启动过程可以拆成以下步骤： 几个实现细节值得注意： plugins-root 会转为绝对、规范化路径，并在管理器创建时自动建目录；相对路径基于进程当前工作目录。
路由函数：判断是否继续调工具 ---------- def should_continue(state: AgentState) -> Literal["tools", END]: last = state["messages"][-1] # 如果模型产生了 tool_calls，且不是错误兜底，则去执行工具 if getattr(last, "tool_calls", None): return "tools" return END # ---------- 5.
7B，200ms即可完成语音识别。镜像二（Qwen3.5-9B）： 42.228.
最大的感受是：蓝耘的模型广场聚合了国内主流大模型，GLM-5.1、DeepSeek、Qwen这些国产模型都能在一个平台上直接调用。如果不走蓝耘，要同时用多个国产模型，要么在各家平台分别注册充值，要么自己部署GPU。蓝耘把多模型调用的门槛从”需要分别对接各家API”降到了”一个Key全搞定”。 Key”。
本文对 grill-me 最彻底的一次拆解。从零基础到源码级理解，看完你不仅能用好它，还能理解它背后的设计哲学——并且把这些哲学用在你自己的 Skill 开发里。