- @zzzyyy8
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本文系统探讨了AI智能体及其进化发展路径。首先介绍了单智能体的核心架构，包括感知、规划、记忆和工具使用等模块。随后重点分析了多智能体系统的优势与实现方式，详细阐述了层级、集中式和去中心化三种系统架构，以及结构化输出、自然语言和标准化协议三种通信机制。最后提出终身自进化智能体系统(MASE)的愿景，构建了包含系统输入、智能体系统、环境和优化器四个组件的概念框架，通过迭代优化循环实现智能体的持续进化。
总结来说，手动切换 CUDA 版本的核心是更新系统环境变量。但是，有时候你基于当前的cuda版本建立了一个虚拟环境，这个时候在虚拟环境里面切换cuda,虚拟环境里面的cuda 没有变，是因为你的虚拟环境中已经安装了一些依赖于该 CUDA 版本的库，虚拟环境本身并不会“锁定” CUDA 版本，而是这些库通常会与特定版本的 CUDA 绑定在一起。所以在虚拟环境中，CUDA 版本一旦安装好后，通常不能直
critical point不一定是你在训练一个network时候遇到的最大的障碍。
深度学习环境搭建python+anaconda+cuda+pytorch
AGENT_TMPL = "按照给定的格式回答以下问题。你可以使用下面这些工具：{tools}回答时需要遵循以下用括起来的格式：Question: 我需要回答的问题Thought: 回答这个上述我需要做些什么Action: “{tool_names}” 中的一个工具名Action Input: 选择这个工具所需要的输入Observation: 选择这个工具返回的结果…（这个 思考/行动/行动输入/
*解决方法一：**修改代码，找到报错文件所在行，修改其为int类型。解决方法二：pyhton版本过高了，修改python版本，将版本降低为3.9。以上两种方法都可成功解决！
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