Hermes Agent 可通过三种路径快速生成AI培训方案：一、用skill-creator构建专属技能；二、组合调用已有Skills链式生成；三、通过MCP协议接入外部知识库动态生成。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜如果您希望 Hermes Agent 为团队快速产出一份结构完整、内容贴合实际业务的 AI 培训方案，但尚未配置相关技能或未明确输入规范，则可能是由于缺乏清晰的培训目标定义与上下文锚点。以下是实现该任务的多种可行路径：
一、使用 skill-creator 快速构建专属培训方案生成技能
该方法通过 Hermes Agent 内置的 skill-creator 工具，引导用户以自然语言定义需求，自动生成可复用、可迭代的标准化技能文件，专用于培训方案类任务。
1、启动 skill-creator 模块，执行命令：hermes skill create
2、按提示依次回答以下问题（示例）：
技能名称：
AI培训方案生成器
核心用途：
根据部门类型、学员基础、课时限制，输出含目标、大纲、案例、考核方式的完整培训文档
输入：
部门名称（如：产品部）、学员技术背景（如：零代码经验）、总课时（如：16小时）
输出：
Markdown 格式培训方案，含章节标题、学习目标、每讲内容要点、配套实操案例、结业考核建议3、确认设计方案后，系统自动创建 SKILL.md 文件并注册至本地技能库
4、调用新技能：
hermes run "AI培训方案生成器" --input '{"department":"测试组","background":"了解Python基础","hours":24}'
二、基于已有 Skills 组合调用生成方案
该方法不新建技能，而是复用 Hermes Agent 已激活的多个内置 Skill（如文档结构化生成、技术术语解释、教学目标拆解），通过多步链式调用完成方案组装，适用于已部署通用能力模块的环境。
1、向 Agent 发送初始指令：请为运维团队设计一份面向初级工程师的AI工具应用培训方案，共20课时，聚焦自动化巡检与日志分析场景2、Agent 自动触发learning-objective-decomposer技能，将“AI工具应用”拆解为可衡量的学习目标（如：能使用Prometheus+LLM实现异常日志聚类）
HermesAgent(v2026.4.8) Hermes Agent (v0.8.0) 是由 Nous Research 开发的开源自进化 AI 智能体，被誉为“与你共同成长的 Agent”。其核心优势在于内置学习闭环，能从任务中自动提炼技能、持久记忆用户偏好，越用越懂你。该版本聚焦“智能”升级，支持后台任务自动通知、模型实时切换及 MCP OAuth 2.1。它兼容 200+ 主流大模型，支持微信、Telegram 等多平台接入，仅需 5 美元 VPS 即可部署，是提升个人与企业生产力的理想选择。
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3、调用
curriculum-planner技能，依据课时与目标生成带时间分配的周计划表
4、调用
case-generator技能，为每讲匹配真实运维日志片段及分析提示词模板
5、最终由
markdown-sythesizer技能整合全部输出，生成格式统一的交付文档
三、通过 MCP 协议接入外部培训知识库动态生成
该方法利用 Hermes Agent 的 MCP（Model Control Protocol）扩展能力，连接企业内部 Confluence 或 Notion 培训知识库，实时拉取最新课程资料、FAQ、历史反馈数据，确保生成方案具备组织级时效性与上下文一致性。
1、在 hermes.yml 配置中启用 MCP 插件，并添加 Confluence 实例地址与 API Token
2、执行命令绑定知识源：
hermes mcp bind --source confluence --key "AI-Training-KB" --query "type=page AND space=TRN AND label=ai-fundamentals"
3、发起请求时显式引用知识源：
hermes generate training-plan --from "AI-Training-KB" --for "新入职算法工程师" --include-feedback true 4、Agent 自动检索近三个月内所有标记为ai-fundamentals的页面，提取高频问题、学员评分低于3.5的章节、被多次修订的操作步骤，注入到新方案的“痛点适配”与“常见误区”模块中