大多數談論AI代理的人從未自己建立過一個


以下是目前的實際架構
工具調用代理 = 大型語言模型(LLM)大腦 + 功能註冊表 + 執行循環
你將工具定義為結構化的架構。模型選擇要調用的工具並傳遞參數。你的運行時執行它並將結果反饋
這就是整個循環。沒有魔法
像langchain或OpenAI的函數調用這樣的現代框架負責路由
雲端機器學習平台如vertex或bedrock負責推理擴展,讓你不會在閒置的GPU上浪費金錢
Qwen 3.5小型模型——0.8B到9B參數——可以在單一節點本地運行工具調用。與大型模型相同的基礎,只是計算較少
邊緣的關鍵不在於知道AI存在,而在於知道如何將工具連接成一個能真正輸出結果的循環
如果你現在在建立代理,請放下你正在使用的框架。
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