抡锤者

@imbiplaza-ASUS 那麼有什麼差異？大部分的使用者不就是拿OpenClaw和Hermes作為小管家嗎？

很好的分享，不過文章有點長，我直接讓ChatGPT比對我目前使用的架構。畢竟我使用的是能力比在地模型強的多的模型。但是觀念借鑒總是可以激發更好的靈感
我使用的是多agents來管理，核心只有一個agent bus，決定agent如何溝通。

比較表如下：

層次	你的架構	Hybrid Core
Agent 組織
專業分工
Orchestration	Sean Jr	Planner / State Machine
任務執行	各 Specialist	Executor
結果驗證	Rhadamanthus	Objective Verifier
安全控制	Agent 權限	Code-level Hard Gate
Timeout / Retry	目前較弱	Runtime Control
Evidence	有來源要求	Evidence Ledger
Skill 演化	Sean Jr / SkillClaw	Skill Learner
Token / Context 控制	有模型選擇策略	Kernel 級控制
Telemetry	尚未成為核心	完整 Runtime Telemetry

@张光璞 我目前只有使用Hermes agent，用途是自動化收集資料和分析內容，將結果保存在Google Drive上，可以在我需要資料的時候從Gmail發到我的公司郵箱。使用的就是多模型。附圖是我讓Hermes列出目前所有porfiles的內容。其實工作細分了以後，也可以發現哪些模型會更適合特定的任務。

預設值是打開的，目前沒有感到任何不便。使用Hermes作為24小時工作助手，還是蠻方便的，尤其是多Profile實在太方便了。 我設計了一套multi agent架構，說實在的，不覺得比以前多花多少錢，而且也更好的讓我利用Deepseek的離峰價格，避免被過度漲價。

我也覺得蠻便宜的。

George-Suen 以前Deepseek是白菜價的時候，可以放任放任Deepseek自己不斷地試錯，畢竟白菜價要什麼自行車？但是當尖峰時刻Cache hit大漲價以後（尖峰五倍），這台自行車就必須是我要的山地車還是競速車。所以，如果可以利用比較規矩的模型來指揮Deepseek V4 flash做事，事實上可以省不少錢。

@george-suen 我不是使用老師傅和學徒工的分類，要借鑒中國人管理的智慧。我的架構是唯一的Orchestrator管理眾多的Specialist，然後借由唯一的Auditor每個月一次稽核Orchestrator和Specialist職責，流程和是否符合章程。Auditor使用業界最強的模型，例如：我使用GPT 5.6 Sol，Orchestrator可以使用非Auditor相同廠商的模型即可（例如：Gemini 3.7 flash，Deepseek V4 flash，GLM 5.3 flash）。至於其他的agents則可以任意選擇可以完成專業工作的模型即可

我是看了老特的YT視屏才開始學習使用Hermes agent，在騰訊雲服務器上建立了自己的Hermes agent，一樣使用Telegram來和Hermes對話。原來的用途很單純，所以也只使用一個Profile，來自動幫我抓取產業新聞，整理週報，月報之類的瑣事，使用的模型就是Deepseek V4 flash這個當時屬於白菜價的模型。不過當我歷經了多次Deepseek多次把自己整掛了以後，我還得登上服務器去自行處理後。我開始思考如何讓模型工作更穩定。

首先使用的就是多Profiles來分工，首先我把Agent角色分成Orchestrator，Specialist，Auditor三種，再來就讓Deepseek自行設計Agent的溝通方式（Agent bus），要求只有最容易維護。AI的設計如下：

所有的通訊都透過Orchestrator，這個Agent會知道所有Agent的任務和執行結果，但是不需要去管執行細節。我的實際實作如下：

這套流程跑下來，可以解決Hermes agent變笨和記憶體的問題。 先簡單的野人獻曝，如果有需要更細項的說明，歡迎一起討論。