大模型法律知识评估——Qwen3-0.6B到8B vs LawLLM-7B
先简单介绍大模型评估的一些背景，后通过评估Qwen3-0.6B、1.7B、4B、8B以及LawLLM-7B，四个为通用模型，一个为基于Qwen2.5-7B经过微调的垂直领域模型。看看不同规模比较新的通...
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Agent Skills:给智能体赋予技能——与其“喂”数据，不如教它“查字典”
2025年Agent相关的概念、协议、标准层出不穷从年初的MCP、再到A2A、A2UI等，如果说 MCP 搭建了 Agent 连接世界的桥梁，那么 Skills 则赋予了 Agent 真正的职业灵魂。
Hermes Agent 中的两套 Agent Loop
Hermes 的双 Loop 结构，最有参考价值的地方也在这里：它没有执着于“所有能力必须收敛到一个抽象里”。AIAgent 除了Loop逻辑外还存在：处理流式输出、重试、打断、上下文压缩等。
OpenClaw(龙虾)进阶：轻量 Node 跨端控制物理设备，下一代 Agent 雏形？
如果把 OpenClaw 的节点服务剥开来看，它就是一套面向大模型时代的基础设施中间件。它解决了一个很痛点的问题：怎么优雅地让云端的 Agent 安全、稳定地调用你本地电脑或手机上的硬件能力。
精准与效率：RAG应用PDF文档图文提取OCR策略
使用PyMuPDF读取PDF文件并根据文档实际情况使用调用OCR进行文本提取，文本提取的质量依赖于OCR模型。PDF文档解析的速度也依赖于OCR的性能，几百页的PDF文档并不少见。
OpenClaw(龙虾) 进阶：AI Agent团队协同的原理与使用
这里将拆解 OpenClaw 的多 Agent 协作机制，将上篇文章所创建的三个Agent，组建成为一支“数字”团队。让负责调度的“老板”、负责写代码的“技术专家”和负责搜集信息的“情报员”各司其职...
详解智能体应用——合同审查Agent
审查合同最基本的审查要求是对合同进行合同标准模版与风险条款审查。建设合同审核Agent的难度在于两库两规的建设， 两库两规分别对应于：风险条款库、标准模板库、行业法规、公司政策规定；两库两规建设需要注...
OpenClaw(龙虾) 进阶：多机器人、多 Agent 配置——AI团队协同的前提
OpenClaw默认情况下添加飞书频道绑定一个机器人之后，这时每个机器人对应的是一个Agent。单Agent如果职责过多可能会造成完成任务的质量下降，或记忆混乱。为了职责分明，可以在多Agent的基础...
单GPU运行N个专家模型：Multi-LoRA的低成本实战——从法律专家到代码专家
目前除了已经成熟的基于LoRA外挂适配器权重的多专家模型方案外，还有一中学术界还在探索中没那么成熟的MoE-LoRA方案，混合专家融合的LoRA方案。LoRA微调可以理解为训练了N个独立的LoRA(针...
当AI编程进入「Vibe Coding」模式：从脑洞到MVP产品
AI 编程不是简单地理解为 AI 替我们x26quot;写完了所有代码x26quot;，而是有整套 AI-Native 工作流：以 Claude Code 这类工具为执行引擎，以 Vibe Codin...