当时因为养马，无意中入了L站，转眼间就飞升二级了，继续努力前往三级 另外没想到很多佬友对就业这么关注，问了很多问题，今天已经把时差倒得差不多了了，继续回复大家的问题 无偿提供就业和职场相关知识咨询 搞七捻三 【声明】： 1、无广告、无推广，不提供论坛以外的咨询方式； 2、本咨询的回答纯属根据自己的经验和经历出发，不能确保100%正确和有效； 3、本帖纯属为了丰富论坛内容，请勿在本帖打广告！ 4、本帖受NullUser大佬启发 本人在大型企业（含世界五百强）从业做人力资源10年以上，可以提供就业选择、职场发展疑惑、心态按摩等咨询。大家可以相互交流，相互吸收能量。我能解答的一定尽我所能回答。 … 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
看到有些中转站点的模型似乎是不支持hermes使用 怎么去分辨呢？我有点看不懂 一个个去试也太累了 15 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 4 日消息，Nous Research 昨日（6 月 3 日）发布公告，宣布以公开预览版形式， 发布 Hermes Desktop 桌面版，支持 Windows、macOS 以及 Linux 平台。 Hermes Desktop 共享 Hermes Agent 配置、API 密钥、会话、技能和记忆。用户在桌面端发起的会话，可在 CLI 或 TUI 中继续，反向切换也保持同样状态。 Hermes Agent 在国内也被称为“养马”，定位是一个 能随用户使用而不断自我演进、具备长期记忆的数字员工。 Hermes Agent 可规划任务、调用工具、观察结果，并在会话间保留状态。桌面窗口提供流式回复和实时工具活动，右侧面板可预览网页、文件和工具输出。 Nous Research 强调 Hermes 具备闭环学习能力。复杂任务结束后，智能体会写入可复用技能，后续使用中这些技能会继续优化。持久记忆由智能体维护，并借助 FTS5 会话搜索、LLM 摘要和 Honcho 用户建模加强跨会话召回。 安全方面，桌面端支持 local、Docker、SSH、Singularity 和 Modal 共 5 类沙箱后端，并采用容器加固与命名空间隔离。 内置工具包括网页搜索、浏览器自动化、视觉、图像生成、文本转语音和多模型推理，也支持通过 MCP（模型上下文协议）接入外部工具。 IT之家附上参考地址 Hermes Desktop 发布 地址
在考虑接mimo还是ds，ds哪哪都好就是没有视觉啊 10 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
阿米是不是知道奥特曼杀疯了开始来抢用户了？ 话说mimo用了好一段时间了，就拿来养马，其实并没有感觉有特别惊艳的地方。还是习惯信任opus和5.5 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 30 日消息，科技媒体 marktechpost 昨日（5 月 29 日）发布博文，报道称 Nous Research 为开源 Hermes Agent（Hermes 智能体）加入 Tool Search（工具搜索）， 通过按需加载缓解 MCP（模型上下文协议）工具占满上下文的问题。 根据 Anthropic 在 2025 年 11 月发布的报告，在一个包含 5 台 MCP 服务器和 34 个工具的 Hermes 部署显示，平均每回合的提示符大小为 45000 个 tokens，其中大约 22000 个 tokens（约占 50%）仅仅是工具模式的开销。 Anthropic 在今年 4 月发布的论文中，指出在典型多服务器部署环境下，工具注意力（Tool Attention）是衡量“MCP 工具税”消耗的关键，优化前工具定义可消耗 134000 个 tokens，每回合消耗的 tokens 数量为 15000 至 60000 个。 这种“MCP 工具税”导致 2 个问题： 成本：会话开始时的缓存未命中生成每次可能花费 0.07 美元至 0.10 美元。 准确率下降：当模型同时看到数百个不相关的工具选项时，就会出现决策瘫痪。 Hermes Agent 为解决上述问题，引入 Tool Search 功能，是可选渐进式披露层，该模型不会预先加载所有工具架构，而是按需逐轮加载所需内容。 启用 Tool Search 后，模型可见工具数组中的 MCP 工具和插件工具替换为三个桥接工具： tool_search(query, limit?) — search the deferred-tool catalog tool_describe(name) — load the full schema for one tool tool_call(name, arguments) — invoke a deferred tool 其中 tool_search 负责搜索，tool_describe 负责载入完整模式，tool_call 负责调用真实工具。模型先找工具，再看参数，最后调用目标工具。 典型的交互过程如下： Model: tool_search("create a github issue") → { matches: [{ name: "mcp_github_create_issue", ... }] } Model: tool_describe("mcp_github_create_issue") → { parameters: { type: "object", properties: { ... } } } Model: tool_call("mcp_github_create_issue", { title: "...", body: "..." }) → { ok: true, issue_number: 42 } 启用该工具后，能有效提升准确率，Anthropic 内部 MCP 评测显示，Claude Opus 4 在启用 Tool Search 后，准确率从 49% 提升到 74%。Claude Opus 4.5 也从 79.5% 提升到 88.1%，无关工具减少后，误选概率随之下降。 检索层使用 BM25（经典文本检索算法），匹配工具名、描述与参数名。若 BM25 没有返回正分结果，系统会退回到工具名的字面子串匹配，避免在所有工具名都含有相同词时出现零分问题。 配置参考： 将以下内容添加到 hermes.yaml 文件中： tools: tool_search: enabled: auto # auto (default), on, or off threshold_pct: 10 # % of context at which auto mode kicks in search_default_limit: 5 max_search_limit: 20 IT之家附上参考地址 Tool Search Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform Tool Attention Is All You Need: Dynamic Tool Gating and Lazy Schema Loading for Eliminating the MCP/Tools Tax in Scalable Agentic Workflows
自己一点没用，大家抓紧蹬吧，养虾，养马，抓紧薅 tp-cbyvffcr42kou23di19ilpol3l2mw6qisbm9zbe2rb8r669m 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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说回正题，从过完年的小龙虾火爆，公司也统一安装了一个，并接入了某办公软件，我自己是一次都没玩过，不知道到底能干嘛，负责的技术哥们说可以写 ppt ，但是我感觉 ppt 不如我用 codex 或者 claude code 的 pptx-skill ，所以没用过，还有说可以拿来抓取某些网站数据然后形成报告啥的，这个我多年之前就用 python 抓取然后总结过，我本人也是 RSS 重度用户，所以好像也没有用。 所以真心求问，大家花几千块买了 mac mini ，拿来养虾养马，真的有用吗，真实使用场景是哪些，欢迎老哥们分享。 我先分享个我知道的，业务同事有使用 workbuddy 的，有时候会让我给他们写个脚本啥的，我丢给他们，他们拿 workbuddy 就可以自动安装环境跑起来，不知道这算不算，但是我感觉这个场景用 opencode 啥的也可以实现，或者 codex ，只是把门槛降低了一些。另外，我们公司的那个 openclaw ，基本没人用，我看了下日活这两个月基本都是个位数，没啥人用。
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