BuffaloTechRider/Autodidact
🤖 AI 智能体BuffaloTechRider
一款通过在本地与云端大模型间智能路由，实现自我学习、降本增效的 AI 智能体。
Autodidact 是一款基于 Python 构建的先进 AI 智能体架构，旨在解决云端大模型高昂成本与本地模型隐私/经济性之间的权衡问题。其核心创新在于自适应路由引擎，能够智能判断任务是需要云端模型处理，还是可以通过 Ollama 在本地完成。
主要特性包括：
- 动态路由：根据任务复杂度自动在本地和云端模型间切换。
- 持久化记忆：集成强大的知识库，使智能体能够“记住”过往交互并优化后续响应。
- 自学习循环：系统设计旨在随时间推移改进决策过程，随着数据积累变得更加经济且精确。
- 命令行界面 (CLI)：专为偏好终端工作流的开发者和高级用户设计。
- 多模型支持：无缝集成 OpenAI、AWS Bedrock 等多种 LLM 后端，确保部署环境的灵活性。