说句实在话：如果每次让 Agent 执行任务都从零起步，一整天下来也攒不下什么有价值的知识沉淀。但要是能让它在完成任务后自动把踩过的坑、摸索出的高效路径提炼成可复用的技能，下次遇到同类问题直接调取，那才称得上真正的能力进化。Hermes Agent 默认并未开启这一功能，需要你手动打开开关。

你需要手动启用自主进化模块，并配置好技能发现路径。只要满足几个硬性门槛——比如单次任务调用工具超过 5 次、成功从错误中恢复、或走通了一条非标准但有效的流程——Agent 就会自动把经验提炼成技能，存入 ~/.hermes/skills/ 目录。下次遇到相似任务时直接调用，无需重新摸索。

换句话说，我们要帮它搭建起“自我进化闭环”，让它自己长出学习能力，而不是靠人工一遍又一遍地手把手教。

启用自主进化模块

Agent 默认关闭了进化能力，必须手动开启配置，否则所有复杂操作都会变成一次性消耗，无法沉淀为长期资产。操作非常简单：

第一步：打开 ~/.hermes/config.yaml 文件，定位到 evolution: 区块。

第二步：将 enabled: false 改为 enabled: true。

第三步：保存文件后【必须重启 Hermes 进程】，否则新配置不会生效。执行 hermes stop→hermes start，或直接 kill 进程后重新运行 hermes 命令。

配置技能发现路径

Agent 需要知道去哪里寻找新技能模板，否则即便开启了进化开关，它也会像“睁眼瞎”——不知道该学什么、从哪里学起。

在同一个 config.yaml 中找到 skill_discovery: 节点。

设置 source_path: 指向你存放技能定义文件的目录，例如 /home/you/hermes-skills/community/。

确保该路径下至少有一个合法的 .skill.json 或 .py 文件，且语法无误；【任何文件解析失败都会导致整个技能加载被跳过，且不报错】。这一点容易被忽视，但后果很隐蔽——开了进化开关却看不到效果，十有八九是这里配置出了问题。

触发经验自动提炼

并非所有任务都会触发 Skill 生成，只有满足硬性条件时，Agent 才会启动提炼流程。你无需说“请记住”，它自己会判断。

方法一：任务中调用工具 ≥ 5 次
比如部署一个 FastAPI 服务，涉及创建目录→写 pyproject.toml→初始化 git→配置 CI YAML→构建 Docker 镜像→推送镜像→更新 K8s manifest，7 个动作全部由 Agent 执行，即可满足触发阈值。

方法二：从错误中成功恢复
例如执行 pip install -r requirements.txt 失败，Agent 自动识别是 Python 版本不匹配，切换虚拟环境后重试成功——这种“纠错路径”会被标记为高价值经验。

方法三：走通非标准但有效的流程
你没有给出明确指令，Agent 自行组合 curl + sed + jq 完成 API 响应清洗并写入 CSV，全程未报错且输出符合预期，该工作流会被压缩为 api_to_csv 技能。

验证技能是否已存入

任务结束后，Agent 会把提炼出的 Skill 自动写入 ~/.hermes/skills/ 目录，文件名包含时间戳和哈希，例如 20260629_1542_a3f7d2.skill.json。

直接用 cat ~/.hermes/skills/*.skill.json | head -n 20 查看最新技能结构，重点确认 "trigger": 字段是否匹配你刚完成的任务关键词。

下次发起类似请求时，比如再次提出“把 API 响应转成 CSV”，Agent 会优先加载该 Skill 而非重写逻辑——这一步无需你干预，只要路径、权限、配置全部正确，它就会自动调用。这才是真正的“越用越聪明”。