本文介绍了两种在企业内网部署本地大模型的方案：Ollama和vLLM。针对代码安全要求，作者详细说明了使用Docker部署的配置过程，包括OLLAMA_CONTEXT_LENGTH、CUDA_VISIBLE_DEVICES等关键参数设置，并分享了与ClaudeCode集成的实践经验。文章特别指出了Ollama在并发性能和推理速度上的不足，进而转向vLLM方案，详细介绍了模型下载、GPU资源配置、内

本文介绍了两种在企业内网部署本地大模型的方案：Ollama和vLLM。针对代码安全要求，作者详细说明了使用Docker部署的配置过程，包括OLLAMA_CONTEXT_LENGTH、CUDA_VISIBLE_DEVICES等关键参数设置，并分享了与ClaudeCode集成的实践经验。文章特别指出了Ollama在并发性能和推理速度上的不足，进而转向vLLM方案，详细介绍了模型下载、GPU资源配置、内

本文介绍了两种在企业内网部署本地大模型的方案：Ollama和vLLM。针对代码安全要求，作者详细说明了使用Docker部署的配置过程，包括OLLAMA_CONTEXT_LENGTH、CUDA_VISIBLE_DEVICES等关键参数设置，并分享了与ClaudeCode集成的实践经验。文章特别指出了Ollama在并发性能和推理速度上的不足，进而转向vLLM方案，详细介绍了模型下载、GPU资源配置、内

文章摘要：本文详细介绍了ClaudeCode的工作原理及其核心组件。首先解释了AI大模型通过Agent调用工具的工作机制，类比大脑与四肢的关系。然后重点介绍了两个关键组件：AgentSkills（带目录的说明书，通过元数据实现按需加载）和MCP（标准化协议，实现AI与数据源/工具的无缝交互）。文章提供了具体安装部署案例，包括Playwright搜索新闻和Git操作示例，并展示了如何结合AgentS

文章摘要：本文详细介绍了ClaudeCode的工作原理及其核心组件。首先解释了AI大模型通过Agent调用工具的工作机制，类比大脑与四肢的关系。然后重点介绍了两个关键组件：AgentSkills（带目录的说明书，通过元数据实现按需加载）和MCP（标准化协议，实现AI与数据源/工具的无缝交互）。文章提供了具体安装部署案例，包括Playwright搜索新闻和Git操作示例，并展示了如何结合AgentS