前言¶
在 Hermes 里跑多 Agent 任务时，常见问题是上下文越滚越长、子任务分工不清晰、踩过的坑下次还会再踩。单靠加长 system prompt 或手工拆 todo，很难同时管住行为纪律、任务状态和长期记忆。
下面介绍 SkillHub 上的 Hermes 自进化协作系统（@user_b2d76d7e/hermes-evolution-plus）。它在 Hermes 原生工具链上叠了一层协作协议与学习闭环，并附带上下文压缩与信号检测脚本，面向「可重复、可进化」的多 Agent 工作流。
这是什么¶
Hermes 自进化协作系统是社区来源（community）的 ai-agent 类 Skill，当前版本 v1.0.0，发布者为 user_b2d76d7e（SkillHub 页面标注作者为「无名大魔王」）。
一句话定位：在 Hermes 原生环境里运行的自进化多 Agent 协作系统，不依赖额外 API Key（标签 requires_api_key=false）。
它要解决的是：把 PM 协议、任务状态机、学习闭环和技能沉淀写进可执行的 Skill 规范里，并统一通过 Hermes 自带的 delegate_task、memory、skill_manage、todo 落地，而不是再引入一套平行工具。
核心功能¶
以下能力均来自官方简介与 SkillHub 页面说明，可按模块理解。
行为纪律与 PM 协议¶
- P0–P6 行为纪律：为 Agent 协作划定优先级与边界，减少越权改代码、跳过验证等行为。
- PM 协议：用产品/项目管理式的交接与验收约定，约束多 Agent 之间的任务拆分与回传。
任务与学习闭环¶
- 任务状态机：任务从创建到完成有明确状态流转，便于
todo与delegate_task对齐。 - 学习闭环：把本次执行中的结论写回
memory，供后续任务复用。 - 技能沉淀与技能自纠错：通过
skill_manage固化可复用技能，并在出错时触发修正路径。
上下文瘦身与配套脚本¶
- 上下文瘦身：控制长对话下的有效信息量。
- Python / Node 脚本：官方说明中包含 上下文 4 级压缩引擎 与 信号检测引擎，用于压缩与关键信号识别。
工具面（Hermes 原生）¶
全部编排基于以下原生工具，无额外工具栈声明：
| 工具 | 角色（按官方表述归纳） |
|---|---|
delegate_task |
子任务委派与多 Agent 分工 |
memory |
持久化学习与上下文外置 |
skill_manage |
技能安装、更新与沉淀 |
todo |
任务列表与状态机载体 |
发布方自述的性能对比¶
官方简介写明：在对比「原生 Hermes」的测试中，在信息质量不变或更好的前提下，优化系统声称 token 消耗约减半、响应速度约提升 5 倍、成本约降低 72%。上述数字来自发布方自述，读者需在自身任务与模型计费下自行复现验证。
安装与启用¶
SkillHub 页面给出的安装方式是：让 Agent 按 SkillHub 安装文档 安装坐标 @user_b2d76d7e/hermes-evolution-plus。
1、确认 SkillHub CLI¶
先检查本机是否已有 skillhub：
command -v skillhub && skillhub --version
若未安装，可按官方文档执行完整安装（CLI + 默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅需 CLI 时：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
2、安装到当前 Agent 的 skills 目录¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Hermes / Agent 实际读取的 skills 目录；默认装到 ./skills/ 可能不会被识别。官方文档示例：
skillhub install user_b2d76d7e/hermes-evolution-plus --dir <你的 skills 目录>
也可先搜索再安装：
skillhub search hermes-evolution
skillhub install user_b2d76d7e/hermes-evolution-plus --dir <你的 skills 目录>
与 Cursor / Codex 等客户端的关系：本 Skill 面向 Hermes 原生工具（delegate_task 等）。若你在 Cursor 等环境仅作技能库同步，路径可参考 SkillHub 文档（例如 Cursor 常为 ~/.cursor/skills/），但协作能力需在 支持 Hermes 原生工具链的运行时 中才能完整生效；官方页面未单独给出 Cursor 专用配置，此处不展开未核实项。
3、启用后¶
安装到正确目录后，按你所用 Agent 的要求重启或刷新技能列表，使 SKILL.md 被加载。无需配置 API Key（requires_api_key=false）。
典型用法¶
官方未提供逐步复制的对话样例，但简介明确了工具组合方式。可按下面思路在 Hermes 里复现工作流：
- 拆任务：用
todo列出阶段与状态，与任务状态机对齐。 - 委派：复杂子问题通过
delegate_task交给子 Agent，并遵守 P0–P6 与 PM 协议中的交接要求。 - 记结论：关键决策与踩坑写入
memory，形成学习闭环。 - 沉淀技能：稳定流程用
skill_manage固化；出现偏差时走技能自纠错路径。 - 控上下文：长会话依赖 Skill 内的上下文瘦身逻辑，以及附带的 4 级压缩与信号检测脚本（Python/Node），避免无效 token 堆积。
经过上面的步骤，同一类需求第二次执行时应更多依赖 memory 与已沉淀技能，而不是从零 prompt。
适用场景与注意¶
适合谁
- 已在 Hermes 环境做多 Agent 开发或自动化，希望用统一协议约束分工与验收。
- 长链路任务 token 压力大，需要官方提供的压缩与信号检测配套脚本。
- 希望把「一次性的 prompt 技巧」变成可管理的技能资产。
限制与注意
- 分类为
ai-agent，评分 100000、下载 826（以 SkillHub / API 抓取数据为准；页面展示会随时间变化）。 - 性能与成本数据为发布方对比原生 Hermes 的表述，不是第三方基准测试；生产使用前建议在自己的任务集上对比 token 与延迟。
- 协作能力绑定 Hermes 原生四工具；在非 Hermes 运行时可能只能当作普通 SKILL 文档阅读，无法完整执行
delegate_task等能力。 - 安装路径错误是常见坑：务必
--dir指向 Agent 真实 skills 目录。
结尾¶
Hermes 自进化协作系统把行为纪律、PM 协议、状态机、学习闭环和技能管理收进一个 Skill，并强调只用 Hermes 原生工具完成编排。若你正在 Hermes 上做多 Agent 长任务，可以从安装坐标 @user_b2d76d7e/hermes-evolution-plus 起步，再按自身场景验证上下文与成本表现。
