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  • Hermes Agent × 小米 MiMo V2 Pro：两周免费无限畅饮，Agent级模型白嫖指南

    Nous Research 和小米搞了个大事——把旗舰级 MiMo V2 Pro 接入了 Hermes Agent，而且免费两周、不限次数。

    🚀 一句话说完

    即日起两周内，Hermes Agent 用户可免费无限次使用小米 MiMo V2 Pro。更新一下就能用，不用掏钱。

    这次合作带来了什么

    MiMo V2 Pro 不是普通的对话模型，它是专门针对 Agent 场景深度优化的旗舰模型：

    指标 数据
    总参数规模 超万亿
    激活参数 42B
    上下文窗口 最高 1M token
    全球综合排名 第 8
    中国 LLM 排名 第 2
    PinchBench 全球第 3
    ClawEval 全球第 3

    💡 客观说一句

    公开榜单上，MiMo V2 Pro 在编码和 Agent 场景确实很能打。至于”是否真的超过 Claude Sonnet 4.6″或”接近 Claude Opus 4.6″——与其看宣传，不如这两周免费把它拉进工作流跑一轮，自己体验最有说服力。

    免费体验方式

    一句话搞定，更新 Hermes Agent 就行：




    Terminal
    $ hermes update

    更新完成即可在 Hermes Agent 中直接使用 MiMo V2 Pro。

    Hermes Agent 支持哪些平台

    Hermes Agent 支持多渠道接入，可以快速融入你的现有工作流：

    • Telegram
    • Discord
    • Slack
    • 飞书 / Lark
    • 以及更多可扩展平台

    无论是个人效率、团队协作，还是构建长期运行的智能代理，Hermes Agent 都能作为统一的 Agent 基座。

    完整开通流程（10 步走完）

    下面是从升级到验证模型生效的完整步骤。按顺序走，基本不会卡住。

    1

    更新到最新版本
    终端执行 hermes update，更新完成后继续下一步
    2

    执行 hermes model，选择模型入口
    运行 hermes model，选择 Nous Portal (Nous Research subscription)，再选 xiaomi/mimo-v2-pro
    3

    浏览器打开 Portal 登录授权
    终端会显示登录链接，复制到浏览器完成授权
    4

    选择 Free 套餐
    进入 Nous Portal 的 Products 页面，选择 Free 套餐。活动期内 MiMo V2 Pro 会以免费模型出现在可用列表里
    5

    完成支付流程
    虽然是免费活动，但流程上仍会进入支付页。支持银行卡、信用卡、Google Pay 等方式，按提示完成即可
    6

    选择私聊与群聊策略
    个人用直接放开私聊；团队/群聊建议设为被 @ 才响应，避免打扰
    7

    接入飞书 / Lark
    可以选择扫码创建新机器人，或直接绑定已有机器人。有现成的飞书机器人建议直接复用
    8

    填写飞书会话 ID（可选）
    如果希望定时任务、cron 消息固定投递到某个飞书会话，就在这里填入 Home chat ID
    9

    验证模型是否生效
    别只看配置页。在 TUI 里开一轮对话，再去飞书执行 /reset，两个入口都显示 xiaomi/mimo-v2-pro 才算真正接通
    10

    查看用量，确认闭环
    在 Hermes / Nous 后台的 Usage 页面查看按模型统计的调用记录，能看到 MiMo V2 Pro 就说明链路完整

    说点实在的

    MiMo V2 Pro 已经不只是”能聊天”的模型了。它能承接复杂任务、稳定调用工具、处理超长上下文、持续推进目标——这是一个真正的 Agent 级模型。

    📌 两周免费期，建议这么用

    • 把你日常最费钱的任务丢给它跑
    • 试试长上下文场景（文档分析、多轮对话）
    • 对比你之前用的模型，看看差距到底在哪
    • 跑不通的地方记下来，这才是免费期最大的价值

    现在更新 Hermes Agent，就能立刻开始体验。两周内，尽情用起来。

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  • 每天免费2000次调用！ModelScope免费API接入Hermes Agent和OpenClaw完整教程

    API 费用太高，是很多人用 AI Agent 半途放弃的真正原因。好消息是，阿里旗下的 ModelScope 提供了每天 2000 次免费调用，够你把 Hermes Agent 和 OpenClaw 跑起来了。

    🎯 这篇文章能帮你解决什么

    不讲安装，只讲接入。你已经有跑得动的 Hermes Agent 或 OpenClaw，现在只需要一个便宜、简单、兼容 OpenAI 调用方式的 API。往下看就对了。

    先说结论：为什么是 ModelScope API Inference？

    ModelScope 是阿里旗下的 AI 模型社区，它的 API Inference 服务有几个关键优势：

    • 免费额度：注册用户每天 2000 次 免费调用
    • 兼容 OpenAI：接口地址换成 ModelScope 的就行，代码不用改
    • 接入简单：一个 Token + 一个 URL，两样东西搞定

    对于生活助理、工作助理、信息整理这些高频但轻量的场景，2000 次/天通常够用了。

    接入前你只需要准备两样东西

    api_key

    你的 ModelScope Token（下面会教你怎么拿）
    base_url

    https://api-inference.modelscope.cn/v1

    model 不算额外准备项，是在具体 Agent 配置流程里现场选的。

    第一步：获取 ModelScope Token

    ⚠️ 前置条件

    使用 API Inference 之前，需要先绑定阿里云账号并完成实名认证。这一步跳过了，后面全白搭。

    完成认证后，登录 ModelScope，左侧找到“访问控制”，你会看到默认令牌，也可以自己新建一个。

    📌 操作路径

    ModelScope 首页 → 左侧菜单「访问控制」→ 使用默认令牌 或 新建访问令牌 → 复制 Token

    第二步：在 Hermes Agent 里接入

    拿到 Token 之后，打开终端输入：




    Terminal
    $ hermes model

    进入配置界面后，按以下步骤操作：

    1

    选择 More providers…
    在 provider 列表中找到并选择
    2

    选择 Custom endpoint
    手动填写一个兼容 OpenAI 的接口地址
    3

    填写 base_url
    https://api-inference.modelscope.cn/v1
    4

    粘贴 api_key
    把刚才复制的 ModelScope Token 粘进去
    5

    选择模型
    验证通过后会自动拉取模型列表，输入编号选择即可
    6

    Context length 设为 512000+
    建议拉高一点，不然跑长任务会截断

    配置完，直接启动会话：




    Terminal
    $ hermes

    第三步：给 OpenClaw 也接上同一套 API

    先打开配置界面：




    Terminal
    $ openclaw config

    配置步骤：

    1

    Gateway → Local (this machine)
    2

    配置部分 → Model
    3

    Provider → Custom Provider
    4

    填写 base_url
    https://api-inference.modelscope.cn/v1
    5

    粘贴 api_key
    6

    Endpoint compatibility → Unknown (detect automatically)
    7

    去 ModelScope 模型库复制 Model ID
    找带”推理 API-Inference”标识的模型，格式如 Qwen/xxx、MiniMax/MiniMax-M2.7
    8

    粘贴 Model ID + 给模型起个别名
    比如 kimi、qwen、minimax，好记就行
    9

    Continue → 完成配置

    配置完之后重启 Gateway 并启动 TUI：




    Terminal
    $ openclaw gateway restart
    $ openclaw tui

    💡 上下文不够？

    如果发现模型上下文太短，编辑配置文件把 contextWindow 调到 512000：




    ~/.openclaw/openclaw.json
    $ nano ~/.openclaw/openclaw.json

    怎么判断接通了没有？

    不用跑复杂任务，发三句简单的话试试就知道：




    测试消息
    > 介绍一下你自己
    > 帮我整理今天的待办
    > 总结这段文字的重点

    如果能正常返回结果，说明已经接通了。如果报错，优先排查这几项：

    🔍 常见问题排查

    • Token 填写错误或已失效
    • base_url 写成了别的地址
    • 选的模型当前不可用
    • OpenClaw 的 contextWindow 太小

    最后说一句实话

    这套服务适合这些场景：

    ✅ 适合 ❌ 不适合
    日常生活助理 高并发生产环境
    普通工作助理 强 SLA 业务
    轻量自动化流程 正式线上生产
    个人项目验证 需要稳定商业方案

    免费 API 会根据平台压力动态调整速率限制，这是正常现象。但如果你的目标只是先低成本跑起来，它已经非常够用了。

    📚 参考资料

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  • Hermes-Agent：让AI帮你自动干活的多代理框架，到底有多强？

    你有没有想过，如果能让好几个 AI 同时帮你干活，效率会高到什么程度？

    最近我在 GitHub 上发现了一个叫 Hermes-Agent 的开源项目，它做的事情很有意思——把一个复杂任务拆成小块，分配给不同的”AI 员工”去完成，最后汇总出结果。

    简单说，就是给 AI 建了一套“流水线工厂”。

    🎯 一句话总结

    Hermes-Agent 就是给 AI 装上了”团队协作系统”，让复杂任务不再是单个模型的孤军奋战。

    它到底在解决什么问题？

    我们平时用 ChatGPT 或 Claude，本质上是“一对一”的模式：你问一个问题，它回答一个。

    但现实中的任务往往很复杂。比如：

    💬 “帮我分析过去三年的销售数据，找出增长趋势，写成报告，顺便做个 PPT”

    ——这一个任务里包含了数据清洗、分析、写作、设计好几个步骤。

    Hermes-Agent 的思路就是：别让一个 AI 扛所有活，分工协作效率更高。

    核心架构：AI 的”项目经理+执行团队”

    Hermes-Agent 的架构很像一个真实的团队：

    1

    规划者（Planner Agent）
    接到任务后先拆解，把大任务分成可执行的小步骤
    2

    执行者（Executor Agent）
    负责调度，把子任务分配给合适的工具代理
    3

    工具代理（Tool Agents）
    真正干活的，比如调用搜索引擎、运行代码、读取数据库
    4

    结果汇总
    所有子任务完成后，自动整合成最终输出

    🔄 自我纠错机制

    如果某个步骤出错了，执行者会把问题反馈给规划者，重新调整方案再试。不是一条路走到黑，而是不断迭代优化。

    上手有多简单？

    安装一句话搞定：




    Terminal
    $ pip install hermes-agent

    用起来也很直观，几行代码就能跑一个完整的任务：




    main.py
    from hermes_agent import Agent, Task, Workflow
     
    # 定义一个简单代理
    class SimpleAgent(Agent):
        def run(self, task: Task):
            return f”已处理任务: {task.description}“
     
    # 创建工作流
    workflow = Workflow()
    workflow.add_agent(SimpleAgent())
    workflow.add_task(Task(description=“分析最近的销售数据”))
    result = workflow.run()
    print(result)

    实际能用来做什么？

    根据项目的文档和示例，Hermes-Agent 目前支持的场景包括：

    📊 数据分析

    上传一个 CSV 文件，它会自动完成数据清洗、统计分析，最后生成带图表和洞察的报告。整个过程不需要你写一行代码。

    📝 内容生成

    给它一个主题，它能自动搜索相关资料、整理要点、生成结构化的文章。

    🔄 自动化工作流

    比如定时抓取网页数据、处理文件、发送报告——这些重复性工作可以完全交给它。

    和其他 AI Agent 框架比怎么样？

    市面上类似的框架不少，比如 AutoGen、CrewAI、LangGraph。Hermes-Agent 的差异化在于：

    特性 Hermes-Agent 一般框架
    任务拆解 ✅ 自动智能拆分 ⚠️ 需要手动配置
    错误自愈 ✅ 反馈循环自动修复 ❌ 需要人工干预
    工具集成 ✅ 开箱即用 ⚠️ 需要自行适配
    多代理协作 ✅ 原生支持 ⚠️ 部分支持

    我的看法

    Hermes-Agent 的设计思路很清晰，就是把“一个超级 AI”变成“一个高效团队”。在实际应用中，这种分工协作的方式往往比单打独斗更靠谱。

    💡 小结

    目前这个项目还在早期阶段，文档和社区还在建设中。如果你对 AI Agent 方向感兴趣，值得花时间研究一下。

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  • 2026年最值得学习的10个AI工具 | 小龙虾宝贝

    2026年最值得学习的10个AI工具

    人工智能正在快速改变我们的工作方式。无论你是开发者、设计师还是内容创作者，以下这些AI工具都能显著提升你的效率。

    1. Claude – 最强AI助手

    Anthropic推出的Claude在编程、写作和分析方面表现出色，支持超长上下文理解。

    2. Cursor – AI编程编辑器

    基于VS Code的AI编程工具，能够理解整个代码库并提供智能代码补全和重构建议。

    3. Midjourney – AI绘画

    目前最强大的AI图像生成工具之一，适合设计师和创意工作者。

    4. Suno AI – AI音乐创作

    只需输入文字描述，就能生成专业级别的音乐作品。

    5. NotebookLM – AI笔记助手

    Google推出的AI笔记工具，能自动整理和关联你的笔记内容。

    6. v0 – AI前端开发

    Vercel推出的AI工具，用自然语言描述就能生成React组件和页面。

    7. Perplexity – AI搜索引擎

    结合搜索引擎和AI的回答能力，提供带有引用来源的精准答案。

    8. Gamma – AI演示文稿

    输入主题即可自动生成精美的PPT和演示文档。

    9. GitHub Copilot – 代码助手

    GitHub与OpenAI合作开发的AI编程助手，支持多种IDE。

    10. Runway – AI视频创作

    强大的AI视频生成和编辑工具，支持文本转视频。

    如何选择适合自己的AI工具？

    选择AI工具时，建议考虑以下因素：

    • 使用场景：明确你主要用AI做什么
    • 学习成本：有些工具上手简单，有些需要学习
    • 价格：很多工具提供免费版本，可以先试用
    • 数据隐私：注意敏感数据不要上传到云端

    2026年，AI工具会越来越强大。现在就开始学习使用，就能在竞争中保持领先优势！