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重磅发布!使用 LangGraph 创建一个超级AI Agent

几天前,LangChain正式宣布了名为LangGraph的新库,LangGraph建立在LangChain之上,简化了创建和管理Agent及其运行时的过程。在这篇文章中,我们将全面介绍langGraph,什么是代理和代理运行时?Langgraph的特点是什么,以及如何在Langgraph中构建一个代理执行器,我们将探讨Langgraph中的聊天代理执行器以及如何在人类循环和聊天中修改Langgraph中的聊天agent执行器。技术学习、讨论,文末加入我们文章目录一、什么是代理和代理运行时?二、关键功能三、如何构建代理执行器四、探索聊天代理执行器五、如何在循环中修改humans操作六、修改管理

java - 在 PostgreSQL 中使用模式的 Hibernate 和 Multi-Tenancy 数据库

背景我正在开发一个future的Multi-TenancyWeb应用程序,该应用程序需要支持数以千计的用户。该应用程序是在基于Java的Play之上构建的!使用JPA/Hibernate和postgreSQL的MVC框架。我看了GuyNaor在WritingMulti-tenantApplicationsinRails上的演讲他在其中谈到了几种Multi-Tenancy方法(数据隔离随着列表的向下移动而降低):每个客户都有一个单独的数据库一个数据库,每个客户都有单独的模式和表(表命名空间)。一个数据库,其中包含一组包含客户ID列的表。我选择了方法#2,其中某种用户ID从请求中解析出来,

强化学习Agent系列(二)——PyGame虚拟环境创建与Python 贪吃蛇Agent制作实战教学

文章目录一、前言二、gymnasium简单虚拟环境创建1、gymnasium介绍2、gymnasium贪吃蛇简单示例三、基于gymnasium创建的虚拟环境训练贪吃蛇Agent1、虚拟环境2、虚拟环境注册3、训练程序4、模型测试三、卷积虚拟环境1、卷积神经网络虚拟环境2、训练代码一、前言大家好,未来的开发者们请上座随着人工智能的发展,强化学习基本会再次来到人们眼前,遂想制作一下相关的教程。强化学习第一步基本离不开虚拟环境的搭建,下面用大家耳熟能详的贪吃蛇游戏为基础,制作一个Agent,完成对这个游戏的绝杀。万里长城第二步:用python开发贪吃蛇智能体****加粗样式二、gymnasium简单

深度学习论文分享(一)ByteTrackV2: 2D and 3D Multi-Object T racking by Associating Every Detection Box

深度学习论文分享(一)ByteTrackV2:2Dand3DMulti-ObjectTrackingbyAssociatingEveryDetectionBox前言Abstract1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.12DObjectDetection2.23DObjectDetection2.32DMulti-ObjectTracking2.43DMulti-ObjectTracking3BYTETRACKV23.1ProblemFormulation(问题表述)3.2Preliminary3.3Complementary3DMotionPrediction(互补的3D运动

每日一看大模型新闻(2024.1.7-1.8下)阿里推文生3D数字人项目Make-A-Character;400万token上下文、推理再加速46%!OpenAI翁丽莲的Agent公式,一定是正确的吗

1.产品发布1.1阿里推文生3D数字人项目Make-A-Character发布日期:2024-1-8阿里推文生3D数字人项目Make-A-Character人人皆成3D角色设计师主要内容:阿里通义实验室XR实验室推出Make-A-Character项目,能从文字快速生成3D数字人。用户可自定义面部特征,比如脸型、眼睛颜色等。角色基于真实人类扫描数据集生成,发型为实际发丝而非网格。MACH通过文本描述生成逼真的、完整的、可动画化的3D角色,适用于各种娱乐和专业场景。项目及演示:https://top.aibase.com/tool/mak1.2阿里开源AnyText发布日期:2024-1-8可在

字节跳动百万级Metrics Agent性能优化的探索与实践

背景metricserver2(以下简称Agent)是与字节内场时序数据库ByteTSD配套使用的用户指标打点Agent,用于在物理机粒度收集用户的指标打点数据,在字节内几乎所有的服务节点上均有部署集成,装机量达到百万以上。此外Agent需要负责打点数据的解析、聚合、压缩、协议转换和发送,属于CPU和Mem密集的服务。两者结合,使得Agent在监控全链路服务成本中占比达到70%以上,对Agent进行性能优化,降本增效是刻不容缓的命题。本文将介绍我们在Agent性能优化上的探索和实践。基本架构Receiver监听socket、UDP端口,接收SDK发出的metrics数据Msg-Parser对数

java - 启动 Java 应用程序时出现错误 : Exception thrown by the agent : java. lang.NullPointerException

我正在使用以下命令行参数启动Java应用程序:java-Dcom.sun.management.jmxremote.port=12312\-Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=12313\-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false\Main我的程序立即退出并出现以下错误:Error:Exceptionthrownbytheagent:java.lang.NullPointerException我在Windows7上使用Java8update45:javaversion"1.8.0_45"J

java - HttpServletRequest#getHeader ("User-Agent") 返回空浏览器名称

我使用的是Java6。我对JSP和Servlet的了解非常少。我使用以下代码获取运行我的应用程序的浏览器名称:StringbrowserName=requestProvider.get().getHeader("User-Agent");我还使用以下代码获取运行我的应用程序的机器的IP地址:StringipAdd=requestProvider.get().getRemoteAddr();在这两种情况下requestProvider是Provider类型的引用变量.我确信它永远不会NULL.现在的问题是有时我得到两个值(browserNameandipAdd)NULL。我有时会写,因为

Elasticsearch:基于 Langchain 的 Elasticsearch Agent 对文档的搜索

在今天的文章中,我们将重点介绍如何使用LangChain提供的基础设施在Python中构建Elasticsearchagent。该agent应允许用户以自然语言询问有关Elasticsearch集群中数据的问题。Elasticsearch是一个强大的搜索引擎,支持词法和向量搜索。ElasticSearch可以在RAG(检索增强生成)的上下文中使用,但这不是我们在本故事中的主题。因此,我们不会使用Elasticsearch检索文档来创建注入提示中的上下文。相反,我们在agent的上下文中使用Elasticsearch,即我们正在构建一个agent,它以自然语言与Elasticsearch进行通信

网络&信息安全:OpenSSH_7.4p1升级至OpenSSH_9.6p1 | ssh-agent远程代码执行漏洞(CVE-2023-38408)

网络&信息安全:OpenSSH_7.4p1升级至OpenSSH_9.6p1|ssh-agent远程代码执行漏洞(CVE-2023-38408)1.1风险详情1.2操作环境1.3漏洞处理:OpenSSH升级1、查看SSH客户端的版本信息2、列出系统中openssl、openssh的软件包3、启动telnet(防止无法登录主机)4、备份SSL和SSH5、开始升级SSl6、开始升级SSH1.4验证升级结果💖TheBegin💖点点关注,收藏不迷路💖1.1风险详情漏洞名称:OpenSSHssh-agent远程代码执行漏洞(CVE-2023-38408)风险等级:高高可利用:否CVE编号:CVE-2023