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LangChain V1 create_agent 与 DeepAgents create_deep_agent 对比学习

LangChain Agent 与 Deep Agent 深度解析 LangChain的create_agent提供基础框架,支持工具循环和结构化输出,而create_deep_agent在此基础上预置了企业级功能,包括默认模型、8个内置中间件、子代理系统等。两者工具调用流程相同,但Middleware方式提供更灵活的动态能力。Deep Agent通过后端抽象层实现开发/生产环境切换,其Middl

Git Worktree 使用学习

Git 默认情况下,一个仓库只有一个工作目录(Working Directory)。允许你为同一个仓库关联多个工作目录,每个目录可以独立检出不同的分支,同时共享底层的对象库,不会重复占用磁盘空间。主工作树(Main Worktree):通过git init或git clone创建的原始目录。链接工作树(Linked Worktree):通过创建的额外工作目录。关键约束:同一个分支在同一时刻只能在一

#git#学习
node.js频繁重启问题排查

node频繁重启问题排查系统通过pm2部署node,通过pm2 list命令观察状态时发现重启次数异常。App nameidmodepidstatusrestartuptimecpumemwatchingxxx0cluster29430online21732s0%33....

java.io.EOFException: Unexpected end of ZLIB input stream异常处理

java.io.EOFException: Unexpected end of ZLIB input stream异常处理因需要完成压缩于解压缩功能,所以使用到java.util.zip中的类。同时使用了jdk 1.7 try with resource 的特性,结果暴出java.io.EOFException: Unexpected end of ZLIB input stream异常。jav

数据可视化diff工具jsondiffpatch使用学习

数据迁移工程中diff是重要的一环,便于我们排查问题,提高迁移的质量。基于这个工具,我们可以实现可视化比较。当有定制化比较诉求是,通过扩展函数实现定制化功能,最终可以搭建起我们的diff工具服务。

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Artificial Analysis - 模型评测与分析平台

Artificial Analysis是全球领先的独立AI评测平台,专注于提供客观的模型基准测试服务。平台已评测474+语言模型和50+API提供商,覆盖语言、图像、视频等多模态领域。其核心Intelligence Index v4.0整合10个高难度评测基准,综合评估模型性能。特色功能包括个性化推荐、多维度对比工具和竞技场盲测模式。平台采用独立第三方评测方法,保障数据透明公正,为开发者、企业和研

#人工智能
GAIA(General AI Assistants Benchmark)

GAIA基准测试评估AI助手在真实场景中的综合能力,包含基础(单步任务)、中级(多工具协同)和高级(开放式规划)三个难度层级。测试用例强调多模态处理(文本/图像/音频)、强制工具调用(搜索/API/代码)和标准化答案设计,避免预训练记忆干扰。与传统基准相比,GAIA更关注现实任务(如医疗诊断)而非抽象推理,并支持动态难度调整。该基准包含466个结构化问题,为评估通用AI提供更贴近实际应用的测试框架

#人工智能
langchain deepagents 框架使用带脚本的Skill

带脚本文件的 Skill 系统实践指南 本文以 arXiv 论文搜索为例,展示了在 deepagents 框架中实现带脚本文件的 Skill 技能系统。该系统由三部分组成:技能描述文件(SKILL.md)、执行脚本(arxiv_search.py)和 Python 脚本执行工具。Agent 通过读取技能描述,调用工具执行 Python 脚本来完成任务。 关键原理 SKILL.md 包含 YAML

LangChain V1 create_agent 与 DeepAgents create_deep_agent 对比学习

LangChain Agent 与 Deep Agent 深度解析 LangChain的create_agent提供基础框架,支持工具循环和结构化输出,而create_deep_agent在此基础上预置了企业级功能,包括默认模型、8个内置中间件、子代理系统等。两者工具调用流程相同,但Middleware方式提供更灵活的动态能力。Deep Agent通过后端抽象层实现开发/生产环境切换,其Middl

LangChain DeepAgent 多 Agent 架构原理学习

DeepAgent 多 Agent 架构设计摘要 DeepAgent 框架采用主从式多 Agent 协作架构,通过 SubAgentMiddleware 实现任务分发与结果汇总。核心特性包括: 两级架构:主 Agent 负责任务路由,子 Agent 执行具体任务 两种子 Agent: SubAgent:声明式配置,框架自动构建 CompiledSubAgent:预编译对象,直接使用 状态隔离:通过

#架构
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