vLLM（Virtual Large Language Model）是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能大模型推理框架，其核心特点围绕显存优化、高吞吐量、灵活性和易用性展开。 对比 ollama 作

vLLM是一个专门为大型语言模型（LLM）推理设计的开源框架，目标是让模型在实际应用中更快、更省显存，同时支持多任务和多用户场景。下面用最简单的方式介绍它的基础知识、核心技术、应用场景，并配上示例代码

自 3 月初全球第一个通用型 AI 智能体 Manus 横空出世后，通用 AI 智能体赛道，算是被彻底引爆了！ 除了 Manus 以及上周介绍的智谱的「AutoGLM沉思」外， 免费，无限使用！国产A

等级如下： 等级 1：具备工具和指令的智能体 等级 2：具备知识和记忆的智能体 等级 3：具备长期记忆和推理能力的智能体 等级 4：多智能体团队 等级 5：智能体系统 接下来，我们开始深入探讨。 等级

Agno 是一个用于构建多模态智能体的轻量级框架，支持文本、图像、音频和视频等多种数据模态，能够快速创建智能体并实现高效协作。

使用Agno框架，你可以用简洁的代码构建强大的智能体。 人工智能（更具体地说是大语言模型[LLMs]）的创新如此迅速，以至于让我们应接不暇，这让那些想要学会所有技术的人感到疯狂。 这就是为什么我不再试

使用AGNO构建一个简单的翻译命令行工具 最近在探索如何使用AI构建实用的命令行工具，我决定尝试构建一个简单的中英文翻译工具。嗯然后逛了几遍网站，选择了AGNO - 它提供了简洁的API来创建AI代理

当「通用智能体」的赛道开始逐渐变得拥挤，一些「垂直领域的智能体」，正在悄悄通过专业化能力构建专业壁垒。 自 3 月初 Manus 横空出世之后，短短几个月的时间，涌现出了太多的智能体产品。 字节跳动的

AI技术的发展可谓是日新月异，尤其是AI智能体这个领域，真是让人眼花缭乱。不知道你是否和我一样，经常被各种AI智能体、AI助手、AI代理这些概念搞得有点头晕目眩？