这里会你自己创建的agent配置，刚进去的时候默认为空。

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[Codex Remote] Codex App通过SSH连接远程Linux开发环境

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这篇研究为LLM Agent记忆系统的研发踩下了“刹车”——让研究者和工程师从“为了复杂而复杂”的写入策略设计中抽离，重新聚焦于记忆系统的核心需求：把正确的信息，在正确的时间，检索到模型面前。在大模型技术快速迭代的今天，这样的“诊断性研究”尤为珍贵：它不追求新的模型或新的策略，而是通过严谨的实验拆解核心问题，为后续研发指明方向，避免行业在无效的方向上浪费资源。

单次请求：简单脚本、配置文件读取非IO密集：计算密集型任务兼容旧代码：迁移成本考虑调试阶段：同步代码更容易调试# 简单脚本用 requests 最方便场景同步耗时异步耗时提升10个请求（串行）~5秒~0.5秒10倍100个请求（并发10）~50秒~5秒10倍单次请求~0.5秒~0.5秒无差异结论单次请求：同步和异步性能相同批量请求：异步性能提升N倍（N为并发数）异步的优势在于等待IO时可以做其他事

FunASR 是阿里巴巴达摩院开源的语音识别工具库，提供了多种模型和丰富的参数配置，支持离线和实时语音识别。在查阅 FunASR 热词功能相关资料时，发现网络上关于本文将从 FunASR 的基础功能出发，重点介绍的完整实现，并提供所有可运行的代码示例，帮助读者快速上手 FunASR 热词优化。

单个智能体可能难以应对需要专门处理多个领域或管理多种工具的情况。为了解决这个问题，您可以将智能体分解为更小、独立的智能体，并将它们组合成一个多智能体系统。在多智能体系统中，智能体之间需要进行通信。它们通过移交来实现这一点——这是一种描述将控制权移交给哪个智能体以及发送给该智能体的数据负载的原始操作。两种最受欢迎的多智能体架构是：主管——单个智能体由一个中央主管智能体协调。主管控制所有通信流和任务委