大模型真好玩

本期内容详细分享了两种主流本地部署方案：面向生产环境、支持高并发的高性能 VLLM 部署，以及面向个人快速体验、对硬件要求低的轻量级 Ollama部署，提供了从环境准备到代码调用的完整实战步骤。

本文以Qwen3为例，分享了大模型的核心文件组成与生成对话原理，并通过代码实战演示了从加载模型到获取回复的完整流程，帮助大家真正理解大模型的核心工作机制。

本专栏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，并带大家从零实现模型，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。

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。

本文分享了单智能体开发的两种高阶模式：协调器-工作者模式通过动态任务分解与委派，擅长处理复杂、不确定的子任务场景；评估器-优化器模式则通过生成-反馈-优化的迭代循环，持续提升质量。

本文分享了LangGraph智能体开发的设计模式：工作流模式和多智能体模式，同时详细讲解了三种核心工作流模式：提示链模式、路由模式、并行模式。这些模式为构建复杂、可靠的智能体系统提供了可复用的基础架构

本文通过构建自动邮件处理智能体，系统演示了LangGraph1.0的状态管理、条件路由、人在回路等核心机制在实战中的应用。相信大家经过实战，能更加掌握LangGraph1.0编写智能体的核心技巧。