这本质上是因为 Agent 没有"把干活经验存下来"的机制。

📡 AI新闻 2026-07-29 约 1 分钟阅读

Hermes新玩法：扔给它一堆资料，就生成一个skill 自己学会了技能 AI Agent 有一个很尴尬的现状：你让它干活，它干得很欢，但下次你提同一个事，它又得从头问你一遍。这本质上是因为 Agent 没有"把干活经验存下来"的机制。 Hermes Agent（Nous Research

Hermes新玩法：扔给它一堆资料，就生成一个skill 自己学会了技能

AI Agent 有一个很尴尬的现状：你让它干活，它干得很欢，但下次你提同一个事，它又得从头问你一遍。

这本质上是因为 Agent 没有"把干活经验存下来"的机制。

Hermes Agent（Nous Research 的开源 Agent 框架）最近上线了 /learn 命令——你把一个文件夹或者一个网页链接丢给它，它自己读完了里面的内容，自动生成一张"技能卡"，以后你再提同类需求，它直接按流程走。

不靠你一句一句地教。它自己读。

扔给它公司的报销制度 PDF

大多数公司都有一份内部的费用报销制度——PDF 也好、内网 Wiki 也好，里面把报销流程、审批节点、发票要求、各级额度写得明明白白。

以前你要把这几页 PDF 里的要点一条条翻译给 Agent 听。现在不用：

/learn C:\Users\xxx\Documents\公司制度\费用报销管理规定.pdf

Agent 用自己的 read_file 工具读了 PDF，提取出关键节点：提单入口、发票要求、1万元以内部门审批、1万元以上副总审批、每月15号前提交……然后生成了一张「报销流程」技能卡。

下次你对它说"提一笔上周出差去深圳的高铁票报销"，它直接按流程走——不需要你再重复一句。

扔给它运营 SOP 文件夹

运营手上有大量的 SOP 文档——天猫上架规范、抖音直播流程、退货处理标准。通常这些文档就躺在共享盘里，只有人在看，Agent 从来不读。

/learn \\公司服务器\运营SOP\天猫新品上架规范\

Agent 扫了这个文件夹里的所有文档，自己归纳出：主图 800×800 白底、标题限 30 字、SKU 命名规则、详情页禁用词列表……生成一张「天猫上架」技能卡。

以后你跟它说"上架这批夏季新款T恤"，它就知道每步做什么、哪些词不能写。等于老运营写的 SOP 从"给人看的"变成了"Agent 也能直接用的"。

扔给它私教课表的 PDF

花了几千块买了私教课，教练给你发了一份 PDF 课表——周一胸+三头、周三背+二头、周五腿+核心。每个动作几组几次、组间休息多久，写得清清楚楚。

问题是你到了健身房还是记不全，得翻手机。

/learn D:\健身\私教课表.pdf

Agent 读了 PDF 里的训练计划，记下每个部位对应的动作组合、组次和要领。下次你在健身房门口直接说"今天练背"，它就告诉你先做引体向上 4 组×10 次、再做坐姿划船 4 组×12 次、组间休息 90 秒。

不是 Agent 真的懂健身，是它读了你那份课表。

扔给它一篇旅游攻略的网页

小红书上收藏了一大堆攻略帖，真到了目的地翻半天。

/learn https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx

Agent 用 web_extract 抓取了整篇攻略，提取出每日路线、餐厅推荐、避坑指南。下次你在春熙路，直接问它"附近有什么推荐的"，它就从已经学过的攻略里给你找答案。

这件事最有意思的地方

/learn 没有引入任何新基础设施。 它不靠向量数据库、不用额外搭 RAG、不走微调。Agent 就用自己原本的工具集——read_file 读文件、search_files 搜文件、web_extract 抓网页——去把源材料吃一遍，然后按自己的理解写出一张纯 markdown 的技能卡。

技能卡存在本地，可以分享给同事、可以被自动清理。零额外成本。

我觉得这件事最有想象力的地方在于：以前公司的 SOP 只给人看，以后可以变成 Agent 也认的"能力包"。入职新同事，除了发给他一份 PDF，再跑一遍 /learn 给 Agent，人和机器同步培训。