命名规则：不要用kz前缀，用小写字母开头即可。

1、国内主流的提供大模型的云服务平台。2、使用代码来调用云上的大模型。

提示：Ollama 启动后会默认开放一个兼容 OpenAI API 格式的接口（http://localhost:11434/v1），因此你可以直接使用 OpenAI 的 SDK 来访问本地部署的模型。如果需要使用 Ollama 原生 API 或其他调用方式，请参考模型的官方文档说明。2、在官网找到相对应的模型下载命令。3、使用本地代码来调用下载的模型。1、下载ollama。

首尾插入时，若当前缓冲区满，则分配新缓冲区并加入中控器，无需移动原有元素。，但增加了大量字符串专属操作（查找、子串、拼接、比较、c_str等）。与 vector 比，随机访问略慢，内存开销更大（多一级中控结构）。支持随机访问，但需要两级间接寻址（计算所在块 + 块内偏移）。概念（或者说没有连续的 capacity 保障），但可调。任意位置插入/删除仍可能移动元素（选择移动较少的一端）。每段缓冲区大

先搞清楚 Agent 要做什么、不做什么。

提示：Ollama 启动后会默认开放一个兼容 OpenAI API 格式的接口（http://localhost:11434/v1），因此你可以直接使用 OpenAI 的 SDK 来访问本地部署的模型。如果需要使用 Ollama 原生 API 或其他调用方式，请参考模型的官方文档说明。2、在官网找到相对应的模型下载命令。3、使用本地代码来调用下载的模型。1、下载ollama。

首尾插入时，若当前缓冲区满，则分配新缓冲区并加入中控器，无需移动原有元素。，但增加了大量字符串专属操作（查找、子串、拼接、比较、c_str等）。与 vector 比，随机访问略慢，内存开销更大（多一级中控结构）。支持随机访问，但需要两级间接寻址（计算所在块 + 块内偏移）。概念（或者说没有连续的 capacity 保障），但可调。任意位置插入/删除仍可能移动元素（选择移动较少的一端）。每段缓冲区大

模型决定上限，Prompt 和工具决定实际表现。先让"一句话问答→调一个工具→返回结果"的链路跑通，再逐步加场景，不要一开始就搭大架构。

LangChain是一个开发LM相关业务功能的集大成者，是一个Python的第三方库，提供了各种功能的API。

以文本为输入，生成文本的模型。