为 Hermes Agent 设置了两项定时任务（20:00 复盘 + 07:30 晨间简报），首次让 agent 稳定为自己工作，是从"使用者"到"调度者"的关键一步。同时已学完 LangChain 与 LangGraph。
绩效 D 事件情绪尚未完全平复，但不公平感已开始转化为建设性行动——利用摸鱼时间学 AI 应用开发，准备以项目换赛道。前端已不应景，方向判断清醒。
以下数据来自 GitCN · GitHub 中文社区今日趋势，按过去 24 小时星数涨幅降序排列，与你的"AI Agent + 自媒体"目标高度相关：
核心诉求很清晰：① 搭一个能稳定产出优质图文的自媒体工作流；② 做几个可写进简历的 AI 应用项目。推荐路线——以 LangGraph 做有状态的 Agent 编排（你已学完，上手最快），辅以 Dify 快速可视化出原型，成熟后迁移到 CrewAI 做多角色分工（研究员、编辑、配图、审核）。
开源 LLM 应用开发平台，低代码搭建 Agent + 工作流 + RAG，中文文档完善，社区活跃。
多 Agent 角色协作框架，定义角色、任务、流程，天然适配"自媒体内容流水线"。
LangChain 官方状态图框架，构建有状态、带循环与检查点恢复的 Agent，面试项目首选。
手把手教你用状态图构建循环 Agent，覆盖人机协作、检查点恢复，最适合你当前水平。
CrewAI 官方方案，演示如何把多个 Agent 编排成端到端的内容生产流程。
完整的工作流搭建指南 + RAG/Agent 最佳实践，低代码快速验证你的自媒体流水线设想。
把精力集中在能"产生可见产出"的事上——情绪需要出口，最好的出口是做出东西。
你判断"前端已不应景"是诚实且及时的。2026 年 AI 应用开发 / Agent 编排方向仍是高需求、高溢价区。用项目证明能力，比用学历解释能力更有力——这就是为什么"做出来"比"学完"更重要。
不公平是真实的，维权路径也清晰（保留绩效记录、沟通留痕）。但不要让情绪成为行动的前置条件——你可以带着情绪工作，也可以边维权边转型。"打铁还需自身硬"这句话，你今天已经在践行。