AdaMem = 四层记忆（Working / Episodic / Persona / Graph）+ Target Resolution + 动态路由 + 三路 Multi-Agent实体感知 + 按需路由，而非一刀切的向量检索毕设借鉴：简化为三级，保留"实体追踪 + 层次压缩 + 自适应路由"三个创新点足够支撑一篇论文（代码将在录用后开源）

随着开源大模型的爆发式增长（Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral……），越来越多的开发者开始在本地或私有服务器上部署 LLM。Ollama、vLLM、llama.cpp，我该用哪个？网上的文章要么只讲一个，要么比较得一笔带过。本文将从原理、性能、适用场景三个维度，给出一份真正能指导选型的深度对比。场景推荐方案个人本机玩模型Ollama，没有之一没有 GPU / CPU 部署lla

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