从0开始学习：AI智能体Agent转化为实际产品的开源指南
J.Cling 在 GitHub上发现这套新鲜牛逼的教程合集从工具集成到模型记忆再到Agent框架，部署，多个Agent协调，评估等等均有覆盖，是个非常不错的从0学习如何构建生产级别Agent平台的教程。我已经会用网页离线保存工具打包了该网页放在文末网盘中。
Google 在大上周的发布会还悄悄发布了一个开源项目，一个完全本地运行的开源大模型APP——Google AI Edge Gallery。
这个项目使用 Gemma3n, 并且同时集成了多模态能力，可以上传图片和音频。想要自己构建安卓 AI APP 的同学完全可以把这个项目当作模板使用。
Google AI Edge 画廊是一款实验性应用，将最先进的生成式 AI 模型直接交到您的手中，在您的 Android (现已上线) 和 iOS (即将推出) 设备上完全本地运行。探索一个充满创意和实用 AI 应用场景的世界，在加载模型后无需网络连接即可运行。您可以尝试不同的模型，进行对话，用图片提问，探索提示，等等！
概览
图片查询
提示实验室
AI 聊天
核心功能
- 📱 本地运行，完全离线： 无需网络连接，体验 GenAI 的神奇。所有处理都在您的设备上直接进行。
- 🤖 选择模型： 轻松切换来自 Hugging Face 的不同模型，并比较它们的性能。
- 🖼️ 询问图片： 上传图片并提问。获取描述，解决问题，或识别物体。
- ✍️ Prompt Lab: 概要总结、重写代码或使用自由格式提示来探索单轮 LLM 用例。
- 💬 AI Chat: 进行多轮对话。
- 📊 性能洞察: 实时基准测试（TTFT、解码速度、延迟）。
- 🧩 自带模型: 测试您本地的 LiteRT
.task模型。 - 🔗 开发者资源: 快速链接到模型卡片和源代码。
技术亮点
- Google AI Edge: 用于设备端机器学习的核心 API 和工具。
- LiteRT: 优化模型执行的轻量级运行时。
- LLM 推理 API: 用于设备端大型语言模型的强大支持。
- Hugging Face 集成： 用于模型发现和下载。
更新日志
v 1.0.3
修复图像捕获表中的一些潜在内存泄漏问题
获取方式
官方网站
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