我从2023年底开始做API中转站，到现在三年多。从一个人、一台服务器、几个种子用户起步，到现在团队6个人、月活跃付费用户过万。这篇文章不是软文，也不是教程，而是一个真正下过场的运营者，把这个行业的前世今生、赚钱逻辑、真实利润、踩过的坑，一次性讲清楚。

完整操作实例：制作一支 30 秒产品宣传片

2026 年 4 月 21 日，OpenAI 正式发布下一代图像生成模型 GPT Image 2。如果说 DALL-E 系列让 AI 生图变得"勉强可用"，那么 GPT Image 2 则标志着 AI 绘画正式迈入"商用级生产"时代

在 AI Agent 快速发展的今天，你是否经常被各种专业术语绕晕？MCP、Skills、Tools、Harness… 这些词到底是什么意思？它们之间有什么关系？本文将用通俗易懂的方式，带你全面了解 Agent 开发中的核心概念。

Agent = Model + Harness。换模型提升天花板，搭 Harness 提升落地能力。在 2026 年，能搭 Harness 的人比会调模型的人更稀缺

知识库质量决定 RAG 系统效果的上限，离线解析是地基中的地基。

很多开发者以为有了 Claude Code 就能自动写代码了，不需要记忆系统。但这个观点忽略了一个关键问题：跨会话的知识如何积累？

Deep Research Agent 跑十步可以，跑五十步就崩了？这不是 token 不够的问题，而是架构设计的本质缺陷。本文从 ReAct 到 IterResearch，从演进报告到 ReSum 动态摘要，从 Claude Code 记忆系统到面试实战，完整拆解长任务 Agent 的上下文管理核心难题。

2026 年，当 Claude Code 能写出带完整异常处理的微服务、Cursor 能一次改十几个文件还不乱时，"AI 做不了复杂业务"这套说辞已经过时了。本文重新回答大厂面试高频问题——在 Vibe Coding 盛行和基模越来越强的当今，程序员的真正优势是什么？聚焦五个核心能力：问题定义、上下文构建、结果验证、技术决策、成本控制，并给出 Token 成本控制的五大实操策略。

大多数 AI 智能体越用越笨，Hermes 却越用越强。不是靠你手动配置，而是靠"实战经验"自动进化。今天咱们聊聊这个 Nous Research 开源的单体智能体，看看它是怎么把"管用方法"直接写成可复用技能的。