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Matthew Berman 介绍了六个开源项目:Unsloth、Diagram Design、Obsidian Skills、Buzz、ego-lite 和 Modly。演示涵盖本地模型训练、人机协同工作以及图像转 3D。本视频由 Hostinger 赞助,图表演示中使用的 Hermes 智能体托管在该平台上。
- 1本地模型工具Berman 介绍 Unsloth 的图形界面,可用于运行和微调模型,并提供工具与智能体界面。
- 2绘图成为智能体技能Diagram Design 为兼容的智能体提供图表模式。Berman 使用视频赞助商 Hostinger 托管的 Hermes 进行演示。
- 3人和智能体共同工作Buzz 让智能体与人类团队成员一样拥有账号,并用签名事件日志记录消息和工作流活动。
- 4浏览器访问与 3D 资产ego-lite 向智能体共享已登录的浏览器状态;Modly 使用本地硬件从图像生成 3D 网格。
要点建议
- Unsloth 将本地模型推理、训练和智能体界面结合起来。
- Diagram Design 和 Obsidian Skills 为兼容的智能体提供绘图和处理 Markdown 知识的指引。
- Buzz 让人和智能体在同一频道协作,并将活动记录为签名事件。
- ego-lite 让智能体利用用户已登录的浏览器状态自动操作;Modly 在本地将图像转换为 3D 网格。
按章节阅读整理后的全文
Unsloth:在自己的机器上运行模型
Berman 介绍本地推理、训练和智能体界面,并重点展示图形化微调流程。
这里有六个值得探索的开源项目。第一个是 Unsloth:它最初旨在降低本地微调大语言模型的门槛,如今已发展为涵盖推理、训练等功能的工具。它支持 Windows、macOS 和 Linux,也支持多种模型及硬件。
Unsloth 现在还有类似聊天应用的智能体界面。Berman 强调,除本地运行模型外,它还提供网页搜索、工具、MCP、记忆和远程访问。模型在本地运行并不意味着所有关联功能都离线:网页搜索和远程访问仍涉及网络连接。
对于刚接触微调的人来说,吸引力在于图形界面能够引导用户完成设置,无须自己编写代码。Berman 说,该工具还支持图像和视频模型。实际支持的模型、性能和训练能力取决于所用版本与硬件。
Diagram Design
绘图技能为智能体提供流程图等图表的视觉模式。Berman 用云端托管的 Hermes 智能体进行演示。

Diagram Design 为智能体提供制作清晰图表的模式,包括流程图、架构图、状态机、时间线和象限图。它可以作为技能或插件安装到兼容的智能体中。Berman 用 Hermes 演示,要求智能体画出自己的架构。
演示中,Hermes 运行在本视频赞助商 Hostinger 的平台上。Berman 提供项目的 GitHub 地址进行安装,随后要求生成架构图。他认为,云托管可以让后台任务持续运行,无须一直开着自己的电脑。
Obsidian Skills
这些技能让智能体能够处理基于 Markdown 的 Obsidian 笔记。Berman 介绍了将笔记库用作知识库的思路。
Obsidian 是围绕 Markdown 文件构建的笔记应用。Berman 喜欢用简单的基础元素构建维基或个人知识库,并表示自己会在不同设备间同步笔记。Obsidian Skills 为兼容的智能体提供处理这些笔记及其功能的指引。
由于智能体本就擅长处理 Markdown,Berman 认为笔记库可以成为智能体的知识库或‘大脑’。笔记既可以保存在本地,也可以选择同步。让智能体访问笔记时,需要决定它可以使用哪些笔记和关联服务。
Buzz
Block 的开源工作空间让智能体和人处于相同频道。工作流和签名事件使它不只是一个聊天工具。

Buzz 是 Block 推出的开源、自托管协作工具,Berman 将它比作 Slack。其特色是让智能体作为平等的参与者,与人类一起在频道中工作。界面包含回复、讨论串、表情回应和频道等熟悉功能,同时把工作流和自动化整合进工作空间。
Buzz 使用 Nostr 中继,将消息、回应、工作流步骤、审核等活动记录为签名事件。Berman 喜欢人和程序的行动拥有统一身份与审计记录,并表示用户可以选择不同的托管或本地模型。自托管和事件日志是设计特性,安全仍取决于部署和权限设置。
ego-lite 和 Modly
ego-lite 让智能体利用已有登录状态操作浏览器;Modly 在本地将图像转成 3D 网格。

ego-lite 是一个浏览器自动化项目,旨在让智能体使用已有的登录状态,同时不打扰用户。Berman 演示了从编程智能体调用浏览器,并展示光标在页面中移动。由于智能体可能继承已登录账号的访问权限,用户应考虑授予的权限和允许执行的操作。

最后一个项目 Modly 使用本地 AI 将图像转换成 3D 网格。Berman 认为结果可用于游戏资产或 3D 打印,并提到它支持多种操作系统和 GPU。硬件要求以及生成网格的质量和可用程度取决于配置与输入,他鼓励对 3D 建模感兴趣的观众自行尝试。
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