北京
作者停下手中的咖啡杯，盯著屏幕上密密麻麻的招聘網(wǎng)站標(biāo)簽頁。他想不通一件事：為什么到了今天，尋找機(jī)會(huì)這件事本身，反而變成了一份全職工作？實(shí)習(xí)生崗位、獎(jiǎng)學(xué)金、創(chuàng)客馬拉松、研究基金、創(chuàng)業(yè)大賽，它們散落在幾十個(gè)網(wǎng)站里，出現(xiàn)得快，消失得也快。他很清楚，真正重要的不是信息不夠多，而是篩選的成本太高了。
他沒有選擇再做一個(gè)搜索引擎。他給自己的問題是：如果有一個(gè)智能體可以持續(xù)地發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)，做出分析，排出優(yōu)先級(jí)，并且向用戶解釋每個(gè)機(jī)會(huì)為什么值得申請(qǐng)，會(huì)怎么樣？這個(gè)問題把他引向了一個(gè)叫 Hermes Agent 的框架。
ScoutAI 的想法就這樣成形了。它被定義為一個(gè)自主的機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)，Hermes Agent 擔(dān)任其中的智能層，負(fù)責(zé)規(guī)劃、搜索、排序和推薦。整套邏輯不是藏在聊天界面背后，而是被設(shè)計(jì)成完全可見。用戶發(fā)出指令后，系統(tǒng)從目標(biāo)接收開始，依次進(jìn)入規(guī)劃、研究、機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)、需求提取、用戶畫像匹配、機(jī)會(huì)排序、推薦生成，再到申請(qǐng)策略和行動(dòng)計(jì)劃的輸出。每一環(huán)都不對(duì)用戶隱藏。
「找到南非的 AI 實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)。」當(dāng)用戶輸入這樣一句話，一個(gè)完整的鏈條會(huì)被觸發(fā)。作者在提交給 Hermes Agent 挑戰(zhàn)賽的作品說明中寫道，他不想做那種止步于發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)的平臺(tái)。傳統(tǒng)產(chǎn)品幫用戶看到機(jī)會(huì)，然后就把一切責(zé)任推回給用戶：閱讀詳情、拆解要求、判斷匹配度、評(píng)估自己是否有時(shí)間申請(qǐng)。這個(gè)過程反復(fù)發(fā)生，許多人因此錯(cuò)過了真正有價(jià)值的機(jī)會(huì)。
ScoutAI 更接近一個(gè)智能助手，而非搜索引擎。Hermes Agent 挑戰(zhàn)賽強(qiáng)調(diào)的正是這種能力：構(gòu)建可以自主工作的系統(tǒng)，而不是簡單地把語言模型接到界面上。作者選擇的路徑是讓應(yīng)用超越對(duì)話，進(jìn)入自主工作流。代表用戶在后臺(tái)完成大量評(píng)估工作，最后只交付那些經(jīng)過篩選和排序的結(jié)果。
代碼倉庫已經(jīng)公開。這款工具從一開始就是開源的，目標(biāo)也很清晰——展示如何利用 Hermes Agent 構(gòu)建真實(shí)的自主工作流。在作者看來，機(jī)會(huì)平臺(tái)不應(yīng)該只停留在“發(fā)現(xiàn)”這一步。把用戶獨(dú)自留在海量列表里，本質(zhì)上還是讓人替機(jī)器做決策。他要做的，是把這個(gè)邏輯反過來。
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