Agent 的 Skill 自进化机制：它是如何自己长记性的

Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 +0000

昨天我用 Agent 处理一个棘手的部署任务。它第一次跑的时候踩了个坑——少了一步 docker login，推送镜像时报错了。Agent 发现问题，自己补上登录步骤，重试后跑通了。

但最让我惊讶的不是它跑通了，而是它默默更新了自己的操作手册。

下一次我再让它做同样的任务时，它直接带上了 docker login，一步到位。

它自己"长记性"了。

这不是魔法，是 Hermes Agent 的 Skill 自进化机制。它把一次性的试错经验，固化成了可复用的程序化记忆。

LLM Agent 上下文压缩算法

Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 +0000

跑了一个长对话 session，agent 帮我重构了一个模块，修了三个 bug，又加了一组测试——最后触发了 context compression，屏幕上显示：“Compressed: 347 -> 18 messages (~89,000 tokens saved, 74%)"。

我好奇它是怎么做到的：压缩了 89K tokens 后，agent 继续干活，居然还记得之前改过的文件路径、失败的测试用例、我说过"不要用 == 要用 is 比较 None"这种细节。

这不是魔术，是一个经过大量 bug 修复迭代出来的上下文压缩算法。我花了两个小时读了 Hermes Agent 的 context_compressor.py，1163 行代码，每一步都有对应的失败案例和修复注释。