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最新 最佳 有争议的

  • 🚨 别再用 WSL2跑 Hermes 了!3 分钟,零配置 — 我把 Hermes Agent 搬到了 Windows 原生环境
    M mark

    🚨 别再用 WSL2 跑 Hermes 了!我让它在 Windows 原生跑起来,内存直接省 750MB

    你是不是也踩过这些坑?

    官方 Hermes Agent 的安装指南告诉你:
    "请先安装 Docker Desktop 或 WSL2..."
    然后你的 8GB 内存机器就开始了:

    • ❌ Docker 一开就吃掉 500MB+ 内存
    • ❌ WSL2 更狠,直接 1-2GB 没了
    • ❌ 装完 Docker 还要配镜像加速、搞网络代理、调资源限制...
    • ❌ WSL2 要装 Linux 内核、改 fstab、处理文件系统兼容性...
    • ❌ 还没开始用 AI,内存已经快爆了
      8GB 内存的 Windows 用户基本可以直接放弃了。

    我做了什么?

    我把整个 Hermes Agent + WebUI 技术栈 搬到了 Windows 原生环境 。

    不用 Docker。不用 WSL2。不用任何虚拟化层。

    效果对比

    官方 Docker 方案 官方 WSL2 方案 我的原生方案
    内存占用 ~580 MB ~1080 MB ~330 MB ✅
    安装时间 10-30 分钟 20-60 分钟 < 5 分钟 ✅
    配置复杂度 中等 高 低 — 3条命令 ✅
    8GB 能跑? 勉强 吃力 轻松 ✅
    冷启动速度 等容器启动 等虚拟机启动 秒启 ✅

    你省下的 250MB-750MB 内存,够再开一个浏览器、跑个 IDE、或者同时开两个 AI 对话了。
    怎么用的?就这么简单

    第1步:克隆

    git clone https://github.com/markwang2658/hermes-windows-native.git
    cd hermes-windows-native

    第2步:一键安装(自动检测Python、创建venv、装依赖)

    .\install.ps1

    第3步:一键启动

    .\start.ps1

    核心能力一览

    🧠 AI Agent 核心(来自 NousResearch)

    • 持久化记忆 — 跨会话记住对话,越聊越懂你
    • 定时任务 — 离线也能自动执行计划
    • 多模型支持 — Kimi K2.6 云端 / GLM-4.6V 本地 / Whisper 本地语音
    • 自进化技能 — 自动创建和优化工具集

    🌐 Web UI 界面

    • 三栏布局:会话列表 + 聊天区 + 工作区浏览器
    • 7 种主题配色
    • Markdown 流式渲染
    • 文件浏览、代码编辑、Git 集成

    🖥️ 四种模式智能路由

    根据输入类型自动选择最优模型:

    • 💬 文字聊天 → Kimi K2.6 云端(快、免费额度)
    • 🖼️ 图片识别 → GLM-4.6V 本地(隐私安全)
    • 🎤 语音转写 → Whisper 本地(离线可用)
    • 📄 文件摘要 → GLM-4.6V 本地(支持长文本)

    配套完整文档

    我还做了一个 完整的中文+英文安装文档仓库 :

    https://github.com/markwang2658/hermes-windows-native-guide

    包含 34 篇文档,覆盖:

    • 安装教程(Agent + WebUI)
    • 四种模式配置详解
    • 故障排查指南
    • 截图 + 配置示例

    适合谁用?

    ✅ Windows 用户 (10 / 11 都行)
    ✅ 8GB 内存的小白用户 (不用折腾 Docker)
    ✅ 想本地部署 AI Agent 的开发者
    ✅ 重视隐私的人 (图片/语音本地处理,数据不出门)

    不适合谁用?

    ❌ Linux / macOS 用户(你们本来就能原生跑)
    ❌ 需要 Docker 编排的高级用户(官方方案更适合你)

    开源地址

    🔗 代码仓库: https://github.com/markwang2658/hermes-windows-native
    🔗 文档仓库: https://github.com/markwang2658/hermes-windows-native-guide
    📄 许可证: MIT(随便用)

    如果你也被 Docker / WSL2 折磨过,试试这个方案。3 分钟给你一个原生的 AI Agent。

    有问题评论区见 👇

    AI Agent

  • 基于Hermes Agent的工作流 windows版本
    M mark

    我20年的编程经验, 搞IT系统,这是我们日常.
    我尝试下吧. 有时候调用大模型,有时候也靠点运气.
    我做成界面,方便大家操作.争取小白零门槛上手.

    先搞Windows版本,到时候移植到linux里面.
    到时候,第一时间给大家汇报.

    LLM讨论区

  • 🚨 别再用 WSL2跑 Hermes 了!3 分钟,零配置 — 我把 Hermes Agent 搬到了 Windows 原生环境
    M mark

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    我给Hermes Agent 官方 ,提了 issue了. 官方 把我的项目,做了P3. 等他们合并我的代码把.

    AI Agent

  • 基于Hermes Agent的工作流 windows版本
    M mark

    我准备搞个大活, 做一个 基于Hermes Agent的 工作流 windows版本.

    尤其针对这种配置低于16G内存,没有显卡的这种windows客户.

    能不能搞出来,也看模型本身,还有我自身能力. 有一定概率.
    现在LLM 这东西,有时候也降智. 有时候改十几遍改不好,后来,重写重新来一次就行了.

    到时候,让论坛的兄弟们,第一时间尝试.

    我这个软件,主要是两个工作流领域,一个是视频生产,一个是编程自动化.

    不知道有没有这个需求.

    LLM讨论区

  • 🚨 别再用 WSL2跑 Hermes 了!3 分钟,零配置 — 我把 Hermes Agent 搬到了 Windows 原生环境
    M mark

    20f7baaa-047e-49cc-9c4b-89c50a7cd21d-image.jpeg

    https://github.com/NousResearch/hermes-agent/blob/main/RELEASE_v0.14.0.md

    AI Agent

  • nodebb 本地机器人我也弄好了.
    M mark

    nodebb 本地机器人我也弄好了.
    跟上老大的节奏. 我本地弄个论坛, 做项目用.

    8e43de49-7747-48fe-8e67-d04a090e6c96-image.jpeg

    AI Agent

  • 🚨 别再用 WSL2跑 Hermes 了!3 分钟,零配置 — 我把 Hermes Agent 搬到了 Windows 原生环境
    M mark

    一直看老大的视频,觉得人很实在. 贡献的我内容.
    我五一在家,花了 三天时间. 把 Hermes Agent 和Hermes WebUI, 底层重写,适配原生的Windows环境.
    不需要安装 WSL2 和Docker 就能运行. 减轻小白入手的难度.
    很多时候,光折腾个WSL2 和docker环境,就已经把小白的 心气磨没了.
    都没兴趣 去搞培养自己的个人助手.

    AI Agent

  • 🚨 别再用 WSL2跑 Hermes 了!3 分钟,零配置 — 我把 Hermes Agent 搬到了 Windows 原生环境
    M mark

    没事,我准备来个大的项目.
    过几天我自己搞一个 基于Hermes Agent的工作流 windows版本.
    到时候,我给论坛的兄弟们 第一时间 汇报.

    AI Agent

  • 🚨 别再用 WSL2跑 Hermes 了!3 分钟,零配置 — 我把 Hermes Agent 搬到了 Windows 原生环境
    M mark

    感谢 老大的认可. 我会在折腾的路上,不断前行. 我这几天 准备搞把大的. 等做好 ,给老大汇报.

    AI Agent

  • 🚨 别再用 WSL2跑 Hermes 了!3 分钟,零配置 — 我把 Hermes Agent 搬到了 Windows 原生环境
    M mark

    @terry 都是AI改的,没啥吹牛的, 至少对 Hermes Agent 提供点思路, 照顾下 Windows 用户吧.

    AI Agent

  • 🚨 别再用 WSL2跑 Hermes 了!3 分钟,零配置 — 我把 Hermes Agent 搬到了 Windows 原生环境
    M mark

    GitHub issue 地址: 我是2026年5月9日提交的. issue id: 22374
    https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/22374

    f1d63f8a-dcab-4322-bd49-c7650b4c5abc-image.jpeg

    AI Agent

  • 别买显存低于20G的显卡了,最起码起步就是32G
    M mark

    后悔买了 英伟达这个20G显卡(NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation 20GB).
    再配机器,必须32G显存最起码
    不过在这台小工作站,已经算顶配了.

    在本地能舒畅的能跑 9B模型, 稍微大一点 ,就卡.
    我日常用 GLM4.6V-flash Q8量化 ,还有 Gemma 4 E4B Q8量化.

    老大说的, Qwen3.6 27B Q4KM,我跑还是卡. 我用的是 LM Studio

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    AI硬件

  • AgentFlaw工作流编排,最新进展
    M mark

    谢谢了. 能看懂我的贴子的 ,应该论坛不会太多人.

    是这样的, 定义node 节点, 需要原子性, 不能定义 RAG 知识库 这种技能. 必须 原子化. 例如 读取图片,输入提示词,

    你可以理解 node, 就是 IDE编程 里面的 控件 .

    LLM讨论区

  • AgentFlaw工作流编排,最新进展
    M mark

    一般的人 ,只会开车, 知道 加油开车.

    我是 奔驰创始人, 我是造车的. 我需要定义 什么是轮胎? 什么是发动机? 什么是车架?

    而工作流 ,就是把 这些零部件 穿起来.

    但是 如何定义 零部件, 这个 挺难的. 我不能把 轮胎和发动机 ,组装在一起, 叫 轮胎发动机.

    我定义 零部件 ,必须 是 原子化.

    LLM讨论区

  • 用3090如果只跑llm, 平均一个月用多少kwh 的电?好像比订阅的费用还要贵
    M mark

    @mankit-fu 别纠结了, 先动手做起来, 好多人折腾硬件,最后 硬件买全了. 结果活没干.钱百花了.

    AI硬件

  • 说一下我自己的20年硬件攒机的经验.
    M mark

    @y2k 2002我也读大一, 真是巧了. 都是老登了. 到了 崩老头的年纪了.

    AI硬件

  • 说一下我自己的20年硬件攒机的经验.
    M mark

    因为我上大学的时候,学的就是计算机软件.
    对于电脑,很多人是娱乐和查资料, 对于我们程序员来说,电脑是生产力.
    基本电脑属于365天*24小时开机干活状态,基本不关机的.
    可靠性是第一位的,第二位是价格.

    我的第一台电脑是 2002年 ,cpu: intel p4 2.4. 内存: 512M 硬盘: 希捷80G

    后来陆陆续续买,2009年赚钱了,买了iPhone 和MacBook.
    中间买了不下于,20多台电脑,真正能用的住的就是dell品牌机和apple品牌机.
    讲真 还是苹果笔记本做工好,折腾bootcamp安装windows.

    我这20年,攒机经验,
    cpu 只能用 intel,不敢用AMD.
    内存 只买三星.
    硬盘 机械硬盘是希捷,固态就是intel和三星.

    还有就是 我现在基本就是买品牌机, 例如国外的dell,hp,原先还有ibm,不敢买联想和小米这种国产.
    因为品牌机,是有严格的出厂烤机的检测的,尤其是国外大厂.

    国内的品控就是不行,买国产就是图性价比了.
    冲着性价比去的,基本就是因为穷,想少花钱办大事.

    其实世界上,根本没有性价比,就是看不见的坑罢了.

    不是差那点钱,是因为电脑罢工了,耽误编程工作. 这个代价太大了.

    老大,应该是在深圳折腾硬件的,对我来说,我不敢折腾硬件,因为我找不到会修的人.
    中关村这边,基本全是坑人,你去修的话,大概率被宰.

    如果是小白, 那就别折腾了, 买品牌机, 上英伟达显卡, 这才是王道.
    剩下的钱,就当买个安心了.

    以下是我的机器配置:

    Dell Precision 3280 CFF
    配置清单:
    CPU: Intel Core i7-14700
    主板: Dell W680 芯片组
    内存: 64GB DDR5-4800 (2×32GB SO-DIMM )
    显卡: NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation 20GB
    存储:
    系统盘: 三星 990 EVO Plus 1TB (M.2 2280 PCIe 4.0×4)
    数据盘: 三星 PM9A1A 2TB (M.2 2280 PCIe 4.0×4)

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    AI硬件
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