直接上代码，这是工具类。Authorization字段值相当于cookie或者token，先在postman里试一下，跑通这个接口需要哪些必要的字段。package com.ssl;/*** @Author:* @Date: 2021/5/24* @Version 1.0*/import javax.net.ssl.HttpsURLConnection;import javax.net.ssl.S

Mac 使用Charles进行手机https抓包(超详细教程)张雨生在路上12020.02.25 22:55:07字数 860阅读 13,247前言还不知道怎么用手机连内网地址进行测试？还不知道怎么用Charles抓手机HTTPS的包？希望下面会对你有些帮助。操作指南操作环境：电脑系统：Mac OS手机系统：iOS 12及以上/AndroidCharles版本：V4.5.6第一步：安装Charle

IntelliJ IDEA 添加junit插件一.使用idea做junit测试需要添加junit插件1.安装插件File-->settings-->Plguins-->Browse repositories-->输入JUnit-->选择JUnit Generator V2.0安装，重启idea。2.使用J...

AI大模型36个关键术语。

用来把大模型、RAG、tools、agent、memory 这些东西串起来。- 一个 skill 里面可能包含提示词、规则、代码、工具调用，甚至 RAG。- 例如：查订单、分析日志、写测试用例、从知识库检索。- 负责理解语言、推理、生成答案、写代码、总结内容。可以把它们看成一套从“底层能力”到“上层应用”的关系。- 可以理解成“某个专长”或“某个标准动作包”。- LangChain 负责“把这些部

而是因为行业主战场从“理解几个固定任务”变成了“一个模型处理尽可能多的生成与交互任务”，而这个舞台更适合 GPT 类模型。行业关注点从“单点理解任务”转到了“通用生成与智能体能力”，而这正好不是 BERT 最擅长的方向。很多企业内部系统里，BERT 类模型其实还在稳定干活，只是不像大模型那样“显眼”。BERT 很强，但它的强项不容易被普通人直接感知。3. BERT 不擅长“看得见的惊艳能力”BER

决定什么时候走哪个流程，什么时候派哪个 Agent，上不上 AI，失败后怎么处理。智能编排不是在替代 Workflow、Agent、AI，而是在把它们组织起来，让系统既可控，又灵活。| 工作流|| Agent 集合||| AI 能力|| Workflow|| 一个或多个执行者 ||| LLM/分类/推理/生成 || 工具 / API / 数据库 / 检索 / 系统 || 定义步骤顺序 || 会思考

更适合能流式返回模型过程：例如 reasoning、delta、状态变更能传结构化协议消息：例如 tool call、call_id、arguments、resume signal能与普通 HTTP 动作自然协同：例如提交 tool result、取消、查询最终态能作为跨浏览器、CLI、IDE、服务端的统一协议基座SSE：更适合前端消费的事件流：更适合 Agent 会话级协议编排。

不是越“智能”越好，而是要把智能放在真正需要判断的地方，把流程控制权留在编排层。- 智能编排：后厨经理，负责排菜顺序、分配厨师、协调上菜、处理催单和缺料。如果你以后自己做系统，别一开始就说“我要做 Agent 平台”。但如果你开饭店，同时来 100 桌客人，就必须有编排。- 多流程、多角色、多策略统一协调：智能编排。所以如果只是炒一个青菜，可能不需要后厨经理。- 需要查资料、调接口、读日志、写报告