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专注于大语言模型应用落地、Agent 框架、模型部署与微调实践。
- GitHub: @shell-nlp
- 博客: CSDN
- 邮箱: 506610466@qq.com
- 方向: Agent 框架、LLM 服务化部署、RAG 知识库、模型微调、多模态应用
我主要围绕 NLP 与大语言模型做工程化实践，重点关注可用、可部署、可扩展的应用方案：
- Agent 框架设计与多工具智能体编排（LangGraph / MCP / Human-in-the-Loop）
- RAG 知识库构建（向量检索 + 关键词检索 + 图检索混合方案）
- 大模型推理部署与性能优化（vLLM / OpenAI 兼容接口）
- 多渠道接入与统一路由（飞书 / 钉钉 / 微信 ClawBot）
- 多用户沙箱隔离与容器化执行环境
- LoRA / PEFT 微调训练流程
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DeepClaw 开源 Agent / RAG 全栈脚手架，将通用 Agent、RAG 知识库、技能管理、多渠道接入、MCP 配置与前端 UI 整合到同一 FastAPI 服务中。支持 LangGraph Agent 编排、Elasticsearch 混合检索、OpenSandbox 多用户容器隔离、Human-in-the-Loop 审批流、AG-UI 协议，以及飞书/钉钉/微信 ClawBot 渠道路由。
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gpt_server 提供 OpenAI 兼容接口的大模型推理服务，支持本地与服务器侧统一对外提供推理能力，内置模型热加载与多路并发调度。
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openai_router 面向多模型、多服务商场景的统一路由网关，用一套 OpenAI 兼容接口管理不同模型来源，支持负载均衡与故障转移。
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LLMs_finetuning 开源大模型微调实践，覆盖 LoRA / QLoRA / PEFT 等适配方法与完整训练工程流程。
Python FastAPI LangGraph LangChain Transformers PyTorch vLLM LoRA PEFT
Elasticsearch RAG MCP Docker OpenSandbox
ASR TTS SSE AG-UI
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