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Agent Harness】Gliding Horse 上下文动态感知与智能压缩:让 Agent 真正“听得进”每一句话

这样就彻底修复了补充输入丢失的 bug,无论 Agent 处于哪个执行阶段,都能在下一次推理前看到用户的补充。我们发现在原有实现中,第二条路径存在一个严重的 bug:SA 确实收到了补充输入,并且能将其显示在 TUI 上,但实际负责执行的 Agent 并没有收到这条消息。用户以为 Agent “听见了”,其实它根本没听进去。中间补充输入:Agent 执行过程中,用户通过 EventBus 发送 U

#java#人工智能#算法
让真机强化学习从“难用”走向“可复现”的强化学习框架 ----(3)算法篇(RLPD)

D(Reinforcement Learning with Prior Data)是一种基于 off-policy 的 actor-critic强化学习算法,借鉴了 soft-actor-critic 等时序差分算法的成功经验,但为满足上述需求做出了一些关键修改,它其实就是 SAC + 之前的数据(Prior Data)+ 极高的更新频率(High UTD)。

#算法
基于.Net的NetCoreKevin框架中AgentFramework实现AI智能体Skill和工具动态管理和加载

框架将工具和技能统一存储在实体中,由提供管理服务。字段说明Name工具/技能唯一标识名枚举:Tool / Skill工具绑定的方法名(如功能描述,供大模型决策用是否启用IsSystem是否系统内置(禁止删除)技能还附带一个.zip附件,包含脚本文件、资源等,通过文件服务管理。// 获取所有启用的工具NetCoreKevin 框架基于 AgentFramework,通过数据库驱动 + 文件系统热加载

#.net
安全门禁——JWT 身份验证与授权实战

为了体验,通常会配合“Refresh Token”(刷新令牌)机制,这属于进阶话题,感兴趣的同学可以自行研究。配置文件管理:不要把密钥硬编码在代码里,请迁移到 appsettings.json 的 Jwt:Key 配置项中,并使用 IConfiguration 读取。HTTPS 是必须的:JWT 默认不加密,Token 在网络传输中如果被截获,黑客就能冒充用户。访问 POST /login,Bod

#安全
基于.Net的NetCoreKevin框架中AgentFramework实现AI智能体Skill和工具动态管理和加载

框架将工具和技能统一存储在实体中,由提供管理服务。字段说明Name工具/技能唯一标识名枚举:Tool / Skill工具绑定的方法名(如功能描述,供大模型决策用是否启用IsSystem是否系统内置(禁止删除)技能还附带一个.zip附件,包含脚本文件、资源等,通过文件服务管理。// 获取所有启用的工具NetCoreKevin 框架基于 AgentFramework,通过数据库驱动 + 文件系统热加载

#.net
C# 原生编码智能体运行时 SharpClawCode

协议层作为 SharpClawCode 架构的最底层,承担着定义整个系统数据契约的核心职责。该层的设计遵循了"协议优先"的架构思想,即先定义清晰的数据契约,再在此基础上构建业务逻辑。项目包含了所有跨组件通信所需的 DTOs(数据传输对象)、枚举类型、事件定义和命令结果结构。这些 DTO 的设计注重不可变性和显式性,广泛采用 C# 9.0 引入的record类型,使得数据对象在创建后不可修改,通过w

#rpc
到底了