这是我的一个测试blog，这个使用的是node-js做的后端建的，主要是使用方便，不用再去打开本地的路径去启动项目，写的时候更加方便一点
但是发现，还是使用自己本地的Typora更好。
欧意的学院，网址老是会换，参考得到最新的网址。
一个建立在区块链上的网站xLog - Write. Own. Earn.
此外 Bitget交易所
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更低的价格-20元，使用国内的先进大模型
SpecKit 这个据说也很好，不过它支持的AI大模型，都不包括国内的。
这么讲，还是先使用，zhipuAI和Trde更好一点
Function Calling ：AI
能力名称
业内把这种“让大模型自己决定何时、以什么参数去调用本地/外部工具，从而完成用户任务”的机制统称为：
- Function Calling（OpenAI 叫法，最流行）
- Tool Use / Tool Calling（Anthropic、Google 等通用叫法）
- ReAct（学术界的“推理+行动”范式，常和上面两个词混用）
一句话：模型不再只“说话”，而是输出结构化“调用指令”，由框架帮你执行真正的本地代码/API，再把结果塞回给模型继续推理，实现闭环。
哪些主流大模型/生态已原生支持
| 模型/框架 | 支持情况 | 备注 |
|---|---|---|
| OpenAI GPT-4 / GPT-3.5-turbo | ✅ 官方 function_calling |
最早标准化，生态最成熟 |
| Anthropic Claude 3.x | ✅ 官方 tool_use |
2024 起全系列支持，与 MCP 搭配更香 |
| Google Gemini 1.5 Pro/Flash | ✅ 官方 function_calling |
语法类似 OpenAI，多模态工具也可调 |
| 阿里通义千问 Qwen-7B~110B | ✅ 开源 & 云端 API 均支持 function_calling |
DashScope 平台可直接体验 |
| 百度 ERNIE Bot 4.0 | ✅ function_calling |
千帆平台提供 |
| 讯飞星火 3.5/4.0 | ✅ function_calling |
文档与示例齐全 |
| Llama-3-70B-Instruct | ✅ Meta 官方示例已给出 function_calling 模板 |
需自部署，社区有 LangChain 封装 |
| ToolLLaMA | ✅ 专为 16k+ API 做微调的开源模型 | 适合研究级多工具调度 |
常见本地/开源组合（模型 + 框架）
| 组合 | 特点 |
|---|---|
| Llama-3 + LangChain / Langchain4j | Java/Python 都能写 Tool，ReAct 自动调度 |
| Qwen-14B + ModelScope-Agent | 中文友好，一键打包十几种工具 |
| Ollama + openai-function-calling 模板 | 本地轻量，几行代码把任何脚本注册成工具 |
| Claude + MCP Server | 把工具做成微服务，Claude 通过 MCP 协议即插即用 |
一句话总结
只要模型接口里出现“functions/tools”字段、让你提前声明函数名/参数/描述，它就具备“自己决策→调用本地工具→再推理”的 Agent 能力；上面列出的模型/框架都已落地，可直接拿来用。
浏览器自动化必备
Chrome for Testing availability
chrome-for-driver，就是他。