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这是提交给赫尔墨斯智能体挑战赛的作品：使用赫尔墨斯智能体进行构建
我构建的内容
我构建了赫尔墨斯智能体与.klickd之间的原型集成，后者是一种用于人工智能智能体的开放可移植记忆格式。
我想探索的问题很简单：
每个新的智能体会话往往需要再次付出代价，去重新发现已经存在的上下文。
这种重复的上下文成本表现为：
- 重新解释项目状态；
- 重新加载约束条件；
- 重新发现之前的决策；
- 重新构建交接说明；
- 重新运行测试只是为了找到相同的失败；
- 失去对哪些操作需要人工批准的跟踪。
.klickd旨在将这种重复的上下文转化为一个可移植、加密、版本化的文件，智能体可以在工作开始前加载该文件。
赫尔墨斯智能体非常适合测试这一点，因为它是一个开源、自托管的智能体运行时，具备技能、插件、钩子、审批、本地执行和智能体工作流编排功能。
在这个项目中：
赫尔墨斯运行工作流。
.klickd承载状态。
该原型专注于一个名为上下文成本基准的基准测试，它比较两种模式：
基线冷启动
每次都将完整上下文粘贴到提示词中。.klickd加载模式
结构化上下文从.klickd固件中加载，并注入到智能体工作流中。
该基准测试旨在衡量：
- 重复输入的令牌数；
- 输出令牌数；
- 估算成本；
- 延迟；
- 连续性错误；
- 违反锁定决策的情况；
- 违反工具权限的情况；
- 交接质量；
- 不必要的昂贵命令重新运行。
目标并非声称有神奇的百分比改进。目标是可重复地衡量：
仅仅因为智能体必须重新发现我们已经产生的状态，我们为此支付了多少令牌和错误成本？
演示
为了参加赫尔墨斯智能体挑战赛，我在klickdskill仓库中创建了一个实验性的赫尔墨斯集成。
该演示使用赫尔墨斯智能体来驱动本地的.klickd上下文成本基准测试。
hermes_klickd_agent_session_messages_json
