系列文章:从零实现一个通用智能体
本篇主题:/model命令、Provider 配置、模型选择与 API Key 存储
代码版本:mx-claw 模型管理模块当前实现
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 文章类型 | 工程实现笔记 |
| 涉及模块 | apps/cli/src/commands/model、packages/model-provider |
| 关键技术 | Commander、Inquirer、TypeScript、OpenAI-compatible API、Keychain、AES-GCM |
| 阅读重点 | Provider 与模型的关系、会话级切换、API Key 安全存储 |
Hermes Agent它不是单纯的对话工具,也不是单一的代码助手,而是一套具备持久记忆、技能沉淀、自我迭代、多智能体协同的完整自主智能体框架。 本系列带你从入门、核心能力、自主进化、多机协作多维度,一次性讲透 Hermes Agent 的底层逻辑和落地价值,帮你从零搞懂这款新一代开源Agent框架。
最近一年AI Agent大火,但很多开发者都陷入了一个误区:疯狂堆砌Agent框架、折腾Prompt工程,却始终解决不了落地的核心痛点——大模型和外部资源的对接太碎片化。
换一个大模型,就要重写一套工具调用逻辑;对接数据库、本地文件、第三方API,每一个场景都要单独写胶水代码。项目小的时候看不出问题,一旦做复杂智能体、企业级AI应用,代码冗余、维护混乱、无法复用的问题直接爆炸。
这也是 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议) 能快速出圈的核心原因。 网上大部分文章只讲概念、吹趋势,很少有人讲透彻:MCP到底是什么、和传统Function Call有什么本质区别、普通人怎么从零手写一个可用的MCP服务。 本篇文章带你认识什么是MCP。