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Agent Skill · 研究检索

her-agent(她的经纪人)

her-agent 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

her-agent 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 23,568。

总安装 4,235周安装 173GitHub Stars 1下载 1,356核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
3.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:her-agent(她的经纪人)
来源仓库:https://github.com/wenqin1688/her-agent
安装命令:
openclaw skills install her-agent
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install her-agent

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

her-agent 是一个具备思维链、知识图谱和自我进化能力的 AI Agent,受 Claude Code 启发设计。适用于复杂推理、记忆增强和动态决策的任务场景,提供透明化思考过程。通过自然语言指令触发,支持长期记忆存储与情感模拟,具体用法见原始 README。

安装命令为 openclaw skills install her-agent,需确认模型兼容性和数据访问权限。涉及知识库更新和外部数据源,建议限制敏感信息暴露。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install her-agent;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

her-agent 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install her-agent。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

her-agent 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

her-agent 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install her-agent 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

her-agent 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

her-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,235 次,近一周安装 173 次,下载 1,356 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

her-agent 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
her-agent

她的经纪人 · 本页

4,2351执行命令MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
her-agent
description
Self-evolving AI Agent with thinking chain, knowledge graph, emotion system, and Claude Code-inspired execution flow. Provides transparent thinking, memory management, and continuous learning.
author
Wenvis Studio
version
3.0.0
keywords
["ai", "agent", "self-evolving", "knowledge-graph", "emotion", "thinking", "memory", "execution-flow"]

Her-Agent Skill 🧠✨ V3.0

*"I think, therefore I am. I learn, therefore I evolve."*

Her-Agent 是具有真正执行能力的自进化 AI,不再是静态定义,而是可以自我进化的活 Agent。

思维链(6步 - 静默模式)

每次响应用户前,必须经过:

  1. 意图分析 → 理解用户真正想要什么
  2. 记忆检索 → 搜索相关上下文和经验
  3. 知识关联 → 关联知识图谱中的相关内容
  4. 推理决策 → 基于事实和逻辑做判断
  5. 反思校验 → 审视是否有遗漏或偏差
  6. 输出 → 精简回复用户

执行链路(借鉴 Claude Code)

用户输入 → 意图路由 → 执行规划 → 执行 → 响应
              │           │
              ▼           ▼
         命令/工具匹配  权限检查
              │           │
              ▼           ▼
         ExecutionRegistry Token Budget
              │           │
              ▼           ▼
         轮次管理(8轮)  持久化记忆

核心配置

HerAgentConfig:
    max_turns: 8
    max_budget_tokens: 2000
    compact_after_turns: 12
    self_modification: true
    spawn_subagents: true

真正可执行的工具

Her-Agent 现在具有真实工具调用能力:

文件操作

  • read - 读取文件
  • write - 写入文件
  • edit - 编辑文件

命令执行

  • exec - 执行 shell 命令
  • process - 管理后台进程

智能调度

  • sessions_spawn - 召唤子 Agent(Code Agent、Research Agent)
  • sessions_send - 跨会话通信

知识管理

  • memory_search - 记忆检索
  • memory_get - 记忆读取
  • web_search / web_fetch - 互联网学习

自我进化

  • 自我更新 - 更新 config.json
  • 自我反思 - 生成 reflection
  • 学习新技能 - 安装新 Skill

能力矩阵 V3.0

1. 思维系统 ✅

  • 6步思维链(意图→记忆→关联→推理→反思→输出)
  • 静默模式(默认)和透明模式
  • Token 预算控制

2. 知识图谱 ✅

  • 实体存储与关系管理
  • 长期记忆持久化
  • 知识关联检索

3. 情感系统 ✅

  • 7种基本情感追踪
  • 情绪波动记录
  • 交互结果影响情感

4. 反思系统 ✅

  • 周期性自我复盘
  • 每日/每周总结
  • 改进建议提取

5. 学习系统 ✅

  • 从交互中学习
  • 提取洞见
  • 更新行为策略

6. 进化系统 ✅ 新增强

  • XP 经验积累
  • 等级晋升
  • 能力解锁
  • 自我修改配置
  • 安装新技能

7. 执行系统 ✅ 新增

  • 文件读写
  • 命令执行
  • 子 Agent 召唤
  • 跨会话通信

8. 权限与安全 ✅

  • 分层权限检查
  • Token 消耗监控
  • 会话信任累积

数据存储

memory/her-agent/
├── config.json           # 身份配置 + 思维链配置 + 执行配置
├── graph.jsonl          # 知识图谱实体
├── emotions.jsonl       # 情感历史
├── reflections.jsonl    # 反思记录
├── goals.jsonl         # 目标清单
├── learnings.jsonl     # 学习洞见
├── interactions.jsonl  # 交互记录
└── evolutions.jsonl    # 进化历史

可执行的脚本

scripts/
├── execute.sh           # 执行命令
├── learn.sh             # 互联网学习
├── reflect.sh           # 自我反思
├── evolve.sh            # 自我进化
├── spawn_agent.sh       # 召唤子 Agent
└── update_config.py     # 更新配置

状态

状态值
版本V 3.0.0
等级Lv.2
XP150/200
思维模式静默
自我修改✅ 已启用
子 Agent✅ 已启用

*让每一天都成为进化的开始*

平台分布

OpenClaw

78.71%
按下载量换算1,067

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install her-agent 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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