編譯者摘要：來自普林斯頓大學(xué)、伊利諾伊大學(xué)厄巴納 - 香檳分校和斯坦福大學(xué)的團(tuán)隊(duì)提出LatentMAS，這是一種端到端且無需訓(xùn)練的多智能體系統(tǒng)（MAS）框架，它突破傳統(tǒng)基于文本的協(xié)作模式，讓大型語言模型&#xff…

第一章：Docker Offload云端資源對(duì)接概述在現(xiàn)代分布式計(jì)算架構(gòu)中，Docker Offload 技術(shù)逐漸成為提升資源利用率與降低本地計(jì)算負(fù)載的關(guān)鍵手段。該技術(shù)通過將容器化工作負(fù)載動(dòng)態(tài)遷移至云端執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)本地設(shè)備與遠(yuǎn)程云資源的高效協(xié)同。尤其適用于邊…

一、本體建模到底在干什么？ 本體建模的核心，是回答三類問題：領(lǐng)域中有哪些東西？它們之間有什么關(guān)系？在什么條件下會(huì)發(fā)生什么變化？ 如果一個(gè)模型只回答了前兩個(gè)問題，它更像“結(jié)構(gòu)化詞典”&#xf…

AI 智能體（Agents）已經(jīng)將大型語言模型（LLMs）的能力提升了一個(gè)臺(tái)階，而深度智能體（Deep Agents）又承諾，它不僅僅可以回答你的問題，而且還能夠預(yù)先思考、分解任務(wù)、創(chuàng)建自己…

“ 文檔處理在不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中需要選擇不同的處理方式，而不送一概而論?！?關(guān)于RAG的知識(shí)庫構(gòu)建或者說文檔處理，很多會(huì)受限于各種條條框框，比如說應(yīng)該這樣處理你的文檔，應(yīng)該那樣建立你的知識(shí)庫；但事實(shí)上知識(shí)庫的建立沒…

下面是一個(gè)科普式總結(jié)，適合不了解這塊的同學(xué)！ 下面按照“底層執(zhí)行引擎 → 任務(wù)編排 → 多 Agent 協(xié)作 → 應(yīng)用級(jí)框架 → SaaS Agent 平臺(tái)”五層給你分層總結(jié)，覆蓋大公司、初創(chuàng)公司、開源社區(qū)。 業(yè)界主流 Agent Infra 全景圖 Layer 5: SaaS Ag…

一、引言 在AI智能體系統(tǒng)日益復(fù)雜的今天，如何構(gòu)建一個(gè)高效、可擴(kuò)展、模塊化的企業(yè)級(jí)智能體系統(tǒng)成為技術(shù)團(tuán)隊(duì)的核心挑戰(zhàn)。本文將深入解析一個(gè)基于**LangGraph 1.0**和 **Model Context Protocol (MCP)**的數(shù)據(jù)中心設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)，通過詳細(xì)的架構(gòu)分析和關(guān)鍵代…

一、RAG 2.0：九種高級(jí) Chunking 策略詳解與實(shí)例 文本分塊（Text Chunking）是基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的大語言模型（LLM）應(yīng)用中的關(guān)鍵預(yù)處理步驟。雖然固定長(zhǎng)度、遞歸、語義、文檔級(jí)和智能體分塊等基…