基于 Next.js、Ollama 和 Qwen3，搭建零成本本地大模型流式聊天应用，完成本地模型问答和流式输出基础链路。

复盘本地 AI Chat 项目的架构重构：基于 LangChain.js、Ollama 和 Streamdown，搭建可继续扩展 Tool / Skill / MCP 的基础链路。

复盘本地 AI Chat 项目的架构重构：基于 LangChain.js、Ollama 和 Streamdown，搭建可继续扩展 Tool / Skill / MCP 的基础链路。

从大模型工具 计算器 demo 出发，复盘 AI 应用里 Tool Calling 的可扩展设计，包括工具注册、参数校验、执行结果和前端展示。

复盘 AI 应用里多个工具的管理方式：从单 Tool Calling 扩展到 Multi-Tool Runtime，处理工具注册、参数校验和结果回填。

基于 Next.js、Ollama 和 Qwen3，搭建零成本本地大模型流式聊天应用，完成本地模型问答和流式输出基础链路。

本文基于 AI Mind 项目实践，记录第一个受控 Tasklist Agent 的设计与实现过程。这个 Agent 不是通用自动执行器，而是一个边界明确的任务清单生成 Agent：用户通过 /tasklist + @docs://versions/*.md 显式引用版本方案，系统读取方案后生成任务清单草稿，并通过结构校验工具保证输出格式稳定。

基于 Next.js、Ollama 和 Qwen3，搭建零成本本地大模型流式聊天应用，完成本地模型问答和流式输出基础链路。

复盘本地 AI Chat 项目的架构重构：基于 LangChain.js、Ollama 和 Streamdown，搭建可继续扩展 Tool / Skill / MCP 的基础链路。

从 textarea 升级到 Tiptap AI 输入框，复盘 / 命令、@ 资源引用、inline chip、结构化请求以及后端窄消费设计。