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六个 Agent 如何学会互相打电话:多 Agent 组网踩坑实录(54集·第1集)

《54集》首集记录六个AI Agent协同开发中的真实故障排查:1)网络连接失败因AgentCard默认地址错误;2)功能缺失因工具集配置不全;3)全局死锁由拼写错误引发审批模式异常;4)请求拒绝实为单线程服务阻塞。这些生产级问题展现了多Agent系统调试的复杂性,所有诊断过程和解决方案均来自真实日志。项目采用开源框架agent-pipeline-engine实现多Agent编排。

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六个 Agent 如何学会互相打电话:多 Agent 组网踩坑实录(54集·第1集)

《54集》首集记录六个AI Agent协同开发中的真实故障排查:1)网络连接失败因AgentCard默认地址错误;2)功能缺失因工具集配置不全;3)全局死锁由拼写错误引发审批模式异常;4)请求拒绝实为单线程服务阻塞。这些生产级问题展现了多Agent系统调试的复杂性,所有诊断过程和解决方案均来自真实日志。项目采用开源框架agent-pipeline-engine实现多Agent编排。

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绕过 DPI、零成本搭建 A 股智能 Agent 工具:一个大盘方向判定 + 策略适配的实战方案

*代码仓库**:[github.com/Jipin-ai/Ji_pin/tree/main/a-stock-intel](https://github.com/Jipin-ai/Ji_pin/tree/main/a-stock-intel)**根本原因**:国内数据源的 API 设计不是为了 Agent 消费的——没有 schema 约束、没有语义层、没有错误恢复。1. **K 线数据**:放弃

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#python
A股「早选晚打」双引擎:用 Ollama 本地推理 + DeepSeek 云端精筛搭建零成本量化流水线

国内做 AI + 量化的都知道:东方财富 API 被 DPI 拦截、AKShare 函数名随版本漂移、策略从设计到落地中间隔着无数坑。本文分享一套真实跑通的「早选晚打」双引擎交易系统——Ollama 本地粗筛 + DeepSeek 精筛 + 腾讯财经零成本数据源,每天 2.5 分钟出候选池,14:30 尾盘出触发信号。

#策略模式#python
A股「早选晚打」双引擎:用 Ollama 本地推理 + DeepSeek 云端精筛搭建零成本量化流水线

国内做 AI + 量化的都知道:东方财富 API 被 DPI 拦截、AKShare 函数名随版本漂移、策略从设计到落地中间隔着无数坑。本文分享一套真实跑通的「早选晚打」双引擎交易系统——Ollama 本地粗筛 + DeepSeek 精筛 + 腾讯财经零成本数据源,每天 2.5 分钟出候选池,14:30 尾盘出触发信号。

#策略模式#python
到底了