官方文档说明本站未实测
从 AI 聊天到本地端点
认识模型、运行时、API 与 Agent 的分工，再完成首个本地请求。
术语速读
模型负责生成与推理；Agent 使用工具完成任务；Harness 管理 Agent 的运行环境；MCP 是连接工具与数据的协议；Skill 是可复用的任务指导。
当前任务
从 AI 聊天到本地端点
预计时间
建议分 2—4 次练习；规划建议，不是实测时长。
边界与限制
端口不一致、模型未加载、资源不足或模型 ID 拼写错误。
验收方法
提交一条本地短文本请求，保留模型 ID、端点、结果和错误记录，不使用私人文件。
下一步
完成下列关联配方的验证项，再增加一个功能；依赖版本变化时回到来源重做检查。
费用
待核验
价格尚未核验；软件、模型、API、硬件和托管费用需分别确认。
实施步骤
- 01选择 Ollama 或 LM Studio 的官方安装渠道并记录版本。
- 02选择一个许可清楚且适合本机资源的具体模型，记录模型与量化。
- 03在工具中先完成本地对话，再开启仅限本机的 API 服务。
- 04按官方接口发送短文本请求，保存模型标识、错误与延迟，勿上传私密文件。
实施步骤
- 选择 Ollama 或 LM Studio 的官方安装渠道并记录版本。
- 选择一个许可清楚且适合本机资源的具体模型，记录模型与量化。
- 在工具中先完成本地对话，再开启仅限本机的 API 服务。
- 按官方接口发送短文本请求，保存模型标识、错误与延迟，勿上传私密文件。
原始来源
- Ollama 官方资料 ↗
docs.ollama.com · 2026-10-15 · 官方文档说明
- LM Studio 官方资料 ↗
lmstudio.ai · 2026-10-15 · 官方文档说明