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[MAF的Agent管道详解-03]连接LLM的IChatClient对象

在管道的最末端是一个与LLM进行交互的对象,这个对象负责将最终的请求发送给LLM并返回响应结果。这个对象的具体类型取决于我们使用的是什么模型以及模型的部署方式。系统提供了很多这样的实现来支持不同的模型和部署方式。对于目前主流的LLM,我们都可以直接利用其客户端来创建一个对应的对象.

#emacs#vim#macos +2
深度拆解 OpenCoWork:一个本地多智能体桌面平台的架构设计与实现

OpenCoWork 的价值不在于又做了一个 AI Chat,而在于它把 Agent 放进了真实工作环境:本地文件、终端、SSH、MCP、定时任务、消息渠道、多 Agent 编排,这些能力组合起来,才像一个真正可执行的 AI 协作平台。UI 在 Renderer,系统能力在 Main,安全边界在 Preload/IPC,Agent Runtime 尽量靠近系统能力运行。这个判断是成立的。如果后续继

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【Application Insights】采样率对Function App日志收集的影响和解决方法

摘要:Azure Function App日志在Application Insights中缺失可能是由于默认采样功能导致的。默认每秒最多采集20条日志,超出部分会被随机丢弃。可通过查询Logs中的RetainedPercentage判断采样情况(<100表示数据不完整)。解决方法是在host.json中配置samplingSettings,排除关键日志类型(如Request、Exceptio

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OpenClaw生产级部署指南:权限隔离、流量管控、用量追踪全方案

在之前的文章中,我们花了大量的篇幅,从记录后端pod真实ip开始说起,然后引入envoy,再解决了各种各样的需求:配置自动重载、流量劫持、sidecar自动注入,到envoy的各种能力:熔断、流控、分流、透明代理、可观测性等等,已经可以支撑起一个完整的服务治理框架了。控制面istiod主要的职责:将配置下发到每一个envoy去。而今天介绍的istio,正是前面提到的这些所有功能的集大成者,从本文开

到底了