Ngăn xếp tri thức theo phong cách Karpathy: Tại sao tôi chọn Hermes, MiniMax M3 và Obsidian làm cốt lõi

Hầu hết mọi người coi ghi chú, mô hình và tác nhân là ba thế giới riêng biệt

Stack này kết hợp chúng thành một vòng phản hồi duy nhất:

Obsidian làm bộ nhớ của bạn, Hermes làm tác nhân của bạn, MiniMax M3 làm lõi suy luận

Tại sao “stack tri thức” lại tốt hơn “ứng dụng ghi chú”

PKM cổ điển thường thất bại theo ba cách có thể dự đoán trước:

• Ghi chú được viết một lần và không bao giờ cập nhật
• Trò chuyện AI thông minh nhưng mất trí nhớ - mỗi phiên bắt đầu từ con số không
• Ngữ cảnh cho công việc nghiêm túc liên tục rơi khỏi RAM - của bạn và của mô hình

Điều chúng ta thực sự muốn:

• Một đồ thị cục bộ, có thể liên kết của mọi thứ chúng ta biết
• Một tác nhân sống bên trong đồ thị đó, không phải ở trên nó
• Một mô hình tiên tiến có thể suy luận trên ngữ cảnh thực tế khổng lồ, không chỉ 2-3 đoạn văn

Hermes + MiniMax M3 + Obsidian mang lại cho bạn điều này:

• Obsidian - đồ thị markdown cục bộ với backlinks, graph view và hệ sinh thái plugin được thiết kế cho cơ sở tri thức cá nhân
• Hermes Agent - tác nhân mã nguồn mở tự cải thiện với vòng học tập tích hợp, công cụ và các công việc chạy dài trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn
• MiniMax M3 - mô hình tôi thực sự chạy bên trong Hermes hàng ngày. Ngữ cảnh dài, đa phương thức, có khả năng tác nhân. Tôi chọn nó vì tôi muốn một mô hình duy nhất có thể đọc toàn bộ vault của tôi, nhật ký của tôi và một chồng bài báo thô mới trong một cửa sổ ngữ cảnh duy nhất - mà không cần phải ghép một pipeline RAG để làm điều đó. Sau vài tháng sử dụng thực tế, nó vẫn là mặc định của tôi. Thêm về lý do tại sao bên dưới

Kết quả không giống như “sử dụng một LLM” mà giống như đang huấn luyện từ từ một bộ não thứ hai

Tại sao tôi chọn M3 (và những gì tôi nhận thấy)

Tôi không chọn M3 vì một benchmark

Tôi chọn nó vì mọi mô hình khác tôi thử vào năm 2025 đều có cùng một kiểu thất bại trong quy trình làm việc của tôi:

nó tóm tắt một ghi chú đơn lẻ tốt, nhưng ngay khi tôi yêu cầu nó đọc mười ghi chú, đối chiếu chúng với các MOC của tôi và viết một ghi chú mới, nó sẽ mất mạch

Các triệu chứng luôn giống nhau:

• Bản tóm tắt mạch lạc cục bộ nhưng sai toàn cầu
• Nó trích dẫn một dự án không thực sự có trong tệp
• Nó sử dụng một thẻ từ một phân loại khác
• Nó phát minh ra một wikilink đến một trang không tồn tại

Mô hình thông minh. Quy trình làm việc lớn hơn mô hình

M3 là mô hình đầu tiên tôi thử mà toàn bộ đồ thị nằm gọn trong ngữ cảnh và ở đó suốt toàn bộ nhiệm vụ

Ba điều nổi bật khi sử dụng thực tế:

1. Nó thực sự sử dụng phân loại của tôi Tôi có ~41 thẻ trong một lược đồ cố định (#coin/\, [#project](https://x.com/search?q=%23project&src=hashtag_click)/\, #concept/*, #solana-internal, #meta). Khi tôi yêu cầu M3 biên soạn một ghi chú mới, nó chọn thẻ chính xác ở lần thử đầu tiên khoảng 90% thời gian.

Với một mô hình ngữ cảnh 200K, tôi chỉ đạt khoảng 60%. Sự khác biệt là M3 nhìn thấy toàn bộ bối cảnh thẻ cùng một lúc và suy luận trên đó thay vì đoán từ một vài ví dụ.

1. Nó không đánh mất mạch qua các vòng lặp tác nhân dài Một lint toàn bộ vault là 30+ lần gọi công cụ: đọc MOC, theo dõi wikilink, đếm thẻ, quét tìm trùng lặp, viết báo cáo.

Hầu hết các mô hình bắt đầu chệch hướng khoảng lần gọi thứ 8-9.

M3 vẫn mạch lạc đến cuối. Đó là lý do lớn nhất khiến tôi ngừng luân chuyển ngữ cảnh sang một phiên mới mỗi 20 phút.

1. Nó coi các tham chiếu chuyển tiếp (forward reference) như một tính năng Khi tôi yêu cầu nó biên soạn một ghi chú và một khái niệm chưa tồn tại, M3 vẫn viết Forward Reference.

Obsidian hiển thị nó như một liên kết màu xám. Tôi phân loại những cái đó mỗi tuần một lần trong quá trình lint.

Điều này tốt hơn nhiều so với một mô hình hoặc phát minh ra một ghi chú giả hoặc bỏ qua liên kết hoàn toàn.

Ba hạn chế trung thực sau nhiều tháng sử dụng:

• Độ trễ lần gọi đầu tiên cao. Hermes tải trước ngữ cảnh. Đừng đánh giá M3 dựa trên 3 giây đầu tiên - hãy cho nó 10 giây.
• Nó sẽ tự tin viết một [[wikilink]] đến một trang không tồn tại. Đó là hành vi “tham chiếu chuyển tiếp” ở trên. Nó chỉ trở thành vấn đề nếu bạn bỏ qua lint hàng tuần.
• Đa phương thức là có thật, nhưng với các PDF nhiều sơ đồ, tôi vẫn dùng một công cụ thị giác chuyên dụng trước. M3 đọc văn bản từ hình ảnh và ảnh chụp màn hình ngắn tốt. Đối với các trang đầy đủ có hình vẽ, nó không phải là công cụ phù hợp.

Đó là toàn bộ luận điểm.

Mô hình này giỏi chính xác những gì quy trình vault cần: đọc toàn bộ đồ thị cùng một lúc và ghi lại vào nó mà không làm mất cấu trúc.

Lớp 1 – Obsidian làm nguồn thực tế (ground truth)

Obsidian là lớp cơ sở nhàm chán nhưng quan trọng trong stack này

• Tri thức của bạn sống dưới dạng tệp markdown thuần trên đĩa, không bị khóa trong đám mây của ai đó
• Backlinks, graph view và daily notes giúp các ý tưởng hội tụ thành các cụm thay vì biến mất trong lịch sử trò chuyện
• Plugin biến Obsidian thành một đồ thị tài liệu, nhiệm vụ và bộ dữ liệu có thể lập trình mà một tác nhân có thể duyệt một cách có hệ thống

Nguyên tắc rất đơn giản:

Nếu nó đáng để giữ lại, nó sống trong Obsidian trước Nếu tác nhân làm điều gì hữu ích, nó sẽ kết thúc dưới dạng một ghi chú

Một cấu trúc thực tế:

1/obsidian-vault
2  /inbox
3  /people
4  /projects
5  /research
6    ai-agents.md
7    minimax-m3-benchmarks.md
8  /ai
9    hermes-playbook.md
10    agents-ideas.md

Hermes sẽ đọc, tái cấu trúc và tạo các ghi chú này - nhưng vault vẫn là nguồn sự thật

Lớp 2 – Hermes làm nhà điều hành tự cải thiện

Đây là nơi stack không còn là “một hệ thống ghi chú với một LLM” nữa và bắt đầu hoạt động như cơ sở hạ tầng

Hermes Agent là một tác nhân AI tự cải thiện được xây dựng bởi @NousResearch

Nó duy trì một mô hình bền vững về bạn và công việc của bạn, tạo ra các kỹ năng từ kinh nghiệm, cải thiện chúng trong quá trình sử dụng và tìm kiếm các cuộc trò chuyện trong quá khứ của chính nó để nhớ lại ngữ cảnh liên quan thay vì đặt lại mỗi phiên

Bạn có thể chạy Hermes theo hai cách chính:

• Là một công cụ CLI trên Linux, macOS hoặc WSL2
• Qua Hermes Desktop - một ứng dụng gốc cho macOS, Windows và Linux bao bọc cùng một lõi tác nhân trong GUI

Các đường dẫn cài đặt

macOS / Linux / WSL2 (CLI)

Dòng lệnh này cài đặt Hermes Agent, thiết lập môi trường và hiển thị lệnh hermes toàn cục

1curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Sau khi cài đặt:

1source ~/.bashrc 2>/dev/null || true
2source ~/.zshrc 2>/dev/null || true
3hermes

Windows PowerShell (CLI)

1irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1 | iex

Trình cài đặt Windows xử lý Python 3.11, Node.js 22, ripgrep, ffmpeg và Git Bash di động, sau đó thêm hermes vào PATH của bạn

Hermes Desktop (GUI)

Nếu bạn không muốn sống trong terminal, tải Hermes Desktop từ trang desktop chính thức và chạy trình cài đặt gốc cho macOS, Windows hoặc Linux.

• Sử dụng Desktop khi bạn muốn GUI gốc thay vì thiết lập CLI trước, onboarding đơn giản hơn và cùng lõi Hermes mà không cần khởi động shell thủ công
• Sử dụng CLI khi bạn muốn khả năng tái tạo, viết script, triển khai máy chủ từ xa/VPS và kiểm soát chặt chẽ các công cụ, biến môi trường và quy trình làm việc dài hạn

Hầu hết mọi người sẽ sử dụng cả hai: Desktop cho tương tác hàng ngày, CLI cho thiết lập, tự động hóa và làm việc từ xa

Kiến trúc – cách stack thực sự kết nối với nhau

Mô hình tinh thần rõ ràng:

1Obsidian Vault
2   ↓
3Hermes Agent
4   ↓
5MiniMax M3
6   ↓
7Ghi chú, tóm tắt, kỹ năng, công việc đã lên lịch được cập nhật

Mỗi lớp có một công việc riêng biệt:

• Obsidian lưu trữ ghi chú của bạn dưới dạng tệp markdown, giúp chúng dễ dàng lập chỉ mục, tìm kiếm, so sánh và quản lý phiên bản
• Hermes là lớp điều phối – nó đọc tệp, chạy công cụ, ghi nhớ công việc trước đó, lên lịch công việc và quyết định khi nào lưu trữ thứ gì đó hữu ích. Nó cũng có thể kết nối với các nền tảng nhắn tin và cổng
• MiniMax M3 là công cụ suy luận trong stack này. Nó đọc các bộ sưu tập ghi chú lớn, viết lại các ghi chú lộn xộn, so sánh tài liệu trên vault và xử lý các nhiệm vụ tác nhân chạy dài mà không quên những gì ở đầu ngữ cảnh 20 lần gọi công cụ trước
• Trong quy trình làm việc của tôi, điều cuối cùng đó là chìa khóa: một lint toàn bộ vault, một tái cấu trúc chéo MOC hoặc một nhiệm vụ “biên soạn bài viết này thành ghi chú 5 phần và cập nhật 3 MOC” với 30 lần gọi đều mạch lạc từ đầu đến cuối
• “Kiến trúc MSA” là một tuyên bố tiếp thị. Trải nghiệm thực tế là: tôi có thể chạy một nhiệm vụ trong 20 phút và mô hình vẫn biết tôi yêu cầu nó làm gì ở phút thứ 1

Hermes không thay thế Obsidian. Nó nằm giữa vault của bạn và mô hình, biến vault thành thứ gì đó có thể hành động được

Một vòng lặp thực tế:

• Bạn ghi lại các ý tưởng thô trong Obsidian
• Hermes đọc vault hoặc các thư mục cụ thể
• Hermes gửi tập ghi chú liên quan tới MiniMax M3
• M3 tái cấu trúc, gắn thẻ, liên kết, tóm tắt hoặc mở rộng tài liệu
• Hermes ghi kết quả trở lại vault dưới dạng markdown sạch

Vòng lặp đó - không phải trò chuyện một lần - mới là sản phẩm thực sự

Thiết lập thực tế – kết nối Hermes với vault của bạn

Giữ vault Obsidian của bạn ở một vị trí hệ thống tệp bình thường và hiển thị đường dẫn đó cho Hermes.

macOS / Linux

1export OBSIDIAN_VAULT="$HOME/Documents/Obsidian/MainVault"
2ls "$OBSIDIAN_VAULT"

Windows PowerShell

1$env:OBSIDIAN_VAULT="$HOME\Documents\Obsidian\MainVault"
2Get-ChildItem $env:OBSIDIAN_VAULT

Bây giờ chạy trình hướng dẫn thiết lập Hermes:

1hermes setup

Hoặc, cho đường dẫn ngắn nhất qua Nous Portal (tự động nhà cung cấp, Tool Gateway, v.v.):

1hermes setup --portal

Tài liệu chính thức khuyên dùng \hermes setup\ làm lệnh onboarding chính và \--portal\ làm phím tắt cho cấu hình liên kết tài khoản và nhà cung cấp

Sau đó xác minh cài đặt:

1hermes doctor

hermes doctor kiểm tra các phụ thuộc, PATH, cấu hình nhà cung cấp và đánh dấu các vấn đề phổ biến trước khi bạn bắt đầu kết nối các mô hình và công cụ

Lớp mô hình – kết nối Hermes với MiniMax M3

Hermes coi “sử dụng mô hình nào” là một cấu hình hạng nhất, không phải một giả định cứng nhắc.

Bạn chọn và cập nhật các mô hình bằng chính Hermes, thay vì chỉnh sửa tệp cấu hình bằng tay.

Lệnh chính:

1hermes model

Điều này mở một luồng chọn mô hình nơi Hermes liệt kê các nhà cung cấp và mô hình được hỗ trợ và cho phép bạn chọn backend hiển thị MiniMax M3

Đường dẫn thiết lập thực tế:

1. Cài đặt Hermes (CLI hoặc Desktop)
2. Chạy hermes setup hoặc hermes setup --portal
3. Chạy hermes model
4. Chọn đường dẫn nhà cung cấp cho bạn quyền truy cập vào MiniMax M3
5. Lưu nó làm mô hình ngữ cảnh dài mặc định của bạn

Nếu bạn đã biết các biến môi trường và định dạng nhà cung cấp của mình, bạn cũng có thể đặt các giá trị cụ thể với:

1hermes config set

Tài liệu gọi hermes config set là phương pháp được hỗ trợ để viết các giá trị cấu hình riêng lẻ mà không cần chỉnh sửa tệp thủ công.

Trong thiết lập hàng ngày của tôi, M3 là mặc định cho bất cứ thứ gì mà nếu không tôi sẽ phải chia thành nhiều lần gọi mô hình. Cụ thể:

• Đọc các thư mục lớn ghi chú mà câu trả lời phụ thuộc vào đồ thị, không phải vào bất kỳ tệp đơn lẻ nào
• Hợp nhất các ghi chú trùng lặp hoặc chồng chéo – đây là một bài toán đồ thị, không phải bài toán văn bản
• Viết các bản tóm tắt và tổng quan có cấu trúc bằng giọng văn của tôi (template 5 phần, phân loại 41 thẻ)
• Các chuỗi nghiên cứu dài mà ngữ cảnh không ngừng mở rộng – các nhiệm vụ “biên soạn, sau đó cập nhật 3 MOC, sau đó viết 3 ý tưởng thread”
• Các nhiệm vụ tác nhân nhiều bước nặng mã mà mô hình phải nhớ lịch sử công cụ của chính nó trong hơn 20 lần gọi

Tôi giữ một mô hình nhỏ nhanh trong Hermes cho các hành động tiện ích nhỏ (đổi tên tệp, tìm kiếm chuỗi, định dạng YAML).

Cho mọi thứ ở trên - M3. Sự phân chia gần như: mô hình rẻ cho các nhiệm vụ cơ học, M3 cho các nhiệm vụ suy luận. Sau một vài tuần, việc định tuyến trở nên vô hình.

Nguyên tắc chung:

Sử dụng một mô hình nhanh, rẻ cho các hành động tiện ích nhỏ. Sử dụng MiniMax M3 cho bất cứ thứ gì phụ thuộc vào ngữ cảnh lớn, cấu trúc hoặc suy luận dài. Đó là nơi stack trở nên tốt hơn đáng kể so với trò chuyện tiêu chuẩn

Mô hình làm việc – các thư mục thực sự mở rộng quy mô

Nếu bạn muốn điều này hiệu quả cho người thật, cấu trúc vault rất quan trọng.

Một bố cục thực tế:

1MainVault/
2  Inbox/
3  Projects/
4  People/
5  Reading/
6  Daily/
7  Reviews/
8  AI/
9    Hermes/
10    MiniMax/

Tại sao điều này hoạt động:

• Inbox/ bắt các ghi chú thô và bãi đổ tạm thời
• Daily/ dành cho nhật ký hàng ngày ít ma sát
• Reading/ lưu trữ các ghi chú nguồn, điểm nổi bật và trích dẫn
• Projects/ lưu trữ các đầu ra bền vững và công việc đang tiến hành
• Reviews/ lưu trữ các tổng hợp hàng tuần và hàng tháng

Hermes hoạt động tốt nhất khi mỗi thư mục có một công việc rõ ràng. Nếu vault của bạn hỗn loạn, Hermes vẫn sẽ giúp, nhưng nó sẽ dành nhiều thời gian hơn để giải thích sự lộn xộn thay vì cải thiện nó

Một quy tắc vận hành đơn giản:

• Con người viết tự do vào Inbox/, Daily/ và Reading/
• Hermes được phép tóm tắt vào Projects/, Reviews/ và các thư mục chủ đề như AI/
• Các ghi chú dài hạn sống trong các thư mục ổn định, có thể dự đoán trước

Điều đó mang lại ranh giới cho phép cho tác nhân, ngay cả khi bạn không bao giờ chính thức hóa chúng trong YAML.

Các công việc thực sự đáng tự động hóa

*Các trường hợp sử dụng mạnh nhất của Hermes không phải là “trả lời một câu hỏi” - Chúng là các biến đổi lặp lại*

Các ví dụ cụ thể:

• Biến ghi chú hàng ngày của hôm qua thành một bản tóm tắt có cấu trúc
• Hợp nhất 10 ghi chú đọc thô thành một ghi chú bền vững
• Trích xuất các câu hỏi mở từ một thư mục dự án
• Xây dựng một bài đánh giá hàng tuần từ các ghi chú rải rác
• So sánh ghi chú hiện tại với các ghi chú cũ hơn và làm nổi bật các ý kiến đã thay đổi

Đây là nơi MiniMax M3 xứng đáng với đồng tiền của nó.

Một mô hình ngữ cảnh ngắn tiêu chuẩn có thể tóm tắt một ghi chú đơn lẻ tốt.

M3 có thể tóm tắt một thư mục gồm 50 ghi chú, đối chiếu chúng với 10 MOC trong vault của tôi và đề xuất một tổng quan 1.000 từ thực sự sử dụng giọng văn và thẻ của riêng tôi – bởi vì nó đã thấy toàn bộ đồ thị.

Công việc tôi chạy thường xuyên nhất: thả một bài báo mới vào raw/, yêu cầu M3 biên soạn nó thành một ghi chú 5 phần (# Hồ sơ → # Bối cảnh trong nghiên cứu của tôi → # Liên kết vào vault → # Thẻ → # Liên quan) và xem nó:

• chọn đúng một thẻ từ phân loại 41 thẻ của tôi,
• viết 8-12 wikilink đến các ghi chú hiện có,
• cho tôi biết MOC nào cần cập nhật.

Với một mô hình 200K, tôi có thể đúng khoảng 3 trong số 4 điều đó Với M3, tôi có được cả 4 trong một lần, trên một vault ~500 tệp

Hiệu ứng tích lũy: mỗi ghi chú tôi biên soạn theo phong cách này trở thành một phần ngữ cảnh của M3 cho câu hỏi tiếp theo tôi hỏi.

Sau 6 tháng biên soạn hàng tuần, mô hình “biết” giọng văn của tôi, hệ thống thẻ của tôi và MOC nào tôi cập nhật cho loại công việc nào – mà không cần tôi đào tạo lại bất cứ điều gì.

Một luồng điển hình từ terminal:

1hermes

Sau đó, bên trong Hermes, bạn yêu cầu các nhiệm vụ như:

• “Đọc mọi thứ trong Reading/AI Agents/ và tạo một ghi chú tổng hợp có tên agent-architecture-overview.md”
• “Quét Daily/ trong 7 ngày qua và viết một bài đánh giá hàng tuần vào Reviews/2026-W24.md”
• “Tìm ý tưởng trùng lặp trong Inbox/ và Projects/ và đề xuất hợp nhất”

Cách diễn đạt chính xác rất linh hoạt, nhưng ý tưởng cốt lõi là: mỗi nhiệm vụ ánh xạ tới các thư mục thực tế và tạo ra các đầu ra markdown thực tế

Lên lịch và công việc không giám sát

Hermes được xây dựng không chỉ cho trò chuyện, mà còn cho các cổng, bộ lập lịch và thực thi nền

Điều đó quan trọng vì các quy trình PKM tốt nhất thường là không đồng bộ, không phải ad-hoc.

Các công việc đã lên lịch hữu ích:

• Mỗi sáng lúc 08:00 - tóm tắt ghi chú hôm qua thành một bản tóm tắt hàng ngày trong Reviews/
• Mỗi thứ Sáu - tạo một bài đánh giá hàng tuần từ Daily/ và Projects/
• Mỗi ngày một lần - quét các ghi chú mồ côi và các vấn đề cấu trúc
• Mỗi đêm - biến các điểm nổi bật đọc mới thành các ghi chú nguyên tử và liên kết chúng

Sự thay đổi về kiến trúc là lớn:

• Các câu trả lời trò chuyện biến mất
• Bảo trì ghi chú theo lịch trình tích lũy

Theo thời gian, hiệu ứng tích lũy đó là thứ biến “chỉ là ghi chú” thành một bộ não thứ hai thực sự

Đường dẫn thực tế đầy đủ, từ đầu đến cuối

1. Cài đặt Hermes

macOS / Linux / WSL2:

1curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

Windows:

1irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1 | iex

Desktop:

• Tải Hermes Desktop từ trang desktop chính thức và chạy trình cài đặt gốc trên macOS, Windows hoặc Linux.

2. Cấu hình tác nhân

1hermes setup
2# hoặc
3hermes setup --portal

3. Xác minh tình trạng

1hermes doctor

4. Chọn mô hình của bạn

1hermes model

Chọn đường dẫn nhà cung cấp hiển thị MiniMax M3 và lưu nó làm mô hình mặc định cho công việc ngữ cảnh dài.

5. Khởi động Hermes và biến nó thành hiện thực

1hermes

Tại thời điểm này, động thái hữu ích đầu tiên không phải là “viết mã”. Đó là:

• Trỏ Hermes tới vault của bạn
• Đưa cho nó chính xác một thư mục
• Yêu cầu nó tạo ra một tạo phẩm markdown sạch duy nhất
• Mở nó trong Obsidian và kiểm tra kết quả
• Lặp lại cho đến khi quy trình này trở nên nhàm chán và đáng tin cậy

Khi một vòng lặp cảm thấy vững chắc, hãy thêm một vòng nữa -> Rồi thêm một vòng nữa.

Đó là cách bạn biến Hermes + MiniMax M3 + Obsidian từ một ý tưởng thú vị thành cơ sở hạ tầng thực sự

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích:

• Đánh dấu bài viết này. Các liên kết thay đổi và các repo mới xuất hiện hàng tuần - bạn sẽ cần nó làm tài liệu tham khảo
• Like và Repost thread ở trên để giúp những người xây dựng khác thoát khỏi bẫy chatbot
• Để có các bài phân tích sâu hàng tuần về kiến trúc AI, giao dịch định lượng và nền kinh tế tác nhân. Theo dõi tôi: @polydao
• Tham gia Kênh TG: Buzzoni Notes - tại đây tôi chia sẻ các prompt thô, kỹ năng tùy chỉnh và alpha quá sớm cho X

Đừng chỉ đọc nó. Hãy xây dựng nó. Thay đổi quy trình làm việc của bạn ngay từ hôm nay