第25周总结（2025年6月13日）

📌 本周重点

2025年已过半

学习了 LangChain 和 Transformer.js，可以在浏览器中运行多模态 AI Agent

🧠 技术要点

LangChain 结构

LangChain：构建 AI 工作流，封装大模型调用

LangSmith：调试和监控工作流

LangGraph：实现复杂、多模态 agent 流程

举例：一句“今天天气如何？”背后其实涉及多个 API 调用（时间、位置、天气）+ 文本生成模型组合。

Transformer.js + ONNX

可在浏览器端运行 Hugging Face 模型（ONNX 格式）

脱离服务器，纯前端推理

实现轻量多模态 AI 交互体验

⚠️ 技术挑战

模型太大（上百 MB 到几 GB）加载慢

解决方案探索：

使用 Service Worker 的 background fetch 实现断点续传（仅支持 Chrome 系）

用户手动下载模型 + 校验 hash（兼容性更好）

🧪 其他探索

看了 BitECS，准备结合 Babylon.js 写个 ECS Demo

下周尝试评估 ECS 架构在浏览器端的性能表现

✅ 总结感悟

彻底理解了 AI agent 的结构和工作流

浏览器端跑 AI 是可能的，但仍需解决下载和兼容问题