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Effective harnesses for long-running agents翻译

摘要:本文探讨了长期运行AI Agents在跨多上下文窗口工作时面临的挑战,并提出双重解决方案。通过初始化Agent配置基础环境并生成功能清单,以及编码Agent进行渐进式开发并维护清晰状态,有效解决了Agent"一步到位"倾向、环境状态混乱等问题。实验表明,结合git版本控制、结构化日志和测试工具,显著提升了Agent在多会话间的持续工作能力。文章还指出了未来研究方向,如专用Agent架构和多领

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#人工智能#github
Agent Team是啥,怎么玩

Agent Team 让多个 Claude Agent 同时为你工作:有的 debug,有的写测试,有的优化性能 💻。不再需要守在电脑前,AI 团队帮你搞定一切!

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#人工智能
Agent架构解析与实战(九)--Tree of Thoughts

🌳 给 AI 装个“系统脑”:从线性直觉到树状博弈—— 还在迷信 CoT 的单向输出?你的 Agent 缺少关键的“自我纠错”与“全局推演”能力!

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#算法#人工智能
Agent架构解析与实战(八)--Episodic + Semantic Memory Stack

🚀 拒绝 AI "金鱼脑"!打造拥有 [情景 + 语义] 双重记忆的超级智能体

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#人工智能#neo4j#faiss
DeepSeek-OCR 2 核心技术摘要

DeepSeek-OCR 2:告别机械扫描,赋予AI“人类直觉”

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#人工智能
Agent架构解析与实战(七)--Blackboard

🧩 给 AI 建个“会诊室”:从机械流水线到动态协作—— 还在死磕固定的 Pipeline?你的 Agent 缺少关键的“审时度势”能力!

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#人工智能
Obsidian入门与Claudian使用完全指南

从零开始掌握Obsidian核心功能 · 结合Claudian插件打造AI驱动的第二大脑

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#人工智能
How we built our multi-agent research system—摘录

Research系统使用编制者-工作者模式的多智能体架构,主智能体协调过程同时委派给并行运行的专业子智能体。

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Agent架构解析与实战(六)--PEV (Planner → Executor → Verifier)

🧱 拒绝“玩具级” Demo!构建真正“抗造”的生产级 Agent—— 你的 AI 一遇到 API 报错就“歇菜”? 深入 PEV (Planner-Executor-Verifier) 架构核心,手把手教你用 LangGraph 打造自带**“自动纠错回环”**的智能体,让系统稳定性原地起飞!🚀

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#人工智能
Agent架构解析与实战(五)--Multi Agent

告别单体智能的瓶颈,构建你的‘AI 专家特种部队’——Multi-Agent 架构通过模拟人类团队的专业分工与协作,让复杂任务的解决能力实现从‘泛泛而谈’到‘深度洞察’的质的飞跃。

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#java#人工智能
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