Gemma 4 12B和Qwen 3.6 评测
先说说我的配置： Mac mini M4 Pro，64G内存，1T SSD，Sequoia 15.7.7 LM Studio 0.4.16 模型：gemma-4-12B、gemma-4-12B-it-q8、qwen3.6-27b-q8 昨天 Gemma 4 12B 原生多模态发布，我在 LM Studio 上试了下，体验很一般，原生和量化的模型速度都很慢，最快只有 20 token/s...
用 Hermes 打造你的第一个 AI 个人助理
我做为一个程序员，从最开始的小龙虾，一直折腾到 Hermes 河马，中间见过太多小白踩坑， 特别是小龙虾，从入门到放弃😆，每天都在修它，而不是再用它 以及 Hermes，虽然相比小龙虾稳定多了，但对非技术的人来说，从零搭一套能稳定跑的 AI 助理，还是挺难的。 所以我把自己踩过的坑、群友问过最多的问题，整理了一份教程 希望能帮到想入门 Hermes 和 AI 助理，但不知道从哪下手的你...
多Agent是伪命题
多 Agent 协作，是当下最热门的表演项目。 一张架构图里塞十几个 Agent：研究、写作、代码、审查、规划、执行……看起来很热闹，很“先进”。 但我越来越觉得，这个方向容易走偏。 一个人不该直接管一堆 Agent。精力有限，不可能每种任务都手动挑一个专门的 Agent，再去判断谁先做、谁后做、谁来检查谁。 老板也不会直接管所有员工，可行的组织方式，一定是分层的。...
这两天给 ShareThis.Chat 加了图片、音频上传、长文分页功能
现在你分享的内容不再只有文字，也可以直接包含图片和音频
另外也处理了一个用户反馈：不同模型在执行 Skill 时，有时会走出完全不同的方法和步骤，结果很不稳定。
所以这次我把 Skill 文档也重新整理了一遍，少写描述，多写具体步骤，用更明确的执行路径约束 Agent 行为。
同时还添加了长内容和压缩上下文的处理方式，不会再出现压缩摘要和真实聊天内容重复的问题
整个 SKill 文档从原来的近 3000 字，减少到了 1300 字左右
有娃 vs 没娃
有娃： 早上5点被小儿子闹醒，喝奶洗漱，在床上陪玩（我再眯一会，顺便被他玩） 6点40起床，给女儿和老婆准备早餐，洗奶瓶洗奶嘴收拾被褥，打开洗衣机，继续陪玩，期间打开电脑，准备上班内容，看看有什么单子要做 7点，叫女儿起床，开始吃饭，防止小儿子闹事 8点，送女儿上学回来，晾衣服，收拾碗筷，把小儿子交给老婆，回到电脑前发会呆准备上班 -------- 没娃： 醒了，缠绵会，起床，跑步，吃饭，上班
Versun
听说 Hermes 最近迭代了很多，稳定了很多，下午我让openclaw 去安装 hermes，还挺顺利，有惊无险，先用几天看看分享下整个对话过程https://t.co/bxCvMGBGJ2
再次卸载了 Hermes Agent，太傻了，和 OpenClaw 比差的不是一点两点，严重怀疑那些吹它聪明的人，有没有深入用过？我的版本号：V0.11.0
列举下我遇到的主要问题：
- 工具调用不灵活，一个方案行不通就会一直尝试，而不是换一个方案，容易一条路走到黑
- 上下文管理非常糟糕，只要超出模型上下文，基本就是重开，没有任何之前会话的记忆
- 对于子代理的管理也非常糟糕，不会审查/核实子代理返回的结果
- 无法同时处理多条信息，或者说处理的不够优雅
- 对于自己的配置文件不熟悉，哪些能改哪些不能改，比我还陌生
- 系统提示词和模型的调教上和 OpenClaw 比还有非常大的差距
这几天的使用感受甚至还不如我几个月前用 Pi-Agent 的体验好
除了升级丝滑、响应快以外，没有任何优点。
完。
AI 工具会不会变成炮灰，重要吗？
今天下午微信群里在聊 Hermes 和 OpenClaw。 有个群友说了一句挺有代表性的话：这些工具本质上都是过渡性的炮灰产品。大模型迟早会把这些能力自己集成掉，应用层工具不会有什么位置。 我觉得他说得没错。 但也只对了一半。 这些工具当然是实验性的，甚至很多现在看起来很热闹的东西，过半年可能就没人用了。AI 时代的工具淘汰速度太快了，今天刚搭好的工作流，明天模型一更新，可能就直接原地报废。...