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【deepagents-in-action 三】Agent 架构 Harness 理念 DeepAgents 理解

简单来说,Agent Harness 是模型之外的一切。如果说大语言模型是Agent的"大脑",负责思考和推理,那么 Harness 就是它的"手脚和神经系统",负责让Agent真正"动手干活"。它提供一套完整的软件支撑框架,将模型的智能转化为在真实世界中持续、可靠工作的能。为什么需要 Harness?一个生动的类比模型是CPU,而Agent Harness就是操作系统裸模型(只有CPU):很聪明

#AIGC
Flink 2.x状态演进:理解解 1.x 与 2.x 状态存储机制

Flink 2.x 的存算分离状态架构,是流计算走向全面云原生、微服务化弹性的必经之路。它巧妙地利用“动态运行期全异步乱序,静态检查点强行冲刷确认”的设计,既享受了网络异步带来的超高吞吐,又死死守住了 Exactly-Once 的容错底线。由于底层状态架构发生了基因级的重构,Flink 2.x放弃了与 1.x 版本的状态(Savepoint/Checkpoint)直接二进制兼容。此外,为了全面拥抱

#flink#大数据
[AIAgent-MCP]从连不上到跑通:MCP Inspector 本地调试 MCP Server 实战记录

本文从 MCP Inspector 的本地启动讲起,介绍如何连接 Streamable HTTP 与 SSE 两种模式的 MCP Server,并重点复盘为什么直接使用 mcp.run(transport="streamable-http") 可能导致 Inspector 连接失败,以及如何通过 Starlette + CORSMiddleware 正确处理跨域预检与 Mcp-Session-Id

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#MCP
一个真实案例,吃透MCPClient 和 MCPServer 交互

本文就用一个真实天气案例,从 0 到 1 搭建 MCP Server 和 MCP Client,把初始化、列工具、Tool Calls、Tool 执行到最终答案生成这条链路完整拆开讲清楚。#MCP #MCPClient #MCP Server #Agent #MCP实战 #Tool Calling #DeepSeek #AI工程化**大致功能: **Server端提供天气查询功能Client端通过

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#MCP
[AIAgent-MCP]MCP Client 全景:Elicitation、Roots 与 Sampling 一次讲透

摘要:MCP Client是AI应用程序中连接MCP Server的协议组件,具备三大核心功能:Elicitation(按需信息补充)、Roots(定义文件系统边界)和Sampling(代理LLM调用)。Elicitation支持动态信息请求,Roots划定服务器操作范围,Sampling则让Client代为执行模型推理。这些功能使Server能构建更灵活的交互体验,同时保持Client对隐私和安

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#MCP#AI#人工智能
[AIAgent-MCP]MCP Server 全景:Tools、Resources、Prompts 一次讲透

MCP Server 到底是什么?拆解 MCP 三大核心能力(Tools、Resources、Prompts),并讲清常用协议方法与使用注意点。

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#MCP
[AIAgent-MCP]学了半天MCP,原来核心就这条调用链

MCP(Model Context Protocol)是一种标准化协议,用于连接AI应用程序与外部系统,类似于USB-C接口连接电子设备。它采用客户端-服务器架构,包含MCP Host(AI应用)、MCP Client(连接组件)和MCP Server(工具能力集中站)。MCP分为传输层(通信机制)和数据层(JSON-RPC协议),支持本地STDIO和远程HTTP传输。核心功能包括工具调用、资源访

#MCP#人工智能#AI
[跟着 Google ADK 学 Agent ] 到底什么是Agent Tools (一)

摘要: Agent中的工具(Tool)扩展了大模型的能力,使其能够获取实时数据、执行外部动作并构建工作流。工具分为内置工具(如联网搜索)和自定义函数工具(如查询订单状态),前者由供应商优化,后者需开发者定义。工具赋予Agent与外界交互的能力,使其从单纯文本生成升级为任务执行者。谷歌ADK提供了高性能的内置工具(如GoogleSearchTool)和灵活的Function calling机制,支持

#人工智能
【湖仓新视野】Fluss × Iceberg:为什么你的 Lakehouse 还不是 Streamhouse?

支持 ACID 事务支持 Time Travel支持 Schema Evolution能很好地承载大规模离线分析当我们希望把 Lakehouse 进一步推向“实时”时,Iceberg 本身就开始显得力不从心了。亚秒级实时报表高频 CDC 更新主键表实时查询实时特征供给 AI / 推荐系统需要当前状态的 Agentic AI 应用这时候你会发现,传统 Lakehouse 的能力边界其实很明显:它很擅

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到底了