作者：liuchunming033 搭建这个性能测试框架是希望能够让每个人（开发人员、测试人员）都能快速的进行性能测试，而不需要关注性能测试环境搭建过程。因为，往往配置一个性能环境可能需要很长的时间。1、性能测试流程 该性能测试框架工作的流程主要有：触发测试–>部署测试脚本–>部署被测系统–>Jmeter打压–>被测系统日志分析，5个阶段。 体现在Jenkin
一、架构设计：三层核心组件graph TB
A[输入层] --> B[多模态感知]
B --> C[认知决策层]
C --> D[行动执行层]
D --> E[输出层]
subgraph 多模态感知
B1[图像OCR] --> B2[视觉描述生成]
B3[语音转文本] --> B4[语义增强]
end
subgraph 认知决策层
C1[记忆检索] --&g
相比较普遍agent来说，该理论有一个很关键的点——微调。目前的agent基本上都是依赖于LLM原生的工具调用能力针对工具调用微调，增强其能力。
原创
2024-10-28 16:09:59
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目前来说，Prompt依旧是大模型agent的核心，实现的重要手段之一。目前业界普遍认为，AI Agent技术包括四大核心部分：角色定
# Python多Agent系统的实现
在人工智能和分布式系统的研究中，多Agent系统（Multi-Agent System, MAS）是一种重要的架构。多Agent系统包含多个智能体（Agents），这些智能体可以自主地作出决策、执行行为，并且与其他智能体进行相互联系、协调，以实现特定的任务。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的多Agent系统，并通过代码示例帮助读者掌握基本概念。
原创
2024-10-24 04:39:45
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sbit是用来给特殊寄存器某个位取一个名字。sfr就是特殊寄存器。下图就是51单片机所有的特殊寄存器每个寄存器的位我们都可以给它取一个名字，专业术语叫 标识符，通过这个标识符可以操作对应的数据。每个寄存器的位也都拥有一个地址，通过寄存器的地址也可以访问到对应的数据。但是地址只能做右值，不能做左值。也就是sbit led =0xA0^1//0xA0是P2这个寄存器的地址是可以的但0xA0
+++date = "2022-03-06T20:06:56+08:00"title = "datadog agent代码分析之日志数据流转"type = "post"author = "thur"description = ""keywords = ["datadog agent", "代码分析", "data flow", "源码", "源码分析"]topics = [""]tags = ["
原创
2022-06-28 14:28:07
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常用组件①avrosource： 监听一个avro的端口，从另一个avro客户端接受event!必须配
原创
2023-02-02 10:03:22
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智能体 = LLM+观察+思考+行动+记忆多智能体 = 智能体+环境+SOP+评审+路由+订阅+经济多动作的agent的本质是react
multi-agent-orchestrator 是aws 开源的多agent 调度框架 包含的特性 多agent 调度 多语言支持，目前支持python 以及typescript
0 前言
Agent是一个使用大语言模型决定应用程序控制流的系统。随着这些系统的开发，它们随时间推移变得复杂，使管理和扩展更困难。如你可能会遇到：
Agent拥有太多的工具可供使用，对接下来应该调用哪个工具做出糟糕决策
上下文过于复杂，以至于单个Agent无法跟踪
系统中需要多个专业领域（例如规划者、研究员、数学专家等）。
为解决这些问题，你可能考虑将应用程序拆分成多个更小、独立的，并将它
原创
2024-10-18 17:53:21
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现阶段需要测试两套产品，在资源有限的情况下，需在同一台机器上进行安装agent测试。
原创
2020-08-28 09:55:29
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Claude Code采用了一种创新的分层多Agent架构，通过主Agent和SubAgent的协作来处理复杂任务：否是用户请求主Agent nO函数是否调用Task工具直接处理工具调用Task工具 p_2对象创建SubAgent I2A函数Agent生命周期管理并发执行协调 UH1函数结果合成器KN5函数返回合成结果返回处理结果Task工具是Claude Code多Agent架构。
概述：流程；框架：闭源：Manus、Magentic-One、Jenius、Vertex AI、Replit Agent；开源：LangGraph、OpenManus、CrewAI、AutoGen、Swarm、Phidata/Agno、Suna、Langflow、CodeFuse-muAgent。
第十六章 群体智能优化算法总结总结一下最近一段时间关于群体智能优化算法的文章，这方面的文章目前一共发表了13篇，涉及粒子群（鸟）、人工蜂群、蜘蛛猴、蚁群、布谷鸟、萤火虫群、萤火虫、蝙蝠、鱼群、蟑螂、猫群、细菌觅食和烟花算法，虽然这都是些五花八门的小东西，但也不是无规律可循，这里需要注意的是，群体智能一般是指具有生命的种群（鸟、鱼等），但也有像烟花这样的无生命个体，这里我们将所有这些个体统称为智能体
随着人工智能技术的不断发展，人们对于情感分析的需求越来越高。传统的单模态情感分析仅基于文本信息，存在一定的局限性。多
概述；Agno：实战；OWL；AgentScope：架构、对比LangGraph、其他；Agent Squad：架构、实战。
随着人工智能技术的飞速发展，单一模态的数据处理已经难以满足复杂场景的需求。AI Agent的多模态内容理解与生成旨在使智能
摘要（148字） DeerFlow作为开源多智能体框架，通过coordinator、planner、research_team和reporter四类Agent协同解决复杂任务。coordinator处理基础交互并分流请求；planner严格评估信息完整性，决定是否启动research_team深度研究；研究员通过工具链执行检索与综合分析；最终由reporter生成报告。其核心在于动态分工机制——planner的"has_enough_context"判断触发不同工作流，而研究员的提示词设
背景商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，如果编辑的够好，能帮助商品有效提升曝光，并且不用付出额外的费用。对商品素材敏感的商家，会花很多心思在优化关键词引流上；例如每天到【生意参谋】中看最近有那些买家搜索多的词、行业热门的词，补充到自己相关的商品上；但做好这件事需要一个专业运营并投入很多精力。有了大模型之后，自动优化标题就成为【AI经营】中的核心能力之一，帮助商家优化商品素材，提
