分别在主机上和服务器上部署了负责 Thinking 的大模型和Embedding 模型 1. A800集群服务器上部署了Qwen3.6-35B-A3B模型的单卡vLLM推理加速服务。 2. 实验室主机上部署了Qwen3-Embedding-8B模型。

设计并实现了上次组会提到的方案： 1. 环境信息由我们使用代码来提供。 2. 模型只负责选择将哪些信息、知识加入到Knowledge Context中，而非自己去撰写。 目的是适用于各种大小、能力的基座模型，不单单为强大的基座大语言模型服务。 具体实现方法： 1. Agent如何...

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最近主要在推进内置浏览器与 browser-use 能力： 1. 内置浏览器支持 desktop mode、稳定等待、DOM/XML 抽取与元素级点击/输入/选择/滚动。 2. 新增 do_with_browser / browser_use_step 流程，默认以 XML 作为...

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