多模态（Multimodality）是指集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。多模态系统的目的是利用来自多种模态的信息来提高任务的性能，提供更丰富的用户体验，或者获得更全面的数据分析结果。

多模态（Multimodality）是指集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。多模态系统的目的是利用来自多种模态的信息来提高任务的性能，提供更丰富的用户体验，或者获得更全面的数据分析结果。

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在这段代码中，用来创建一个新的函数，该函数已经预先绑定了部分参数。这种用法简化了后续调用函数时需要传递的参数，尤其是在重复使用某些固定参数时，partial可以大大减少代码冗余。这里的创建了一个新的函数，该函数基于原始的agent_node函数，且已经为agent_node的部分参数（agent和name）预先设置了值。新的函数只需要接收剩余的参数就可以正常运行。partial的具体作用：原始函数

各大平台均设有官方 GPTs 应用商店，汇聚了丰富多样的插件与模型，能满足用户多元化的需求。这些插件和模型涵盖了从专业领域（如医疗、金融）到日常生活（如娱乐、学习）的各个方面，用户可以根据自己的需求选择合适的应用，扩展 Agent 的功能。单智能体由大语言模型（LLM）、观察（obs）、思考（thought）、行动（act）和记忆（mem）组成。例如，在一个简单的智能问答系统中，LLM 负责理解用

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