极客园地

单位最近也接入了满血版DeepSeek用于业务系统，不过单一智能体的表现并不能够完全符合生产环境，所以对大语言模型下的多智能体协作机制进行研究，随着大语言模型（LLMs）的不断发展，代理式人工智能（Agentic AI）在现实应用中取得了显著进展，推动了基于多个大语言模型的智能体系统的发展，使其具备感知、学习、推理和协同执行任务的能力。这些基于大语言模型的多智能体系统（MASs）能够通过智能体间的协作解决复杂问题，从而实现整体的决策行动，标志着人工智能从单一模型向以协作为核心的方法转变。

一直在思考如何利用AI大模型提升工作效率，但由于工作环境的限制，一直处于观望状态，未能实际操作。最近，随着DeepSeek的走红，网上关于本地部署大模型和构建个人专用知识库的相关视频越来越多，这让我看到了希望。由于工作的特殊性，我无法将文档资料上传到公有云或使用类似ChatGPT的大模型，因此一直希望能在本地部署大模型，无需联网，就能训练自己的数据并构建专属知识库。这样，无论是查找资料还是快速生成报告，都能更加精准和高效。