AGENT
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大型語言模型（LLMs）已透過「思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）」提示技術大幅提升其複雜推理能力。儘管 CoT 在提升準確性方面成效顯著，但其冗長的輸出方式也帶來了高昂的計算成本與顯著的延遲。這在講求效率的真實應用場景中，往往成為導入障礙。🧠 Chain of Draft
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本文提供 LangGraph、MCP（Model Context Protocol）與 Ollama 整合的實作教學，示範如何快速構建多代理聊天機器人系統。文章涵蓋 MCP 的優缺點、與 Function Call 的比較、應用場景選擇，以及逐步的實作步驟。
AnythingLLM 是一款簡化大型語言模型應用程式的強大工具，支援多種文件格式、多人使用和管理，並提供彈性的 LLM 和向量資料庫選擇。同時，它也提供網頁文字爬取和 YouTube 字幕擷取等功能。本文介紹Docker 架設方法，並提供設定步驟與使用範例，例如建立一個會議紀錄小祕書。
2025 年 AI 關鍵字為「Agent」，即「任務引擎」。Agent 能主動替使用者完成任務，不再只是被動回答問題。發展將從「人造Agent」階段，進化到根據個人需求自動生成的「自造Agent」。握有大量用戶數據的公司如Google、Apple具優勢。未來，我們需學習與Agent協作，提升競爭力。
