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开源端侧 AI Agent 全栈架构解析:Mano-P 模型 + Cider 推理加速 + AFK 自动构建

本文介绍了端侧AI Agent的全栈技术方案,以明略科技开源的Mano-P架构为例,解析了模型层、加速层和应用层的协同设计。模型层Mano-P采用三阶段训练和Think-Act-Verify循环机制,实现GUI视觉语言动作的高效推理;加速层Cider SDK通过激活量化提升推理速度;应用层Mano-AFK实现从需求到交付的自动化流程。该方案在保证隐私和低延迟的同时,使端侧Agent具备实际生产力,

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#开源#人工智能#架构
让 AI Agent 自己给自己做 QA!当 AI 学会「看」界面:VLA 模型如何重塑自动化测试的终局

VLA 模型驱动的视觉测试管道如何解决传统自动化测试的核心痛点,从 Mano-AFK 的完整闭环实践来看 AI Agent 自测试的技术链路。

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#开源
AI Agent 视觉驱动 vs RPA 规则驱动:两种自动化范式的技术差异

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#人工智能#自动化
会中 AI Skill 架构设计解析:3 种人设 × 7 种能力的技术实现

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#人工智能#语音识别
会中 AI Skill 架构设计解析:3 种人设 × 7 种能力的技术实现

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#人工智能#语音识别
在Mac上跑大模型,MLX 不是终点

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AI Agent 视觉驱动 vs RPA 规则驱动:两种自动化范式的技术差异

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#人工智能#自动化
AI Agent 视觉驱动 vs RPA 规则驱动:两种自动化范式的技术差异

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#人工智能#自动化
端侧推理还是云端推理?不只是成本问题,更是信任问题

从数据主权、推理确定性、审计透明度三个维度,分析企业选择端侧AI部署的深层原因。

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#人工智能#边缘计算
让 AI Agent 自己给自己做 QA!当 AI 学会「看」界面:VLA 模型如何重塑自动化测试的终局

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#开源
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