Hermes+Obsidian完整教程：復刻Karpathy兩千萬人圍觀的知識庫

AI應用風向標（公眾號：ZhidxcomAI）
作者｜畢偉豪
編輯｜漠影

智東西7月8日報道，Hermes Agent我已經用了有一段時間，平時寫代碼、分析文檔、處理各種文件，它幾乎已經成了我的默認AI工具。但一直有一個問題沒有解決：它無法把我日常看過的有意義的內容積累下來，本質上來說，Hermes缺少一個配套的知識庫。

它確實有持久記憶，MEMORY.md能記錄長期偏好，USER.md能保存一些個人信息和開發環境配置。不過這兩個文件加起來也只有幾千個字符，能記住用戶是做什么的、平時喜歡什么、項目放在哪里，但想讓它記住這些年積累下來的工作筆記、項目文檔以及研究資料，顯然不現實。

真正有價值的東西，往往都躺在電腦里的某個文件夾里，這時候會有很多人推薦一些好用的AI知識庫產品，但如果我就是想用Hermes呢？

答案其實早就有了，有這樣一個組合：Hermes+Obsidian。

Obsidian是一個基于本地Markdown文件的筆記工具，能夠以結構化的方式存儲用戶的資料，被用來打造個人知識庫。

開發者zaimiri前段時間在社交平臺上分享了一篇文章，標題很直接：Hermes Agent+Obsidian Vault=AI Brain。他覺得Hermes不應該負責存儲知識，而應該負責理解和管理知識，用戶把知識放在Obsidian里，然后讓Hermes去讀、去寫、去整理、去建立關聯，兩者配合起來，就像給AI接上了一個不斷積累、持續進化的的第二大腦。

剛好，我的新電腦里還沒安裝Obsidian，所以我決定從零裝一遍，看看這套玩法到底值不值得花時間。

一、安裝Obsidian，絲滑關聯Hermes

安裝Obsidian非常簡單，打開Obsidian官網，下載對應系統的版本即可。整個安裝過程不到五分鐘，無需賬號，也沒有復雜配置，運行在本地。

第一次啟動時，Obsidian會讓你選擇創建新的Vault，或者打開已有Vault，如果你沒有自己建立過專門存放知識的文件夾，就直接點Create new vault創建新的倉庫。

Obsidian會把這個文件夾當成知識庫來進行管理，里面保存的所有內容，都是標準Markdown文件。這一點也是我覺得它特別適合配合AI使用的原因，Hermes不需要學習任何特殊格式，直接讀Markdown就行。

Obsidian還有兩個功能非常實用，第一個叫雙向鏈接（Wikilinks）。Obsidian可以把相關的筆記建立關聯，點擊即可進行跳轉。

第二個是Graph View（知識圖譜），所有雙向鏈接都會自動生成一張關系圖。哪些知識聯系最緊密，哪些內容還是孤島，一眼就能看出來。

我新建了一個Vault，名字叫工作總結。創建完成以后進入Obsidian，整個界面非常簡潔，像一個備忘錄Plus版：左邊是文件列表，中間是編輯區，右側是關系圖譜。

網上有很多關于Obsidian插件、主題、美化的教程，不過對于剛開始使用的用戶來說，這些都可以先不用關注，我們只需要了解如何把Hermes和Obsidian結合起來即可。

為了操作更方便，Hermes內置了一個Skill：obsidian-skill，這個Skill本質上是文件操作，因為Obsidian依賴于本地文件夾，Hermes可以通過操作本地文件來對Obsidian進行改動。

首先我們先讓Hermes和Obsidian建立聯系，如果你完全是小白，那就輸入提示詞：我下載了黑曜石，我現在不知道該怎么在Hermes中使用它，給我一個詳細的使用方法。

Hermes會自動加載obsidian-skill，然后給出一份使用方法，其實正常的使用就是新建筆記、查找筆記以及修改筆記這些操作。

比如我讓Hermes幫我創建一套Obsidian教程筆記，輸入提示詞：幫我在Obsidian中創建一套上手指南，包含主教程、Markdown速查和一篇新聞示例，要能體現出Obsidian的雙向鏈接功能。

可以看到Obsidian中已經出現了這些筆記，幾條分類都比較清晰，在關系圖譜上也能看到彼此之間的聯系。

為了檢驗這套組合的資料管理能力，我給倉庫改了個名字叫工作總結，然后把自己6月以來的周報匯總了一下發給Hermes，輸入提示詞：分析這個文件，把它整理到我的工作總結倉庫中，然后把倉庫里冗余的未命名文件夾刪掉。

能看到Hermes很快執行了相應的操作，把混雜著五個周報的文檔進行了拆分，創建了周報索引和周報這兩個筆記，隨后把我之前隨手創建的一些空筆記刪除了。

如果只是想讓AI幫你整理筆記、搜索資料、維護文檔，到這里其實已經足夠好用了。但真正讓我覺得它開始像一個“AI大腦”的，還不是這些基礎能力，而是接下來社區一直在討論的另一套玩法：LLM-Wiki。

二、一句話用上Karpathy同款知識庫

LLM-Wiki是一個屬于自己的人工智能維基百科體系，用戶每輸入一份新資料，它都會主動分析里面有哪些概念、哪些實體、哪些關系值得單獨記錄，然后自動拆分成獨立頁面，再通過雙向鏈接串聯起來，在這個過程中，Obsidian會不斷豐富自己的知識體系。

這套思路最早來自AI大神Andrej Karpathy，他前段時間分享過一套知識管理方案，把人工智能領域的原始資料、概念頁、實體頁分層維護，然后不斷擴展整個知識網絡，社區把這套模式稱為LLM-Wiki，緊隨其后，Hermes官方把這套能力做成了內置Skill。

用上這套知識庫非常簡單，我把完整的提示詞整理好了，復制粘貼即可：

加載llm-wiki技能，初始化一個全中文的AI/大模型/Agent研究知識庫，路徑~/wiki。如已存在則先讀取SCHEMA+index+log定向。 要求： 目錄名全中文：原始資料/（文章、論文、訪談記錄、附件）、實體/、概念/、對比/、查詢/ 標簽體系用中文（7類）：模型/架構：模型、架構、大語言模型、多模態、開源模型、國產大模型 訓練/技術：訓練、微調、LoRA、RLHF、推理優化、量化、對齊 Agent：Agent、工具調用、RAG、多智能體、代碼Agent、Agent框架 公司/組織：公司、創業公司、實驗室、OpenAI、Google、Meta、Anthropic、中國公司 人物：人物、研究者、創始人 產業/商業：融資、產品、評測、監管、政策 元信息：對比、時間線、爭議、預測、概覽 頁面標題和正文全中文，文件名可用英文小寫+連字符每頁frontmatter必含title、created、updated、type、tags、sources 輸出：wiki結構、標簽清單、就緒狀態

創建好的知識庫是這樣的：

如果你什么資料都沒有，那這次筆記里和知識圖譜就會比較空，圖中可以看到我的知識圖譜里有比較多的內容，是因為我把Hugging Face上發布的一份AI Agent術語表扔了進去，全文有191行。

如果讓我自己整理，大概率就是放進資料文件夾，以后搜索的時候再翻。這次我直接告訴Hermes：把這篇文章加入Wiki，Hermes就會幫我自動分類整理成上面的樣子。

整個流程非常絲滑，Hermes會讀取整篇內容，識別概念、分析關聯，然后自動生成對應頁面。不到一分鐘，處理完成。我再次打開Wiki倉庫，里面已經多出了十幾篇新的筆記，包括：Agent、Model、Tool Use、Context Engineering、Skill、Scaffold、Execution Framework、Strategy、Sub-agent、Training等等，每一個概念都是一篇獨立筆記，而且都用中文進行了分類。

更重要的是，這些頁面并不是孤立存在，打開Agent頁面，可以看到里面引用了Tool Use、Skill、Execution Framework等其他概念，繼續點進去，又能跳轉到新的頁面，整個瀏覽體驗越來越像維基百科。

我可以在Hermes中隨意調取某個分類的內容，比如我想找找關于智能體的資料，只需要輸入提示詞：幫我把Obsidian里關于智能體資料找出來。

Hermes就會檢索Obsidian里的資料，比如我的Hermes就把所有關于Obsidian的資料都列了出來，然后推薦了一篇問我要不要打開。

接下來，我可以選擇打開某一篇筆記，然后根據它提供的鏈接，選擇是否要查看其他的筆記，當然，你也可以直接讓Hermes把所有相關內容進行匯總。

整個體驗下來總體非常順利，不過有幾個地方需要提醒：

第一個是文件沖突。如果同一篇筆記同時在Obsidian里打開，又讓Hermes修改，Obsidian偶爾會提示文件發生變化。解決方法很簡單：修改之前把對應標簽頁關掉，或者刷新一下。

第二個是MCP。有很多人看到Hermes支持MCP，就在思考要不要配置，個人覺得暫時沒有必要，這個教程中，比如讀取、修改、創建這些基礎功能，都沒有用到MCP。

Hermes自帶的Obsidian技能已經能夠勝任絕大多數場景，MCP的話適合對Hermes以及Obsidian熟悉程度非常高，想使用一些高階功能的用戶，簡單的知識管理暫時用不到。

體驗完這套組合，我最大的感受只有一句話：Hermes中的資料，終于有地方放了。

以前我的工作流程是這樣的：整理分類、修改標題、補充總結、建立索引。整個過程，大部分時間都花在整理上，而現在很多機械性的工作可以直接交給Hermes。

以前AI只能記住我的偏好，現在，Hermes和Obsidian的組合開始理解并保存我的知識，接入Obsidian以后，Hermes更像一個一直陪著我維護知識庫的研究助理，幫忙把那些散落在電腦各處的資料，一點一點重新組織起來。

不過，這個組合真正需要花時間的其實不是配置，而是以后不斷把自己的資料放進去，知識庫越豐富，Hermes+Obsidian能發揮的價值也越大。