我的思考过程第一轮筛选：OpenAIAPI首先被我排除。一是企业级私密文件数据不能上传云端；二是长期使用API费用不低；三是公司网络可能访问不了。隐私是第一位的。第二轮对比：vLLM被排除。它虽然吞吐量高，但主要针对GPU服务器场景。我的开发机只有16GB内存，vLLM加载7B模型都很吃力。而且vLLM的配置复杂，需要自己写Dockerfile、配置GPU驱动，对于原型验证阶段太重了。第三轮决策：

我的思考过程第一轮筛选：OpenAIAPI首先被我排除。一是企业级私密文件数据不能上传云端；二是长期使用API费用不低；三是公司网络可能访问不了。隐私是第一位的。第二轮对比：vLLM被排除。它虽然吞吐量高，但主要针对GPU服务器场景。我的开发机只有16GB内存，vLLM加载7B模型都很吃力。而且vLLM的配置复杂，需要自己写Dockerfile、配置GPU驱动，对于原型验证阶段太重了。第三轮决策：

开发了一个生产级的多智能体协作系统，实现基于本地大模型的智能文档问答。系统采用4个专门化Agent（协调者、研究员、分析师、写作师）协同工作，通过RAG技术实现私有文档的智能检索与问答。项目解决了传统单模型问答的局限性，实现了任务分解、并行处理、结果整合的完整Agent协作流程。

AutoGen 是一个开源编程框架，用于构建 AI 代理并促进多个代理之间的合作以解决问题，通过创建多个可定制、可对话、可协作的 AI 智能体，利用自然语言交互实现任务分工、工具调用与流程自动化，支持 RAG、代码执行、人机协作等场景，是构建 Agentic AI 系统的主流工具。第二步，由「控制台」进入「火山方舟」的模型广场找到你想要的模型，这里我们用「DeepSeek-V3」，右上角选择「AP