4月初，Hermes Agent 火了。这个名字直接让人联想到奢侈品牌爱马仕，所以也被戏称为“爱马仕Agent”。
它由 Nous Research 在 2 月发布，定位是「The agent that grows with you」。核心卖点是一个闭环学习系统：Agent 完成复杂任务后，自动把经验固化成 Skill，下次遇到类似任务直接复用，还能在使用过程中持续改进。Skill 自动生成、越用越强——这是 Agent 领域目前最有吸引力的叙事之一。
但这个叙事遮蔽了一个更基本的问题：Skill 真的是当前 Agent 落地的主要瓶颈吗？
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01
Skill 很性感，但它可能不是最重要的问题
一个容易被忽略的事实是：目前公认体验最好的编程 Agent 产品之一——Claude Code，它好用的基石并不是 Skill 的自动进化，而是背后大量扎实的 CLI 工具支撑。
用 GlobTool 找候选文件，用 GrepTool 定位相关代码片段，用 FileReadTool 查看实现细节，用 LSPTool 做代码符号跳转和引用分析。每一个都是确定性的、零 token 消耗的原子操作。
但人们很少为这些工具写故事。只要一提到 Agent 能自动生成 Skill、还能持续进化，整个行业立刻就兴奋起来。
这个反差说明了一件事：CLI （命令行界面）不性感，不好讲故事，但它才是 Agent 能力的真正地基。
地基不牢，Skill 再会长，也只是长在沙地上。
02
龙虾最被人诟病的地方，Skill 自主进化解决不了
这件事放到 OpenClaw（俗称‘龙虾”） 身上会看得更清楚。
OpenClaw 最被人诟病的两点，一是 token 消耗大、账单吃不消，二是长时间工作稳定性差、经常失联。乍一看是两个问题；往下拆，会发现它们经常来自同一个源头：Agent 在用劣质工具——比如脆弱的浏览器自动化——去完成本该由确定性工具完成的任务。
这类成本在社区里并非抽象的抱怨，而有大量具体案例。
Reddit 上有 OpenClaw 用户提到，自己只是想自动化 X 账号发帖，三次尝试就花掉了 10 美元，任务还没真正跑通。还有人在 r/automation 里直言，现在很多所谓的 AI Agent 浏览器控制，本质上只是「披着智能外衣的脆弱自动化」——问题不在模型有多笨，而在底层工具本身就不可靠。页面一变、DOM 一改、按钮状态一抖，Agent 就只能一遍遍观察、一遍遍重试、一遍遍重新规划。
而这些「失败但不致命」的试错过程，并不会因为任务没完成就免费——每一次观察页面、分析状态、决定下一步，都在继续消耗 token。
于是，稳定性问题和成本问题，其实是同一个问题的两面：工具越脆弱，试错越多；试错越多，token 烧得越快；任务链越长，失联和中断的概率也越高。
从这个角度看，Skill 自主进化解决的是「怎么更聪明地使用一个工具」，但并没有解决「好工具本身稀缺」的问题。Skill 可以让 Agent 更熟练地驾驭一匹跛脚马，但并不能把跛脚马变成千里马。
这才是今天很多 Agent 系统真正卡住的地方：不是 Skill 不够强，而是底下能调度的高质量原子工具太少。
03
Skill 是对模型能力的补丁
Hermes 做的事情，本质上是把 Skill 的生成和优化自动化——让 Agent 从经验中蒸馏知识，不再需要人手写。这确实解决了一个真实痛点。
但 Skill 本身有一个更深层的问题：它是自然语言驱动的，本质上是模型能力的延伸，或者说，是一种对模型能力的借贷。
现状是，大量 Agent 在用 Skill 加上自主解题能力，完成本该由 CLI 完成的事情——比如以效率低下的浏览器自动化方案查一个股票价格、下载一张图片、提交一个表单。代价很清楚：贵、慢、不稳定、调试难。
这里还有一个常见的认知误区，可以叫做「Skill 可迁移幻觉」：很多人以为，用强模型写出来的 Skill，可以无缝迁移给弱模型用。实际上不能。Skill 是自然语言指令，它对模型能力有隐性依赖；模型一换，行为就可能变。CLI 则不同——它是代码：同样的输入，永远给你同样的输出，不管底下跑的是什么模型。
二者的区别非常鲜明：
Skill 调试难，CLI 调试容易；
Skill 烧 token，CLI 近乎零消耗；
Skill 吃模型版本，CLI 不吃；
Skill 是语义层资产，CLI 是执行层资产。
如果把 Skill 当成核心积累方向，本质上是把赌注压在模型能力的稳定性上。至少在当前阶段，更值得积累的是高质量 CLI。
04
当工具和上下文足够好时，Skill 的优先级会自然下降
上面的分析也能从 Anthropic 自己的产品经验里得到印证。
Anthropic 的设计负责人、Cowork 产品的设计主导者 Jenny Wen 在近期访谈中提到一个细节：她个人其实不怎么用 Cowork 的 Skills 功能。原因不是她否定 Skill，而是她在 Cowork 里挂载了一个文件夹，里面有自己长期积累的个人笔记、一对一会议记录、随手想法和工作观察。对她来说，Cowork 从这些材料里已经学到了足够的信息，以至于她对 Skill 和 Memory 的需求都被显著削弱了。
这并不是说 Skill 没有价值，而是说：当上下文管理足够好、底层工具足够强时，Skill 的优先级会自然下降。
换言之，Hermes 所强调的 Skill 自主进化并不是错，而是它解决的问题很可能没有想象中那么基础。
05
有一件事正在悄悄发生：CLI 的使用者，从人变成了 Agent
如果说 Skill 解决的是应用层的编排问题，那么更底层的变化发生在 CLI 上。
过去，CLI 是为人设计的。给人用的 CLI 可以有交互提示，可以容忍模糊输出，也可以在文档不全的时候靠用户自己猜——因为人会停下来，会理解歧义，会重试，会去查文档。
Agent 不一样。
Agent 不睡觉，不容忍歧义，会并发，会在没有预料到的时机无限重试。一个对人类来说「勉强能用」的 CLI，对 Agent 来说可能就是高频事故源。
给 Agent 用的 CLI 必须满足一组完全不同的要求：
一条命令只产出一个明确结果；
输出是结构化的 JSON；
错误信息不仅告诉你哪里错了，还要告诉 Agent 下一步该怎么办；
长任务必须支持异步，不能让 Agent 傻等；
接口天然支持幂等、重试和并发。
背后只有一句话：以前的软件默认使用者要睡觉、会分心、有耐心；现在 Agent 不满足这些前提。
一旦使用者从人变成 Agent，CLI 的设计哲学就需要从头重写。Agent 真正在乎的是 token 消耗、缓存命中率、幻觉控制、长程稳定性，而不是「这个命令看起来是否优雅」。
06
浏览器里能看到的，都值得被 CLI 化
有一个实验很能说明问题：把 ChatGPT 的网页版变成一个可以被 Agent 调用的 CLI。
做法并不神秘——通过 Chrome CDP 协议直接驱动浏览器，操作 DOM，填输入框，点发送，等待文字出现，再把结果抓下来。因为复用了已有登录态，行为上和人在浏览器里操作没有本质区别。
这个实验背后更大的洞察是：浏览器里能看到的，原则上都可以被 CLI 化。
不只是 ChatGPT——Gemini、音乐生成、视频生成、股票图表，只要能在浏览器里完成的流程，都可以被代码重复执行，最后收敛成一条 Agent 可调用的命令。
一旦一个 Web 流程被 CLI 化，它就会从「需要 Agent 一步步盯着网页试错」的流程，变成「可并发、可异步、可幂等的原子操作」。原来要靠浏览器自动化消耗大量 token 才能完成的事，被压缩成了一条命令、一个结构化结果。
某种意义上，这是一条很反直觉但非常现实的优化路径：节省 token 的方法，不是少让 Agent 干活，而是先烧一点 token，把高频流程预制成 CLI。磨刀不误砍柴工。
这个逻辑也不只适用于 Web。桌面应用和手机 App，本质上都可以被逐步 CLI 化，what you see is what can cli。目前已有不少开源项目在分别推进这三个方向，只是三者之间还没有形成统一的设计语言和引起大家足够的重视。
07
分层才是终态
Agent 的未来，除了模型本身的提升，更取决于如何处理好两种逻辑：确定性逻辑和语义逻辑。
前者靠 CLI，后者靠 Skill 的自适应和进化。Hermes 解决的是后者，但前者才是今天很多系统真正缺的底座。
如果把 CLI 化推到极致，会出现一件很反直觉的事：一类流程完全固定的任务，Agent 只需要判断任务类型、路由到对应 CLI、拿结果回来——这个过程理论上甚至不需要 LLM，几个 if-else 就够了。你甚至可以用代码去模拟 LLM 的输入输出接口，零 token、零延迟，继续复用现有的 Agent 调度机制，只在真正需要判断的地方才调用真实模型。
这有点像 2026 年的一场「代码的文艺复兴」——人们开始重新发现，不是所有「看起来像智能」的问题都应该交给模型来解决。
终态的分工应该是三层：
CLI 层：确定性执行，零 token，可并发，易测试，不依赖任何模型；
Skill 层：上下文编排和经验蒸馏，越用越强；
LLM 层：提供智能，做真正需要语义判断的部分。
三层不是竞争关系，而是依赖关系。
今天很多系统的问题在于，它们跳过了 CLI 层，直接让 Skill 和 LLM 去兜底。结果就是：系统又贵又慢，稳定性也差。正确的路径应该是——开发者预制 CLI，上层应用自动管理 Skill，LLM 在 Skill 的辅助下使用 CLI 解决问题。
Hermes 的出现不是终点，而是一个信号：Skill 层的问题可能正在被解决，但下一个真正的战场，在 CLI 层。
Web 端、PC 端、移动端，三大平台系统性的 CLI 改造才刚刚开始。这可能才是今天 Agent 领域最值得做、也最不性感，但最关键的事情。
