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(CA) Simplest Local Agentic Setup

用户寻求使用Ollama、LangChain、CrewAI进行简单的本地代理设置

一位Reddit用户正在寻求关于在拥有24GB RAM和12GB VRAM的工作站上设置一个简单、本地的代理系统的建议。他们目前使用Pi Agent配合Bonsai 2 9B模型和SearXNG进行搜索,发现效果出奇地好,但对于大于9B的模型速度较慢。用户优先考虑简单性和速度,请求关于避免复杂提示或配置的模型和工具的建议,同时也考虑上下文压缩或子代理委托等选项,前提是它们保持简单。 AI

影响 用户正在探索更简单、本地化的代理AI设置,优先考虑速度和易用性而非最大能力。

排序理由 Reddit用户寻求关于本地AI代理设置的建议。

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用户寻求使用Ollama、LangChain、CrewAI进行简单的本地代理设置

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Reddit用户寻求关于本地AI代理设置的建议。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 (CA) · /u/Potential_Block4598 ·

    最简单的本地代理设置

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>TL;DR simplest reasonable agentic setup<br /> Currently Pi Agent, Bonsai 2 9B, SearXNG<br /> Any suggestions ?</p> <p>Hi all </p> <p>So I have a secondary workstation with line 24GB of RAM and 12GB VRAM</p> <p>I wanted to make a local agentic set…