我给小林设了一个:每天早上八点半,自动去搜 AI 领域最新动态,整理成一份按我标准筛选过、分类过、还加了点评的简报。

这件事以前我也试过用各种 AI 工具做,效果都不太好。因为每次都是「一次性」的------今天的 AI 不知道昨天筛选过什么,不知道你觉得什么是重要的、什么是噪音。但 Bot 不一样,它是持续存在的。它记得你之前说过什么、你对什么内容感兴趣。用得越久,它越懂你。

而且这个东西不只是在一台电脑上能用。Bot Mode 支持多机器同步。你在公司电脑上建的 Bot,回家打开笔记本,它们都在那儿,记忆也都在。能跨设备同步,它才真正像是你的团队,跟着你走。

底层还是 Profile,但门槛降下来了

说到这里,我得说一句公道话:Bot Mode 虽然名字听起来很玄乎,但它的本质其实没有那么神秘。它底层还是 Hermes Profile。以前你可能也用 Profile,但大多在命令行或配置文件里改。Bot Mode 说白了就是给这些 Profile 加了一层桌面 UI,让你能看得见、摸得着、方便管理。CLI 完全兼容,以前的脚本和配置都能继续用。

不搞革命,搞进化。这个思路我很欣赏。


但话又说回来,UI 这层东西,有时候就是质变的关键。

为什么智能手机出来之后移动互联网才真正爆发?不是因为之前没有移动设备,也不是因为网络不行,是因为交互方式变了。门槛降下来之后,用法就完全不一样了。

Bot Mode 给我的感觉有点像这个。Profile 这个概念其实一直都有,但以前门槛很高。现在有了 Bots 面板,你点几下就能创建一个 Bot,给它起个名字、选个头像、写一段专长描述,完事了。

门槛降下来之后,你会开始养 Bot。就像你养社交账号、养游戏角色一样。你不断调整它的设定、纠正它的错误、给它积累更多的经验。慢慢地,它就从一个通用的 AI,变成了专属于你的、懂你做事方式的专家。

这才是真正的杠杆。

很多人用 AI,用的是「一次性杠杆」------每次有任务,打开 AI,描述需求,拿到结果,完事。下一次再重新来一遍。但 Bot 不一样,它是「积累性杠杆」------你每用一次,它就更好用一点。你的投入不是消耗掉了,而是沉淀下来了。


从「用户和工具」到「合作者」

我最近在想一个问题:为什么我们用了这么久的 AI,总觉得还是差点意思?

是模型不够聪明吗?好像也不是。是功能不够多吗?更不是了。

我觉得问题可能出在「关系」上。

我们和 AI 的关系,一直是「用户和工具」的关系。你用它,它干活。用完就走。这种关系下,AI 永远是被动的、临时的、可替换的。

但 Bot Mode 开始改变这种关系了。当你给一个 Bot 起了名字、选了头像、设定了性格,当它持续存在、记得你们之前的对话、甚至能和其他 Bot 聊天的时候------你对它的感觉就不一样了。它不再是一个匿名的工具,而更像是一个你熟悉的、有自己特点的合作者。

这个变化很微妙,但我觉得它很重要。

因为人类的工作方式,本质上是社交性的。我们和人一起工作的时候,效率更高、创意更多。过去的 AI 工具,都是反这个的------你一个人对着一个聊天框。但 Bot 让 AI 重新变得「有人味」了。不是说它真的有人格,而是说它以人的形态出现,以人的方式协作。

你可能会说,这不就是换了个皮吗?本质上还是同一个模型在干活。

从技术层面说,确实还是同一个模型。但从用户体验的层面说,完全不是一回事。当你有五个不同的 Bot,每个有不同的专长和风格,你遇到问题的第一反应不再是「我该怎么描述这个问题让 AI 听懂」,而是「这件事我该找谁」。

这个思维方式的转变,才是真正的范式转移。


从「自己写」到「带团队写」

做内容创作的人应该都懂,一篇文章从选题到成稿,要经过好几个环节:找选题、查资料、写初稿、改标题、排版、配封面图。以前你用 AI 的话,可能就是在一个对话框里,从开头聊到结尾。聊到最后,上下文早就混了,AI 也忘了你最开始的选题是什么。

但有了 Bot 团队之后,这个流程完全不一样了。

你有一个选题策划 Bot,一个资料搜集 Bot,一个主笔 Bot,一个编辑 Bot。每个只干自己最擅长的事。选题 Bot 把选题给资料 Bot,资料 Bot 把素材给主笔 Bot,主笔写完了给编辑改。你不用当中间的传声筒,只需要在关键节点做决策。

这不是省时间的问题,这是整个工作方式都变了。你从一个干活的人,变成了一个管人的人。你的价值不再是你自己能写多少字、能查多少资料,而是你能不能把这支团队带好、能不能给他们指对方向。

说真的,这个转变比大多数人意识到的都要大。

未来厉害的人,可能不是自己最能干的人,而是最会用 AI 团队的人。就像工业革命之后,厉害的不是手最巧的工匠,而是最会管理工厂的企业家。

它还远不完美

当然了,现在说这些还为时尚早。Bot Mode 才刚出来,还有很多不完善的地方。

比如 Bot-to-Bot 的对话,有时候还是有点「人工智障」,聊不到点子上,你得时不时介入把话题拉回来。Routines 目前也主要按时间触发,还做不到更复杂的事件驱动。Bot 多了之后,管理成本也会上来。

但即便有这些不足,我还是觉得 Bot Mode 是一个方向性的东西。它指向的未来是清晰的:我们不会只有一个 AI 助手,我们会有一支 AI 团队。

而且这个未来不是遥不可及的,它就是现在。Hermes Desktop 已经把它做出来了,默认开启,打开就能用。不需要写代码,不需要懂技术,点几下鼠标就能建你的第一个 Bot。


想上手?三行命令就够了

如果你习惯命令行,Bot Mode 的一切都能在终端里完成:

bash 复制代码
hermes profile list          # 看看你有哪些 Bot(Bot 就是一个 Profile)
hermes -p <bot> chat         # 直接和某个 Bot 对话
hermes cron list             # 查看 Routines 定时任务

每个 Bot 的文件、技能、记忆,都在 ~/.hermes/profiles/<name>/ 里。建好一个 Bot,它就一直在那儿,一个命令就能唤醒。

写在最后

好了,今天就聊到这里。

如果你也是 Hermes 的重度用户,或者你每天都要和 AI 一起工作好几个小时,做的事情又比较复杂------做研究、写内容、搞开发、管项目------那我真的建议你试试 Bot Mode。

可能一开始你会觉得有点麻烦,要建这个 Bot 那个 Bot。但相信我,一旦你用顺了,一旦你的 AI 团队开始运转起来,你就回不去了。

因为你一旦体验过「有一支团队帮你干活」的感觉,就再也不想回到「什么事都自己来」的日子了。

这不是懒,这是进化。

如果你也在用 Bot Mode,或者你对多 Agent 协作有什么想法,欢迎在评论区聊聊。我很想知道,你的 AI 团队里都有哪些角色,你们是怎么协作的。


· 觉得有用的话,点个赞、转发给需要的人,是对创作者最大的支持 ·

· 作者:一点一木 · 独立开发者,专注 AI 实战 ·

相关推荐
xushichang123_1 小时前
客服中心想要依托 AI 升级客户服务体验,可选择哪些云联络中心架构方案?:优先评估 Amazon Connect+客服 AI Agent
人工智能
jikemaoshiyanshi1 小时前
企业如何借助一体化 AI 工作台赋能办公提效?Amazon Quick 可适配哪些企业业务场景?—— 从智能问答、数据解析到流程自动化的全域 AI 能力平台
人工智能
IT_陈寒1 小时前
Redis的DEL命令竟然没删掉数据?我踩的这个坑你得知道
前端·人工智能·后端
AI导出鸭PC端2 小时前
Gemini流程图怎么导出?AI导出鸭一键解决格式兼容难题
人工智能·ai·word·流程图·豆包·ai导出鸭
mCell2 小时前
谁在为 AI 开车:Agent 浏览器生态调研(2026)
chrome·macos·agent
mCell2 小时前
GitHub Actions 玩法大赏:一台远程主机的七种活法
linux·github·agent
阿里云云原生2 小时前
DeepSeek Harness 全景可观测实践
agent
阿里云大数据AI技术2 小时前
Daft 多模态视频抽帧性能优化实践:从抽帧到大模型打标,一条视频理解流水线是怎么跑起来的
大数据·人工智能·spark
weixin_446260852 小时前
Wyvern:生成可溯源多模态报告的智能体框架
人工智能