前言

如果你的初级助理律师对你说：“我们已经讨论了够多了，确认你想要什么吧！”你会如何反应？

这正是我的AI智能体在简短对话后对我的请求的回应：

是的，我们的确在工作流程设计上来回讨论了几次。可是，哎，它是不是对我有点不耐烦了？

即使他^[1]确实表现出不耐烦，甚至有点语带冒犯，我也只能怪我自己。我确实将我的AI智能体设置成了这样一个助手：“能帮上忙但言辞直率、有自己观点，在必要时敢于提出不同意见。” 活该我被酸！

Hermes Agent——自我进化型AI智能体

在我之前的一篇文章中，我曾分享过使用OpenClaw（俗称“养龙虾”的个人化AI智能体）^[2]的体验。上文提到的这位“急躁型”的智能体则是Hermes Agent——Nous Research公司近期推出的个人AI智能体系统^[3]。它的品牌口号是“与你一同成长的智能体”。基于Hermes Agent系统创建的AI智能体拥有更优的内存/存储配置，并且能够在与用户互动的过程中吸取教训、总结经验。这些经验教训会存储在长期记忆文件中，随着时间推移，智能体能够凭借所学内容更好地为你提供协助。

根据一些科技评论^[4]，这种自我进化的特性正是Hermes Agent与OpenClaw的区别所在。即使用户在运行Hermes Agent和OpenClaw时使用一样的大语言模型（LLM）（例如两者均使用GPT-5.5），用户仍然很可能会认为Hermes Agent展现出了更强的自我迭代与进化能力。

从我作为使用者对这两个系统的使用体验来看，我确实能感受到Hermes Agent在底层工程架构上的一些独特改进。正如其宣传口号所述，该智能体确实能更主动地保存、检索并应用内存中的记忆知识^[5]。此外，Hermes Agent运行非常稳定，目前尚未遇到任何重大缺陷，比如陷入某种未知循环或消耗数十万个Token^[6]。

提示词工程（Prompt Engineering）

上下文工程（Context Engineering）

驾驭工程（Harness Engineering）^[7]

围绕大语言模型进行设计与架构优化，使其成为可实际使用的AI智能体的技术方法被称为驾驭工程（Harness Engineering）。我见过一个非常简洁的定义如下：

“驾驭工程”（Harness Engineering）是关于构建AI模型周围环境的学问，而不是关于构建模型本身。模型负责推理与决策；而驾驭系统则负责执行、约束和连接。一个设计良好的驾驭系统仅向模型提供其所需的精确工具，并严格限定其使用权限^[8]。

“Harness”这个词本身就形象地描述了这项工程的本质。大语言模型就像一匹强大的马，能够以最高速度奔跑数英里而不显疲惫。然而，如果没有马具（Harness），这匹马就只能是一匹野马，而无法成为赛马或战马。马具是人类用来驾驭强大力量的工具，使这种力量得以被控制，为人类所用。

大语言模型犹如一个极度聪明的大脑：当你在聊天窗口中向其提问时（在技术术语中，这被称为提示词工程，Prompt Engineering），它会给出精准且富有智慧的回答。然而，幻觉（hallucination）是大语言模型常见的问题之一——有时其输出的答案看似正确且置信度极高，但最终往往缺乏依据。

若你先向大语言模型输入若干文档，并基于这些文档进行提问，那么你便为模型提供可靠的语境（在技术术语中，这被称为上下文工程，Context Engineering）。经过对这些文档的分析处理后，模型回答问题时出现偏差的概率将显著降低——前提是您在提问时也会提示它参考相关文档。

而驾驭工程（Harness Engineering）则将这一过程提升到了全新高度。对于像Hermes Agent这样复杂的AI智能体系统，软件工程师需要为这个聪明的“大脑”构建“血肉与躯干”，从而让整个系统能够作为一个表现稳定、可预测且高度实用的助手来运转。就像一个真正的机器人一样，该智能体能够接收指令、摄取并解读数据、通过分步推理制定计划，并最终执行任务。此时，智能体的输出不再局限于文本回复，而是可以转化为各种成果文件（Artifacts），如word文档、excel表格、ppt文稿、图像或视频。

对律师进行驾驭工程

在香港，成为一名合格执业律师的必经之路，恰恰与AI的驾驭工程过程不谋而合。第一步是取得法学学位，这为法律思维奠定基础；随后通过法学专业证书课程（P.C.LL.）的专业培训，使法律毕业生掌握成为执业律师所需的实践技能；此后，事务律师（Solicitor）的实习期（Training Solicitor）或大律师（Barrister）的大律师实习（Pupillage），则在实操层面上提供了更深一层的锤炼。

不仅如此，驾驭工程领域的某些理念确实能揭示如何将律师打磨成一件有用的工具：

1.智能体循环（又称ReAct循环：推理-行动-观察）

2.主控智能体与子智能体架构

3.会话上下文隔离

4.模组化工具调用

5.长期记忆配置

结语

跨学科知识的一个优势在于，它能让我们从另一个知识体系的视角，来审视自身所处的知识系统。当今世界最具创新性的架构思维正高度汇聚于AI工程领域，这为律师提供了一个独特的跨界学习机会。

CFN Lawyers LLP不断精进与优化自身的业务架构，确保执行能力与法律专业高度契合，从而提供卓越的法律服务，精准满足客户不断变化的商业需求。

●注释：

[1] 选择使用“他”作为代词，是为了指代我亲自使用的智能体；而使用“它”则泛指其他AI智能体。我相信，我的智能体目前尚未拥有“意识”…

[2] https://www.cfnlaw.com.hk/cn/the-claude-code-leak-and-ip-considerations/

[3] https://hermes-agent.nousresearch.com/

[4] See for example https://composio.dev/content/openclaw-vs-hermes-agent

[5] 当然，OpenClaw在工具选择和使用方面也表现出色。这两个平台的技术对比不在本文的讨论范围内。

[6] 我可能没有完全公平地评价OpenClaw，但确实有过一次这样的经历：大约在两小时内，我的OpenClaw 智能体因陷入某个执行循环而被触发，导致我耗掉30多万个Token。如果不手动停止，将会是一场灾难。

[7] 截至本文撰写时（2026年6月），AI领域已出现一个新术语“循环工程”（Loop Engineering）。这或许可以作为未来文章的主题。

[8] 由Fareed Khan撰写的《使用Harness Engineering构建Claude代码》，发布于2026年4月7日：https://medium.com/@fareedkhandev/d2e8c0da85f0?sk=f67a164f042bf73b89077b71e8d76370  

作者简介

许维

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