纯粹无聊写的，没啥大用，本来是想保证原子性，但是写完发现虽然内部逻辑保证了但是，调用时还是会无法保证原子性，实际完全可以写在java里然后加个分布式锁优雅解决，不过既然写了直接删了太可惜了，存起来纪念下吧String lua ="local lastTimekey=KEYS[1]\n" +"local speedkey=ARGV[1]\n" +//获取该渠道桶的初始.

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、六种单例模式介绍1.饿汉模式public class Test {private staticTest test = new Test();public static Test getObject(){return test;...

上一篇我们讲了RAG 的检索链路:切块→向量化→检索→重排序→作答。但有一块基础设施只点到为止——这一篇深入检索的"地基":向量数据库怎么选、元数据过滤与多租户怎么做、GraphRAG 如何用知识图谱补向量的短板,以及从 PoC 到生产之间那条被很多人低估的路——。

—你公司的产品文档、历史工单、内部规范,它一概不知。这恰恰是企业 Agent 价值的大头。这一篇进入第四部分,从 RAG(检索增强生成)的基本原理讲起,一路演进到让 Agent 自主掌控检索的。

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工作流(Workflow):LLM 和工具按预先写死的代码路径执行。哪一步调模型、哪一步调工具、顺序和分支,都是开发者定的。LLM 只负责每一步"内容"(生成、分类、翻译),不负责"流程"。Agent:LLM在运行时自主决定流程——下一步做什么、调哪个工具、要不要继续,由模型动态判断(第 01 篇的感知-规划-行动-观察回路)。工作流:流程是代码,模型只填空[步骤1] ──▶ [步骤2] ──▶

工作流(Workflow):LLM 和工具按预先写死的代码路径执行。哪一步调模型、哪一步调工具、顺序和分支,都是开发者定的。LLM 只负责每一步"内容"(生成、分类、翻译),不负责"流程"。Agent:LLM在运行时自主决定流程——下一步做什么、调哪个工具、要不要继续,由模型动态判断(第 01 篇的感知-规划-行动-观察回路)。工作流:流程是代码,模型只填空[步骤1] ──▶ [步骤2] ──▶

工作流(Workflow):LLM 和工具按预先写死的代码路径执行。哪一步调模型、哪一步调工具、顺序和分支,都是开发者定的。LLM 只负责每一步"内容"(生成、分类、翻译),不负责"流程"。Agent:LLM在运行时自主决定流程——下一步做什么、调哪个工具、要不要继续,由模型动态判断(第 01 篇的感知-规划-行动-观察回路)。工作流:流程是代码,模型只填空[步骤1] ──▶ [步骤2] ──▶

上一篇 MCP 解决的是"Agent 怎么用工具"。这不是工具接入能覆盖的。这一篇的主角协议,专治这个问题。读完你会理解 A2A 的核心概念、它和 MCP 的清晰分工,以及整个互操作生态的走向。