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从过往的经历来看，基础建设其实非常重要，而且Agent虽然更像业务层，但是仍然有些一些基础建设的工作要做，包括安全和可靠性保障，像感知能力，决策能力、交互能力，处于基础建设和业务之间，因为在我看来这三者无法做到全通用的适配，但是也有适配的价值。怎么区分基础建设和业务层呢，在我看来，基础建设和项目的生命周期或者说是覆盖面是相当的，而业务层则没有这么长的生命周期，一个业务完成就代表着生命周期的完成，但是基础建设的生命周期仍在。
2025-05-06 18:30:04
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原创 聊聊agent
当然，在多agent协同工作的系统中，还会使用到调度器，将不同的任务交给不同的agent去处理，然后有专门对任务进行规划的agent将任务拆分成一个个的子任务，接下来执行器会对一个个的子任务进行处理。以特定的格式告诉大模型怎么调用函数工具。然后大模型输出结构化的数据，交给函数进行处理，与MCP不同的是，fuction calling 多用于进程内，而MCP则用于不同的进程和系统之间。对于angent的工作流程，一般是对任务进行规划，分成一个个的子任务，然后调用tool sever,一步一步地完成任务。
2025-05-05 09:09:26
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原创 大模型超神攻略，让你轻松上手
因为大模型的一个特点是参数规模大，那么参数是什么呢，参数就是函数中的系数也就是常数，例如 y = ax+b 中的a和b就是模型的参数， 像GPT-3 拥有 1750 亿参数，也就是说大模型所代表的函数的参数已经远超人类的力所能及，说简单点就是人类的能力有限，无法对那么多参数的复杂函数求解，只能让计算机自己求解。大模型处理文字首先会对文字进行向量化，这是什么意思呢，其实就是用一个空间里的坐标来表示文字，相当于画一张地图，然后地图上的经纬度可以表示一个地点，与此类似，大模型是用空间坐标来表示一个文字。
2025-03-31 11:22:16
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空空如也
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