详细介绍
明略科技（Minglue Technology）是一家做 Agentic AI 的公司，主要提供基于自研大模型的企业级智能体服务。
它能帮你让多个 AI 智能体一起协作完成任务，比如你提一个问题，几个 AI 在同一个群里从不同角度讨论、互相纠错，最后给你一个更靠谱的答案。除了这种协作平台，他们还开源了一些能在本地设备上高效运行大模型的工具，适合需要在端侧部署 AI 能力的场景。
主要功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| Octo Agent 协作平台 | 支持多个人工智能体在群聊中实时协作，共同回答用户问题，通过互相补充和纠错提升答案质量。 |
| Cider 推理加速框架 | 一个开源的端侧推理加速 SDK，优化大模型在本地设备（如 macOS）上的运行效率，降低内存占用。 |
| Mano-P 端侧模型 | 一个开源的端侧 GUI 智能体模型，可在本地设备上运行，支持真实业务场景中的闭环应用。 |
| DeepMiner 大模型产品线 | 明略自有的大模型系列，用于构建企业级“可信生产力”的 Agentic AI 应用。 |
定价方案
部分产品已开源，企业级服务需联系官方获取方案。
| 方案 | 价格 | 包含内容 |
|---|---|---|
| 开源版本（如 Octo、Cider、Mano-P） | 免费 | 可公开访问和使用的开源代码与模型 |
| 企业级 Agentic Service | 查看官网 | 基于 DeepMiner 的定制化企业服务 |
使用建议
如果你是开发者或技术团队，想在本地设备上高效运行大模型，可以试试他们的 Cider 和 Mano-P 开源项目。
如果你希望用多个 AI 智能体协同解决问题，Octo 平台提供了一种新的工作方式。
具体使用体验和详细功能，建议访问官网了解。
使用场景
1
用户需要多个AI智能体协同完成复杂任务
问题
单一AI模型难以全面覆盖多角度分析和交叉验证
解决
使用Octo平台创建多个AI Agent在同一个群组中实时协作，从不同角度思考并互相补充纠错
2
开发者希望在端侧设备上高效运行大模型
问题
端侧设备算力有限，大模型运行存在性能和内存瓶颈
解决
集成Cider推理加速框架与Mano-P端侧模型，在本地设备上实现更高效率、更低内存占用的大模型运行
常见问题
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