Mini-AGI 是一个字节级持续学习语言模型，可在单张 8GB VRAM 的消费级 GPU 上从零训练，权重以普通文件形式存于磁盘并按需换入显存，参数量因此受磁盘空间而非显存限制。模型在训练中按需扩展容量、剪除无用部分，读取与生成走同一条代码路径，无需独立微调流程，也不会灾难性遗忘。目前仍是小型玩具级模型，权重尚未发布，仍在进行语料首轮读取，预计还需数周。