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使用 llama.cpp 构建 AI 代理
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在本地设置和运行 llama.cpp 服务器，构建并测试 AI 代理。教程包括安装、配置和编译 llama.cpp，集成 Langchain，以及创建支持网络搜索和 Python REPL 的 ReAct 代理。尽管设置过程复杂，但其高效性和灵活性使本地 AI 成为可能。
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关键要点
- 本文介绍了如何在本地设置和运行 llama.cpp 服务器，构建并测试 AI 代理。
- llama.cpp 是一个高性能框架，支持多种本地 AI 工具。
- 教程包括安装、配置和编译 llama.cpp，集成 Langchain，以及创建支持网络搜索和 Python REPL 的 ReAct 代理。
- 设置 llama.cpp 服务器需要安装依赖项，配置 CUDA 支持，编译必要的二进制文件。
- 使用 NVIDIA RTX 4090 显卡和 Linux 操作系统进行设置，提供了安装命令和配置步骤。
- 启动 llama.cpp 服务器并测试其运行状态，使用 curl 发送 POST 请求进行验证。
- 使用 Langgraph 和 Langchain 构建多工具 AI 代理，设置 Tavily API 密钥以实现搜索功能。
- 安装必要的 Python 库以支持与 llama.cpp 服务器的交互。
- 配置 Langchain 的 ChatOpenAI 与本地 llama.cpp 服务器通信，并设置代理工具。
- 测试 AI 代理并提取使用的工具，展示代理的决策过程。
- 建议使用最新的全尺寸模型以获得更好的结果和更可靠的输出。
- 尽管设置过程复杂，但 llama.cpp 的高效性和灵活性使本地 AI 成为可能，适合普通 CPU 和笔记本电脑使用。
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