把「想法」编译成「现实」：魔搭&AMD开发者实践专场完整回顾

魔搭ModelScope社区

11人浏览 · 2025-08-12 18:32:14

魔搭ModelScope社区 · 2025-08-12 18:32:14 发布

8月2日下午，魔搭社区ModelScope 联手 AMD，在杭州办了场有料有趣的

「Agent × MCP」开发者实践专场！

现场超200位AI开发者和技术大牛齐聚一堂，线上超3万搭友观看直播，讨论气氛火热，大家边聊MCP和Agent的最新玩法，边认识新搭友共创～

👇带你快速回顾活动现场

📎8月4日(11).mp4

活动概览

🕓时间：2025.8.2 13:00 - 18:00
📍地点：杭州·阿里巴巴西溪C区
👥 参与人数：超200位搭友及嘉宾等

活动亮点回顾

1. 大咖云集，干货满满

本次活动邀请了来自MiniMax、通义实验室、AMD、沙粒云科技、OpenMCP、Datawhale等企业与技术社区的专家，围绕Agent、MCP开发实践、端侧大模型等话题展开深度分享。

精彩演讲节选：

MiniMax通用Agent在长程任务中的探索与落地实践

演讲者：林凡（MiniMax Agent核心研发）

📎林凡.mp4

MiniMax 正在打造具备多模态理解、强工具调用、多智能体协作和工业级落地能力的通用 AI Agent，旨在让 AI 真正融入实际工作流，协助用户完成复杂、长周期的任务。与传统聊天机器人不同，一个优秀的 Agent 需具备任务规划、多模态理解、工具调用和记忆管理四大核心能力，并通过多智能体协作、上下文工程与量化评估实现可靠执行。

目前，Minimax Agent 已原生支持图像识别、自动修复代码、定时抓取新闻、集成支付等多样化场景，展现出强大的技术整合与实际应用能力，正推动 AI 从“内容生成”迈向“自主执行”，成为下一代人机交互的核心载体。

MobileAgent：当LLM有了眼睛、手、脚以及一台独立电脑，能有多智能？

演讲者：叶加博（通义实验室算法工程师）

📎MobileAgent_当LLM有了眼睛，手，脚以及一台独立电脑，能有多智能_(720P).mp4

叶加博深入探讨了团队在多模态多端GUI智能体领域的最新探索成果。他回顾了从传统智能体到大模型智能体的演进，提出当前对智能体的需求已从单一任务执行发展为与环境深度交互的复杂协作。针对现有通用大模型在GUI任务中知识不足、成本高、效率低的问题，团队研发了专用GUI底座模型 GUI-Owl，通过三阶段训练（监督微调、真实环境轨迹学习、强化学习）显著提升其在手机和PC端的操作理解与执行能力。

基于此，团队升级了 Mobile-Agent V3 框架，引入RAG、Manager-Worker-Reflector多Agent协同机制，实现任务拆解、执行与反思闭环，在真实场景中大幅提升任务成功率。相关模型与框架即将在魔搭社区开源并上线体验Demo，推动开发者共建智能体生态。

协作型AI，会是你的下一个助手吗？

演讲者：许文豪（Datawhale成员、大厂AI产品经理）

📎协作型AI，会是你的下一个助手吗_(720P).mp4

许文豪从产品经理视角出发，提出“协作型AI”的本质是实现人与AI协同效益大于个体之和，构建“1+1>2”的超级团队。他回顾了AI如何重塑信息获取（从“搜”到“问”）、提升信息处理效率、重构工作流（如GPT-4o图像编辑），并指出当前已从通用AI走向垂直场景的Agent爆发期。

通过Manus、Luma、AI调酒师等案例，展现了AI如何辅助甚至赋能普通人完成专业级任务。他强调，真正的协作不仅是工具使用，更是人机关系的重构——谁做、如何做、如何反馈。

最后提出AI产品设计的三大挑战：抽象工作流、拆解系统能力为可组合模块、定义清晰的协作路径，呼吁开发者共同探索人机协同的未来范式。

魔搭 x MCP，那些你不知道的用法

演讲者：其天（魔搭社区技术产品经理）

📎魔搭xMCP,那些你不知道的用法(720P).mp4

其天深入浅出地讲解了魔搭社区在MCP生态上的建设进展与使用指南。以“模型即服务”（MaaS）为核心，构建了涵盖模型、开源工具链（如MS-Swift、MS-Agent）和云服务（如Inference API）的完整生态。

2025年初上线的MCP广场已形成三层开放体系：底层汇聚社区与官方MCP工具并提供免费托管，中层通过Open API支持外部应用集成，上层则落地于MCP实验场及通义灵码、Cherry Studio等第三方平台。

他详细分享了创建MCP的两种方式（自定义配置或GitHub一键导入）、创空间开发MCP的流程与版本兼容性提示，并推荐使用MS-Agent快速搭建Agent应用。最后强调魔搭提供丰富的免费资源（模型、Notebook、部署服务等），助力开发者低门槛参与MCP生态共建。

MCP+硬件，会产生什么火花？

演讲者：徐帆（沙粒云科技合伙人、B站知名UP主"AI研究室-帆哥"）

📎MCP+硬件，会产生什么火花_(720P).mp4

徐帆用生动案例展示了他从MCP初探到AI+硬件实践的三次探索：首次通过Blender MCP体验AI操控软件建模的震撼；第二次尝试用机械臂“写高考题”，虽流程固定但引发公众对AI实体化的强烈共鸣；第三次结合MCP将机械臂底层指令封装为可被大模型自由调用的工具，实现“说一句‘逗个猫’，AI自动生成动作序列”的“言出法随”式控制。

他总结MCP让AI具备记忆与教育性、支持抽象指令执行，并呼吁构建“大模型中台+模块化MCP+视觉反馈”的未来硬件协作范式，同时高度评价魔搭MCP广场的丰富生态与易用性。

AMD端侧AI应用创新生态及开发实践

演讲者：昝仲阳（AMD大中华区AI Marketing负责人）、陈雯（AMD大学计划高级软件工程师）、郭萌明（上海首界科技联合创始人）

📎AMD端侧AI应用创新生态及开发实践(720P).mp4

AMD不仅提供具备CPU、GPU与高达50 TOPS NPU算力的RyzenTM AI处理器，更通过Ryzen AI软件栈、ONNX Runtime、Lemonade Server等完整工具链，构建起开放、高效、易用的端侧AI开发生态，全面支持大模型在本地的部署与推理。在此基础上，创业团队玲珑星核充分释放RyzenTM AI 9 HX 395平台的高性能与大显存优势，打通ROCm + PyTorch技术路径，预装基于llama.cpp优化的推理框架，并结合魔搭模型生态，打造软硬一体的Mini PC，实现一键下载、本地运行主流大模型。

无论个人开发者、初创团队还是工业级客户，都能在AMD平台上实现从模型部署到商业落地的全链路创新，全面推动AI在云、边、端的普惠化与产业化发展。

2. 动手实践，边学边做

除了理论分享，本次活动还设置了实战环节：

动手实现一个做PPT的MCP服务器

演讲者：锦恢（OpenMCP负责人，知乎知名博主"锦恢"）

📎动手实现一个做PPT的MCP服务器(720P).mp4

锦恢带领搭友们使用MCP开发一个自动生成PPT的AI助手，基于Slidev框架将幻灯片抽象为结构化数据，通过MCP暴露增删改查接口，让大模型像编程一样逐步构建内容。他结合system prompt注入语法文档，提升模型准确性，并采用“先生成大纲再执行”的策略，增强可控性与交互体验。借助通义灵码、OpenMCP等工具快速开发，支持一键导出并部署到主流Agent平台。

同时，通过引入memory MCP，可轻松实现用户偏好记忆，如姓名、邮箱等个性化信息。整个方案展示了从需求分析、工具设计到测试部署的完整MCP开发范式，为打造高效、可落地的垂直领域AI应用提供了实用且可复用的实践路径。

端侧大模型开发实战：微调、部署 & 应用开发

演讲者：周理璇（Datawhale教研负责人）、长琴（Datawhale成员，《ChatGPT原理与应用开发》作者）

📎端侧大模型开发实战_微调，部署&应用开发(720P).mp4

🔗附上实践学习资料： https://modelscope.cn/learn/1557

分享围绕端侧AI与MCP Agent开发展开，强调在本地设备（如AI PC）部署大模型可兼顾数据隐私、低成本和离线可用性，尤其适用于企业、工业、医疗等敏感场景。通过Ollama部署模型、微调角色化AI、结合Streamlit开发界面，并利用MCP协议实现任务自动化，开发者可构建真正“能做事”的本地智能体。

活动以“甄嬛”角色AI为例，完整演示了从环境配置、模型微调到应用部署的全流程，同时指出端侧AI在供应链、求职、边缘计算等领域的落地潜力。比赛不限初赛硬件，鼓励开发者聚焦真实需求，用AI解决实际问题，共同探索本地智能的未来可能。