本文以DeepSeek-OCR-2为例，详解其核心特性、本地部署及vLLM推理实战。并延伸后处理策略，涵盖数据清洗、RAG优化到多模态检索，打通从“读出来”到“用起来”的全链路，为高质量数据集构建提供实战指南。

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本篇重点分享了网络架构及其典型实现Swarm架构的特点，并结合代码示例展示了如何利用langgraph-swarm库构建具备动态移交能力的智能体协作网络。

大模型训练是深入AI核心、从技术使用者迈向创造者的关键一步。它不仅赋能垂直领域创新，更是构建个人长期竞争力的硬核技能。无论是企业智能赋能还是研究生学术界的创新点构思，大模型训练都是大家追逐AI浪潮的必备技能，本合集将系统拆解从数据处理、模型训练到强化学习与智能体开发的全流程，并带你从零实现模型，大家掌握大模型训练的全技能，真正掌握塑造智能的能力！

本篇分享了多智能体系统的两种核心架构。主管架构通过主管智能体管理多个专业智能体，适合结构化任务。分层架构引入了团队与层级概念，由顶层主管协调团队主管，从而分担决策压力，提升系统处理复杂任务的能力。

从前端工程师转型AI领域，回顾了2025年如何通过撰写102篇技术文章分享学习经验，以及利用AI工具（如Trae）提升工作效率的实践。面对AI时代大家应该拥抱未来，用AI赋能工作，用AI改变生活。

本篇内容是笔者针对LangChain智能体工具过多导致性能下降的问题设计的一种仿Claude Skills的解决方案。其核心是通过双层工具架构（Loader Tools与Content Tools）、状态驱动与中间件拦截机制，实现工具的按需动态加载，从而显著降低Token消耗并提升模型调用工具的准确性与效率。

本篇分享了Agent Skills的核心概念、设计模式。并以Claude Code为例，通过代码实战详细演示了Skills的创建、使用及进阶集成方法，帮助大家快速掌握AgentSkills的开发技巧。

本篇分享介绍了GraphRAG从环境安装再到简单命令行调用和高级Python API调用的全部流程。大家看完本期分享将掌握集成GraphRAG代码到自己项目开发中的能力，大幅提升检索知识增强的性能！

本篇分享总结了近期OpenAI发布的GPT-OSS开源模型和GPT-5闭源模型的模型背景、核心特性。并对GPT-5的性能争议进行了分析总结，总而言之GPT系列模型仍然是当前最强的AI大模型。