Curator：技能库自我维护

第 8 章我们看到 Agent 能自己创建 skill。问题是——一年下来你的 ~/.hermes/skills/ 可能堆了几百个，大部分不再被用、有些彼此重复、 有些有 bug。如果不管，技能库就会腐烂。Curator 是 Hermes 的解法。

10.1问题：技能库会腐烂

具体腐烂方式：

• 过时：6 个月前为某 API v1 写的 skill，API 已经升级到 v3。
• 重复：Agent 上周写了 parse-csv-stats，今天又写了 csv-quick-summary——几乎一样。
• 从未真正用过：Agent 一时兴起创建，后来再没启用过。
• schema 漂移：skill 里写 "用 vision_analyze 看图"， 但 vision_analyze 工具最近改了参数名。
• 注意力稀释：500 个 skill 让 slash 补全菜单成了垃圾场， LLM 也很难选对的那个。

解决方案：定期 review、归档不活跃的、合并相似的、修破损的。 这事让 Agent 自己做——Curator 是这个想法的实现。

10.2设计原则

看 agent/curator.py 顶部的文档：

agent/curator.py:1-25
"""Curator — background skill maintenance orchestrator.

The curator is an auxiliary-model task that periodically reviews
agent-created skills and maintains the collection. It runs
inactivity-triggered (no cron daemon): when the agent is idle and
the last curator run was longer than ``interval_hours`` ago,
``maybe_run_curator()`` spawns a forked AIAgent to do the review.

Responsibilities:
  - Auto-transition lifecycle states based on derived skill activity timestamps
  - Spawn a background review agent that can pin / archive / consolidate /
    patch agent-created skills via skill_manage
  - Persist curator state (last_run_at, paused, etc.) in .curator_state

Strict invariants:
  - Only touches agent-created skills (see tools/skill_usage.is_agent_created)
  - Never auto-deletes — only archives. Archive is recoverable.
  - Pinned skills bypass all auto-transitions
  - Uses the auxiliary client; never touches the main session's prompt cache
"""

四条不变量决定 Curator 的性格：

1. 只动 agent-created skill。bundled / user-authored 不碰。 （第 8 章讲过 created_by: agent 这条元数据。）
2. 从不自动删除，最重的操作是 archive。可恢复。
3. pinned 跳过所有转换。用户钉过的就是要留的。
4. 用 auxiliary client——绝不污染主 session 的 prompt cache。

10.3三态生命周期

每个 agent-created skill 有三个状态：

加上一个独立的 pinned 布尔，正交于三态：

tools/skill_usage.py:35-45
STATE_ACTIVE = "active"
STATE_STALE = "stale"
STATE_ARCHIVED = "archived"
_VALID_STATES = {STATE_ACTIVE, STATE_STALE, STATE_ARCHIVED}

# 每个 skill 在 ~/.hermes/skills/.usage.json 里的记录
# {
#   "created_at": "...",
#   "created_by": "agent" | "user",
#   "last_used_at": "...",
#   "use_count": 12,
#   "state": "active" | "stale" | "archived",
#   "pinned": true | false
# }

状态转换图

stateDiagram-v2
  direction LR
  [*] --> ACTIVE: skill 创建
  ACTIVE --> ACTIVE: 被使用
  ACTIVE --> STALE: 30 天没用
  STALE --> ACTIVE: 再次使用
(reactivate)
  STALE --> ARCHIVED: 90 天没用
(移到 .archive/)
  ARCHIVED --> ACTIVE: hermes curator restore
  note right of ARCHIVED
    永不删除
    可手动恢复
  end note
  note left of ACTIVE
    pinned: true 的 skill
    跳过所有自动转换
  end note

10.4实际的转换代码

看 agent/curator.py 第 256–296 行：

agent/curator.py:256-296
def apply_automatic_transitions(now=None) -> Dict[str, int]:
    """Walk every agent-created skill and move active/stale/archived
    based on the latest real activity timestamp. Pinned skills are
    never touched. Returns a counter dict describing what changed."""
    from tools import skill_usage as _u

    if now is None:
        now = datetime.now(timezone.utc)
    stale_cutoff = now - timedelta(days=get_stale_after_days())
    archive_cutoff = now - timedelta(days=get_archive_after_days())

    counts = {"marked_stale": 0, "archived": 0,
              "reactivated": 0, "checked": 0}

    for row in _u.agent_created_report():
        counts["checked"] += 1
        name = row["name"]
        if row.get("pinned"):
            continue

        last_activity = _parse_iso(row.get("last_activity_at"))
        # 如果从来没活动过，用 created_at 作为锚
        anchor = last_activity or _parse_iso(row.get("created_at")) or now
        if anchor.tzinfo is None:
            anchor = anchor.replace(tzinfo=timezone.utc)

        current = row.get("state", _u.STATE_ACTIVE)

        if anchor <= archive_cutoff and current != _u.STATE_ARCHIVED:
            ok, _msg = _u.archive_skill(name)
            if ok:
                counts["archived"] += 1
        elif anchor <= stale_cutoff and current == _u.STATE_ACTIVE:
            _u.set_state(name, _u.STATE_STALE)
            counts["marked_stale"] += 1
        elif anchor > stale_cutoff and current == _u.STATE_STALE:
            # 又被用了 — 自动 reactivate
            _u.set_state(name, _u.STATE_ACTIVE)
            counts["reactivated"] += 1

    return counts

注意几个细节：

• "如果从来没活动过"：用 created_at 当锚。这避免新 skill 被立即归档（"它创建时还没来得及用，凭啥归档"）。
• "再次活动了自动 reactivate"：用户用了一个 stale skill，它自动升级回 active。 不要让用户手动改状态。
• 纯纯的状态机，没有任何"思考"。Curator 这一步是无 LLM的—— 纯 Python，规则化。

10.5触发：inactivity-based，不是 cron

什么时候跑 Curator？Hermes 的答案："等用户闲下来"。

agent/curator.py (简化)
def maybe_run_curator() -> None:
    """Called at session_end / idle detection. Decides whether to run."""
    state = load_curator_state()
    cfg = _load_config()

    if not cfg.get("enabled", True):
        return
    if state.get("paused"):
        return

    last_run = _parse_iso(state.get("last_run_at"))
    interval_hours = get_interval_hours()         # 默认 168 = 一周
    min_idle_hours = get_min_idle_hours()         # 默认 2 小时

    if last_run and (now - last_run).total_seconds() < interval_hours * 3600:
        return     # 还没到时间

    last_activity = _get_user_last_activity()
    if (now - last_activity).total_seconds() < min_idle_hours * 3600:
        return     # 用户最近还在用，别打扰

    # 满足条件 — 跑
    _run_curator()
    state["last_run_at"] = now.isoformat()
    save_curator_state(state)

关键设计：

• 不是 cron 守护进程。Hermes 不开后台 daemon。 Curator 在 session 结束时检查一次。
• 双重门槛：(a) 距上次 run 超过 interval_hours， (b) 用户至少闲 min_idle_hours。
• 状态持久化到 ~/.hermes/.curator_state。
• 跨 session 等价：Hermes 一周不开机，下次开机仍然知道"上次 Curator 跑过"。

10.6Auxiliary LLM Review

除了无脑状态机，Curator 还会启动一个 review agent 做智能审查。

这个 review agent 是个独立的 AIAgent 实例，用 auxiliary model（便宜小模型， 不是主对话用的旗舰），加载这些工具：

review_agent = AIAgent(
    model=cfg.get("curator.review_model", "claude-haiku-4-5"),
    enabled_toolsets=["skills"],   # 只能动 skill 相关工具
    skip_memory=True,                # 不污染主 memory
    skip_context_files=True,         # 不要 AGENTS.md 等
    quiet_mode=True,
    max_iterations=30,
)

它的 system prompt 大致是：

You are the Hermes Skills Curator. Review the following agent-created skills.

Active skills (last used ≥ 30 days ago, candidate for stale):
- data-processing-pipeline (last used 35 days ago, use_count: 2)
- csv-quick-summary       (last used 40 days ago, use_count: 1)

Recently archived (90+ days no use):
- (none)

Your tasks:
1. For each candidate, decide:
   - keep as active (if still useful)
   - mark stale
   - merge with similar skill
   - patch (fix broken references / outdated APIs)
2. Use skill_view to inspect content before deciding.
3. Use skill_manage(action="consolidate") to merge.
4. Use skill_manage(action="patch") to fix.
5. Output a brief summary.

Do NOT delete anything. Only archive. Pinned skills are off-limits.

这个 review agent 跑完，输出报告：

Curator Review · 2026-05-23
─────────────────────────────────────────
Reviewed 12 skills.

Consolidated:
- merged 'csv-quick-summary' + 'parse-csv-stats' → 'csv-analyze'

Patched:
- 'web-deep-research': updated outdated reference to web_search v1 → v2

Marked stale:
- 'old-mlflow-integration' (last used 67 days ago, low value)

Active: 9 skills remain.

报告写进 ~/.hermes/.curator_state，用户可以用 hermes curator status 看。

10.7backup：每次 review 前快照

Curator 可能改 / 归档 skill。如果它判断错了怎么办？ Hermes 在每次 review 前打一个 tar.gz 快照：

~/.hermes/skills/.backups/
├── 2026-05-16_curator.tar.gz
├── 2026-05-09_curator.tar.gz
├── 2026-05-02_curator.tar.gz
└── ...

每个 backup 是整个 skills/ 目录的快照。用户随时可以：

hermes curator rollback 2026-05-16
# 把 skills/ 还原到那个时间点的状态

backup 保留策略：默认 4 周。可在 config.yaml 改。

10.8用户怎么干预

Hermes 的 hermes curator CLI 给用户完全控制：

10.9配置

~/.hermes/config.yaml:

curator:
  enabled: true                  # 默认 ON
  interval_hours: 168            # 一周一次
  min_idle_hours: 2              # 用户至少闲 2 小时
  stale_after_days: 30           # 30 天没用变 stale
  archive_after_days: 90         # 90 天没用归档
  review_model: claude-haiku-4-5 # review 用的便宜模型
  backup:
    enabled: true
    retain_weeks: 4              # 快照保留 4 周

三个数字（30 / 90 / 168）是经验值——Hermes 团队跑了几个月得出的。 你可以根据自己使用频率调整。

10.10横向对照：哪些产品有 Curator 类似机制

Hermes 的 Curator 是"长寿 Agent 生态"的一个独特实践。如果你计划让 Agent 运行 数月甚至数年，必须有这种机制。否则 skill 库迟早爆炸。

10.11Curator 哲学：Pruning Is Caring

Curator 体现了一个深刻的工程理念：

An agent that only learns but never forgets is a hoarder. Real intelligence requires pruning.

三个学习闭环组件的协作：

flowchart TB
  S["Skill
创建"]:::pillar
  M["Memory
回忆"]:::pillar
  C["Curator
修剪"]:::pillar

  S --> SA["把新经验写成 SKILL.md"]
  M --> MA["搜索相关历史
注入 volatile"]
  C --> CA["定期审查 · 归档 · 合并
防止技能库膨胀腐烂"]

  SA --> Short["短期收益
这次任务能用"]:::good
  MA --> Short
  SA --> Long["长期健康
半年后仍能用"]:::good
  CA --> Long

  classDef pillar fill:#f5ede0,stroke:#8b1538,color:#8b1538,font-weight:bold
  classDef good fill:#ecf3eb,stroke:#2f5d3a,color:#2f5d3a

没有 Curator，前两件事会让你的 Agent 慢慢被自己的"经验"压垮。 这就是为什么 Hermes 这么强调"create + recall + prune"是同一个闭环。

10.12本章带走的

• Agent 创建的 skill 会腐烂：过时、重复、未用、schema 漂移、注意力稀释。
• Curator 是后台图书管理员。 只动 agent-created skill；不删除只归档；pinned 免疫；用 auxiliary model 跑。
• 三态生命周期 active → stale → archived。reactivate 自动发生。
• 触发方式是 inactivity-based，不是 cron—— 双门槛 (interval_hours + min_idle_hours)。
• 状态机部分纯 Python 规则，不用 LLM。智能 review 才启动 auxiliary agent。
• 每次 review 前打快照到 .backups/，4 周保留。
• 用户用 hermes curator <verb> 完全控制：pin / archive / restore / rollback。
• 三件事的协作：Skill 创建 + Memory 回忆 + Curator 修剪 = 完整学习闭环。