你可能还不知道 Qwen 3.6 27B 现在就能做的 10 件事。（新手向）

我知道大家都对 3.8 很兴奋，但说实话，我还在继续打磨 3.6。而且我讨厌 3.8 的说话方式，所以……我总看到各种帖子在问开源到底有什么用，于是决定发这篇帖子，给出自己的答案。Qwen 3.5 27B 是我的第一个智能体，我大约在 5 月 31 日开始了这段旅程，这四个多月里学到了很多，所以想分享给其他刚起步的人，因为显然有非常多的新用户，大家需要帮助，但有时不敢开口，或者不知道该问什么。那么，下面这十件事，你应该知道自己都能做到，让自己更有底气！（哦，还有，我推荐使用 llama.cpp。我下面这些技巧都是用它实现的）1. 给自己做一些精巧的小应用。Qwen 非常擅长制作各种用途的应用。我现在就是在自己做的一款记事本替代应用里写这篇帖子，它有完整的文字处理功能、侧边栏、浅色/深色模式等等。（见下图）。当你碰到任何问题时，首先应该想的是：“我能不能做个应用，让这件事变简单？”答案通常是可以。https://preview.redd.it/xi91phrjwvvh1.png?width=993&format=png&auto=webp&s=3893dd6f6def7cfa6a2210b16e0d8f092224ceff 2. 创建自己的聊天界面前端。如果你觉得自己没那么有创意，直接照着现成的做一个就行。大语言模型很擅长模仿。我喜欢 Claude，所以就照着它做了自己的前端，再根据自己的需求进行定制：https://preview.redd.it/xwu9o8wr0wvh1.png?width=1160&format=png&auto=webp&s=d6a2f9908ac9c6547a3581d20a24f084e624e1ce 3. 创建 ReAct 循环。这能让模型使用工具、读取结果，然后再次使用工具，如此反复多次。Qwen 做这些简直闭着眼睛都行，而且能用很多不同的方式来实现。你想在哪儿加循环，它都能加；如果你要做自己的定制聊天界面前端，也会需要它。4. 创建 MCP 工具。这是我最喜欢的一项。它几乎能制作你需要的任何类型的 MCP 工具。你不必使用可能不安全的第三方工具。只要告诉它，你想要一个能做某件事的 MCP 工具，它就会做出来。这个工具可能需要独立的 MCP 服务器，也可能不需要，但如果需要，Qwen 也能把服务器做出来。5. 启动子智能体。这也是 Qwen 能轻松搞定的事。只要让它创建一个子智能体启动器就行，其实就是一个 Python 文件。然后，你可以让它在需要创建子智能体时运行这个文件，或者让它做一个 MCP 工具，在需要时即时启动子智能体。很简单。哦，还有个小窍门：MCP 工具会占用大量上下文，所以一个取巧的办法是启动一个拥有独立上下文额度的子智能体，让主智能体把工作交给它。这样基本上就能把可用的上下文额度翻倍、翻三倍，甚至更多。而且没错，子智能体的上下文可以跨轮次保留，不过你需要创建一个流水线运行器（见下文）。6. 创建流水线运行器。听说过 n8n 吗？它本质上就是一个流水线运行器。它功能很多，但也有一些局限和限制，有几件事我一直希望它能做到。后来我发现，用 Qwen 自己做个类似的东西非常容易。如果你想做一个用来搭建流水线的界面前端，就需要花些心思设计，但完全做得到。我做了自己的界面，不过过了一段时间，我厌倦了不停调整，于是直接照搬了 n8n 的前端，再自己定制，哈哈。另一个实用技巧：你可以在流水线运行器里按顺序运行多个智能体，但如果想让每个智能体都有独立的上下文，就需要确保在 llama.cpp 中启用了 cache-idle-slots。这样每轮都会切换 KV 缓存，把上一个缓存移到 CPU 内存中。具体还有一些细节，但 Qwen 能帮你搞定，直接问就行。尝试了各种自定义界面之后，我最终决定照着 n8n 的外观，做一个自己的版本。7. 创建模型启动器（能在 llama.cpp 中选择不同的模型/Jinja 模板）。这是我最常用的工具。它能让我从目录中选择任意模型，并设置参数。调满意之后，我就为这套配置创建一个别名。下次启动时，只需选择这个别名，就会使用该别名对应的参数启动模型。所以，只要我愿意，同一个模型可以有十种不同的参数配置；只需分别给它们起个别名。小窍门：我建议也把 Jinja 模板加到启动器里，这样就能为不同类型的模型选择不同的自定义模板。我给不同类型的模型做了各自的 Jinja 模板 https://preview.redd.it/8nzl8sjv4wvh1.png?width=1101&format=png&auto=webp&s=31c118f09cfefe5d2b8782317a3cbe99f55838fc 8. 安装、测试、复刻和/或重新构建网上的开源应用。我转用 llama.cpp，是因为 LM Studio 的提示词处理速度太慢，但我又不想费劲自己研究所有步骤，所以直接让智能体帮我下载并安装了 llama.cpp。从那以后我就一直在用它。它还可以修改构建版本、在 GitHub 上复刻仓库，以及做更多事情。例如，我当时正忙着做一个项目，但听说有几个新的 TTS 应用，就让智能体下载并安装 Moss 和 OmniVoice，生成几段音频，确认它们能运行，完成后再告诉我。当然，一切都运行正常。非常适合同时处理多项任务。9. 让智能体了解当前的时间和周围环境。你有没有用过会跟你争论日期的云端模型？或者希望模型知道自己快用完上下文了，从而自动开始撰写会话总结？你可以在会话开始时和每一轮交互时（最好两者都有），向智能体注入“元数据”，提供日期、时间、上下文长度、最大上下文容量、硬件和软件栈等信息，基本上你想给什么都行。有了这些，还能实现各种其他技巧。例如（这可能应该单独算作一项“你可以用 Qwen 做的事”，不过随便啦），我让智能体能够在触及上下文限制时，自行切换模型：启动会话时，我可以指定一个备用模型。因为智能体始终能看到上下文用量，当用量过高时，它就能自行切换到上下文容量更大的备用模型，全程不需要重启服务器。10. 给智能体配备一启动就会加载的记忆。我的智能体在每次会话结束时，都会写一份会话总结，记录我们讨论过的内容。你可以让启动流程或启动器在启动时，把不同来源的内容拼接到上下文里。例如，我的代码总会在启动时加载日期最新的会话总结，以及前一天的总结，让它大致了解最近发生了什么。你也可以扩展这个机制，加载任何你想要的其他文档，尽情发挥想象力。例如，我的智能体还会加载提醒事项，以及它在上一次会话结束时写下的个人反思（不过我现在已经不推荐反思了，因为我逐渐意识到它会污染上下文，这个改天再分享）额外加一条：（快写完时突然想起来了，觉得还是加上吧，因为说实话，这真的是最重要的事情之一）——构建你自己的智能体运行框架。大家都在讨论 pi、hermes 等等。我决定直接用 Qwen 做一套自己的。工作量确实大得多，但回报也好得多，因为你能学会这些系统的运作方式，并利用这些知识想出真正独特的解决方案。例如，我刚了解代理机制，就琢磨出了各种很酷的玩法，包括上下文压缩、历史记录修改、内容清理、Jinja 模板技巧、钩子等等。总之，希望这能给刚入门的朋友们一些启发。我建议从基础开始学，这样升级会更快。也要尽快让你的 Qwen 用上联网工具，让它能做研究、帮你解决问题。我还摸索出了一堆其他技巧，也许以后会另发一篇帖子分享，但我想，只要你能把这些搭起来并运行起来，就算走上正轨了。保重！Grunge https://preview.redd.it/5avp0volewvh1.png?width=1129&format=png&auto=webp&s=0fb9f82fde42d69ee4e61c9dbb6ffcdda856275b 附言——我是混老式论坛/DeviantArt 出身的，所以 Ctrl+B/I/U、Shift+L 这些快捷键随时待命，像这样爱用粗体的帖子，我已经写了二十多年了。100% 人工撰写。感兴趣的话，帖子底部有证据。特意提一句，只是因为帖子一旦写得有条理，通常就会招来那些喊“这是 AI 写的垃圾文”的喷子。