Hermes 自学习代理

它解决什么

很多 OpenClaw 代理单次对话可用，但跨会话后仍然像新来的：不知道之前哪些流程踩过坑，也不会在重复工作里沉淀规则。Hermes 自学习代理要解决的是这种行为不累积的问题：把经验写回本地工作区，让后续会话能读取、复用和纠正，而不是每次重新猜。

它怎么工作

这个技能以 ~/hermes-agent/ 作为本地记忆目录，通过 setup.md、memory-template.md、loop.md、openclaw-seed.md 和 promotion.md 组成一套学习回路：

• 非侵入式写入：只在 AGENTS.md、SOUL.md 或 HEARTBEAT.md 里追加 block，不整体重写用户文件。
• 先查记忆再干活：对多步、易失败或重复流程，先读取 ~/hermes-agent/memory.md 再执行。
• 事后反思：重要工作完成后立刻记录有效结论和失败点。
• 渐进式固化：重复模式先变成稳定规则或候选技能，而不是第一次就急着创建新 skill。
• 职责分离：路由规则放 AGENTS.md，语气约束放 SOUL.md，周期维护放 HEARTBEAT.md，避免同一规则三处重复。

边界也很明确：它不保存 credentials、secrets、payment data、health data 或 copied transcripts，也不声称拥有不存在的原生 OpenClaw hooks。它更像一套本地学习协议，不是云端记忆服务，也不是行为品牌包装。