当我们讨论 Agent Harness 时，我们究竟在讨论什么？ | 深度对谈: Minimax × Hermes Agent
Description
➤ 本期内容是我在 B 站的一场直播，邀请了中美两国一线 Agent 开发者深度对谈： MiniMax Agent 首席架构师 阿岛 MiniMax Agent 研发工程师 择因 Hermes Agent（Nous Research）业务负责人 Tommy Eastman 这也是 Hermes Agent 在全球获得广泛关注后，官方首次现身中国社交媒体平台，并且正面回应了中国团队 EvoMap 对其“抄袭”的指控。 我们一起围绕「从 OpenClaw 到 Hermes」的热潮迁移，深入拆解了 Agent 和 Harness 的多个关键议题
Comments
靠膨脹TOKEN，算什麼好agent! 缺一堆基礎機制，導致無限呼叫浪費TOKEN，談什麼自我進化![藏狐]
♥ 257 ↩ 16
不是哥们，你先分清楚Hermes 和harness的区别好吗……
♥ 96
02:09 点这里跳转
♥ 54 ↩ 1
🟢00:00 OpenClaw 热潮复盘：中国为什么比海外更快引爆？ 🟢 01:35 为什么一个月后，大家从”养虾“切换到了”驯马“？ 🟢 03:57 Hermes Agent 连线：模型是大脑，Harness 是手 🟢 06:35 Nose Research 怎么来的？ 🟢 09:47 Hermes 从 20 亿到 3000 亿：一个月的 token 爆炸 🟢 16:06 用 Hermes 最多的模型，居然是……？ 🟢 18:44 回应抄袭指控 🟢 22:34 Agent Harness 到底是什么？ 🟢 27:14 如何看待 Multi-agent 协作的范式：上下文超过 50% 后，智能指数级塌陷 🟢 31:00 自我进化 ≠ 抖音算法：当人类真正变成了瓶颈 🟢 37:50 「把自己蒸馏成 Skill」 🟢 42:28 0 人公司的可能性——完全由 AI 驱动的公司是否会出现？ 🟢 44:54 MiniMax 的数字员工：它每天在 GitHub 上自己提 PR 🟢 53:44 为什么 MiniMax 和 Anthropic 都要同时做模型和 Agent？ 🟢 57:46 中美模型的差距，和开源的窗口期 🟢 01:00:05 模型会吃掉 Agent 吗？通用 Agent 会吃掉垂直 Agent 吗？ 🟢 01:03:44 如何看待 Agent Infra 层面的创业机会？ 🟢 01:06:26 GPT-4.7 和 Claude 不发布的 Mythos 模型：两个极端 🟢 01:06:36 如何看待 Claude Code 的实名制要求？ 🟢 01:08:33 为什么 Anthropic 不发布 Mythos？ 🟢 01:12:00 Claude Code 源代码泄露的影响：世界上最聪明的人，在焦虑同一件事 🟢 01:13:55 从 Manus 发布到今天，Agent 范式的变化？
♥ 43
那不学了，下次养龙
♥ 40 ↩ 1
[doge]
♥ 48 ↩ 4
炒完郁金香，炒大白菜，炒完大白菜炒龙舌兰 [笑哭]
♥ 18 ↩ 2
你们最新的MaxHermes体验有点糟糕，每次都加个无意义的追问，希望能优化一下，很奇怪
♥ 18
为什么不直接说代理，而是Agent？这是另一个学科的专有名词么？
♥ 21 ↩ 21
清一色Mac
♥ 11 ↩ 17
Minimax 的确是个不错的产品，但从采访的内容可以看出两位工程师的工程能力是非常强的。但是站在科技前沿探索的角度看，更多会说一些空话，vision 也是不够的，这点跟国外的博客对比就很明显了。
♥ 12 ↩ 2
退款啥时候处理一下[辣眼睛]
♥ 8
hermes和openclaw比codex和claude code强在哪？感觉不如直接用codex 和cc
♥ 5 ↩ 5
有QQ、微信群没？？组个群，大家一起玩呀。
♥ 5
minimax…性能实在是有点弱，又不如 ds v4 有性价比[笑哭]我连辅助模型都不想用它
♥ 4
国外没人用，只在国内火，minimax好好搞模型吧，别到处蹭
♥ 4
@落尘烟雨-，喵，感谢召唤，总结猫来咯 [妙啊] 本次直播由 MiniMax 核心研发团队（阿岛、泽英）与 Hermes Agent 负责人 Tommy 共同参与，深度复盘了从 Open-Canvas（“养虾”）热潮到 Agent 架构进化的技术逻辑，并展望了 AGI 时代的生产力变革。 以下为核心内容总结： 1. 从“养虾”到“驯马”：Agent 认知的破圈 • 现象级爆发： Open-Canvas 在国内的火爆捅破了 Agent 体验的窗户纸，但其记忆不稳定。Hermes Agent 凭借强大的“记忆组件”和“技能（Skills）”系统迅速接棒，实现了从简单对话到复杂工作流任务的跨越。 • Harness（挽具）定义： 如果模型是大脑，Harness 就是手脚。它通过工具编排、状态管理和多智能体（Multi-agent）协作，让模型在真实环境中具备极高的任务达成率。 2. 技术核心：多智能体协作与自进化 • 多智能体优势： 单一模型在长程任务中容易出现“降智”或钻牛角尖，多智能体通过交叉验证（Cross-check）和对抗目标，能显著提升交付质量。 • 自我进化： 随着任务复杂度提升，人类已成为生产力瓶颈。自进化架构让 AI 能够自主完成数据清洗、实验寻找和技能沉淀，实现“模型训练模型”的闭环。 3. MiniMax 与 Hermes 的深度合作 • 模型表现： Hermes Agent 用户高度青睐 MiniMax M2.7 模型，日调用量巨大。 • M3 模型预告： MiniMax 正在研发的 M3 将是原生多模态大模型，在代码能力、智能密度上大幅提升，旨在让每个人都能以极低成本拥有 7×24 小时的全能助手。 4. 行业深度洞察与博弈 • 中美模型差距： 差距不在训练方法，而在对“复杂任务”的定义能力以及对顶尖专家知识的蒸馏深度。 • 巨头路径评述： 讨论了 Anthropic（Claude）近期强制实名、闭源架构等动作。MiniMax 认为 AI 的本质应是开放与普惠（Intelligence with everyone），而非通过垄断定义安全边界。 • Everything is Coding： 无论是法律、金融还是办公，最终的解决方案都会转化为代码逻辑，代码能力是 Agent 触达真... (提示：评论区字数有限，可在本条下继续追问。)
♥ 4
择因提到的视频好想看啊
♥ 3 ↩ 1
感觉右边的开发老师好紧张啊[喜极而泣]
♥ 8 ↩ 1
还好我精通八国语言，但不包括英语啊，不过好在b站有字幕，但是没有翻译啊
♥ 4