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Ollama

OpenAIs Swarm（第二部分）：使用 Ollama 和 Pydantic 的直接、本地优先方法

OpenAIs Swarm（第二部分）：使用 Ollama 和 Pydantic 的直接、本地优先方法

一个简短的代码参考以供构建。 TLDR: 结合Ollama和Swarm框架，呈现了一种以本地为优先的构建智能AI代理的方法。 Ollama可以在本地运行大型语言模型，确保隐私和控制，而Swarm则提供了一个结构化的环境，用于设计和管理AI代理。 我们以第一性原理的编程方法强调简单性和高效性，避免使用带来不必要抽象的复杂框架，从而增加使用的tokens数量，并延迟首次tok

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如何使用人工智能免费抓取和分析数据：从收集到洞察

如何使用人工智能免费抓取和分析数据：从收集到洞察

学习如何结合网络爬虫、代理和人工智能语言模型来自动化数据提取，轻松获得可操作的洞察。 虽然有些网站可以通过使用Selenium、Puppeteer等工具轻松抓取，但其他实施了先进安全措施的网站，如验证码和IP封禁，可能会变得困难。为了克服这些挑战，并确保您可以免费抓取99%的网站，您将在本文中构建一个集成[代理工具](https://get.brightdata.com/bd-

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OpenAI 的 Swarm 和 Ollama（第 3 部分）：利用本地 LLM 逐步构建数学求解器

OpenAI 的 Swarm 和 Ollama（第 3 部分）：利用本地 LLM 逐步构建数学求解器

一个简短的代码参考供构建使用。 作为一名热衷于AI教育的开发者，我一直对如何使复杂问题解决变得更加互动和吸引人充满兴趣。 最近，我开始了一项实验，旨在将OpenAI的Swarm框架与Ollama的本地LLM部署结合起来。 我的目标？创建一个智能的数学辅导员，既像耐心的老师一样平易近人，又像经验丰富的审阅者一样细致入微。 我为什么构建这个：不仅仅是另一个数学求解器

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利用 ClientAI 和 Ollama 构建本地人工智能任务规划器

利用 ClientAI 和 Ollama 构建本地人工智能任务规划器

在本教程中，我们将使用 ClientAI 和 Ollama 构建一个 AI 驱动的任务规划器。我们的规划器将把目标分解为可执行的任务，创建现实的时间表，并管理资源——所有这些都在您的机器上运行。

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使用 Ollama 构建代码分析助手：本地 LLM 分步指南

使用 Ollama 构建代码分析助手：本地 LLM 分步指南

想要一个完全在本地机器上运行的 AI 驱动代码审查工具吗？在这个两部分的教程中，我们将使用 ClientAI 和 Ollama 来构建这样一个助手。 我们的助手将分析 Python 代码结构，

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掌握 CrewAI：第 1 章 - 您的第一个智能工作流程

掌握 CrewAI：第 1 章 - 您的第一个智能工作流程

代理和任务的基础 CrewAI 是一个平台，允许我们创建和管理 AI 代理团队。它提供企业级和开源解决方案。在这篇博客文章中，我们将深入探讨开源 CrewAI，当然。 那么，代理到底是什么？ 代理被建模以模拟人类在解决问题、执行任务和互动中的行为。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v

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Bolt.new 和 Ollama：革新人工智能驱动的全栈式 Web 开发

Bolt.new 和 Ollama：革新人工智能驱动的全栈式 Web 开发

在快速发展的 Web 开发世界中，效率和创新至关重要。开发者、项目经理和设计师们都在不断寻找能够简化工作流程、降低成本和提高生产力的工具。Bolt.new 是一款突破性的 AI 驱动全栈 Web 开发代理，完全在您的浏览器中运行。与 Ollama 配合使用，后者允许您在本地运行开源 AI 模型，Bolt.new 将彻底改变我们构建和部署 Web 应用程序的方式。本文将深入

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本地探索 Swarm 多智能体框架

本地探索 Swarm 多智能体框架

Swarm 是一个实验性样本框架，用于模拟轻量级多智能体框架，旨在教育目的。通常它与 Open AI Key 一起使用，但我们可以更改为使用本地的 Ol

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如何在本地运行 Nvidia 的 llama-3.1-nemotron-70b-instruct

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在开发者、研究人员和 AI 爱好者中，本地运行大型语言模型（LLMs）变得越来越受欢迎。其中一个引起广泛关注的模型是 llama-3.1-nemotron-70b-instruct，这是 NVIDIA 定制的强大 LLM，旨在增强生成响应的有用性。在本综合指南中，我们将探讨多种方法，以便在您的本地机器上运行此模型，首先介绍用户友好的 Ollama 平台。在开始之前，如果您正在寻找一个

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