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这是为 赫尔墨斯智能体挑战赛 提交的作品
大家晚上好！
赫尔墨斯智能体的最新版本刚刚发布，我迫不及待地想分享这份喜悦：昨天我成功完成了构建挑战，展示了一款个人人工智能报纸应用，用户每天都能根据自己的兴趣偏好接收个性化新闻。
好了，言归正传。学习代理式人工智能已超过五个月，而我在该领域开发的实用项目仅触及了皮毛。
如果你了解赫尔墨斯智能体，就会知道它是一个具备自我改进能力的人工智能代理。此外，其会话搜索速度此次提升了4500倍，且该智能体完全免费。它内置了学习循环，没错，我指的就是GEPA记忆机制。
什么是 GEPA
生成 → 评估 → 剪枝 → 积累
生成 — 智能体尝试执行某项任务，并据此学习技能
评估 — 对技能的实用性进行评分
剪枝 — 删除可能不再需要的无用技能
积累 — 保存技能以供后续运行使用
本质上，这是一个类似人类学习过程的学习循环。每次运行后，智能体会因保留过往任务的记忆而变得更加智能。
记忆系统
它不仅利用技能记忆，还通过对历史对话进行FTS5全文检索，这意味着可以从大量文本语料中轻松查找上下文。
它作为一个在后台运行的策展智能体工作，并利用GEPA增强上下文的相关性和强度。换句话说，智能体会自动丢弃被视为过时的记忆。
核心架构
接口层 — 用户与智能体交互的渠道（命令行界面、电报、WhatsApp等），支持20多个平台。
智能体核心 — 包含大语言模型、规划器和工具调度器
工具层 — 智能体使用的40多种内置工具，如网络搜索、浏览器自动化、视觉识别、文件系统操作、代码执行等
记忆系统 — GEPA循环
输出层 — 以文本、文件、电子邮件和代码形式呈现最终结果
闲置时不产生任何费用，并提供MCP支持。你可以通过Daytona或Modal在5美元的虚拟专用服务器、图形处理器集群或无服务器基础设施上运行它。即使你暂时离开，例如用手机处理某些研究任务，当你返回时工作也已自动完成，无需让本地机器持续运行。这就是赫尔墨斯智能体的强大之处。
致谢：Claude 提供架构图
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