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。
[Read More]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。
上周给 DingTalk 的一个内部项目做技术调研，需要从知乎、B站、小红书几个平台拉热榜数据做竞品分析。同事的第一反应是写爬虫——打开 Playwright，找 CSS 选择器，处理登录态，和 Cloudflare 斗智斗勇，折腾了两小时还没跑通。我看了看他的代码，说：“换个思路，试试 OpenCLI，opencli zhihu hot 一行命令就完了。”
一查这个项目——GitHub 上 16K stars。再看 AutoCLI（OpenCLI 的 Rust 重写版）的性能数据：bilibili hot 命令，OpenCLI 要 20 秒，AutoCLI 只要 1.66 秒，12 倍加速。
更令人震惊的不是性能数字，而是这两个项目背后的技术范式转变——它们不是在"做更好的爬虫"，而是在重新定义怎么从网站获取数据。
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