Agent 的技能不是越多越好，我差点被 85 个文件拖垮

Hermes 刚装好的时候，技能目录里有 85 个文件。

看起来很强。装完那一刻我也觉得这套 AI 要起飞了。

用了几天我就发现，真正每天会碰到的，只有 5 个。剩下那些不但没帮上忙，还在拖后腿：每次加载都要扫一遍，系统提示词越来越长，输出开始不稳定，有时候写出来的东西风格都对不上。

那次我第一次意识到，Agent 的记忆不是越多越好。它也会长胖。

后来做了几轮清理——合并重复的、归档低频的、拆掉过大的——最后剩下 81 个进入自动维护。

第一次返工

问题最先出在一个叫 ek-user-profile 的文件上。那个技能文件写了 5000 多字，里面有我的完整履历、项目经历、写作偏好、内容方法论。

初衷是想让 Agent 更了解我。结果每次让它写点东西，它都会把”厦大硕士、金融科技、优势杠杆”轮番塞进去。写微博这样，写复盘也这样，写技术分析还这样。

那段时间我收到过最刺耳的反馈是：“道理你都懂，但你写出来就是牛头不对马嘴。”

不是写错了，是加载的东西太多，每句话都背着五六个标签在走路。

后来我把那个文件拆成了三层：少量稳定事实放进 Agent 的基础记忆，个人品牌介绍做成一个只在该用时才加载的轻技能。日常写作的指导规则单独抽出来，只有写内容时才加载。

效果很明显。输出不再被长尾信息带偏，写东西的速度也快了不少。

这次返工让我意识到，Agent 不是记得越多越好，关键是不同信息要放在不同的位置。

我最后留了三层

第一层：记忆——记住偏好，不加戏

这一层是最基础的。我发现它在对话中能自动判断什么该记、什么只是临时信息。

比如我纠正过它几次”交付物不需要加前缀和操作指引”，它记住了，之后给的草案直接是纯内容。我说过写作走直接锋利的路线，它记下了，写东西前会自己跑一遍 AI 味检测器。

这一层不需要我管。系统会根据规则判断什么该记、什么只是临时信息。

第二层：技能——把流程变成下次能用的文件

这是后来延伸出来的。当我和它完成一个复杂协作后——比如搭微博内容流水线、把一本书拆成可调用的框架——它会把流程保存成一个文件。系统判断的标准是：这个任务用了 5 次以上工具调用，并且流程有通用性，就值得固化。

但这里也翻过车。

保存的第一个版本经常过度拟合——把一次特定的操作步骤固化成通用规则，导致下次使用时反而把方向带偏了。比如有一个内容流水线技能，第一次生成时把某个具体话题的切入点写成”这个热点只能切工程化视角”，后续同类话题错过了很多其他好角度。

后来我加了一条规则：所有自动生成的技能都要经过审批，我先看，再放行。不能因为一次临场发挥，就把它永久写进系统。

到现在，系统里保留的这类技能大概有 7 个：

• 微博内容流水线（整合了两个功能重叠的旧版本）
• 技术风险审查清单（幂等/并发/资金安全底线检查）
• NVC 四要素框架（13 章编译成可执行结构）
• 矛盾论七个分析框架
• 写作风格模块（含去 AI 味检测器）
• 每周审计模板（检查自身状态）
• 个人品牌素材库（按需加载，不日常触发）

第三层：管家——定期清理低频能力

这一层最晚加上去，因为前面吃过亏：积累太多，反而变重。

我开了一个后台维护任务，每 7 天空闲时检查一次。自动跑两个判断：30 天没用过的技能标记为冷门，90 天没用的移到归档。不删除，可恢复。

上周看了一次报告：81 个技能全部活跃，暂时没有需要归档的。

高频使用的和我的判断一致——主要是内容生产和技术审查。那个曾经让我头痛的 5000 字档案，现在只占了基础记忆里很小的一段空间。

不是所有东西都值得学

半年总结那次翻车让我想通了一件事。

技能系统能记住流程、固化方法、归档低频能力——这些都没问题。但它做不了一件事：替代真实的判断。

那次我让它帮忙写半年总结，它把框架搭得工工整整——三层结构、金句提炼、利他视角——每条规则都执行到位了。结果发给朋友看，对方的反馈很直接：

“正确，但没感觉。”

问题不在结构。在它把我真实经历里的犹豫、反复、自我推翻全部过滤掉了，留下的只有逻辑骨架。几条判断单看都对，但连在一起就是不像一个人写的。

后来我把写作任务拆成两类：

• 纯流程类（写微博、跑复盘、做技术审查）→ 让它全自动
• 需要真实经历和个人感受的 → 我先写开头，确定方向，它再展开

方向定了，执行就不容易跑偏。方向没定，再多规则也帮不上忙。

最后说一句

如果你也在用 AI Agent，不管哪个平台，核心问题不是它能做多少事。

是你怎么保证它用了半年之后，不会变成一个更重、更慢、更啰嗦的自己。

积累不是目的。定期清理，才是。