Nous Research 為開源 AI Agent Hermes 推出 /learn 功能，讓 Agent 自行蒐集素材、產出技能檔案並存入技能庫，把「用過一次的操作流程」沉澱為可重複呼叫的工具，無需工程師手動整理。
（前情提要：AI 文藝復興》哲學家成為 AI 實驗室搶手貨，把倫理寫進你的模型）
（背景補充：美中 AI 對抗白熱化，但兩國學者共識一致：別讓 AI 迎來「車諾比時刻」）
Nous Research 為旗下開源 AI Agent「Hermes」的 Skills 系統新增了 /learn 功能。操作邏輯直接：你告訴 Agent 想學什麼，一個本地 SDK 資料夾、一個線上檔案頁面、或是你剛才帶它走過的部署流程，它就用既有工具自行蒐集素材，然後產出一份符合格式的技能檔案，存進 ~/.hermes/skills/，下次直接呼叫，不需要額外的工具。
把「剛做過的事」變成下次可用的工具
/learn 的官方定位是：把「你已經會的東西」或「一堆參考資料」快速變成可重複使用的 skill，不必手寫 SKILL.md。
它支援四種素材來源，各有對應的典型場景：
第一種是本地程式庫或 SDK 資料夾，指令範例：/learn the REST client in ~/projects/acme-sdk, focus on auth + pagination，適合把團隊內部工具的操作知識固化成技能；
第二種是線上檔案頁面，指令範例：/learn https://docs.example.com/api/v2，適合快速吃進第三方 API 檔案，省去反覆查閱的成本；
第三種是你剛才在對話裡帶 Agent 走過的完整流程，指令範例：/learn how I just deployed the staging server，把一次性的操作沉澱為下次可重複呼叫的步驟；
第四種是任意貼上的口述筆記或非結構化文字，你能描述的東西，理論上都能餵給它，開放程度幾乎沒有邊界
Agent 接到請求後，用既有工具，read_file（讀檔）、search_files（搜尋）、web_extract（網頁擷取），自行蒐集素材，再依內建撰寫規範產出 skill：描述限制在 60 字元以內、章節順序固定、使用 Hermes 工具術語、不自行杜撰指令。
自我改進更具體了
傳統做法：工程師觀察 Agent 完成一次任務，手動或讓 AI 整理成說明檔案，再把檔案寫成 skill，然後 Agent 才能在下次使用。整個鏈條裡，人是唯一的「知識萃取者」。
多數 AI Agent 的能力邊界，要嘛寫死在程式碼裡，要嘛靠工程師定期手動更新 prompt，技能庫是靜態的，不會因為使用而自動成長。
/learn 把這條鏈條縮短到：Agent 完成任務 → 用戶下一個指令「/learn 剛才那個流程」→ skill 生成完畢。人從「知識萃取者」退場，只剩下「決定要不要學」的判斷。
Hermes 的技能庫是動態的，隨著使用場景積累而自動擴張，但這裡也要提醒一句：能力庫能長大，不代表長出來的東西都是對的，還是要進行品質優化。
Hermes 最初定位就是「自我改進 agent」，不只完成任務，還會記憶、累積可重複使用的技能，越用越聰明。/learn 讓這個定位從概念落地到具體操作：agent 不只執行，還能把一次性的操作沉澱成可重複資產。
📍相關報導📍
搞了六年就這？Google Home 新音箱搭配 Gemini 變更聰明，卻忘了讓它好好唱歌
從逼員工用 AI 到怕燒太多 Token：越來越多企業收緊內部 AI 使用配額
Anthropic 控阿里巴巴「非法竊取」Claude：2880 萬次對話、近 2.5 萬假帳號，蒸餾戰火燒進美國議院
