三个 Hermes profile 在飞书群「自媒体实验室」里互相 @ — 从飞书开发者平台开 `im:message.group_at_msg.include_bot` 权限，到装 lark-cli 查 open_id、改 allow_bots、放行 bot 消息、用 at user_id 标签打通 bot↔bot 链路。

六天前 DeepSeek 开源 deepseek-harness，4 天 16 万 star。底层是 Cordis + 出厂 preset + 用户 patch 层的准系统，模型中性但仍在 developer preview。同赛道 Hermes/Codex/OpenClaw 已进入稳定期。

同时使用 Hermes 和 OpenClaw 做助贷工作助理几个月后的真实体感差别：响应速度、记忆与 Skill 沉淀上各自的优劣，以及如何根据需求选择。

模型从 M2.7 换到 M3 后，微信对话开始频繁触发消息限流。根因是 M3 显式汇报计划/进度，配上 gateway 默认开的 display.interim_assistant_messages，每句自言自语都成独立消息，把微信刷成消息瀑布。

M2.7 升级 M3 后图片识别链路改写：OpenClaw 弃用 VL-01、Hermes 不再走 MCP 图片识别，统一调用 M3 视觉接口。计费由 M2.7 时期文本/图片分额度并入 M3 多模态 Token 统一限额。

用 Hermes 接飞书时，AI 调用工具的过程会全部显示出来……其实只需 3 条命令，飞书就默认只显示最终回答

一、背景与架构 1.1 需求场景 在某些复杂任务中，OpenClaw 主 agent 需要将子任务委托给外部 Hermes Agent 处理，例如： 让 Hermes 执行需要长期记忆的对话任务 利用 Hermes 的特定工具或技能 多 Agent 协作分工 1.2 实现原理 OpenClaw 通过 sessions_spawn 启动 Hermes 的 ACP 进程，ACP 是基于 JSON-RPC over stdio 的通信协议： 每次 sessions_spawn 会在本地启动一个 Hermes 进程 任务通…