随着多年的发展,Node.js覆盖了从业务开发到工程基础设施的完整链路:Web 后端,WebSocket,CLI 工具等等, 甚至连当今流行 WEB3工程与AI 工程都与其深深关联

与预测的输出为离散型不同. 在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。回归任务在很多领域都有着广泛的应用.

hive脚本调度系统

LangChain是一个开源框架，旨在简化基于大语言模型（LLM）的应用程序开发.它解决基于大语言模型从零开发Agent的工作量(比如: 对接 API、设计交互逻辑、处理数据存储).它提供了一套通用接口，把复杂的调用过程封装起来，大大降低了开发难度。更重要的是，LangChain 不仅能让语言模型连接外部的数据源，还能让它与环境进行交互，这意味着模型可以不再只是“回答问题”，而是能真正参与到任务执

本文探讨了多智能体架构在优化大模型token分配方面的优势，比较了工作流（workflow）与自主智能体（agent）两种实现路径。研究表明，相比单智能体架构，多智能体能更合理地分配token资源，避免长上下文性能损耗。文章详细分析了四种典型工作流模式（链式、路由、并行和评估优化）及其适用场景，并指出真正的自主智能体依靠模型自主决策，适合需要灵活性的复杂任务。此外，重点介绍了Deep Resear

LangChain是一个开源框架，旨在简化基于大语言模型（LLM）的应用程序开发.它解决基于大语言模型从零开发Agent的工作量(比如: 对接 API、设计交互逻辑、处理数据存储).它提供了一套通用接口，把复杂的调用过程封装起来，大大降低了开发难度。更重要的是，LangChain 不仅能让语言模型连接外部的数据源，还能让它与环境进行交互，这意味着模型可以不再只是“回答问题”，而是能真正参与到任务执

“智能体”（Agent）也称为智能代理，从哲学维度剖析，“智能体”意指具备行动潜能的实体，而“代理”一词，则侧重于对这种行动潜能的施行与展现.智能体的范畴颇为广泛，既涵盖人类个体，亦囊括物理世界以及虚拟空间中的其他各类实体。尤为关键的是，智能体概念的核心聚焦于个体的自主性，即赋予其运用意志、抉择判断以及付诸行动的能力，使之摆脱了单纯被动回应外部刺激的模式.

分布式计算

与预测的输出为离散型不同. 在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。回归任务在很多领域都有着广泛的应用.

hive脚本调度系统