从零搭建个人 AI 助理：完整项目实战

早上八点的日程轰炸：让 Agent 替你扛下来

我每天早上八点要面对三件事：公司站会、客户邮件、还有一堆散落在微信和钉钉里的待办。过去我靠手写清单，后来用 Todoist，再后来发现时间全花在“整理清单”上了。上个月我决定用 Hermes Agent 搭一个私人助理，目标很明确：它得自己把散落的信息收拢、分类、排优先级，然后在我起床前把一份干净的日程表推到手机里。

环境是 macOS 14.5，Python 3.11.9，装了 pipx 来隔离依赖。安装命令就一条：

pipx install hermes-agent==0.9.4
hermes --version

装完先跑 `hermes init` 初始化，它会生成 `~/.hermes/config.yaml`。这个文件是整个助理的中枢，我第一件事是把默认的模型从 gpt-4o-mini 换成 qwen2.5:72b——本地 Ollama 跑，省得每次调用都走公网。配置里改三行：

model: qwen2.5:72b
temperature: 0.3
max_tokens: 2048

然后建了一个 `~/.hermes/skills/inbox.py`，用来处理“碎片信息”。这个技能做的事不复杂：接收一段文本，抽出时间、地点、人物、待办事项，输出成 JSON。核心代码大概 40 行，用了一个轻量的中文 NER 库 `lac`，准确率够用。跑通之后，我在微信里把“周五下午三点和张力对需求，地点在 302 会议室，带原型稿”直接丢给 Agent，它返回：

{'task': '对需求', 'time': '2025-06-06 15:00', 'location': '302会议室', 'attendees': ['张力'], 'prep': '原型稿'}

这个场景解决的是“信息录入”的痛点。以前我要手动开日历、建事件、写备注，现在一句话搞定。但光录入还不够，下一步我得让它学会自己排优先级。

优先级不是靠感觉，是靠规则

信息收进来之后，真正的麻烦是排序。我以前用过各种“四象限法”，坚持不了三天。后来想通了：与其让我手动分类，不如把规则写死给 Agent。我在 `~/.hermes/skills/prioritize.py` 里定义了一套打分逻辑：截止时间越近分越高，有“老板”“客户”关键词的加 5 分，涉及“报销”“周报”这种固定事务的减 3 分。

这套规则一开始很粗糙，跑了两周我调了三版。第一版的问题是不认识“ASAP”，后来在关键词表里加了英文缩写。第二版的问题是重复任务会反复出现，我加了一个 `dedup` 函数，用编辑距离判断相似度，超过 0.85 就合并。第三版才真正好用，因为我把历史数据喂了进去，让 Agent 学习我过去三个月的行为模式。

实现上不复杂，我用 `~/.hermes/memory/` 目录下的 SQLite 数据库存历史决策。每次我手动调整优先级，Agent 都会记录一次。比如我连续三次把“客户演示”从 P2 提到 P1，它就会自动把“演示”相关词的权重调高。这个功能用的是 Hermes 自带的 `memory` 命令：

hermes memory add --type preference --key demo_priority --value high
hermes memory query --type preference

现在每天早上七点，Agent 会跑一遍 `prioritize.py`，把当天所有任务按分数从高到低排好，生成一份 Markdown 格式的晨报，通过 Telegram bot 推给我。这份晨报不只是列表，它会标注“为什么这个任务排第一”，理由是“截止时间今天 18:00 + 关联客户名称”。

这套机制跑了一个月，我发现自己手动改排序的次数从每天五六次降到了每周一两次。规则当然不完美，但比我自己凭感觉强。关键是所有调整都有记录，能追溯。

日历和邮件：打通两个最耗时的信息源

日程表排好了，但信息源还是断的。我的日历在 Google Calendar，工作邮件在 Outlook，两边互不相通。以前我每天要花二十分钟人工同步，现在让 Agent 做这件事。Hermes 有插件机制，我装了两个插件：`hermes-plugin-gcal` 和 `hermes-plugin-outlook`，版本分别是 1.2.0 和 0.8.3。

安装方式：

hermes plugin install hermes-plugin-gcal@1.2.0
hermes plugin install hermes-plugin-outlook@0.8.3

配置在 `~/.hermes/config.yaml` 里加两段。Google Calendar 用 OAuth2，Outlook 走 Microsoft Graph API。麻烦的是权限，我花了半小时搞定了两个应用的 API 凭据。跑起来之后，Agent 每十五分钟同步一次两边的日历，发现冲突就标记出来。比如周三下午 2 点 Google 上有“产品评审”，Outlook 上同时有一个“供应商电话会”，Agent 会给我推一条警告，建议我把电话会挪到 3 点，因为评审的参会人数更多。

邮件的处理更狠一点。Agent 会用规则过滤收件箱：来自 `@company.com` 的邮件自动打标签“内部”，包含“invoice”“contract”的进“财务”文件夹，标题里有“URGENT”的排进当日任务清单。这个功能的代码量不大，核心是用了 Hermes 的 `mail filter` 子命令：

hermes mail filter --add-rule sender=@company.com label=internal
hermes mail filter --add-rule subject=URGENT priority=high

最实用的一个功能是“每日邮件摘要”。每天早上八点，Agent 把昨天未读邮件压缩成五条要点，每条不超过二十个字。比如“张伟问 Q3 预算，需周四前回复”。这个摘要省掉了我打开 Outlook 逐封点开的时间，我只需要对真正需要回复的邮件做处理。

打通这两个信息源之后，我的助理才算真正“在线”。它不再是一个被动接收指令的工具，而是主动盯着我的信息流，在需要的时候提醒我。

定时任务：让 Agent 自己盯着时间

日历同步解决了“空间”上的信息聚合，但“时间”维度还得靠定时任务。我举个例子：每周五下午四点半要提交周报，过去我设了好几个闹钟，还是会忘。现在我用 Hermes 的 cron 功能，让 Agent 在每周五下午四点自动收集我这周的 commit 记录、邮件往来和日程安排，生成一份周报草稿。

创建定时任务的命令：

hermes cron create --name weekly-report --schedule "0 16 * * 5" --task "generate_weekly_report"

`generate_weekly_report` 是定义在 `~/.hermes/skills/weekly_report.py` 里的一个函数。它会先跑 `git log --since="last friday" --author="me" --oneline` 拿 commit 列表，再调用邮件插件的接口统计本周发出的邮件数量，最后调日历接口拉这周的所有会议。生成的内容分三块：本周完成、进行中、风险点。风险点这块 Agent 会根据邮件里频繁出现的词判断，比如这周出现三次以上“delay”，它就会列进风险。

除了周报，我还设了几个别的定时任务：每天早上九点检查服务器磁盘空间，超过 80% 就报警；每周末备份一次 `~/.hermes/` 目录到 S3；每天晚上十点把当天的工作日志追加到 Notion 数据库。这些任务都在同一个 `hermes cron` 体系里管理，查看所有任务用：

hermes cron list
hermes cron logs --name weekly-report

定时任务的价值不在于“自动执行”，而在于“提前准备”。周报草稿生成之后，我只需要花五分钟改改措辞就能发出去，而不是从一张白纸开始写。

如果你有更复杂的周期逻辑，比如“每个月的最后一个工作日”，cron 表达式写起来有点绕。Hermes 支持自然语言描述，内部会解析成 cron。我试过 `hermes cron create --schedule "last weekday of month" --task "monthly_cleanup"`，它能正确翻译成 `55 23 28-31 * *` 再配合条件判断。这个功能在 0.9.4 版本里已经稳定了。

WebUI 和语音交互：不敲键盘也能用

命令行交互对技术人来说很顺手，但有些场景不适合打字。比如我在厨房做饭，手上全是油，想查一下明天的天气和日程，这时候语音就比键盘方便。Hermes 自带了一个轻量 WebUI，启动命令：

hermes webui --port 8080 --host 0.0.0.0

界面很朴素，左边是对话历史，右边是输入框，支持语音输入。语音识别用的是本地 Whisper 模型，我跑的是 `small` 尺寸，中文识别准确率在 90% 左右。如果你想跑 `medium` 或 `large-v3`，显存不够的话可以用 API 版本，但速度会慢一点。我建议先用 small，够用就行。

WebUI 最有用的功能是“技能面板”。它能列出所有已安装的技能，你点一下就能执行，不用记命令。比如我点“快递查询”，它会弹出输入框让你填单号，然后自动调用快递 API 返回物流状态。这个交互方式对不熟悉命令行的家庭成员也很友好。

我还接了一个 Telegram bot，这样在外面用手机也能控制助理。配置很简单，在 `~/.hermes/config.yaml` 里加：

telegram:
  token: "123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11"
  chat_id: "987654321"

然后重启服务。从此我在外面收到邮件提醒，直接回一条消息“推迟到明天”，Agent 就会自动改日历并发通知给相关人员。这套交互链路由语音、Web 和 IM 三端组成，覆盖了我一天里所有可能的使用场景。

跑了一个半月，现在我的助理每天处理大约 80 条信息，生成 3 份报告，执行 5 个定时任务。它不完美，偶尔会把“周五”理解成“下周五”，但整体上它帮我省掉了每天至少一小时的信息整理时间。最重要的收获是：AI 助理不是装一个软件就完事，你得花时间调规则、喂数据、改配置。它更像一个需要持续训练的新同事，而不是一个开箱即用的工具。

💬 你用过哪些AI工具？

这篇教程里我用的是 Hermes Agent，但市面上还有很多不错的 AI 工具和平台。你平时用哪些？是像这样的本地 Agent，还是云端的一体化产品？有没有遇到什么坑，或者发现了什么好用的技巧？

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常见问题 / FAQ

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