Agent Runtime 如何用 Session、Memory、User Profile 和 Skill 实现外部学习
很多人听到自我学习,会以为系统在训练一个新模型,或者底层大模型参数会随着使用自动更新。实际工程里,大多数 Agent 的“学习”并不发生在模型权重里,而发生在模型外部的状态资产里。
很多人听到自我学习,会以为系统在训练一个新模型,或者底层大模型参数会随着使用自动更新。实际工程里,大多数 Agent 的“学习”并不发生在模型权重里,而发生在模型外部的状态资产里。
Solon 换了个方式。整个 i18n 模块围绕三个解析器、一个注解、一个工具类展开——没有 XML、没有拦截器注册、没有样板配置。
当一个模型同时接入多个账号、多个供应商或多条备用链路时,“先走谁、同层怎么选、失败后往哪里切”不应该是一组藏在代码里的隐含规则。2.2.0 把这些决策继续下沉到 Route Pool 的 priority 层,同时统一 Gemini 的流式...
前面几节把读文档、生成用例这条链路打通了。自动化测试里还有一块绕不开:对着真机截屏。这一节就写截图 Tool——Agent 说一句话,就能把当前屏幕落到本地。
MCU 原厂准备 FAT 程序,传统的方式是基于 SDK 包将板卡涉及的外围器件功能测试全部集成在一个总工程里,然后工人将这个单一程序下载到板卡上运行,并在串口终端里进行手工交互获取测试结果。
我们知道它要解决的是:小区顺风车微信群里的供需信息出现时间不同,较早发布的消息很快被刷走,后来出现的车主和乘客很难持续发现彼此。
分层架构(raw / staging / marts)是 dbt 社区的事实标准。它不是 dbt 强制的,但几乎所有 dbt 项目都这么干。原因很简单:把”读源数据”和”算业务指标”分开,数仓...
在上一期,我们进行了 “增加 area 接口和区域选择组件”,本期将完成:附件管理、增加根据文件后缀生成 SVG 文件图标的接口
即 O(N*M) 中,N 的基数非常大时,单次查询就比较慢,循环 M 次的累加时间将逐渐扩大。
前天写了博客后台 Dashboard,昨天写了 WAF 自动封禁抓了 11 个恶意 IP。有读者留言问:”拦是拦住了,但你怎么知道今天有多少攻击、都是什么类型、谁在打你?”