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SwarmClaw：自托管AI代理编排平台，构建多代理协作工作流

news 2026/5/8 9:59:31

1. 项目概述：一个为OpenClaw而生的自托管AI代理运行时

如果你正在使用OpenClaw，并且发现单个代理、单个网关已经无法满足你的需求——比如你需要一个能记住你所有偏好的个人助理、一个能自动协调研发任务的虚拟团队，或者一个能跨多个OpenClaw网关节点部署的代理舰队——那么，SwarmClaw就是你一直在寻找的那个“控制中心”。

SwarmClaw本质上是一个自托管的AI代理运行时和编排平台。它不是一个全新的代理框架，而是构建在OpenClaw生态之上，专门解决“多代理”和“复杂工作流”问题的上层建筑。你可以把它想象成一个为AI代理打造的“操作系统”或“任务调度中心”。它接管了OpenClaw代理的调度、记忆、工具调用、多代理协作、后台任务执行等复杂职责，让你能像管理一支真正的团队一样，管理一群具备不同技能和目标的AI代理。

它的核心价值在于“编排”与“自治”。通过SwarmClaw，你可以定义代理的组织架构（比如设置一个CEO、一个CTO、一个研究员），设定他们的心跳周期和调度任务，并让他们通过内置的委托系统（Delegation）将复杂工作分发给更专业的“子代理”或外部CLI工具（如Claude Code、Cursor Agent）。所有交互历史、记忆状态、任务进度都被持久化，形成一个可追溯、可审计的协作环境。对于开发者或企业用户来说，这意味着你可以构建出真正能7x24小时运行、具备长期记忆和复杂决策能力的AI应用，而不仅仅是简单的聊天机器人。

2. 核心架构与设计理念拆解

2.1 为什么选择“自托管”与“多代理”路线？

当前AI代理领域的产品大致分为两类：一类是像ChatGPT、Claude这样的云端通用聊天机器人；另一类是如AutoGPT、CrewAI这样的开源框架，需要较高的技术门槛进行部署和调试。SwarmClaw巧妙地选择了中间路线：它基于开源生态（OpenClaw），但提供了一个开箱即用、功能完整的自托管应用。

自托管的优势在于控制与隐私。所有数据——对话记录、记忆向量、代理配置、任务状态——都运行在你自己的服务器或电脑上。这对于处理敏感信息、定制复杂工作流、或需要与内部系统（如Git仓库、内部API）深度集成的场景至关重要。你不会受到云服务商的政策限制、费率变更或服务中断的影响。

多代理则是应对复杂性的必然选择。一个“全能”的代理往往在专业性上有所妥协。SwarmClaw的设计哲学是“让专业的代理做专业的事”。你可以创建一个专注于代码生成的“Builder”代理（委托给Claude Code），一个专注于测试的“QA”代理，和一个专注于代码审查的“Reviewer”代理。它们通过任务板（Task Board）和结构化会话（Structured Sessions）进行协作。这种分工明确的架构，不仅提高了任务完成的质量和效率，也使得整个系统的行为更加可预测和可管理。

2.2 核心组件如何协同工作？

理解SwarmClaw，需要把握其五大核心组件及其交互关系：

  1. 代理（Agents）： 这是系统的基本执行单元。每个代理都拥有独立的身份（Soul）、记忆系统、工具集和连接的后端AI提供商（如OpenAI、Anthropic、Ollama等）。代理可以处于活跃（聊天中）或休眠状态，并通过心跳（Heartbeat）机制定期唤醒执行后台任务。

  2. 提供者（Providers）： SwarmClaw支持惊人的23种内置AI提供商。这不仅仅是模型API，还包括了像Claude Code CLI、Cursor Agent CLI这样的“代理级”工具。这意味着你的SwarmClaw代理可以将代码生成这类重型任务，直接“委托”给这些更专业的命令行工具去执行，自身则专注于协调和决策。这种设计极大地扩展了单个代理的能力边界。

  3. 记忆（Memory）： 这是SwarmClaw区别于简单聊天界面的关键。记忆系统是混合式的，包括：

    • 向量记忆： 存储对话和文档的嵌入向量，支持基于语义的相似性检索。
    • 图记忆： 存储实体（如人、项目、概念）之间的关系，支持更复杂的关联查询。
    • 日记与显性记忆： 代理可以主动记录重要事件、决策和待办事项。
    • 反射记忆： 代理在任务结束后，可以自动总结经验和教训，存入记忆以供未来参考。 这套系统确保了代理在跨越多次对话和长时间运行后，依然能保持上下文连贯性。

  4. 技能（Skills）： 技能是可复用的工作流或工具包。它们可以来自OpenClaw的SKILL.md文件导入，也可以直接从成功的对话中“起草”生成。管理员审核后，技能可以被纳入技能库，并分配给特定的代理。技能可以通过关键词或嵌入向量匹配的方式，在对话中被智能推荐给代理使用，实现了经验的沉淀和复用。

  5. 连接器与MCP服务器（Connectors & MCP Servers）：

    • 连接器： 让代理能够接入外部沟通渠道，如Discord、Slack、Telegram。这意味着你的AI团队可以直接在公司的Slack频道里接收任务、汇报进度。
    • MCP服务器： 模型上下文协议（Model Context Protocol）是Anthropic提出的一种标准，用于为AI模型安全地提供工具和数据源。SwarmClaw原生支持MCP，你可以连接任何实现了MCP协议的服务器（如数据库、日历、内部系统），并将其工具“注入”到代理的能力中。这是实现AI与真实世界交互的标准化桥梁。

实操心得： 刚开始接触时，不要试图一次性配置所有功能。建议从“一个代理 + 一个基础提供商（如OpenAI）”开始，熟悉聊天、记忆等基本操作。然后逐步引入“委托”功能，让代理调用Claude Code来写代码。最后再探索多代理协作和MCP服务器。这种渐进式的学习路径能帮你更好地理解各个组件是如何逐步增强代理能力的。

3. 从零开始：部署与初始配置详解

SwarmClaw提供了多种部署方式以适应不同用户的需求。对于大多数个人用户和小团队，桌面应用是最佳起点；对于开发者，全局安装或Docker部署则更为灵活。

3.1 桌面应用安装（推荐新手）

这是最快捷、最无痛的方式，尤其适合非技术背景的用户。

  1. 下载： 访问 swarmclaw.ai/downloads ，根据你的操作系统（macOS、Windows、Linux）下载对应的安装包。
  2. 安装与首次运行：
    • macOS： 下载的.dmg文件或.zip包。由于当前版本未签名，首次运行时需在Finder中右键点击应用，选择“打开”，然后在弹出的安全警告中再次点击“打开”。这只需操作一次。
    • Windows： 运行安装程序。如果出现Windows SmartScreen警告，点击“更多信息”，然后选择“仍要运行”。
    • Linux (AppImage)： 下载后，首先在终端中为其添加执行权限：chmod +x SwarmClaw-*.AppImage，然后直接运行该文件。
  3. 数据存储： 桌面版的数据独立存储在你的用户目录下（如macOS的~/Library/Application Support/SwarmClaw），与任何命令行安装互不干扰，管理起来更清晰。

3.2 全局NPM安装（适合开发者）

如果你习惯命令行，并且希望在任何目录都能快速启动SwarmClaw，这是很好的选择。

# 使用 npm npm install -g @swarmclawai/swarmclaw swarmclaw # 或使用 yarn yarn global add @swarmclawai/swarmclaw swarmclaw # 或使用 pnpm pnpm add -g @swarmclawai/swarmclaw swarmclaw # 或使用 bun bun add -g @swarmclawai/swarmclaw swarmclaw

执行swarmclaw命令后，服务将在http://localhost:3456启动。首次运行会自动进行初始化配置。

3.3 Docker部署（适合生产环境或隔离运行）

Docker方式提供了最好的环境一致性和隔离性，也便于后续迁移和扩展。

# 1. 克隆代码库 git clone https://github.com/swarmclawai/swarmclaw.git cd swarmclaw # 2. 创建持久化数据目录和本地环境变量文件（即使为空） mkdir -p data touch .env.local # 3. 启动服务 docker compose up -d --build

启动后，同样通过http://localhost:3456访问。所有应用数据将保存在当前目录下的data文件夹中，确保容器重建后数据不丢失。

注意事项： Docker方式运行时，如果需要代理访问某些CLI工具（如本地的Claude Code），需要确保这些工具在Docker容器内可用或网络可通。通常更复杂的生产部署，会结合docker-compose.yml文件配置额外的服务。

3.4 初始配置核心步骤

无论通过哪种方式安装，首次打开Web界面(http://localhost:3456)后，都需要进行一些关键配置：

  1. 设置访问密钥： 系统会提示你设置一个ACCESS_KEY。这是一个重要的安全凭证，用于保护你的管理界面。请务必使用一个强密码并妥善保存。
  2. 添加AI提供商： 进入“设置” -> “提供商”。点击“添加提供商”，从列表中选择你使用的服务，例如“OpenAI”。你需要输入对应的API密钥。SwarmClaw支持环境变量注入，你也可以在启动前设置OPENAI_API_KEY等环境变量，这样界面中就会自动读取。
  3. 创建你的第一个代理：
    • 点击侧边栏的“代理”，然后点击“新建代理”。
    • 给它起个名字，比如“我的助手”。
    • 关键一步： 在“提供商”下拉菜单中，选择你刚刚配置好的OpenAI（或其他提供商）。
    • 在“模型”下拉菜单中，选择具体的模型，例如gpt-4o。
    • 灵魂（Soul）： 这是定义代理性格和行为准则的文档。你可以从模板开始，或粘贴一段自定义描述，例如“你是一个乐于助人且高效的AI助手，擅长将复杂任务分解并逐步完成。”
    • 点击“保存”，你的第一个代理就上线了。

现在，你可以开始与你的代理对话了。试试给它一个任务，比如“帮我规划一下本周的学习计划”。

4. 核心功能实战：构建一个虚拟研发团队

理解了基础概念和安装后，我们通过一个实际案例来展示SwarmClaw的核心能力：构建一个由三个代理组成的虚拟研发团队——架构师（Architect）、开发者（Builder）和测试员（Tester）。

4.1 团队组建与角色定义

  1. 创建架构师代理：

    • 名称：TechLead-Architect
    • 提供商：OpenAI(GPT-4o)
    • 灵魂： “你是一个经验丰富的技术架构师。你的职责是分析需求，设计系统架构，并将开发任务分解为具体的、可执行的子任务。你思维严谨，注重可扩展性和可维护性。你通过SwarmClaw的任务板向开发者分配任务。”
    • 工具： 启用“任务板”、“记忆”、“网络搜索”。任务板是它分配工作的核心工具。

  2. 创建开发者代理：

    • 名称：Senior-Builder
    • 提供商：OpenAI(GPT-4o)注意：实际编码工作会委托出去
    • 灵魂： “你是一名资深全栈开发者，擅长Python和JavaScript。你从任务板领取架构师分配的任务，并主要依靠委托给Claude Code CLI来完成具体的代码编写工作。你会仔细审查生成的代码，并确保其符合要求。”
    • 工具： 启用“任务板”、“记忆”、“文件操作”、“Shell”。最关键的是：在“高级设置”的“委托”部分，勾选“Claude Code CLI”。这赋予了它将编码任务“外包”的能力。
    • Claude Code CLI配置： 确保你已在本地安装并配置好Claude Code CLI，且其claude命令在系统路径中可用。SwarmClaw的代理会通过命令行调用它。

  3. 创建测试员代理：

    • 名称：QA-Tester
    • 提供商：Anthropic(Claude 3.5 Sonnet)
    • 灵魂： “你是一名细致的质量保证工程师。你负责为开发完成的功能编写测试用例，执行测试，并报告Bug。你善于发现边界情况和潜在的性能问题。”
    • 工具： 启用“任务板”、“记忆”、“文件操作”、“Shell”。它可以运行测试脚本，查看日志。

4.2 启动一个结构化会话（Structured Session）

结构化会话是SwarmClaw中执行有界、复杂工作流的强大容器。它比单次聊天更持久，比后台任务更互动。

  1. 从架构师聊天窗口发起： 与TechLead-Architect开始聊天。
  2. 输入目标： “我们需要开发一个简单的待办事项（Todo）API，使用Python的FastAPI框架，包含基本的CRUD操作，并使用SQLite数据库。请为此创建一个开发计划。”
  3. 转换为会话： 在聊天窗口的右上角，点击“...”更多菜单，选择“转为结构化会话”。这会将当前对话及其目标转化为一个可跟踪、可扩展的会话项目。
  4. 设计工作流： 在打开的结构化会话编辑器中，你可以：
    • 定义阶段： 例如“需求分析”、“API设计”、“编码实现”、“测试”。
    • 分配参与者： 将“需求分析”阶段分配给TechLead-Architect，将“编码实现”分配给Senior-Builder，将“测试”分配给QA-Tester。
    • 设置分支与循环： 可以设置如果测试失败，则循环回“编码实现”阶段进行修复。
  5. 启动会话： 点击“启动”。架构师代理会开始工作，分析需求，并在任务板上为开发者创建第一个任务，例如“实现Todo模型的Pydantic Schema和SQLAlchemy ORM模型”。

4.3 观察多代理协作与委托

  1. 开发者领取任务： 切换到Senior-Builder的聊天界面。它会自动感知到任务板上有新任务。你可以提示它“查看任务板并开始工作”。它会领取TechLead-Architect创建的任务。
  2. 委托执行： 当Senior-Builder需要编写具体代码时，它不会自己生成，而是会说“我将把这个实现委托给Claude Code”。随后，在SwarmClaw的后台，它会调用本地的Claude Code CLI，将具体的编码指令（如“创建一个models.py文件，定义Todo模型...”）传递过去。
  3. 代码审查与提交： Claude Code完成编码后，会将代码和解释返回给Senior-Builder。Senior-Builder会审查代码，可能提出修改意见，或直接将其保存到项目文件中。完成后，它在任务板上标记该任务为“完成”。
  4. 测试介入： 任务流转到“测试”阶段。QA-Tester代理被自动或手动触发。它会读取已实现的代码，编写Pytest测试用例，运行测试，并将结果报告在会话的“输出”区域或创建一个新的Bug任务。

在整个过程中，所有对话、代码更改、任务状态都被完整记录在结构化会话的“转录”和“输出”中。你可以随时点开会话，查看整个项目的实时进展和完整历史。

实操心得： 委托功能（Delegation）是SwarmClaw的“力量倍增器”。它让一个通用的“协调型”代理，能调动多个专业的“执行型”工具。在实践中，我发现为Builder代理同时启用Claude Code CLI和Git工具非常有效。这样，它不仅能写代码，还能自动提交更改，形成一个微型CI/CD流程。关键是要在代理的“灵魂”文件中明确其“协调者”的定位，避免它去尝试做本应委托出去的具体工作。

5. 高级特性深度解析与应用场景

5.1 记忆系统的实战应用与调优

SwarmClaw的记忆不是简单的聊天历史记录。理解其四种记忆类型，才能最大化利用：

  • 向量记忆（对话与文档）： 每次对话结束后，代理的总结和关键信息会被编码成向量存储。当未来遇到相关问题时，代理会自动检索这些记忆。技巧： 在代理的“记忆”设置中，可以调整“记忆保留策略”和检索的相似度阈值。对于需要高度精确性的任务（如代码规范），可以提高阈值；对于需要广泛联想的任务（如创意写作），可以降低阈值。
  • 图记忆（实体与关系）： 这是实现“真正理解”的关键。例如，当代理了解到“项目A使用了React框架，由张三负责”，它会将“项目A”、“React”、“张三”作为节点，并建立“使用”、“负责”的关系边。应用场景： 构建公司知识库。你可以手动或通过技能，让代理在阅读文档后自动提取实体和关系，形成知识图谱。后续问答可以基于图谱进行推理，而不仅仅是文本匹配。
  • 日记与显性记忆： 代理可以主动记录“用户决定采用微服务架构”或“下周要与客户X开会”。这些是明确的事实性记录。最佳实践： 鼓励你的代理在完成重要决策或任务后，主动添加一条显性记忆。这可以通过在“灵魂”文件中加入相关指令来实现。
  • 反射记忆： 这是“元学习”能力。在一个任务（尤其是失败的任务）结束后，系统可以自动触发一个反射流程，让代理分析“哪里做得好”、“哪里出了问题”、“下次如何改进”，并将结论存储。配置方法： 在代理设置的“高级选项”中，开启“任务后自动反射”。这对于长期运行的自主代理（如监控代理）的自我优化至关重要。

5.2 MCP服务器集成：连接外部世界

MCP是SwarmClaw与外部系统集成的标准化方式。假设我们想连接一个内部项目管理工具（如Jira）。

  1. 准备MCP服务器： 你需要一个实现了MCP协议的服务器，该服务器能提供“读取项目”、“创建问题”、“更新状态”等工具。你可以用任何语言（Node.js, Python, Go）编写，或者寻找开源实现。
  2. 在SwarmClaw中配置：
    • 进入“设置” -> “MCP服务器”。
    • 点击“添加服务器”。
    • 根据你的服务器类型选择传输方式：
      • stdio： 最常见，适用于本地命令行工具。你需要填写启动命令（如node /path/to/your-mcp-server.js）。
      • SSE/HTTP： 适用于远程HTTP服务。你需要填写服务器URL。
    • 为服务器命名，例如“Jira-MCP”。
  3. 分配给代理： 编辑任何一个代理（如你的TechLead-Architect），在“MCP服务器”选项中，勾选刚添加的“Jira-MCP”。
  4. 使用： 现在，当TechLead-Architect在规划任务时，它可以直接调用“从Jira读取项目X的未完成工单”这样的工具，获取实时数据，并可能创建新的Jira问题来跟踪子任务。这实现了AI代理与真实业务系统的闭环。

5.3 技能系统：从对话到可复用资产

技能起草（Skill Drafting）功能能将成功的临时对话，固化为可复用的技能。

实战流程：

  1. 你与一个代理通过多次对话，成功完成了一个复杂操作，例如“从Github拉取指定仓库，运行npm install，执行特定测试，并生成报告”。
  2. 在对话界面，点击右上角的“起草技能”。
  3. SwarmClaw会自动分析对话历史，生成一个技能草案，包括：技能名称、描述、核心步骤的总结、以及关键的对话片段作为示例。
  4. 你可以在技能编辑器中审查和修改这个草案，完善指令，调整参数。
  5. 点击“批准”，该技能就会被存入技能库。
  6. 未来，任何被分配了此技能的代理，在遇到类似场景时，技能系统会推荐或直接提供该技能供其调用。

管理技巧： 在“设置” -> “记忆与AI” -> “技能”中，你可以选择技能推荐引擎是“关键词匹配”还是“嵌入向量相似度”。对于描述清晰、步骤固定的技能（如“部署到AWS”），关键词匹配更直接。对于概念复杂、描述多样的技能（如“进行竞品分析”），嵌入向量相似度可能更智能。

5.4 心跳与调度：实现真正自治

代理的“心跳”是其自主性的发动机。启用后，代理会按照设定的时间间隔（如每10分钟）自动唤醒，检查并执行任务。

配置心跳任务：

  1. 编辑一个代理，在“高级设置”中找到“心跳间隔”，设置为600（秒）。
  2. 在该代理的“灵魂”或“初始指令”中，明确它每次心跳时应检查什么。例如：

    “你是一个监控代理。每次心跳时，请检查任务板上是否有分配给你的、状态为‘待办’的新任务。如果有，请开始处理它。然后，检查记忆系统中是否有标记为‘需跟进’的事项。最后，检查当前时间，如果是工作日早上9点，请向频道#daily-standup发送一份昨日工作摘要。”

调度任务： 除了被动的心跳，你还可以创建主动的调度任务。在“调度”面板，可以创建定时任务，例如“每周一上午10点，让CFO-Analyst代理生成一份上周的Token消耗报告并发送到Slack”。这使代理能按计划执行重复性工作。

6. 生产环境部署、监控与故障排查

6.1 云部署方案

SwarmClaw官方提供了针对主流云平台的部署配置。

  • Render： 使用项目根目录的render.yaml文件。在Render控制台选择“Blueprint”，连接你的Git仓库即可。关键： 需要设置ACCESS_KEY和CREDENTIAL_SECRET环境变量，并为持久化存储挂载卷到/app/data。
  • Fly.io： 使用fly.toml文件。通过fly launch部署，并使用fly volumes create创建持久化卷。
  • Railway： 使用railway.json文件。配置健康检查指向/api/healthz。

所有方案都推荐使用官方镜像：ghcr.io/swarmclawai/swarmclaw:latest。

6.2 监控与可观测性

对于生产系统，监控至关重要。

  1. 健康检查： SwarmClaw提供了/api/healthz端点，可用于负载均衡器或云平台的健康检查。
  2. OpenTelemetry追踪： 这是高级监控功能。通过设置环境变量，可以将详细的追踪数据（聊天轮次、工具调用、会话执行）发送到可观测性后端（如Jaeger、DataDog、Honeycomb）。
    OTEL_ENABLED=true OTEL_SERVICE_NAME=swarmclaw-production OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=https://your-jaeger-collector:4318
    这能帮你精准定位性能瓶颈，例如哪个代理的哪个工具调用耗时最长。

6.3 常见问题与排查指南

问题现象可能原因排查步骤与解决方案
代理无法连接AI提供商1. API密钥错误或过期。
2. 网络问题（被墙或代理设置）。
3. 提供商服务暂时不可用。		1. 在“设置-提供商”中测试连接。检查密钥是否有额度、是否绑定正确IP。
2. 对于国内用户，如需访问OpenAI等，需确保运行SwarmClaw的服务器网络通畅。注意： 严禁在应用内配置或提及任何网络穿透工具。网络配置应在服务器底层解决。
3. 查看提供商状态页。
委托给Claude Code失败1. Claude Code CLI未在系统PATH中安装。
2. Claude Code自身需要认证或配置。
3. 沙箱权限问题。		1. 在终端执行claude --version确认安装。确保SwarmClaw进程有权限执行该命令。
2. 独立运行claude命令，完成其首次认证流程。
3. 对于Docker部署，需将宿主机的CLI工具路径映射到容器内，或考虑在容器内安装。
记忆检索不准确或无关1. 记忆嵌入模型不适合当前领域。
2. 检索相似度阈值设置不当。
3. 记忆未正确保存。		1. 在“设置-记忆与AI”中尝试不同的嵌入模型（如果支持）。
2. 调整代理设置中的“记忆相似度阈值”，提高以更精确，降低以更宽泛。
3. 检查对话后代理是否生成了总结。可在代理设置中强制开启“每次对话后自动总结”。
结构化会话卡住1. 参与代理离线或配置错误。
2. 工作流逻辑存在循环依赖。
3. 任务板任务未被领取。		1. 检查会话中所有参与代理的状态是否正常，其所需的工具和提供商是否可用。
2. 审查会话的工作流图，确保没有死循环。可以手动在会话中点击“继续”或“重置阶段”。
3. 查看任务板，确认是否有任务处于“未分配”或“进行中”状态停滞。可能需要手动提醒代理。
Docker容器启动后无法访问Web界面1. 端口映射错误。
2. 容器内应用启动失败。
3. 数据目录权限问题。		1. 检查docker-compose.yml中端口映射是否为3456:3456。使用docker ps和docker logs <container_id>查看状态和日志。
2. 查看应用日志，常见原因是.env.local文件缺失或数据库初始化失败。确保按指南创建了该文件。
3. 确保宿主机上的data目录对Docker进程可写。

6.4 性能优化与安全建议

  • 数据库： 默认使用SQLite，适合轻量级和单机部署。对于团队使用或高负载，可以考虑迁移到PostgreSQL。这需要修改源码中的数据库连接配置，属于高级操作。
  • API密钥管理： 切勿将API密钥硬编码在配置文件中。始终使用环境变量（如OPENAI_API_KEY）或SwarmClaw内置的密钥管理功能。在云部署中，利用云平台的安全密钥存储服务。
  • 访问控制： 妥善保管ACCESS_KEY。考虑在反向代理（如Nginx）层面添加额外的HTTP基础认证或IP白名单，特别是在将服务暴露到公网时。
  • 资源限制： 对于自主运行的代理，特别是启用了心跳和调度的，要密切关注其Token消耗和API调用频率。可以在代理的“预算”设置中配置费用上限，或使用提供商的用量告警功能。

SwarmClaw将一个前沿的、复杂的概念——自治AI代理系统——封装成了一个相对易用且功能强大的产品。它的学习曲线确实存在，但遵循“从简到繁”的原则：先让一个代理跑起来，再尝试委托，然后探索多代理协作，最后集成MCP和外部系统，你将能逐步构建出真正智能的、能够理解上下文、拥有记忆、并可自主协作的AI工作流。这不仅仅是另一个聊天界面，而是一个值得深入挖掘的、用于构建下一代AI应用的强大工具箱。

http://www.jsqmd.com/news/775833/

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