CAMEL是一个开源AI多智能体研究社区，致力于探索大规模智能体系统的行为规律和扩展法则。该项目提供多样化的代理类型、任务环境和评估基准，支持动态通信、状态记忆等功能，可模拟多达100万个智能体的复杂交互。通过PyPI简单安装后，开发者可利用OpenAI兼容模型快速构建ChatAgent，并集成DuckDuckGo等工具实现搜索功能。实验表明，智能体的表现既取决于底层模型的推理能力，也与其是否支持

Ubuntu jammy版本里面自带的go版本较低，build ollama的时候报错，于是升级go。

本文记录了作者配置和使用Parlant大模型项目的困难历程。作者发现Parlant配置复杂，手册未考虑非官方模型情况，且g4f的gpt-4o模型出现问题。通过分析Ollama、DeepSeek等模型的配置代码，作者发现tokenizer默认使用gpt-4o-2024-08-06模型导致问题。最终作者决定自行编写g4f服务模块，并调整环境变量设置，成功解决了适配问题。详细解决过程见作者博客（文末链接

先上结论，走了弯路了，Ubuntu里不需要安装cargo（使用cargo安装uv），直接在pip里安装uv就行了。是一个非常快的Python包安装和解析器，用Rust编写。设计为代替 pip和pip-tools 的工具。替代方案: 可完全替代常用的 pip、pip-tools 和 virtualenv 命令。超快速度: 比 pip 和 pip-tools (pip-compile 和 pip-sy

CrewAI是一个开源的AI多智能体协作框架，提供从开发到部署的全流程解决方案。其核心概念包括代理(Agent)、任务(Task)、团队(Crew)和工具(Tool)，支持角色定义、任务分配和协作流程管理。安装需Python 3.8+，配置时需要设置API密钥。实践案例展示了如何构建研究团队，定义代理角色和任务流程。调试过程中可能出现认证错误(401)，需检查.env文件中的API密钥配置。该框架

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Gymnasium是OpenAI Gym的社区接力项目，由Farama Foundation维护，是强化学习（RL）领域的环境标准接口库。它继承了OpenAI Gym的经典接口，提供丰富的环境资源，如CartPole、Atari游戏、Box2D物理仿真等，支持自定义环境注册与扩展。Gymnasium与OpenAI Gym完全兼容，是后者的社区维护继承版，广泛应用于RL论文、教程和项目。其核心特点包

Parlant是一个开源的LLM代理行为建模引擎，可帮助开发者快速创建可控、清晰的对话代理。它支持多代理协同工作，允许不同部门独立维护专属智能体。与依赖提示工程的传统方法不同，Parlant通过规则定义确保行为一致性，60秒即可启动智能体。安装简单，支持OpenAI接口，需配置API_KEY和模型名称。开发者评价其优雅实用，适合构建业务对话系统。目前提供Python SDK和Web界面，文档详细但

AI数据处理是指对原始数据进行一系列的操作，以便机器学习算法能够从中提取有用的信息，进而进行模型的训练、验证和部署。数据处理是机器学习流程中的关键步骤，其质量直接影响到模型的性能。

修改成'db_host' => "192.168.1.5", // MySQL Host IP。暂时将将2号服务器的配置全注释掉，这样至少不会报错退出。忘记了，这台服务器是10.0.0.12内网地址，没法连上。