Agent具有与另一个Agent联系的能力，以委派工作或提出问题。任务可以使用特定的代理工具覆盖，这些工具应该被使用，同时还可以指定特定的代理来处理它们。流程定义了代理如何协同工作：任务如何分配给代理。代理之间如何互动。代理如何执行它们的任务。

Greenplum Command Center（GPCC）是由Pivotal Software推出的一款监控和管理Greenplum Database的Web应用程序。它提供了一个易于使用的界面，可以帮助管理员监控集群的性能、诊断问题、管理用户和权限、设置预警和警报，并执行其他管理任务。GPCC具有以下主要功能：监控集群性能：GPCC提供了关于Greenplum集群中各个组件的性能指标的详细信息

Agent具有与另一个Agent联系的能力，以委派工作或提出问题。任务可以使用特定的代理工具覆盖，这些工具应该被使用，同时还可以指定特定的代理来处理它们。流程定义了代理如何协同工作：任务如何分配给代理。代理之间如何互动。代理如何执行它们的任务。

基于大模型的TextToSql的关键为给大模型提供正确有效的数据库信息及问题，以提升大模型生成sql的正确率。这是面临的主要问题：如何在有效的prompt长度限制之内传递给大模型有效的信息辅助生成sql？简而言之，这些模型是在大量数据（包括一堆在线可用的 SQL 查询）上进行训练的，并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。Vanna 正在使用和试验许多不同的LLM，以获得最准确的

网页内容过长，导致超过LLM的token限制，使用LangChain中load_summarize_chain实现。背景：想查找某个产品的生产厂商，需要先去网页查找相关连接，然后分别总结每个连接内容，最后对内容进行汇总。利用LangChain中load_summarize_chain实现网页内容爬取并总结。

本文中，提出了一种互补的方法来提高语言响应，多个语言模型实例提出并辩论他们的个人反应和推理过程，在多轮，以达到一个共同的最终答案。结果表明该方法提高了生成内容的事实有效性，减少了当代模型容易出现的错误答案和幻觉。大语言模型提取的自然语言的质量和准确性可能无法保证，当前的模型可能会因为自信地产生幻觉或在推理链中做出令人难以置信的跳跃而受到影响。最近很多工作集中在提高语言模型的事实准确性和推理，但是这

太叼了。解决AutoGen下使用GoogleSearch痛点问题，当然，这个工具可以结合任意langchain或者Agent使用，将工具作为Tools中的一个Function进行调用即可，可以实现全面的自动搜索和信息整合，解决大模型知识陈旧问题！！！即使使用gpt-3.5也可以实现意外的效果！！！集帅们！墙推！

"像 AutoGen 这样的功能有望从根本上改变和扩展大型语言模型的能力。这是我最近在人工智能领域看到的最令人兴奋的发展之一。图 1. AutoGen 使用多代理对话启用基于 LLM 的复杂工作流程。（左）AutoGen 代理是可定制的，可以基于LLMs, tools, humans, and even a combination of them.（右上）代理可以通过对话来解决任务。（右下）该框架

Agent具有与另一个Agent联系的能力，以委派工作或提出问题。任务可以使用特定的代理工具覆盖，这些工具应该被使用，同时还可以指定特定的代理来处理它们。流程定义了代理如何协同工作：任务如何分配给代理。代理之间如何互动。代理如何执行它们的任务。

太叼了。解决AutoGen下使用GoogleSearch痛点问题，当然，这个工具可以结合任意langchain或者Agent使用，将工具作为Tools中的一个Function进行调用即可，可以实现全面的自动搜索和信息整合，解决大模型知识陈旧问题！！！即使使用gpt-3.5也可以实现意外的效果！！！集帅们！墙推！