你是不是还在付费使用大模型？
如果你只是一个普通用户，那无话可说。
但如果你是一个程序员——拥有自己专属的，一个本地大模型那不是更好。

咱具备这个条件，也具备这个能力。

不要着急，这里一步步教我们如何实现。

先纠正一个普遍的误区。

一、我们用的ChatGPT、Deep Seek其实不是“大模型”，而是“智能体”

很多人以为自己在用“大模型”，其实严格来说，这些都不是“裸”的大模型，而是基于大模型开发的智能体（Agent）。

为什么这么说？

大模型本身不会使用工具，更不会联网搜索或查询天气；
大模型没有记忆功能，每次对话都是一次“重启”；
我们能让它“查天气”“搜资料”“联网回答”，
都是因为智能体替它完成了这些动作。

换句话说：
大模型是大脑，而智能体才是能动的“人”。

所以，当你打开

ChatGPT、DeepSeek、通义千问等应用时，
你用的并不是“大模型”，而是包了一层智能体的应用。

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二、程序员该怎么做？打造属于自己的“免费智能体”

既然知道我们用的都是智能体，那问题来了：
我们程序员，能不能自己做一个？而且还不用花钱？

答案是：完全可以。

要想打造自己的智能体，我们只需要准备以下工具。

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三、工具介绍

1.核心工具

LangChain 框架
我们就是通过它来“开发智能体”的。
它提供了模板、记忆机制、工具调用等一整套智能体架构。

Ollama 本地运行工具
用来下载并管理本地大模型，比如 ChatGPT、千问、DeepSeek、Llama3 等。
通过 Ollama，我们可以在本地运行大模型，与之直接交互，
而无需联网或付费调用 API。

2.衍生工具

PyCharm 开发工具
一款功能强大的 Python IDE，帮你高效开发、调试代码。

Python 编程语言
LangChain 和 Ollama 都是基于 Python 调用的，版本匹配非常关键。

注意：Python 版本一定要与 LangChain 和 Ollama 兼容。
否则会陷入各种报错与依赖地狱。

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四、四者之间的关系（非常关键）

用一段话总结

我们在 PyCharm 中用 Python 编写代码，
通过 LangChain 框架调用并开发智能体，
智能体背后使用的是由 Ollama 管理的本地大模型。

更具体一点：

LangChain → 是开发智能体的框架
Ollama → 下载、管理并运行本地大模型
LangChain → 通过 Python 调用 Ollama 提供的大模型
PyCharm → 是我们写 Python 代码的工具

LangChain 不只是调用模型，它还能：
使用 prompt 模板（让指令更精准）；
调用多种工具（tools）（比如查天气、查地址）；
使用 memory 记忆模块和数据库，让智能体具备记忆能力。

这些，都是大模型本身不具备的功能。
所以，我们开发的不是“大模型”，而是真正的智能体。

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五、LangChain 调用本地大模型示例

下面这段代码，就是最简单的“调用本地大模型”示例

from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.messages import HumanMessage
model = ChatOllama(model="llama3")
response = model.invoke([
HumanMessage(content="用一句话介绍你自己，请输出简体中文")])
print(response.content)

运行后，智能体会调用本地的 Llama3 模型，并返回回答。
这样，我们就可以调用本地大模型，然后进行交互、定制智能体了。

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六、完整教程下载

如果你是零基础，可以查看实现教程，在此下载

链接:

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提取码: ybt7

​最后

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