简介：3.8G 含large-v3-turbo模型

下载链接：https://pan.quark.cn/s/31cc047cae60

解压注意事项：

解压7z压缩包，解压后，找到 sp.exe 文件，双击即可启动软件,不可在压缩包内双击运行。
不要将软件解压到桌面或 C 盘的 Program Files 等需要管理员权限的文件夹下。
避免路径错误： 解压路径中不要包含中文、空格或特殊符号。
如果使用7zip软件解压提示错误，请尝试使用360压缩软件解压(https://yasuo.360.cn)

# windows
Logo
智能体开发者社区

中国智能体开发者社区，聚焦智能体与大模型开发，提供前沿资讯、实用工具链、开源项目及行业案例。通过技术沙龙、开发者大赛等活动，促进经验交流与协作，助力开发者快速构建创新智能应用。

更多推荐

AI Agent可观测性：破解多步推理黑盒的技术实践

本文探讨AI Agent在多步推理任务中面临的“黑盒”挑战，系统介绍可观测性（Observability）技术在破解这一难题中的应用。从基础概念到实践方案，为开发者提供构建透明、可调试、可信赖AI Agent系统的完整技术路径。

avatar 智能体开发者社区

MCP协议开发实战：从零搭建AI Agent工具链

创建静态资源（如项目 README 文件）。创建动态资源（如实时系统状态）。在 Client 中请求并利用资源上下文。回顾 MCP 协议如何降低 AI Agent 开发门槛。当前生态的局限与未来的演进方向。鼓励读者基于此大纲进行实践，并参与开源贡献。

avatar 智能体开发者社区

AI Agent可观测性：破解多步推理黑盒

随着AI Agent在复杂任务中承担越来越多的决策角色，其内部的多步推理过程往往如同一个“黑盒”，难以理解、调试和信任。本文旨在探讨AI Agent可观测性（Observability）的核心概念、技术挑战与实践方案，为开发者提供一套系统的方法论和工具链，以“照亮”Agent的推理黑盒，实现对其行为、决策逻辑与内部状态的全面洞察。构建AI Agent的可观测性体系不再是“锦上添花”，而是保障其在大

avatar 智能体开发者社区