这一周是参加 Microsoft Reactor 活动的第一周,主要学习了如何构建 AI Agent、如何让多个 Agent 协同工作、以及如何用代码构建一个 RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统,相当于一个 AI 图书馆。通过实践加深了对 AI 架构搭建的理解。
此外,我还找到了很多免费的开源 AI 接口资源,这让搭建和使用 AI 系统的成本大幅降低。虽然上周因为时间紧张,没能提交 Next.js Hackathon 的项目,但因此获得了为期一个月的多项 AI 工具的免费试用(如 Vercel、Cloudflare、OpenAI、Eleven Labs 等),打算充分利用。
尝试了自己部署 MCP(Multi-Agent Collaboration Platform),体验了搭建的乐趣,但运行成本仍较高。仅让 MCP 跑一个简单网页就花了近 1 美元,效果不理想。不过,相比年初 OpenAI 成本高昂的情况,现在有像 DeepSeek 这样的服务出现,整体价格显著下降,对未来 MCP 的发展还是看好的。
计划接下来在自己网站上做一个简单的 RAG系统,用 transformer.js 将文本转为向量,再通过免费 Supabase + PostgreSQL 实现模糊查询功能。另外考虑将播客整合进网站,并进一步开发一个基于 AI 的博客应用。
这一周还参加了塔林的 Unreal Engine 活动,虽然内容和 Unreal 关系不大,但借机试跑了 Unreal 引擎,发现自己电脑性能有限,只能在调到最低画质后勉强运行。相比之下也尝试了 Bavy(基于 Rust 的游戏引擎),虽然最终效果不错,但开发过程中缺乏实时反馈、编译慢,开发体验欠佳。