如何用Hermes智能体构建一人媒体公司

我组建了一个由六个Hermes智能体构成的团队，使单个人也能拥有完整媒体公司的研究、写作、编辑与分发能力。

多数人使用AI来加快写作速度。这固然有用，但写作已不再是瓶颈所在。

真正的难点在于：持续发现值得报道的选题、挖掘原创视角，并避免将千篇一律的内容简单复制到五个平台。

我在自己的内容生产流程中提炼出最强的研究、包装、证据与分发模式，对系统进行训练，然后将这些模式存储在共享的Obsidian图谱中。

正是这套系统帮助我在过去四周内，为我的X账号创造了超过580万次曝光。

一个智能体负责搜索趋势、用户疑问、权威片段和潜力素材。另一个负责验证研究资料。策略师寻找最佳切入角度。写手负责长篇内容创作。分发智能体则针对X、领英、新闻通讯、轮播图和视频重新构思内容。编辑在内容送达我之前进行最终审核。

每个智能体都在相同的Obsidian内容知识库上进行训练：我的文风、受众、产品、证据、钩子、平台运营手册以及过往文章的经验教训。

只需给团队一个优质选题，它就能返回所需的研究资料、旗舰文章以及在所有平台建立内容优势的分发方案。

本指南将向你展示如何构建这套完整系统。

媒体公司是一个循环系统

媒体公司的价值不在于它生产了多少草稿，而在于它连接了注意力、研究、编辑判断、分发和反馈的循环。

完整的循环如下所示：

选题 → 研究 → 角度 → 长文 → 分发 → 审核 → 表现 → 更新运营手册

打断任何一个环节，内容质量就会下降。

如果研究资料无法传递给策略师，角度就会变得泛泛而谈。如果写手看不到素材包，观点就会偏离。如果分发团队不理解文章论点就直接开始分发，每个平台收到的都只是同一内容的缩减版。如果表现数据不用于更新运营手册，团队就会永远重复同样的错误。

这就是为什么六个独立的聊天机器人并不构成媒体公司。它们需要明确的责任归属、共享的上下文、结构化的任务交接以及统一的反馈循环。

Hermes智能体8月16日的版本提供了构建这套系统所需的组件。机器人模式增加了可见的命名机器人列表及它们之间的通信功能。配置文件为每个专家角色提供了独立的记忆、会话、技能和指令。看板为工作在不同配置间提供了持久化的路径，包括依赖关系、评论、审核、重试和人工输入。

利用各层级擅长的工作领域：

• 机器人模式 让团队可见且易于沟通。
• 配置文件 保持每个角色的专注度，防止一个机器人的记忆成为所有人的记忆。
• Obsidian 存储所有六个智能体有权使用的共享编辑知识。
• 看板 在团队间流转实际任务，无需依赖单一的长对话。

每个层级负责运营的不同部分。智能体做出编辑决策，Obsidian知识库保存共享知识，看板则负责在它们之间推动工作进展。

首先构建共享内容知识库

首先构建所有六个角色需要共享的知识基础，以便他们能做出协调一致的决策。一旦这个基础建立，每个智能体都能基于相同的编辑标准工作。

Obsidian赋予这些知识以清晰的结构。每个Markdown文件承载系统的一部分内容，而链接则展示了文风、受众、钩子、平台和表现如何相互影响。

这个图谱就成为了团队的共享内容知识库。

在你的Obsidian知识库中创建以下结构：

media-company/

• index

• brand: voice, audience, offers, proof

• discovery: signals, customer questions, authority clips

• engine: angles, hooks, repurposing, review, performance

• platforms: x, linkedin, newsletter, video, carousel

• campaigns: one folder for every active campaign

Obsidian使这些关系可视化，但文件本身仍是纯Markdown。Hermes可以读取和更新它们，无需特殊数据库或专有内容工具。

索引文件是每个智能体首先读取的入口点。它定义了：

我们发布的内容主题

• 为运营者提供的应用型AI系统
• 实用的智能体构建方案
• 具有特定商业用途的新工具

我们的目标读者

• 创始人
• 营销人员
• AI运营者

每项内容活动必须包含的要素

• 一个明确的读者收获
• 一个核心主张
• 对关键主张的直接证据支撑
• 一个可复用的框架、工作流程或决策规则
• 适配原生平台的分发内容

任务路由

• 新发现的信号 → 信号侦察兵
• 获批的信号 → 研究员
• 完整的素材包 → 内容策略师
• 获批的角度简报 → 长文写手
• 获批的旗舰内容 → 分发智能体
• 所有对外素材 → 经过编辑

人工审批

• 发布前需要审批
• 更改文风、受众、产品或证据规则前需要审批
• 将表现经验转化为永久运营手册规则前需要审批

不要将知识库变成智能体所有想法的归档处。只存储已采纳的知识、当前规则、可复用案例和素材链接。内容草稿应放在活动文件夹中，以便在不污染团队长期记忆的情况下进行审核或丢弃。

共享知识库应随着内容增长而变得更精炼。

为六个智能体分配六项不同职责

破坏多智能体工作流程最快的方式，就是给每个智能体相同的宽泛指令：制作优质内容。

每个智能体需要有一个明确的决策权责、一个需要返回的交付物，以及一个明确的停止点。

为每个配置文件使用此契约：

• 负责领域： 该智能体负责的决策。
• 可读取： 其可使用的文件和交接字段。
• 交付物： 下一个智能体将收到的明确成果。
• 不可为： 属于其他智能体或人类的决策。
• 完成标准： 使交接完成的可观测条件。

现在开始创建团队。

1. 信号侦察兵：寻找当前存在的理由充分的选题

信号侦察兵负责监控产品发布、研究报告、用户疑问、常见反对意见、有力的权威片段以及已引起关注的讨论。

它不决定最终论点，也不开始起草内容。

对于每个候选信号，它返回：

• 发生了什么；
• 为何受众可能关心；
• 原始来源；
• 最有力的权威片段或证据对象；
• 最终内容可以回答的问题；
• 该机会的时效性；
• 当信号较弱时，一个简短的拒绝理由。

这个智能体拒绝的选题应远多于它批准的选题。它的职责是保护团队其他成员，避免花数小时打磨一个无人需要的主题。

2. 研究员：构建证据包

研究员接收一个已批准的信号，并将其转化为基于信源的证据包。

它验证原始主张，寻找一手资料，检查相关背景，记录有用的数字，并将已验证的事实与推断区分开来。

其交接内容包括：

• 产生紧迫感的当前事件或来源；
• 三到七个已验证的主张；
• 每个关键主张的直接URL；
• 相关引文或带时间戳的片段；
• 矛盾之处和缺失的证据；
• 来源未能证明的内容；
• 两三个值得阐释的机制。

研究员不会先挑选一个耸人听闻的标题再去寻找支持证据。它交给策略师的是一套有边界的、足以支撑原创论点的事实集。

3. 内容策略师：从研究中发现故事

内容策略师将证据包转化为一个编辑决策。

它选择：

• 目标读者；
• 读者收获；
• 核心冲突；
• 论点主题； 最有用的格式；
• 旗舰标题；
• 读者将带走的可复用对象；
• 后续可独立存在的分发角度。

输出是一份角度简报，而非草稿：

• 读者：
• 读者收获：
• 当前来源：
• 核心冲突：
• 论点主题：
• 可能实现：
• 旗舰格式：
• 可复用对象：
• 所需证据：
• 内容结构：
• 分发入口： 证据、机制、工作流程、风险与结果

一个完整、清晰的角度比十个可互换的点子更有用。策略师应返回一个建议，并解释为何拒绝的方向较弱。

4. 长文写手：创作旗舰内容

写手接收已批准的角度简报、证据包、文风文件，以及知识库中相关的文章模式。

其任务是创作该选题最深入、最可复用的版本。根据活动需求，这可能是一篇X文章、新闻通讯、指南或视频论文。

旗舰内容应包含：

• 以结果为导向的标题；
• 开篇让结果清晰可见；
• 清晰的结构；
• 有来源支撑的主张；
• 完整的工作流程或框架；
• 在读者可能卡住之处提供示例；
• 简洁有力的结尾，让观点易于记忆。

写手不负责创作所有平台素材。它提供的是源头材料，供分发智能体据此开发多个不同的故事版本。

5. 分发智能体：为每个平台重构内容

内容复用通常失败，是因为系统将格式调整等同于分发。

一篇文章删减1500字并不会自动变成一条X帖子。一篇新闻通讯也不会因为将段落放到幻灯片上就变成了轮播图。

分发智能体会回到角度简报，分析观点的哪个部分符合每个平台的消费模式。

对于X，它可能提炼最尖锐的观点、一个令人惊讶的证据点、一个递进序列或一个权威片段。

对于领英，它可能阐释运营者的经验教训、内部决策过程或前后对比的工作流程。

对于轮播图，应选择视觉化后更清晰的框架。

对于视频，应围绕冲突、演示和结果构建叙事旁白。

对于新闻通讯，可以加入细微差别、示例和个性化背景，这些内容若放入短帖子会显得过于冗长。

要求很简单：即使受众已经看过活动中的其他部分，每个素材也必须提供再次消费它的理由。

6. 编辑：守护全局

编辑同时接收所有素材，而非逐一审核。

这使其能够捕捉到单一平台审核可能遗漏的问题：

• 五个钩子传达同一主张；
• 开篇故事在各处重复；
• 复用过程中引入未经证实的事实；
• 各平台间语调不一致；
• 轮播图内容相比文章未增加任何价值；
• 行动号召与读者所处阶段不匹配；
• 某个平台获得的有价值内容远少于其他平台。

编辑可以批准、要求修改或拒绝素材。它不能直接发布。

人工审核队列应显示最终文案、支撑来源、目标平台、媒体格式和所需决策。在批准前，你无需重建团队是如何得出此成果的。

使每次交接可追溯

多智能体团队的失败，往往始于一个智能体返回文本，而下一个智能体不得不猜测哪些部分重要。

为每个活动创建一条在系统中流转的记录：

• 活动： hermes-media-company
• 状态： research（研究）
• 信号： 事件、来源、紧迫性及受众问题
• 研究： 已验证主张、来源、权威片段、矛盾点及未知项
• 角度： 读者、收获、冲突、论点主题及可复用对象
• 旗舰： 格式、路径及审批状态
• 分发： X、领英、新闻通讯、视频及轮播图素材
• 审核： 问题与最终决策
• 表现： 观察与建议的规则变更

此记录承担两项任务：为下一个智能体提供可预测的输入，并让你无需重新打开六个对话就能追溯活动历史。

如果某个必需字段缺失，智能体应将任务退回上一阶段。它不应默默用看似合理的假设填补空白。

在Hermes中构建团队

打开最新版的Hermes桌面端，为每个角色创建一个独立的配置文件。将相同的基础配置克隆到所有六个配置中，使它们共享你的模型和核心能力，同时保持独立的会话和记忆。

将每个角色契约放入该配置文件的SOUL文件中。将每个配置的工作目录指向同一个media-company知识库，但限制每个角色预期更改的文件范围。

然后打开机器人模式，将六个配置文件添加到名单中。为它们命名以便识别，并为媒体公司保持一个持久会话房间，这样你可以查看问题和干预，而不会将它们与持久的活动记录混合。

使用对话进行协调。使用文件和看板管理状态。

为媒体公司创建一个看板，启动调度器，并将第一个活动分配给信号侦察兵。看板将成为从发现到最终审核的可见生产路径。

Hermes看板将任务和交接存储在基于SQLite的持久化看板中。一个任务可以等待依赖项、进入审核状态、在重启后继续、携带评论，并在需要更改时返回到正确的配置文件。

这使它比让一个机器人向下一个发消息并期望上下文得以保存更好的生产控制台。

运行第一个完整团队活动

利用系统本身作为第一个任务。

给信号侦察兵以下提示：

找出由最新Hermes机器人模式发布创造的最有力的实际内容机会。

优先考虑一个独行创作者现在就能构建的具体工作流程。返回官方来源、当前受众兴趣、有用的权威片段、最终内容应回答的问题，以及拒绝较弱角度的理由。

不要起草内容。

信号侦察兵应返回机器人模式作为事件，一人媒体公司作为候选工作流程。

研究员随后检查官方发布、Hermes文档、相关教程和社区测试。记录机器人模式、配置文件和看板实际做什么，以及可见协作与持久任务执行之间的区别。

内容策略师接收该证据并做出编辑决策：

• 读者： 在多个平台发布的独行创作者或运营者
• 收获： 围绕一个共享知识库构建六智能体内容运营
• 冲突： 更快的写作无法解决选题薄弱、分发重复或经验流失的问题
• 论点： 当专业智能体共享已接受的知识并通过一个反馈循环传递结构化工作时，一人媒体公司成为可能
• 可复用对象： 六角色运营模型、Obsidian图谱和交接记录

长文写手构建你正在阅读的这份指南。

分发智能体随后为其创建多个不同的入口：

• 能力： Hermes机器人模式可将六个独立配置变为一个可见的媒体团队。
• 架构： 智能体是人员，Obsidian是公司大脑，看板是生产控制台。
• X增长： 一个旗舰观点可以支撑一周的X帖子，无需重复相同的钩子。
• 研究： 信号侦察兵和研究员在写作开始前阻止薄弱或缺乏支撑的主题。
• 经验积累： 表现数据更新共享运营手册，而非消失在分析报告中。

编辑审核完整内容包，比较钩子，根据素材包核实每项事实主张，并创建审批队列。

一个想法现已走通了最终内容所教授的同一套系统。

将媒体公司转化为X增长引擎

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