目录
- Curator 如何管理 Skill
- Curator 的四步工作流
- Skill 膨胀的数学
- Skill 与记忆的区别
- Skill 在 Agent 运行时中的位置
自我改进型 Agent（如 Hermes）一个显著的特点是能够自我学习，这种自我学习，一般是通过将历史内容总结为 Skill 来实现的。这就导致了一个问题——Skill 膨胀。每个 Agent 写下的 Skill 都会永远保留，哪怕从未被用过。如何解决这个问题？Hermes Agent 推出了 Hermes Curator 专门处理 Skill 膨胀。
Hermes Curator 是一个后台维护系统，专门管理 Agent 自己创建的 Skill。它追踪每个 Skill 被查看、使用和打补丁的频率，将长期未使用的 Skill 流转到活跃 → 陈旧 → 归档状态，并定期触发一次辅助模型的简短审查，提出合并建议或修复 Skill 漂移。
它的存在，是为了防止通过自我改进循环创建的 Skill 无限堆积。
1. Curator 如何管理 Skill？
Hermes Agent 会将 Skill 保存为文件，伴随 Agent 一起学习。每个"Agent 创建"的已保存 Skill 都会成为 Skill 文件夹里的一个文件。没有维护，这个文件夹就会无限膨胀——Agent 每次提示都要加载更多内容，Skill 目录变成了噪音。
Curator 就是 Hermes Agent 推出的清理系统，目的就是阻止这种情况。
它只在你的 Agent 闲置时运行。大约每周一次，当 Agent 空闲至少两小时后，它会醒来，在后台运行一次审查。审查分两部分。
第一部分是自动的。 Curator 检查每个 Skill 的最后使用时间。任何 30 天未触碰的 Skill 都会被标记为陈旧。任何 90 天未触碰的 Skill 会被移入归档文件夹。不会有任何内容被删除，任何已归档的 Skill 都可以用一条命令恢复回来。
第二部分使用一个单独的、更便宜的模型。 这个模型读取 Agent 写下的 Skill，判断哪些重叠了、哪些漂移了，以及哪些应该被合并、打补丁或归档。因为它运行在一个辅助槽位上，你可以指向一个廉价模型（如 Gemini Flash），而不必在日常家务上支付主对话模型的费用。
所有这些数字都可以在 config.yaml 的 curator: 下配置。如果 30 天对你的工作流来说太激进，可以调大。如果你想每天运行一次审查，把间隔调小即可。
三个值得特别指出的护栏：
- Curator 只操作 Agent 写的 Skill 或你手动写的 Skill。随 Hermes 原装的 Skill 或你从 hub 安装的 Skill 不受影响。
- 你可以锁定任何 Skill。被锁定的 Skill 对自动计时器和审查模型都是不可见的。就连 Agent 自己的编辑工具也会拒绝修改被锁定的 Skill。这是你保护任何依赖项的杠杆。
- Curator 使用的每个计数器和时间戳都保存在 Skill 文件夹内部的一个伴生文件里。你可以读取它，可以审计它。没有隐藏的数据库。
2. Curator 的四步工作流
Curator 做四件事：监测、降级、复盘、锁定优先。
- 监测。
每次 Skill 被加载到提示中或被 Agent 读取时，计数器就会增加，并写入一个时间戳。那个伴生文件记录了每个 Skill 实际被使用的次数和时间——也就是它的价值记忆。 - 降级。
如果某个 Skill 30 天没有被触碰，它会从活跃降级到陈旧。陈旧 Skill 仍然能用，但系统已经将它们标记为可疑。如果再过 60 天仍然没有触碰，它们会被移出活动文件夹，进入归档文件夹。不会有任何内容被删除。你随时可以用一条命令拉回某个 Skill。 - 复盘。
大约每周一次，当 Agent 空闲几小时后，一个单独的廉价模型会醒来并读取 Skill 文件夹。它寻找漂移的 Skill、重叠的 Skill，以及应该被合并为一条更简洁版本的 Skill。它可以打补丁、合并，或将它们发送到归档。然后继续睡觉。 - 锁定优先。
任何你标记为锁定的内容，对降级计时器和审查模型都是不可见的。就连 Agent 自己也不能重写一个被锁定的 Skill。这保证了任何你依赖的 Skill 不会在你脚下漂移。
Curator CLI
你不必等待每周一次的 Curator 清理。Curator 提供了一个小型 CLI 界面：
hermes curator status # 上次运行时间、计数、锁定列表、LRU 前5
hermes curator run # 立即触发复盘（默认后台运行）
hermes curator run --sync # 同上，但阻塞直到LLM复盘完成
hermes curator pause # 停止运行，直到恢复
hermes curator resume
hermes curator pin <skill> # 永不让此Skill自动流转
hermes curator unpin <skill>
hermes curator restore <skill> # 将已归档Skill移回活跃状态
日常最有用的命令是 hermes curator status。它会列出五个最近最少使用的 Skill，这是快速判断哪些最可能下一步变为陈旧的方法。
3. Skill 膨胀的数学
数学很简单。即使每天保存一个新 Skill，Skill 目录一个月就会达到 30 条，一年达到 365 条。通过 Curator 复盘合并近似重复项，每月大约只存活 3 条唯一 Skill。也就是说一年大约 36 条，而不是 365 条。
大多数"Agent 创建"的 Skill 并非唯一。Agent 会在五天里用五种不同方式写"修复 bug"，彼此互不知晓。Curator 的复盘正是为解决这一问题而设计：它读取目录、识别重叠，将近似重复项合并为一个规范 Skill，同时将冗余副本移入归档。
如果不做任何修剪，两件事会出问题：
- Token 账单上涨，因为每次提示都要读取一个越来越大的目录。
- 推理质量下降，因为五个近似重复的 Skill 都对同一查询有响应，模型没有好的信号来判断选择哪个。
有时它选错了。有时它会尝试同时使用两个。无论哪种情况，目录越大，Agent 越慢、越笨。
4. Skill 与记忆的区别
有必要精确区分 Curator 处理的"记忆"类型。
大多数人口中的"记忆"，是 Agent 知道的东西：关于用户、项目和领域的事实。过去的对话以及由此产生的决策。Agent 需要随时获取的参考资料。记忆保存着 Agent 运作其中的上下文。记忆层是这些内容所在的地方，由相应的记忆管理系统负责。
Skill 则不同。Skill 是活在 Agent 行动和项目核心的程序性知识。它是 Agent 给自己写的操作指南：如何预订航班、如何重构文件、如何查询特定 API。Skill 告诉 Agent 如何工作。Skill 层是这些内容所在的地方，Hermes Curator 是管理它的系统。
这两个系统并不竞争。它们处理同一问题的不同部分：保持 Agent 积累状态的有用性，而不仅仅是重量。记忆整合处理 Agent 知道什么。Curator 处理 Agent 如何工作。 两者共同覆盖长期运行 Agent 需要维护的两个方面。
重要的原因：看到 Curator，很容易认为这只是记忆管理。它们处于不同的层，以不同的速度衰减，需要不同的清理逻辑。两者都构建，才能得到一个真正持续学习的 Agent。
5. Skill 在 Agent 运行时中的位置
Agent 运行时的形态在不断扩展。几年前，一个 Agent 就是一个模型加一个提示。然后我们添加了工具注册表、记忆层、长上下文窗口技巧。
今天，一个正经的 Agent 运行时拥有的管道比 Agent 本身还多：
- 服务层：带 KV 缓存逐出
- 长期记忆层：带周期性整合，由自己的后台模型运行
- Skill 层：带使用追踪、状态流转、锁定和单独的审查通道
- 工具层：带权限管理
- 提示缓存：带过期机制
- 编排器：决定哪个后台任务何时运行
Agent 实际上同时在维护四种不同的记忆：
| 记忆类型 | 存储位置 | 说明 |
|---|---|---|
| 工作记忆 | 缓存 | 每次轮次使用后丢弃 |
| 语义记忆 | 向量库 | Agent 可查找的事实 |
| 情景记忆 | 对话日志 | 事件记录 |
| 程序性记忆 | Skill 文件夹 | 操作指南库（Curator 管理） |
每种记忆以自己的速度衰减，以自己的节奏填充，需要自己的后台静默清理进程。
要点
Hermes Curator 是自我学习型 Agent 应有的清理方案。它监测被使用的内容，淘汰未被使用的，合并重复项，并让你锁定任何不想被触碰的东西。
自我改进型 Agent 需要自我修剪系统和上下文管理。没有上下文管理层，每周都会给你的未来自我留下更多要整理的 Skill，你依赖的 Skill 迷失在噪音中的概率也越大。