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一、概述wsgi服务启动并监听http请求的流程：1.利用paste.deploy模块的loadapp函数加载指定服务（如proxy）的配置文件,获取到用户的application，即业...

知识图谱是一种结构化的知识表示方式，通过实体和关系描述现实世界的知识。: 支持生成 Mermaid 格式的图谱可视化。: 间接关系使用衰减系数（0.5）计算权重。: 同名实体的来源 Chunk 自动合并。: 结合点互信息和强度评分计算关系权重。: 支持直接关联和间接关联（二跳）查询。: 使用大语言模型进行实体和关系抽取。: 实体抽取和关系抽取均支持并发执行。WeKnora 基于实体关系构建。: 基

支持 100+ 种 LLM 的微调（LLaMA、Mistral、Qwen、ChatGLM 等）支持 LoRA、Prefix Tuning、P-Tuning、Adapter 等方法。支持 LLaMA、Mistral、Gemma 等模型。内置 DeepSpeed、FSDP 分布式训练支持。支持 LoRA、QLoRA、全参数微调等多种方法。对国产模型（Qwen、ChatGLM）支持好。训练速度提升 2-

是一个 Kubernetes 原生的 AI Agent 框架，它将 Agent 定义为 Kubernetes CRD（Custom Resource Definition），让用户可以像管理 Deployment 一样管理 Agent。这不是简单地"把 Agent 跑在 K8s 上"，而是深度融入 Kubernetes 的资源模型，让 Agent 天然具备云原生基础设施的所有能力。本文档阐述 Ka

在 AI Agent 蓬勃发展的今天，Web 自动化领域迎来了一个颠覆性的解决方案——Skyvern。本文将深入解析 Skyvern 的设计理念、核心架构以及这种视觉驱动方案的优缺点，帮助你全面了解这一新兴的 Web Agent 技术。Skyvern 的架构借鉴了 BabyAGI 和 AutoGPT 等自主 Agent 的设计，但专门针对 Web 交互场景进行了优化。Skyvern 代表了 Web

对于具备工具调用能力的 Agent（如 ReAct、Function Calling），评估工具调用的正确性至关重要。但 Agent 不一样。Agent 开发是一种"概率性编程"——我们追求的不是"绝对正确"，而是"足够好且可持续改进"。我们可以在承认不确定性的前提下，将 Agent 的输出质量控制在可接受范围内，并不断提升。LLM 类指标使用大语言模型作为"裁判"进行评估，能够理解语义，适用于开

本文以实际业务场景为主线，深入讲解如何在 Agent 执行流程中实现 Human-in-the-Loop（HIL）——让 AI 在关键节点暂停执行、等待人工介入、再携带人工决策恢复运行。但编程式中断是"无限等待"的——Checkpoint 保存在持久化存储中，理论上可以等待任意长时间。在 Agent 应用越来越复杂的今天，HIL 不是可选项，而是生产级 Agent 系统的必备能力。没有 Check

这意味着 Hermes Agent 能"自己教自己"——通过不断的任务执行和反思，它的能力会持续增长。「把这套机制从 Hermes 中"解耦"出来，变成一个独立的、可移植的 Skill」AI Agent 的未来，不应该是"更大的模型"或"更多的工具"，而是。

一个产品如果有清晰的接口、稳定的权限边界、可回传的状态、可追踪的日志、可积累的记忆，并且能被 Agent 编排进更大的任务里——它就具备了在 AI 时代存活的基因。想象一下：未来你手里不是一个 AI 助手，而是一组 Agent——有的擅长信息检索，有的擅长数据分析，有的擅长内容生成，有的擅长流程执行。反过来，如果一个产品只有好看的界面，但没有标准化的能力输出，它在 Agent 时代可能会被绕过——