一、完整方案要解决什么 「自托管大模型 + Agent」不是单点安装，而是一条可运维链路： 模型推理 → 统一 API → Agent 运行时 → 工具与知识库 → 观测与权限 。目标是：数据尽量不出域，成本可控，能力可扩展。 二、参考架构 用户 / 内部系统 │ ▼ OpenWebUI（可选，人工对话与评测） │ ▼...

一、这篇写给「按文档做了但就是起不来」的人 Hermes Agent（社区亦常被搜成 Hermas）走自托管路线时，坑主要集中在：环境变量、模型接口兼容、工具权限、Docker 网络、以及「看起来启动成功但第一条工具调用就失败」。本文按真实排障顺序记录，方便对照。 二、环境与依赖类 现象 ：安装成功，启动即报模块缺失 ...

一、为什么要做框架选型，而不是「跟风选最火的」 搭 Agent 最容易踩的坑，是把演示 Demo 当成生产架构。Hermes、LangChain、CrewAI、AutoGPT 都能「跑起来」，但它们解决的问题层不同：有的偏 编排与生态 ，有的偏 多角色协作 ，有的偏 自治任务循环 ，有的偏 可自托管的工程落地 。选型应...

从零玩转 Hugging Face：用 BERT 做中文分类、用 GPT-2 做中文文本生成 Hugging Face 生态入门，覆盖环境安装、模型下载、在线 API 与本地调用两种方式、两个实战 Demo、生成参数详解与常见坑。 1. 为什么是 Hugging Face Hugging Face（以及国内的 Mode...

BERT 中文分类全流程：分词、编码、数据集与增量微调 中文分词与编码、AI 项目五阶段、用 ChnSentiCorp 制作自己的 Dataset，以及「冻结 BERT + 全连接头」的增量微调。 1. 中文分词：句子怎么变成数字 NLP 的第一步，是把句子转成词（token）： 方式一：单个文字分词 ——按单字切分。...