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AI Agent学习 | 结合流程图讲解 can_jump_to 如何在langchain中实现流程的跳转
.NET+AI | Agent | 工具调用中间件对比(13) MAF 与 MEAI 工具调用中间件集成
你的Agent跑通了50个任务。每次成功之后,你把经验写成一份Skill.md,存进技能库。日积月累,库里有30份技能。你很满意。
如果把 Hermes Agent 看成一个产品,它包含 CLI、TUI、Gateway、Cron、ACP、插件、Skills、Memory、MCP、浏览器和多平台消息接入。
评论区一直有小伙伴喊测评一下 WorkBuddy,那今天来了,带着鹅厂最新发布的混元 Hy3 模型(限免两周,支持近 500 步长程任务)。
和是 Python 多进程编程中最根本的 IPC 工具。理解它们的内部机制与差异,有助于我们写出正确、高效的并发程序。记住:需要多对多通信、强任务队列抽象时,用 Queue;追求低延迟、点对点双工通信时,用 Pipe。无论哪种,都要留意进程结束时的清理逻辑和序列化成本,并牢记 Pipe自己发出的消息只能被另一端接收,不可在同一端自收自发。进程间队列必须来自模块,不要和线程队列混淆。希望本文的深度剖
本文系统介绍了Agent的核心能力,重点阐述了模型和工具的静态与动态配置方法。在模型配置方面:静态模型通过字符串标识符或模型实例一次性绑定,动态模型则利用@wrap_model_call中间件实现运行时切换。工具配置部分:静态工具在创建时预注册,动态工具支持运行时筛选已有工具或新增工具,需配合中间件实现。文章通过代码实例演示了权限控制、工具动态加载等场景的实现方式,并强调错误处理和ReAct循环的
本文介绍了如何利用Elastic Agent Builder构建MCP工具,帮助开发者在合并代码前快速获取生产环境健康状态。通过将SRE的经验规则编码到工具描述中,开发者可直接在编辑器查询端点健康、部署记录和SLO燃烧率等关键指标,无需手动检查仪表盘或打扰SRE团队。文章详细解析了LLM的Function Calling机制和MCP协议标准化交互方式,并提供了从环境准备到工具构建的完整技术方案,最
做这个项目的动机很简单,作为一名Java佬,想转型做 AI Agent。但我不想学完 Python 再开始,我想用我最熟悉的语言直接上手。
这篇文章分析了TC文档AI办公生态核心基建岗位的战略定位与技术需求。岗位处于AI Agent赛道关键节点,需全栈能力覆盖编辑器开发(OT/CRDT协同算法)、AI工程化(Agent系统/RAG架构)及技术管理。薪资30-60K/月,AI方向溢价显著,5年经验上限达头部水平。核心考察三大能力:编辑器底层原理(富文本渲染/冲突解决)、AI Agent全链路实现、复杂系统架构设计。建议求职者重点准备协同
ONLYOFFICE 在 DocSpace 3.6 中引入 AI Agent,并在 DocSpace 3.7 中进一步增强文件生成、工作空间管理、Webhook 和多模型接入能力。在这一体系中,DocSpace 负责组织文件、成员和权限,AI Agent 负责理解任务并调用工具,ONLYOFFICE Docs(DocumentServer)则提供文档渲染、在线编辑、多人协同和文件保存能力。三者结合
大多数时候,Claude Code 干的活基本都在你本地的代码和文件范围内。但在有时候,在真实开发场景里,信息是散的:需求躺在 GitHub issue 里,数据存在数据库里,线上报错堆在 Sentry 上,设计稿挂在 Figma 里。要让 Claude 用上这些,你只能一遍遍打开对应工具、复制内容、粘进对话框——干的全是人肉搬运的活。
随着我国社会发展与互联网技术的深度普及,传统教学资源管理模式已难以满足当下高效、规范的管理需求 —— 人工记录易出现数据遗漏,资源检索效率低下,且不同角色间的资源共享与权限协同存在明显短板。在此背景下,依托 Java 技术栈,结合 Spring Boot 框架的便捷开发特性、MySQL 数据库的高效数据存储能力,以及东方通中间件的稳定支撑,开发一套适配教学场景的资源管理系统,成为解决教学资源管理痛
你已见识到生产者如何异步传递数据给消费者,理解了ChannelWriter与ChannelReader的协同工作机制,也明确了调用Complete()的重要性。这就像搭建自己的传送带:物品从一端进入,从另一端送出,全程无需人工干预。后续我们将增加更多操作员,处理反压机制,探索让Channel在真实.NET应用中大放异彩的高级异步模式。读完本篇,你不仅能掌握Channel的工作原理,还能为后续更复杂
本文介绍了如何设计一个通用的Redisson分布式锁组件,解决Java开发中常见的并发问题。文章从Redis原生锁的缺陷(误删、过期、非原子操作)出发,分析了Redisson的解决方案(防误删、看门狗机制、原子释放)。通过四个优化阶段:1)AOP注解解耦锁逻辑;2)支持多类型锁(可重入/公平/读写锁);3)SPEL动态锁名;4)灵活失败策略,最终实现了一个可复用的分布式锁组件,并应用于优惠券防超卖
中小项目首选 Koa(代码更简洁),大型稳定项目可沿用 Express。通过理解中间件设计差异,可针对性地构建高可维护性的 Node.js 服务。
中间件是处理 HTTP 请求和响应的函数。
DeepSeek-V3.2-Exp 采用的动态稀疏注意力(Dynamic Sparse Attention, DSA)是一种高效的自注意力机制变体,通过动态选择相关性最高的键值对减少计算复杂度。其核心思想是在保留全局信息交互能力的同时,显著降低传统注意力机制的平方级计算开销。
Express 是一个基于 Node.js 的 web 应用框架,它简化了许多常见的任务,如路由和中间件管理。本文将介绍 Node.js 中的中间件机制以及如何在 Express 中使用中间件。中间件机制是 Node.js 和 Express 的核心概念之一,它允许开发者以模块化的方式处理 HTTP 请求。通过合理使用中间件,我们可以简化代码,提高应用程序的可维护性和扩展性。错误处理中间件用于捕获
环形缓冲区(Circular Buffer)是一种高效的数据结构,特别适用于生产者-消费者场景、数据流处理和缓存管理。下面我将详细介绍环形缓冲区的实现原理、代码实践和注意事项。
【代码】Node.js 后端成长:Express 框架搭建 API 服务的 4 个关键步骤(附中间件封装)
在 Node.js 后端项目中,Koa 2.x 是一个轻量高效的框架,使用异步中间件(async/await)处理 HTTP 请求。本方案针对开源项目,设计一个统一的中间件,实现请求拦截(如身份验证)和日志记录(统一格式)。方案核心是创建一个可重用的中间件,确保安全性和可维护性。通过统一中间件,简化请求处理,提升项目可维护性。以下是一个可重用的中间件,结合请求拦截和日志统一。请求拦截用于验证请求合
在实际项目中,中间件的开发不仅要实现功能,还需兼顾性能、安全性与可扩展性。本节将以 “分布式追踪中间件” 与 “限流中间件” 为例,讲解自定义中间件的开发流程与最佳实践。
本文探讨了Rust语言中设计高性能、类型安全中间件系统的工程实践。针对传统动态语言中间件设计的不足,文章提出了基于Rust类型系统的解决方案,重点解决异构中间件统一抽象、异步执行流组合和状态传递等核心挑战。通过trait层次与关联类型、类型状态模式等设计,实现了编译期单态化优化和零成本抽象。文章还详细分析了错误处理、短路机制及性能优化策略,展示了Rust在中间件设计中如何平衡类型安全与运行效率,为
虽然 Go 在开发效率上有优势,但 Rust 在性能确定性资源控制和可靠性上的优势更契合中间件需求: $$ \text{选择依据} = \frac{\text{性能} \times \text{安全性}}{\text{开发成本}} $$ 当系统满足 $TPS > 10k$ 或 $P99 < 50ms$ 要求时,Rust 的综合收益显著提升。建议从网关、消息队列等组件开始实践,逐步深入异步生态。
本文以生产者-消费者模型的核心函数Produce(产品存入缓冲区)和Consume(产品取出缓冲区)为分析对象,结合C++引用传递特性业务功能需求及线程安全交互场景,系统讲解函数参数设计的底层逻辑。重点剖析“const 引用用于输入”“非const 引用用于输出”的设计思路,提炼可复用的参数设计通用原则,帮助开发者设计出高效、安全、易用的C++函数。函数参数参数类型核心作用设计思路总结Produc
LangChain 1.0中间件系统为智能体执行流程提供了可插拔的钩子系统,通过预处理、拦截和修改机制增强可控性与可观测性。该系统支持上下文工程、流程控制、安全合规等核心能力,采用顺序和嵌套执行模型,并允许流程跳转。内置中间件涵盖摘要生成、人工干预、隐私保护等生产需求,开发者也可通过装饰器或类方式自定义中间件。最佳实践建议保持单一职责、优先使用内置组件、注意执行顺序,并配合LangGraph运行时
本文介绍了gflags和gtest两个C++开发工具的安装与基本使用。gflags是Google开发的命令行参数解析库,支持多种数据类型,提供自动帮助文档和类型安全检查。通过DEFINE_*宏定义参数,使用FLAGS_访问,并调用ParseCommandLineFlags解析命令行参数。gtest是Google的跨平台C++单元测试框架,提供丰富的断言宏和组织测试功能。使用TEST/TEST_F宏
BRPC是一个C++编写的工业级RPC框架,具有高性能、多协议支持等特性,广泛应用于搜索、存储、机器学习等领域。它支持HTTP、Redis、RTMP等多种协议,提供同步/异步处理能力,并内置性能分析工具。相比其他RPC框架如gRPC、Thrift,BRPC在吞吐量、延迟和长尾处理方面表现更优。安装简单,只需克隆代码库并编译。框架提供日志控制、Protobuf接口等功能,其中Closure类用于异步
JSON是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于编程语言的文本格式存储和表示数据。它包含Json数组和Json对象两种基本结构,支持多种数据类型,并可嵌套使用。JsonCpp库用于实现Json数据的序列化和反序列化,核心类是Json::Value,提供数据存储和操作功能。序列化步骤包括实例化Value对象、填充数据,然后使用StreamWriter进行输出。注意Json文件只能有一个根节点,不能
【代码】Python 中多进程使用方法。
Redis是一款高性能键值对数据库,支持多种数据结构,具有内存存储、持久化、原子操作等特性。本文介绍了Redis的安装配置方法,包括设置远程连接和使用redis-plus-plus库进行C++开发。重点讲解了字符串键值对的基本操作接口,如set、get、del等,为构建聊天室等应用提供数据存储支持。通过简单命令即可实现Redis服务的启动、停止和管理,开发时可链接相关库文件快速集成Redis功能。