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手把手教你搭建100%私密的Hermes Agent，从零到会话全流程 大家好，我是小泡，今天要和你聊聊如何在自己的电脑上搭建一个完全私密的Hermes Agent。这篇笔记会像咖啡馆里和老友聊天一样，一步步把晦涩的操作变成轻松的聊天内容，确保你看完就能动手。第一步：准备一个独立的设备我强烈建议不要把Hermes Agent装在你每天用来处理银行、密码等私密信息的主力电脑上。万一设置不当被黑客入侵，你的重要文件可能会被窃取。找一台闲置的旧笔记本、树莓派，甚至是一个便宜的VPS都可以。这样就能把风险隔离出来，安心使用。第二步：从GitHub获取安装命令打开浏览器，进入Hermes Agent的GitHub页面，复制那行安装命令。在你的独立设备上打开终端，直接粘贴并回车。脚本会自动检测你机器上缺少的库和依赖，然后一键安装。这个过程就像让一个小助手去超市帮你把缺货的食材都买齐。第三步：选择完整设置路径 安装结束后，你会看到两个选项：快速设置和完整设置。这里我们走完整设置，这样后面才能一步步把模型、工具和Telegram都接好。第四步：装上本地模型引擎——Olama 我们不想付费使用闭源模型，所以要把模型跑在自己机器上。Olama就是一个能够下载、管理本地AI模型的工具。同样在终端里运行Olama的安装命令，等它完成。安装好后，输入olama models浏览可选模型。这里我推荐Gemma系列，特别是E4B版本（大约9.6GB），在我的测试里它能够顺畅处理网页搜索和简单指令。如果你的设备显存较小，也可以先试试更小的E2B看看是否够用，不行再升级。记得把模型拉下来：olama pull gemma4:e4b。第五步：把Olama桥接到Hermes Agent 回到Hermes Agent的设置界面，它会让你填写API基础地址。这时候就填 Olama默认的地址：http://localhost:11434/v1。API Key可以留空，直接回车。接下来从模型列表中选择你刚才下载的Gemma 4 E4B，上下文长度可以保持自动检测。第六步：本地语音合成（可选） 如果你想让Agent说出声音，又不想依赖云端服务，可以选择本地的N-E-U-T-T-S引擎。安装时同意下载依赖（Y），终端后端保持默认local。第七步：调节Agent的细节参数 - 最大工具调用迭代次数：我选默认的60，足够应付深度研究或多步骤任务。 - 工具进度显示：选“all”，这样你能看到Agent在后台到底调用了哪些工具，便于以后优化。 - 上下文压缩：默认0.5，对于我们这类小模型可以保持 conversación 不至于因为长对话变笨。 - 会话重置模式：建议使用“每日重置”或“不活动重置”。比如设定每天凌晨4点自动清空记录，或者五小时没消息就自动复位，这样可以防止旧信息堆积导致误判。第八步：搭建本地网页搜索——Firecrawl（自托管版） 为了让Agent能够上网查资料，我们采用Firecrawl的自托管方案。这需要Docker的支持。 访问docker.com，下载并安装适合你系统的Docker Desktop，启动后确认服务正在运行。 打开新终端，复制我提供的一串启动命令（视频描述里有），确保Docker已经开启后执行。 命令会拉取Firecrawl镜像并以容器形式运行，你看到Docker面板里有个firecrawl容器在绿色运行状态就说明成功。 回到Hermes Agent的搜索提供者设置，选择“Firecrawl self‑hosted”，把默认URL（通常也是http://localhost:3000）填进去，API Key同上可以留空。 现在你的Agent已经具备了调用本地模型、读取本地文件、以及通过Firecrawl爬取网页信息的能力，一切都跑在你自己的设备上，真正实现了数据不出局。第九步：接入Telegram，随时随地聊天 回到Hermes Agent的通道配置，按空格键选中Telegram，然后回车。 打开Telegram，搜索@BotFather，发送 /newbot 按照提示给机器起名（比如HermesDemoBot），并确保用户名以bot结尾。\li>BotFather会返回一个令牌（Token），复制它。\li>回到终端，把刚才的Token粘贴到Hermes Agent的提示框，回车。\li>接下来需要填写你自己的Telegram用户ID，这样只有你自己能和Agent对话。怎么找ID？打开Telegram，搜索@RawDataBot，点击Start，它会直接返回你的数字ID。复制粘贴进去，并选择设为“home channel”（Y）。 完成后，选择把网关安装为启动服务（Y），并立即启动（Y）。这时候你的Hermes Agent就已经在后台默默运行了。第十步：试聊和微调 在终端里输入hermes回车，等待模型加载（第一次可能需要十几秒），然后和它打个招呼：“hi there”。你会看到它开始思考，并在屏幕上显示出它到底调用了哪些工具（因为我们 wcześniej 选了all进度显示）。如果一切正常，你还能在Telegram里找到你刚才建立的机器人，发送同样的话，也能收到回复。小结与建议 - 第一次使用时不要急着跑复杂任务，先从简单的提问开始，观察它会不会调用网页搜索或读取本地文件。 - 如果发现响应很慢，检查一下你的设备显存和CPU占用，必要的话换一个更轻的模型或增加一些虚拟内存。 - 定期（比如每周）回到Hermes Agent的设置里，根据实际使用感受调节迭代次数、压缩系数或重置时间。 - 想要彻底移除也很简单：hermes uninstall 按提示选择完全卸载，接着确认就能把所有痕迹清理干净。搭建一个私密的AI助手听起来像是个技术活，但只要按着上面的步骤一步步来，就像在家里做一道熟悉的菜——先准备食材，再慢慢炖煮，最后尝到自己独特的味道。希望这篇笔记能让你少走弯路，早点享受到专属于你的智能伙伴。如果你在实践过程中遇到任何问题，随时留言，我会尽力帮你解答。祝你玩得开心，下期见！ -
Qwen3.6Plus免费使用指南：从零到实战全解析 前言 🎉大家好，我是你们的老朋友。今天聊聊怎么免费玩转这款顶尖模型。第一步：下载安装打开 链接 ，选择 Windows 版（ARM / X64）下载约 100MB 的安装包。 双击安装，完成后用 Google 账号或邮箱登录。 登录后左上角会显示模型名称，默认就是Qwen3.6Plus。 第二步：切换使用模式模型提供自动、深入思考、快速三种模式。普通任务选自动，复杂推理选深入思考，这样能获得更细致的回答。第三步：实战演示我们先让它写一个 AI 工具站的完整商业方案，包括页面结构、盈利模式和完整代码。（示例代码略）👉 运行后得到的页面美观、布局专业，盈利模式有四种： 成长期：联盟营销 稳定期：付费置顶\li>高级期：企业 API 调用 赞助/课程 整个过程几秒钟就完成了，效果可自行检查。进阶玩法：自动化数据分析师让模型帮你写 Python 脚本，抓取比特币价格、处理数据、生成可视化图表。执行后会自动弹出专业图表，整个流程一键完成，即使是新手也能轻松运行。多模态能力挑战打开手机或网页端，直接对着实物或视频提问。比如拍一瓶凡士林，模型会告诉你它的用途、购买渠道和价格，甚至推荐药店。结语虽然网上有很多所谓的免费方案，但最可靠的还是官方客户端提供的额度。只要按我说的步骤操作，你就能零成本体验这款强大的模型。祝大家玩得开心，有任何问题随时留言找我聊聊 🎈
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在小红书上把虚拟资料变成金矿的全流程实战攻略 大家好，我是Xiaopao，今天跟你聊聊在小红书上怎么把那些看似普通的虚拟资料变成赚钱的金矿。想象一下，你坐在咖啡馆的角落，手里捧着一杯拿铁，窗外的雨声轻轻敲打玻璃，聊的就是这样既轻松又能直接上手的干货。首先，咱们得明白，小红书的流量来源有两条大动脉：推荐流量和搜索流量。推荐流量就像是朋友悄悄塞给你的一个好剧，用户是被动刷出来的，所以封面必须抓 eyeball——一张眼球亮起来的图片；标题要像八卦一样让人忍不住点进去。搜索流量则是用户主动找你的，关键词就是他们的钥匙，标题里必须塞满用户搜的词，才能让算法把你迎面送上。在选品这件事上，我最拿手的办法就是"跨平台淘金"。先去淘宝搜一个大范围的词，比如"大学生"，然后挖掘高销量商品的标题，拆出那些被市场验证过的关键词，再回到小红书搜索看是否已经有人在卖。如果有销量几百甚至几千的，这就是你的对标，他们的价位直接告诉你能赚多少利润。整个过程就像做寻宝，淘宝是大地的矿工，小红书就是你的金矿探测仪。找到产品后，你需要把它装进自己的店铺。别急着一上来就显得像个卖货的机器，先用素人的身份去起号。把头像换成轻松的卡通形象，简介用四段式框架：身份标签、价值 proposition、引导下单、发货提醒。这样一来，用户会觉得你是个真实的朋友，而不是商家。开店门槛只要交500块保证金，后面赚了可以随时提现，甚至关店退钱，感觉 quite flex。有了店铺，货架上可以放哪些虚拟产品呢？官方认证的五大黄金类目包括：PPT和简历模板、电子资料包、壁纸、课件和咨询服务。每个类目都像是一座不同的矿脉，挖出来的财富自然不一样。比如 PPT 模板可以让老师们省下备课的时间，电子资料包则是考研党的命根子，卖得好的时候利润像过山车一样刺激。在把这些产品变成现金的问题上，有三种主流的变现方式：第一，接广告，需要粉丝量和官方认证；第二，开店卖虚拟商品，利润全在自己手里；第三，私流引流到微信完成高价课的成交。前两者比较稳，第三者讲究技巧，稍不留神就会被平台封号，所以普通人更推荐开店这条路。选品定金后，我们要把产品做成让人忍不住买的笔记。精髓在于"选题大于形式"。一个自带流量的好题即使排版再差也能活，所以先找好选题再谈呈现。常用的爆款笔记模板分几类：大字爆、电子文导读、手写扫描、P图合成以及视频笔记。每一种都有它的独门秘笈，比如大字爆用巨大的文字抓眼球，电子文导读直接把Word文档截图贴在底图上，手写扫描让人觉得真实可信，P图合成把文档放在咖啡馆的桌面上拍照，视频则是流量的放大器，能把单条笔记的曝光提升好几倍。当你拥有了模板库，接下来就是二次创作。假设你拿到一份Word的考试资料，别直接截图，而是先在WPS里美化：用红色标记重点、加粗关键公式、分栏排版、塞入表情符号，让干巴巴的文字变得鲜活。然后用美图秀秀把美化好的截图放进一张干净的书桌或咖啡馆背景，使用混合模式让文字自然融入，看起来像是打印出来的实拍。这样既省了打印成本，又提升了真实感，用户看到后会觉得"这资料真的很用心"。更进一步，针对PPT这类资料，你可以选择保留框架替换元素，或者直接"一键美化"。在WPS的AI美化功能里，几秒钟就能把丑陋的PPT换成专业配色、统一字体、炫酷动画的模板，内容不变，外表却焕然一新。这样一来，你既没花时间写新内容，又得到了高颜值的产品，用户看到后自然会更愿意付费。说到这里，你可能会问：我不会设计，怎么办？别担心，我已经把所有爆款笔记的原文件、配套模板以及使用的美图秀秀、美兔秀秀等工具的使用清单打包成了一个完整的资料库。只要你备注"小红书绝金"加我微信，马上就能把这些模板和工具箱收入囊中，像拿到一本操作手册一样轻松上手。有了模板，后面的步骤就变成了按部就班的填充与二次创作。把普通的资料经过美化、换壳、配图、视频化，最终变成一篇能够吸睛、引发评论、促成转化的爆款笔记。整个过程就像把原材料在炼金师的手里变成金子，步骤清楚，效果很明显。最后，运营店铺的细节也不能忽视。每天及时回复私信和评论，把潜在的提问转化为付费用户；手动发货时把网盘链接通过私信发过去，确保买家及时拿到资料；遇到退款请求时，用拒绝话术和平台的"不支持退货"声明来保护自己的利益。若出现违规，保持冷静，删除违规笔记，整改后再重新上路，而不是跟平台硬刚。综上所述，从选品、开店、内容创作到日常运营，一套完整的闭环已经形成。只要你跟随我的步骤，像朋友聊天一样慢慢实践，你就会发现，那些曾经只能在梦里想的收入，其实就在你指尖的每一次点击里慢慢显现。现在就加我微信，记得备注"小红书绝金"，我准备了独家的选品报告和实战工具，等你来一起开启这段致富之旅。
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在树莓派5上跑起Gemma 4：我的实验记录 开篇聊聊动机嘿，朋友，我最近在折腾点儿新玩意儿 — — 把 Gemma 4 这个小模型塞进我的树莓派 5。说干就干，过程像是点燃一根小火柴，又带点儿不确定性。在我这儿，树莓派 5 已经是我的小型服务器，装了 Ubuntu Server，只有几条命令行工具，没装图形界面，SSH 成了我的唯一通道。于是我决定挑战一下：能不能在这样简陋的机器上跑起 Gemma 4 的最小版本 E2B？准备工作：给树莓派装点儿软件第一步，我得把 LM Studio 的 CLI 版装上。官方给了个自动脚本，点几下就搞定。装好后它会建议立刻启动 daemon，我就照着做。 打开终端，运行官方脚本完成安装。 启动 daemon，检查可用命令。 把模型存放目录换到外接 SSD，这样即使卡掉也不会把宝贵的模型塞进 SD 卡里。 下载最小的 Gemma 4 模型接下来是下载 4.5GB 大小的 E2B 模型。下载期间，我给大家科普一下 Huul 官方说的三个亮点： 整个 Gemma 4 家族都是为 Agent 工作流设计的，原生支持 Function Calling。 模型能识别图像、视频，甚至小型模型还支持原生语音处理，能直接听懂人声。 上下文窗口长到 128k Token，几乎支持所有语言。 好消息是，Gemma 4 采用 Apache 2.0 开源许可，你可以自由玩、自由商用。模型加载和启动 API下载完成后，模型大约有 40 亿参数，已经装在了 SSD 上。随后我加载模型，看到它顺利跑进 RAM，随后启动 API 服务器监听 4000 端口。为确保能从本地网络访问，我把服务器重新启动并把 host 参数换成 0.0.0.0，理论上应该可以从任何机器发请求。可惜官方没给 host 参数，只能通过端口转发来实现。于是我使用 SoChat 这一小工具，把内部 4000 端口映射到外部 4001，形成桥梁，外部机器的请求就能被转发进去。从外部机器访问模型把映射设置好后，我关掉树莓派的 SSH 会话，回到我的 MacBook。用 curl 发送一次 GET 请求到树莓派的 4001 端口，列出可用模型。返回的 JSON 里果然能看到我刚刚下载的 Gemma 4，说明一切工作正常。now 我把服务器再次重启，这次加上 host=0.0.0.0，确保所有网络接口都能接受请求。在编辑器里和模型聊天因为 LM Studio 的服务器兼容 OpenAI API，任何支持自定义 endpoint 的工具都能用。我选用了 Zed 编辑器。在 Zed 的设置里，我添加了一个新的 LLM 配置： 服务器地址指向树莓派的 IP。 端口填 4000。 模型名称写成 Gemma 4。 保存后，我在聊天窗口里选上这个模型，发送一个简短的提示：“写一段关于春天的诗”。模型开始“思考”，随后输出了诗句，过程像是慢慢在脑子里翻书。实测性能： CPU 炸裂 & 回答速度为了看看模型到底占多少资源，我打开 htop 监控。在生成回答的瞬间，四个 CPU 内核全部满载，内存占用也快到了极限。第一次测试是让它写一个排序函数。它先“思考”，再生成代码。整个过程大约 6 分钟，感觉像是等咖啡慢慢滴滤。第二次测试是让它想出三个 Web App 的创意。思考阶段稍快，生成文本约 5 分钟，内容详细，每个创意都配上了简短描述。总的来说，虽然速度不算快，但对非实时任务或者自动化脚本来说已经足够用了。如果不想要“思考”阶段，关闭 reasoning 模式可以把时间缩短不少，但相应的输出质量也会下降一点。感想与展望通过这次实验，我发现即使是最小的 Gemma 4 也能在树莓派 5 上跑起来，而且还能通过本地网络供其他设备调用。这种“把 AI 模型放在边角料硬件上”的玩法，其实打开了很多可能性：比如在家庭服务器、离线摄像头、智能家居网关上跑小模型，省掉对大云服务器的依赖。未来，我打算继续玩跑满参数更大的模型，或者把模型部署到其他低功耗设备上，看看能否在更小的空间里实现更强的能力。如果你对这篇实验感兴趣，别忘了点个赞、关注，我会继续分享更多实战技巧。
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把最强AI装进手机：无需联网，完全免费，我的手机成精了！ 嘿，最近在网上冲浪的时候，有没有被AI的消息刷屏？是不是觉得那些高大上的大模型，离咱们普通人的手机太远了？今天我就想跟你掏心窝子聊聊一个挺颠覆的事儿：如果你手里有一台手机——不管是安卓还是苹果，居然能直接运行谷歌最新、最强的Gemini 4模型！而且，重点是完全免费，还能离线使用！听起来是不是像科幻片？但这事儿真的被搞定了，而且操作比你想的简单得多。### 为什么我们要折腾这个？你可能会问，我为什么要费劲在手机上装个模型？直接用云端的不香吗？其实，理由很简单：隐私和自由。现在的AI大多是云端的，你问什么，都要传到别人的服务器去。但如果你跑在手机本地，那就是真真正正的“私人AI”。哪怕你把手机开了飞行模式，断掉所有网络，它依然能帮你写小说、做逻辑推理、识别照片里的东西，完全不用担心聊天记录泄露。而且，它是真的不花钱，想用多久用多久，简直是咱们这种“精打细算”党的福音。### 手把手带你实现“手机AI自由”咱们先说说安卓。这其实就像装个普通App一样。你需要去下载对应的安装包，装好之后，它会根据你手机的配置，给你推荐一个合适大小的模型版本。如果你手机配置高，就装个高清版；如果手机稍微旧一点，像我用的这款，系统会自动推荐一个1.2G左右的量化版，运行起来完全没压力。安装好以后，你可以像建文件夹一样，把模型载入进去，甚至还可以自定义输出长度。这就像是给自己手机换了个聪明的“大脑”。iOS的操作逻辑也差不多，去对应的应用商城下载个工具，进去之后，系统会自动跳出Gemini 4的选择界面。下载完那几百兆或者几个G的模型包，你的苹果手机瞬间就有了“读心术”和“分析能力”。### 它到底有多聪明？这才是最关键的，对吧？我特意拿它做了好几个测试：第一，拍照识别。我把桌面上的一堆乱七八糟的东西——手机、保护壳、护肤品，甚至还有几颗西瓜子，全摆在镜头前。它不仅精准识别出了大部分物体，连护肤品是干嘛的都能说得头头是道。虽然在数西瓜子个数的时候，它和GPT-4一样，偶尔也会犯点“数数难”的小毛病，但这已经很惊人了，不是吗？第二，逻辑推理。我祭出了那道经典的“蒙提霍尔问题”（就是那个三扇门换不换车的问题）。它反应很快，不仅答对了，还把逻辑拆解得明明白白。能处理这种反直觉的概率题，说明它不是简单的“背书”，是真的有逻辑底层的。第三，代码和创作。我让它写个3D鱼缸场景的网页代码，它几秒钟就搞定了HTML和CSS样式，在电脑上跑起来效果还真挺像回事。最让我惊喜的是写小说，在完全离线、飞行模式下，它能一章接一章地编故事，那文笔，写个短篇恐怖小说完全够用。### 一点“心里话”当然，我必须得诚实地告诉你，现在的手机本地AI，还不是那种全知全能的“神”。它偶尔会看错物体，也会在数数时“眼花”。但换个角度想想，把如此庞大的智能模型塞进咱们方寸之间的手机里，还是纯本地运行，这本身就是一件划时代的进步。哪怕它有时候会犯点小错，但这并不妨碍它成为我们日常生活中最好的“数字助理”。它不仅保护了我们的隐私，更让我们在断网的时候，依然拥有一个随时待命、能写诗、能编程、能帮我们分析复杂问题的智慧大脑。现在的技术发展速度快到令人心跳，既然有这种不用花钱、又能保护隐私的好工具，为什么不试着装进手机里，去体验一下呢？没准，它能成为你工作生活中，那个最懂你的“无声伴侣”。如果有机会，你也赶紧动动手指头去试试，看看能不能帮你省下不少麻烦事儿！如果你操作的时候遇到什么坑，或者有什么好玩的新发现，随时回来告诉我。毕竟，咱们玩科技的初衷，不就是为了让生活变得更有趣吗？
