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开源AI研究机构Nous Research近日完成对旗下Hermes Agent智能体的技能系统升级，新增核心/learn指令，无需开发者手动编写SKILL.md配置文件，即可从本地目录、公开文档链接、对话历史、粘贴笔记四类内容源自动捕捉工作流，生成可直接调用的斜杠指令，大幅降低智能体定制化开发门槛，测试显示技能配置效率较传统方式提升超85%。
对于大量AI智能体开发者而言，过去一年最头疼的问题莫过于技能配置的重复劳动：每新增一个定制化工作流，就要手动编写几十行的SKILL.md配置文件，定义触发规则、参数格式、调用逻辑，哪怕只是适配一个小团队的内部报销流程，也要花费至少半天的调试时间。
当前Agent落地的最大瓶颈并非基础能力不足，而是定制化成本过高。绝大多数中小团队没有专门的智能体开发人员，大量零散分布在内部文档、对话记录、员工经验中的个性化工作流，无法快速转化为智能体的可用技能，这也导致很多企业的AI智能体落地仅停留在通用问答阶段，无法深入到具体业务流程。
作为全球活跃度最高的开源AI研究团队之一，Nous Research推出的Hermes系列智能体此前已经凭借轻量化、可定制的优势，积累了超10万全球开发者用户。本次推出的/learn指令，正是针对技能配置痛点推出的核心功能。
用户只需向Hermes Agent发送/learn指令并提交对应的内容源，系统就会自动完成解析、结构化、封装全流程，全程无需人工编写任何配置代码或SKILL.md文件。目前/learn指令支持四类内容源输入：本地工作目录、公开/内部文档URL、历史对话记录、纯文本工作笔记，生成的技能会以斜杠指令的形式呈现，用户只需输入对应指令即可触发完整工作流。
比如运营人员把团队的内容审核标准文档链接提交给系统后，自动生成的/shenhe指令就能直接按照标准完成内容初审、问题标注、结果汇总全流程，整个配置过程仅需3分钟，远快于传统手动开发的效率。
目前/learn功能已经随Hermes Agent的最新版本同步开源，所有开发者都可以免费获取使用权。Nous Research团队也透露，后续会进一步优化/learn指令的多语种支持能力，适配中文、日语等非英语语境的工作流解析需求，同时支持更多第三方工具的技能对接。
业内人士认为，本次功能更新补上了开源智能体与闭源智能体竞争的一块重要短板。此前闭源平台的自定义智能体功能凭借低门槛优势吸引了大量普通用户，而现在开源Hermes Agent的/learn功能支持更多样的内容源输入，且完全开源可二次开发，有望带动更多垂直领域的个性化智能体落地，降低中小团队的AI应用成本。
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