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LLM_Skills-2-Skills与Tools、MCP、sub-agent的对比

摘要:本文系统分析了Agent能力栈中Skills、MCP、Tools和Subagents四组件的对比关系。MCP解决数据访问问题,Tools提供基础功能,Skills传授专业知识,Subagents实现任务分解。四者形成"数据访问→做事方法→具体执行"的协作链:MCP作为桥梁连接外部系统,Skills作为大脑提供方法论,Tools和Subagents作为执行单元。通过客户洞察

#服务器#MCP
强化学习_06_pytorch-DDPG实践(Pendulum-v1)

PPO这类算法都是在线策略算法,样本效率(sample efficiency)较低。像DQN算法,是直接估计最优价值函数,可以做离线策略学习,但是它只能处理动作空间有限的环境。吸收DQN的优点,同时弥补PPO这类算法的缺陷,DDPG(deep deterministic policy gradient)就顺应而生。它构造一个确定性策略,用梯度上升的方法来最大化值。DDPG 也属于一种 Actor-

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#pytorch#深度学习#python
机器学习技巧_决策树规则输出成SQL

将sklearn的决策树规则输出成SQL主要使用sklearn.tree._tree 读取决策树的信息1、输出成SQL的主要函数import numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.tree import _treedef tree_to_code(tree, feature_...

#决策树#python#数据挖掘
机器学习_SMOTE:简单原理图示_算法实现及R和Python调包简单实现

一、SMOTE原理SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”,非直接对少数类进行重采样,而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻(假设K = 3)可以是正样本也可以是负样本绿色圈覆盖SMOTE步骤__3.随机...

强化学习_06_pytorch-PPO2实践(ALE/Breakout-v5)

强化学习算法PPO2训练Atari 打砖块游戏

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#pytorch#人工智能#python +1
强化学习_06_pytorch-PPO2实践(Humanoid-v4)

PPO2优化:1) Value Function Loss Clipping;2)batch adv normalize;3)共用一个优化器;4)loss累和;5)特征权重初始化;6)向量环境SyncVectorEnv 及 wrapper技巧

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#pytorch#人工智能#python +1
强化学习_06_pytorch-TD3实践(CarRacing-v2)

TD3征服CarRacing-v2环境,对环境的调整已经actor-critic网络构建经验分享

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#pytorch#人工智能#python +1
LLM_Skills-3 创建Custom Skills

2026-02-24: Skill 的 Body Content 部分确实没有严格的统一规范。3 一些平台的Body Content的隐性规范。1 无固定格式限制,但建议包含以下部分。2.1 复杂工作流处理。

LLM_Skills-1-为什么使用Skills & 什么是Skills

摘要:智能体技能(Skills)的演进与应用 智能体正从专用向通用演进,Skills作为关键补充,提供程序性知识和特定上下文支持。Skills具备三大核心能力:领域专业知识、可复用工作流和新能力扩展,解决重复劳动和一致性痛点。其特性包括可移植性(跨平台复用)和可组合性(构建复杂工作流)。采用渐进式加载机制(元数据→指令→资源)优化性能,标准目录结构包含SKILL.md主体文件和可选资源目录。Ski

LLM_Skills-2-Skills与Tools、MCP、sub-agent的对比

摘要:本文系统分析了Agent能力栈中Skills、MCP、Tools和Subagents四组件的对比关系。MCP解决数据访问问题,Tools提供基础功能,Skills传授专业知识,Subagents实现任务分解。四者形成"数据访问→做事方法→具体执行"的协作链:MCP作为桥梁连接外部系统,Skills作为大脑提供方法论,Tools和Subagents作为执行单元。通过客户洞察

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