我们自己开发的一款AI Agent，参考了OpenClaw、Hermes等智能体架构，重点解决以下这几个问题：
- Soul文件、Memory文件以及Rules文件等记录的规则，Agent不完全遵守，经常会自由发挥的问题——目标：规则强制遵守；
- 大模型及Agent在执行任务时，经常性会出现幻觉，例如没有上传图片，当做已上传图片，对图片进行解析并一本正经的胡说八道；或者没有读取文档数据，只是根据上下文推测一组数据并进行反馈等——目标：防幻觉/防说谎；
- 不管OpenClaw，还是Hermes，Token的使用量还是蛮大的，基本上只是回复一个简单的「你好」，OpenClaw可能会耗费20万Token，Hermes也有15万之多——目标：改善Agent循环、工具调用等工作逻辑，Token高效利用，最大限度的降低Token的消耗；
当然，多Agent的协作，其实到目前为止的所有Agent产品做的都不够好，不能真如构建一个有效协作的团队一样构建一个多Agent团队，这一点也是我们Aha Agent努力突破的方向之一。
