个人开发者基本本地部署框架基本会有ollama这个省事的工具。今天我就来聊聊olllama的安全网络访问设置吧！

论文显示，平均而言，代码操作所需的步骤比 JSON 少 30%，这相当于生成的token也减少了 30%。让Agent用代码表达其动作有几个优点，但最值得注意的是，代码是专门为表达复杂的动作序列而设计的。虽然需要像Operator这样的功能齐全的网络浏览器交互才能实现全部性能，但目前我们从一个非常简单的基于文本的网络浏览器开始进行第一个概念验证。已经从之前采用开放框架的 SoTA（Magentic

它支持分布式张量并行推理和服务，利用先进的技术在多个GPU上优化性能，其核心功能基于Megatron-LM的张量并行算法，允许有效模型分布。引擎参数请查询网站：https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/engine_args.html。高效的企业生产环境应该使用的一般都采用 vllm、sglang 进行部署，本文是用 vLLM 部署 DeepSeek-R1模型。

在LangChain框架中，“链”占据着核心地位。它允许我们将众多任务模块串联起来，构建出富有弹性的任务流。借助这种链式结构，我们能够处理复杂的逻辑，并实现任务的自动化。在实际场景里，链式操作极大地优化了大模型的调用管理。它不仅支持单步任务的执行，还能让多步任务相互协作、整合，进而应对更为复杂多变的业务挑战。准备工作：具体步骤如下：安装 LangChain 及其相关依赖。在.env文件或环境变量中

RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源 RAG 引擎，与 LLM 结合后可实现精准引用问答。它支持 20 多种文档格式解析，配备智能分块策略及混合检索方案，还有可视化干预界面，且支持 Docker 快速部署，堪称企业级知识库构建的得力工具。* AI 问答存在 “幻觉” 风险，生成的回答可能存在不准确或编造的内容。* 多种格式文档解析棘手，像合同、论文、报表等文档难以有效处理。支持CPU/GP

知识更新：让知识库“自我进化”，永不过时一个真正聪明的Agent，离不开一个“会成长”的知识库。它不该是尘封的档案室，而应是一个持续新陈代谢的“活体系统”——能感知变化、自动补给、智能甄别，始终保持信息的新鲜度与准确性。为此，我们需要一套高效、可靠的知识更新机制，让它既能“自动运转”，又能“明辨是非”。我们常常失败的原因，是因为犯了三个认知误区真正的Prompt工程，不是写句子，而是设计一套让AI

它们不再是被动听令的螺丝刀，而是开始长出“心眼”的小代理——你随口一句“我累了”，它就把灯调到傍晚色温、窗帘拉到半掩、空调切到微风睡眠曲线，再顺手把音箱放进白噪音歌单。于是“智能”秒变“智障”。它做的，是把每一个硬件的“功能”封装成 AI 能理解、能调度的“标准动作”。它能听懂你的指令，理解上下文，还能根据实际情况“即兴发挥”，动态生成最优动作方案。不再是“你说一个指令，设备执行一个动作”的简单触

Manus推出了一项名为Wide Research的创新功能，彻底改变了传统AI研究的模式。该功能通过调用多个AI智能体并行协作来处理任务，以“广度研究”为核心，能够快速应对大规模任务，标志着AI从单一助手向“数字军团”转型。Wide Research在处理速度和信息广度上表现出色，但同时也面临着技术挑战和成本高昂的问题。关键点如下：- Wide Research通过调用上百个AI智能体并行处理任

首先，在内存占用方面，该模型的非嵌入层内存占用仅为0.4GB，这一数字远低于其他全精度模型。最后，在解码延迟方面，该模型在CPU上的平均延迟仅为29毫秒，这一速度远低于其他模型，确保了在实际应用中的高效性和实时性。BitNet b1.58 2B4T 模型具备约20亿参数，在4万亿token的海量语料上完成训练，展现出与同级别全精度大模型（如 LLaMA 3.2 1B、Qwen2.5 1.5B、Ge

在Prompt的最前面明确角色，这是最高指令，告诉模型它的身份和需要调用的能力。角色定位让模型从一个“杂学家”变成特定领域的专家。例如，“你是一名牙科医生”“你是一名数据分析师”“你是一名川菜厨师”等，通过这样的定义，模型知道在当前任务中需要调用哪方面的知识和技能。用一句话清晰地描述模型需要完成的具体任务。例如，对于数据分析师，任务可以是“编写SQL查询数据”“使用Python进行数据分析”“进行