本文介绍了如何利用Ollama和LangChain构建基础AIAgent。首先概述了AIAgent的核心组成（Policy+Memory+Tools+ExecutionLoop）及相关工具，重点说明了选择本地运行Ollama的两大优势：节省API调用费用和操作便捷性。通过具体代码示例，演示了安装qwen3.5模型、创建Python虚拟环境、定义天气查询和地点描述工具函数，以及构建能自主选择调用工具

本文提出一个毫秒级实时风控决策系统设计方案，支持支付、信贷等多业务线。系统采用规则引擎+AI模型的混合决策模式，具备特征计算能力（如5分钟交易次数统计）。核心需求包括：P99延迟<50ms、99.99%可用性、百万QPS、全球多region部署。架构包含API网关、决策引擎、特征服务、模型服务等组件，通过在线特征存储（DDB+Redis）和离线数据湖实现高效数据处理。关键设计包括：1）多re

本文提出一个实时车辆识别系统的设计方案，满足从摄像头接收视频流、AI识别车辆信息、历史记录查询和实时告警等功能需求。系统采用微服务架构，包含视频上传、AI分析、索引构建、查询服务和告警服务等组件，使用AWS云服务（S3、Lambda、SageMaker等）实现。设计重点解决了数据一致性（通过幂等API和消息队列）、系统扩展性（合理设计DynamoDB分区键和OpenSearch索引）和低延迟（考虑

本文介绍了开源AI项目Ollama和OpenClaw的安装与使用流程。Ollama支持在本地运行开源大语言模型，而OpenClaw则是一个能通过Agent和Tools与外界交互的AI代理系统。文章详细说明了如何安装这两个工具，配置OpenClaw连接本地Ollama服务，并通过浏览器界面与AI互动。最后展示了两个应用实例：查询天气和生成图片，展示了OpenClaw的交互能力。整个过程完全基于开源模

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