从零搭建 AI Agent 知识自动化管线
信息过载不是一个新问题，但在 AI 时代它以一种全新的方式卷土重来：每天涌现的论文、技术博客、开源项目和 API 变更日志，远超个人阅读极限。传统的”RSS + 稍后读 + 笔记”流程已经崩溃——收藏夹里躺着 500+ 篇文章，而你一星期都未必点开一篇。
答案不是”更努力地阅读”，而是让 AI Agent 替你完成筛选、摘要、分类和入库。本文介绍一套经过实战验证的 5 层知识自动化管线，把从信息源到知识库的全过程交给 Hermes Agent 处理。
五层管线架构
整个管线分为五个层级，每一层都是独立的 Agent 任务，通过 cron 调度串联运行：
Layer 1
RSS 监控层 — Hermes 每 30 分钟轮询指定 RSS 源（ArXiv、Hacker News、指定技术博客），抓取新条目标题与摘要。去重后推入”知识收件箱”。
Layer 2
AI 摘要与分类层 — 对收件箱中的条目调用 LLM 进行自动摘要（200 字以内），同时标注领域标签（NLP / CV / Agent / Infra）和重要度评分（1-5 星）。
Layer 3
Staging 缓冲层 — 摘要结果不直接入库，而是先写入
~/wiki/staging/