#聊聊Agent开发#推荐 LLaMA-Factory
 项目地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory  
数据:⭐ 67k Star | 亚马逊/NVIDIA/阿里云都在用

Web界面操作的大模型微调平台,支持LLaMA/Qwen/ChatGLM等30+主流模型,提供LoRA/QLoRA等多种微调方法,零代码完成训练,是目前最火的开源LLM微调工具。
推荐理由
简历硬通货:面试必问"微调过模型吗",用这个1周出成果,企业级背书加分
零门槛上手:Web UI点点点操作,中文文档友好,B站教程一堆
资源友好:RTX 3060就能LoRA微调,支持量化训练降低显存需求
功能全面:集成训练监控、一键导出模型、支持多种微调算法 #推荐一个值得做的AI项目#

作者:Shepard
链接:https://www.nowcoder.com/creation/subject/c86b85df08c9482790fafb0c53d5af6b
来源:牛客网
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为什么推荐AI Agent项目?符合当前最热趋势:AI正在从“聊天工具”向“自主行动的主体”演进。AI Agent(智能体)能理解目标、调用工具并完成任务,是2026年最被关注的方向之一。例如,可以用Agent一键点奶茶、处理工作流或运营社交账号。“人人可做”正成为现实:开发门槛因工具成熟而大幅降低。利用 OpenClaw 这类开源项目或国内大厂推出的低代码平台(如阿里的“通义千问”、字节的“火山引擎”),普通人通过自然语言描述也能快速搭建AI应用。实用价值高,场景广泛:无论是个人的自动信息处理、办公自动化,还是小团队的垂直业务(如电商客服、内容生成),AI Agent都能直接提升效率,甚至催生“一人公司”模式。💡 一个具体的入门项目:自动工作流助手你可以从构建一个能帮你自动处理日常信息并执行任务的AI Agent开始。例如,一个能自动阅读指定邮件或消息,提取关键信息(如会议时间、待办事项),并帮你添加到日历或生成待办清单的智能助手。所需工具:你可以使用 LangChain、CrewAI 等开源框架,它们提供了组装Agent的模块。核心能力:让AI学会调用日历API、邮件API或笔记软件接口。学习路径:可以参考Scaler平台发布的《2026生成式AI路线图》,其中第8阶段专门讲解如何构建AI Agent系统。
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