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那个“爱马仕”,想拯救“智障”小龙虾

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文|Lambda

编辑|晓静

4月初,Hermes Agent 火了。这个名字直接让人联想到奢侈品牌爱马仕,所以也被戏称为“爱马仕Agent”。

它由 Nous Research 在 2 月发布,定位是「The agent that grows with you」。核心卖点是一个闭环学习系统:Agent 完成复杂任务后,自动把经验固化成 Skill,下次遇到类似任务直接复用,还能在使用过程中持续改进。Skill 自动生成、越用越强——这是 Agent 领域目前最有吸引力的叙事之一。

但这个叙事遮蔽了一个更基本的问题:Skill 真的是当前 Agent 落地的主要瓶颈吗?


图片由AI生成

01 Skill 很性感,但它可能不是最重要的问题

一个容易被忽略的事实是:目前公认体验最好的编程 Agent 产品之一——Claude Code,它好用的基石并不是 Skill 的自动进化,而是背后大量扎实的 CLI 工具支撑。

用 GlobTool 找候选文件,用 GrepTool 定位相关代码片段,用 FileReadTool 查看实现细节,用 LSPTool 做代码符号跳转和引用分析。每一个都是确定性的、零 token 消耗的原子操作。

但人们很少为这些工具写故事。只要一提到 Agent 能自动生成 Skill、还能持续进化,整个行业立刻就兴奋起来。

这个反差说明了一件事:CLI (命令行界面)不性感,不好讲故事,但它才是 Agent 能力的真正地基。

地基不牢,Skill 再会长,也只是长在沙地上。

02 龙虾最被人诟病的地方,Skill 自主进化解决不了

这件事放到 OpenClaw(俗称‘龙虾”) 身上会看得更清楚。

OpenClaw 最被人诟病的两点,一是 token 消耗大、账单吃不消,二是长时间工作稳定性差、经常失联。乍一看是两个问题;往下拆,会发现它们经常来自同一个源头:Agent 在用劣质工具——比如脆弱的浏览器自动化——去完成本该由确定性工具完成的任务。

这类成本在社区里并非抽象的抱怨,而有大量具体案例。

Reddit 上有 OpenClaw 用户提到,自己只是想自动化 X 账号发帖,三次尝试就花掉了 10 美元,任务还没真正跑通。还有人在 r/automation 里直言,现在很多所谓的 AI Agent 浏览器控制,本质上只是「披着智能外衣的脆弱自动化」——问题不在模型有多笨,而在底层工具本身就不可靠。页面一变、DOM 一改、按钮状态一抖,Agent 就只能一遍遍观察、一遍遍重试、一遍遍重新规划。

而这些「失败但不致命」的试错过程,并不会因为任务没完成就免费——每一次观察页面、分析状态、决定下一步,都在继续消耗 token。

于是,稳定性问题和成本问题,其实是同一个问题的两面:工具越脆弱,试错越多;试错越多,token 烧得越快;任务链越长,失联和中断的概率也越高。

从这个角度看,Skill 自主进化解决的是「怎么更聪明地使用一个工具」,但并没有解决「好工具本身稀缺」的问题。Skill 可以让 Agent 更熟练地驾驭一匹跛脚马,但并不能把跛脚马变成千里马。

这才是今天很多 Agent 系统真正卡住的地方:不是 Skill 不够强,而是底下能调度的高质量原子工具太少。

03 Skill 是对模型能力的补丁

Hermes 做的事情,本质上是把 Skill 的生成和优化自动化——让 Agent 从经验中蒸馏知识,不再需要人手写。这确实解决了一个真实痛点。

但 Skill 本身有一个更深层的问题:它是自然语言驱动的,本质上是模型能力的延伸,或者说,是一种对模型能力的借贷。

现状是,大量 Agent 在用 Skill 加上自主解题能力,完成本该由 CLI 完成的事情——比如以效率低下的浏览器自动化方案查一个股票价格、下载一张图片、提交一个表单。代价很清楚:贵、慢、不稳定、调试难。

这里还有一个常见的认知误区,可以叫做「Skill 可迁移幻觉」:很多人以为,用强模型写出来的 Skill,可以无缝迁移给弱模型用。实际上不能。Skill 是自然语言指令,它对模型能力有隐性依赖;模型一换,行为就可能变。CLI 则不同——它是代码:同样的输入,永远给你同样的输出,不管底下跑的是什么模型。

二者的区别非常鲜明:

Skill 调试难,CLI 调试容易;

Skill 烧 token,CLI 近乎零消耗;

Skill 吃模型版本,CLI 不吃;

Skill 是语义层资产,CLI 是执行层资产。

如果把 Skill 当成核心积累方向,本质上是把赌注压在模型能力的稳定性上。至少在当前阶段,更值得积累的是高质量 CLI。

04 当工具和上下文足够好时,Skill 的优先级会自然下降

上面的分析也能从 Anthropic 自己的产品经验里得到印证。

Anthropic 的设计负责人、Cowork 产品的设计主导者 Jenny Wen 在近期访谈中提到一个细节:她个人其实不怎么用 Cowork 的 Skills 功能。原因不是她否定 Skill,而是她在 Cowork 里挂载了一个文件夹,里面有自己长期积累的个人笔记、一对一会议记录、随手想法和工作观察。对她来说,Cowork 从这些材料里已经学到了足够的信息,以至于她对 Skill 和 Memory 的需求都被显著削弱了。

这并不是说 Skill 没有价值,而是说:当上下文管理足够好、底层工具足够强时,Skill 的优先级会自然下降。

换言之,Hermes 所强调的 Skill 自主进化并不是错,而是它解决的问题很可能没有想象中那么基础。

05 有一件事正在悄悄发生:CLI 的使用者,从人变成了 Agent

如果说 Skill 解决的是应用层的编排问题,那么更底层的变化发生在 CLI 上。

过去,CLI 是为人设计的。给人用的 CLI 可以有交互提示,可以容忍模糊输出,也可以在文档不全的时候靠用户自己猜——因为人会停下来,会理解歧义,会重试,会去查文档。

Agent 不一样。

Agent 不睡觉,不容忍歧义,会并发,会在没有预料到的时机无限重试。一个对人类来说「勉强能用」的 CLI,对 Agent 来说可能就是高频事故源。

给 Agent 用的 CLI 必须满足一组完全不同的要求:

一条命令只产出一个明确结果;

输出是结构化的 JSON;

错误信息不仅告诉你哪里错了,还要告诉 Agent 下一步该怎么办;

长任务必须支持异步,不能让 Agent 傻等;

接口天然支持幂等、重试和并发。

背后只有一句话:以前的软件默认使用者要睡觉、会分心、有耐心;现在 Agent 不满足这些前提。

一旦使用者从人变成 Agent,CLI 的设计哲学就需要从头重写。Agent 真正在乎的是 token 消耗、缓存命中率、幻觉控制、长程稳定性,而不是「这个命令看起来是否优雅」。

06 浏览器里能看到的,都值得被 CLI 化

有一个实验很能说明问题:把 ChatGPT 的网页版变成一个可以被 Agent 调用的 CLI。

做法并不神秘——通过 Chrome CDP 协议直接驱动浏览器,操作 DOM,填输入框,点发送,等待文字出现,再把结果抓下来。因为复用了已有登录态,行为上和人在浏览器里操作没有本质区别。

这个实验背后更大的洞察是:浏览器里能看到的,原则上都可以被 CLI 化。

不只是 ChatGPT——Gemini、音乐生成、视频生成、股票图表,只要能在浏览器里完成的流程,都可以被代码重复执行,最后收敛成一条 Agent 可调用的命令。

一旦一个 Web 流程被 CLI 化,它就会从「需要 Agent 一步步盯着网页试错」的流程,变成「可并发、可异步、可幂等的原子操作」。原来要靠浏览器自动化消耗大量 token 才能完成的事,被压缩成了一条命令、一个结构化结果。

某种意义上,这是一条很反直觉但非常现实的优化路径:节省 token 的方法,不是少让 Agent 干活,而是先烧一点 token,把高频流程预制成 CLI。磨刀不误砍柴工。

这个逻辑也不只适用于 Web。桌面应用和手机 App,本质上都可以被逐步 CLI 化,what you see is what can cli。目前已有不少开源项目在分别推进这三个方向,只是三者之间还没有形成统一的设计语言和引起大家足够的重视。

07 分层才是终态

Agent 的未来,除了模型本身的提升,更取决于如何处理好两种逻辑:确定性逻辑语义逻辑

前者靠 CLI,后者靠 Skill 的自适应和进化。Hermes 解决的是后者,但前者才是今天很多系统真正缺的底座。

如果把 CLI 化推到极致,会出现一件很反直觉的事:一类流程完全固定的任务,Agent 只需要判断任务类型、路由到对应 CLI、拿结果回来——这个过程理论上甚至不需要 LLM,几个 if-else 就够了。你甚至可以用代码去模拟 LLM 的输入输出接口,零 token、零延迟,继续复用现有的 Agent 调度机制,只在真正需要判断的地方才调用真实模型。

这有点像 2026 年的一场「代码的文艺复兴」——人们开始重新发现,不是所有「看起来像智能」的问题都应该交给模型来解决。

终态的分工应该是三层:

CLI 层:确定性执行,零 token,可并发,易测试,不依赖任何模型;

Skill 层:上下文编排和经验蒸馏,越用越强;

LLM 层:提供智能,做真正需要语义判断的部分。

三层不是竞争关系,而是依赖关系。

今天很多系统的问题在于,它们跳过了 CLI 层,直接让 Skill 和 LLM 去兜底。结果就是:系统又贵又慢,稳定性也差。正确的路径应该是——开发者预制 CLI,上层应用自动管理 Skill,LLM 在 Skill 的辅助下使用 CLI 解决问题。

Hermes 的出现不是终点,而是一个信号:Skill 层的问题可能正在被解决,但下一个真正的战场,在 CLI 层。

Web 端、PC 端、移动端,三大平台系统性的 CLI 改造才刚刚开始。这可能才是今天 Agent 领域最值得做、也最不性感,但最关键的事情。

本文来自微信公众号“腾讯科技”,作者:Lambda,36氪经授权发布。

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