AgentMesh 是一个开源的多智能体 (Multi-Agent) 平台，核心目标是解决多个智能体之间的通信和协作问题，真正实现 "1+1>2" 的效果。能够帮助用户快速创造自己的多智能体团队，或是让已有的多个单一智能体获得协同能力，最终解决更为复杂的任务。

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DeepSeek-R1大模型具备深度思考和推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上都有着极大的提升。一方面由于官方或第三方的在线服务或多或少存在不稳定的问题，另一方面考虑到数据安全和隐私问题，本地私有化部署DeepSeek开源大模型对个人或企业来说也是一种不错的选择。本文主要介绍完整参数版本 deepseek-r1-671b 模型的部署和测试过程，对 deepseek-v3-671b 以及其他更小参数版本的模型同样适用。

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RAG（Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成）作为当下主流的AI智能体应用技术之一，为解决大语言模型在问答交互场景下存在的不足（知识的局限性、滞后性以及幻觉等问题）提供了解决方案，也让AI大模型在专业领域（尤其是企业应用场景）的落地应用、满足真实的生产需求和业务场景成为可能。本文以LinkAI平台的知识库演进过程为例介绍RAG技术的优化实践。

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ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网，可以写代码、改论文、讲故事，几乎无所不能，这让人不禁有个大胆的想法，能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人，可以在与好友对话中给出意想不到的回应，而且再也不用担心女朋友影响我们 打游戏 工作了。

本项目是基于ChatGPT的微信聊天机器人，通过 OpenAI 接口生成对话内容，使用 itchat 实现微信消息的接收和自动回复。

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