全面阐述了Hermes Agent系统的架构设计，涵盖设计理念、进程架构、核心组件（Gateway、AIAgent、APIServerAdapter、Dashboard）、API Server架构（Chat Completions/Responses/Runs三协议对比）、Dashboard架构（React SPA + FastAPI）、数据流设计、安全模型及目录结构。重点介绍了进程隔离、协议兼容

本文介绍三种从本地浏览器远程访问云服务器上 OpenClaw 的方法。方案一修改配置文件 bind 为 all，简单直接但端口暴露；方案二通过 SSH 隧道建立加密连接，安全性高但需每次手动建立；方案三使用 Tailscale VPN 组网，兼顾安全与便捷，适合长期使用。无论哪种方案，均需通过 Token 认证访问，建议优先选择方案二或方案三以保障安全。

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编写一个调用本地deepseek大模型的代码帮助教师完善教案设计

数据仓库，简称数仓,（ Data Warehouse ）。从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。数仓主要是为企业制定决策，提供数据支持的。当业务简单，可以用数据库来存储，分析，制表。但当数据量几何式增长，需要跨机器整合时，数仓就是非常必要的了。

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本教程详解如何构建基于本地大模型的天气查询 AI Agent，通过三个文件实现完整链路： download_model.py 从 ModelScope 下载 Qwen3-4B 模型， model_server.py 将模型包装为 OpenAI 兼容的 API 服务， weather_agent.py 利用 LangGraph 构建 Agent 调用天气 API。教程采用"零跳跃学习"原则，涵盖环境

---**文章摘要**本教程以「天气查询 Agent」为项目，采用零跳跃学习原则，引导零基础读者从环境搭建到代码实现，完整构建一个基于 LangGraph + Ollama 本地大模型的 AI Agent。教程共 9 步，涵盖工具函数定义、状态管理、模型初始化、图构建与运行，并在动手前提供执行流程总览和数据流向说明，确保读者先理解再编码、逐步掌握 Agent 核心机制。

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