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24 小時的團隊 AI Agent：GIGABYTE AI TOP / vLLM + 地端開源多模態模型 + Hermes Agent 部署攻略
DeepSeek 把 API 價格砍到 25 折，OpenRouter 上一堆模型也跟著殺價，一堆免費額度都等著你來用。但問題是：便宜的 API 解決得了「這次對話花多少錢」，卻解決不了「這些資料跟經驗，最後留在誰手上」。 想清楚這件事，我決定把整套 AI workflow 搬到地端，自己搞清楚模型、Agent、串接全部留在自己手上到底跑不跑得起來。第一步是找一台扛得住大型語言模型、也撐得住團隊多人同時請求的地端主機。 這篇不只是開箱文，是我把 vLLM、開源量化模型跟 Hermes Agent 兜起來、串進公司 Slack 的第一手部署紀錄，中間卡關卡到想放棄不只一次。這篇文章會老實告訴你：我們團隊測試出來的幾個心得、Agent 怎麼設計才不會炸 context、還有卡最久的報錯怎麼解。 這篇文章會依序談到： * 一、為什麼選擇地端——人力資本與代幣資本的框架，以及整套系統的架構總覽 * 二、
