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本地部署大模型智能体：从选型到工具调用的完整实践指南 智能体（Agent）并不只是“装一个大模型聊天框”，其背后是模型层、推理层、编排层和交互层协同工作的多层架构。要让本地大模型真正会“调用工具”并稳定完成任务，需要理解量化、显存占用、上下文长度等基础原理，并选对推理引擎与编排平台。以Ollama作为推理层启动模型，通过Dify这类平台搭建Agent工作流，是实现数据不出内网、按需定制、成本可控的典型路径。典型应用包括企业内部客服问答、知识库检索、自动化流程等场景。然而，从Demo到稳定运行会遇到显存不足、工具调用JSON格式错误、RAG检索命中率低等一系列问 阅读详情
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