随笔分类 - AIGC技术
摘要：目录Agent Loop循环-react模式1. 核心循环：边想边做（Interleaved Reasoning & Execution）2. 如何进行深度规划？（Thinking 机制）3. 如何完成“多 Agent”调用？（Sub-agents 工具）总结对比1. 核心循环（边想边做）是什么2.
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摘要：目录1. 传统 Agent 设计（Agent-as-Service：把 Agent 当作“服务”或“活人”）2. OpenClaw 的设计（Agent-as-Resource：把 Agent 当作“U盘”或“存档文件”）3. 这种设计到底“巧妙”在哪里？① 极度的轻量与低成本（创建 Agent =
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摘要：目录一、OpenClaw 里值得借鉴的几点二、工业多 Agent 场景下怎么借鉴1. 把「很多 agent」拆成两类东西2. 架构草图（借鉴 OpenClaw）3. 具体映射（工业 → OpenClaw 概念）4. 落地时可以怎么做三、直接回答你的两个点Agent之间通讯结论（先说）两种做法对比Op
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摘要：目录Device架构跟传统Agent架构区别2. 能力模型：声明式 vs 写死3 . 执行主体是显式的（可问责、可路由）4. 拓扑与生命周期：一个 Agent，多台设备通讯链路概念Node 是什么Agent之间的通讯协议 把能力抽象成 device，就是把“函数式能力”升级为“系统级资源”，实现标准
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摘要：目录1️⃣ 架构层隔离：Agent 与 Device 的独立边界2️⃣ 执行层隔离：Device 内部执行安全3️⃣ 通信层隔离：Agent / Device 之间的数据安全4️⃣ Agent 架构沙盒的完整流程示意5️⃣ 技术栈总结（Agent 架构） ✅ 总结： 在 Agent 架构里，沙盒隔离
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摘要：目录1. 架构总览（一句话）2. 核心元素（按角色分）3. 关系简图4. 数据/请求流（精简）5. 一句话记核心元素参考资料 根据前面讨论和代码/文档，可以这样概括 OpenClaw 的架构和核心元素： 1. 架构总览（一句话） 一个 Gateway 做控制面，上面挂多种「资源」和「连接」：用户从
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摘要：目录常用命令解决gateway报错 disconnected (1008): unauthorized: gateway token missing🔧 解决方案方法一：在UI中手动配置令牌（推荐）方法二：使用带令牌的URL直接访问💡 补充说明 常用命令 开启 openclaw gateway -
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摘要：目录 在项目文件夹输入以下命令 npx @z_ai/coding-helper
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摘要：目录 元类的定义 class _AgentMeta(type): """The agent metaclass that wraps the agent's reply, observe and print functions with pre- and post-hooks.""" def __n
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摘要：目录一、核心原理二、实操步骤（适配你的环境）步骤1：准备环境（确保uv虚拟环境激活）步骤2：克隆开源框架源码到本地步骤3：可编辑模式安装步骤4：在Cursor中调试源码三、验证可编辑模式是否生效四、常见问题解决总结 你想要在调试开源Python框架源码时，通过可编辑模式（editable mode）
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摘要：目录一句话定义从架构层看它的作用一、它解决了什么问题？二、结构分层解释1️⃣ 身份与基本信息层2️⃣ 传输与协议层urlpreferred_transportadditional_interfaces3️⃣ 能力声明层4️⃣ 输入输出模式层5️⃣ 安全层（非常关键）6️⃣ 签名层7️⃣ 扩展卡能力三
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摘要：目录功能一、Agent 身份与上下文状态作用作用二、Hook 机制初始化（可扩展点）设计意义三、Streaming 输出管理设计四、订阅发布机制（多 Agent 协作）结构作用五、Console 输出控制作用六、消息队列机制作用七、整体架构总结1️⃣ 建立 Agent 的运行时身份2️⃣ 初始化生命
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摘要：目录AgentScope可借鉴的能力学习路线核心前提：明确边界（5天只做“最小可用框架”）第1天：吃透AgentScope核心架构（只看关键源码，不逐行啃）步骤1：定位AgentScope核心源码文件（聚焦以下5个文件即可）步骤2：提炼3个核心架构逻辑（记下来，后续直接复用）步骤3：对齐LangGr
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摘要：目录一、先明确：你列的8个字段，为什么是核心（工业场景价值）二、工业场景需补充的3个字段（覆盖剩下20%的核心需求）三、够不够用？分场景判断四、实操建议：从“最小集”入手，渐进扩展总结 你关注的是“掌握哪些A2A协议核心字段就足够支撑工业软件Agent的开发与协作”——结论很明确： 你列出的这8个核
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摘要：目录AgentScope优势一、第一步：先锚定“阅读目标”（5分钟）二、第二步：快速梳理源码“骨架”（30分钟）1. 先看项目根目录的关键文件2. 核心目录结构（只关注以下5个核心目录，其余略过）三、第三步：聚焦核心模块“精读”（2-4小时）1. 核心模块1：Agent抽象与生命周期（core/）2
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摘要：目录一、AgentScope的核心优势（工业场景价值最大化）二、AgentScope的核心不足（工业场景需规避）三、工业场景的取舍建议（扬长避短）总结核心优势（工业场景必用）核心不足（需搭配方案弥补）案例LangGraph 的流程代码如何融入 AgentScope 集群体系 简单说：AgentSco
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摘要：目录一、核心借鉴点1：「独立单元化+标准化通信」的大规模Agent架构（最核心）1. 可借鉴的设计2. 工业场景适配价值3. 自研落地建议二、核心借鉴点2：企业级生产就绪的稳定性/安全性设计（工业软件核心诉求）1. 可借鉴的设计2. 工业场景适配价值3. 自研落地建议三、核心借鉴点3：全链路可观测性
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摘要：目录找出进程编号sudo py-spy dump --pid 43091 找出进程编号 ps aux | grep "python.*agents/main.py" | grep -v grep sudo py-spy dump --pid 43091 Thread 0x2024A2C40 (idl
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摘要：目录优势1. 松耦合设计 - 独立性与集成性并存2. 动态可扩展 - 插件式架构3. 基于元数据的自描述能力Agent和skill 边界🤔 什么时候还需要独立智能体？subAgent VS AgentSkillsFunction Calling的Tools vs Agent ToolFunctio
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摘要：目录技术细节（和文本处理差异）优化 embedding 空间的几何结构*🔹通用图搜图（跨类语义检索）🔹细粒度分类型检索（如人脸、SKU级商品）🔹小数据 + 负样本难构造二、逐个拆解1️⃣ Contrastive Learning（广义）2️⃣ InfoNCE（工业主流）3️⃣ Triplet
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