[Agent的评估-02]MAF Agent评估系统三个核心要素
Agent的评估-01:针对MAF的三种Agent评估方式针对三种IAgentEvaluator的不同实现,介绍了三种评估MAF A...
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这个系列之前的文章对A2A协议本身提供了系统介绍,而且还提供了针对LangChain的A2A服务构建方式。借助于A2A SDK,MA...
借助于MAF提供的这个极具扩展性的Agent管道,我们可以利用它提供的众多扩展点来实现我们针对Agent执行的控制。具体来说,它提供...
有时,我们可能构建了一个包含多个Agent、自定义Executor和复杂逻辑的复杂Workflow,但您希望像使用其他Agent一样...
对话历史作为核心的上下文信息,为LLM建立起对话的语境,是决定LLM响应内容的关键输入之一。对话历史中的每一条消息都绑定这一个固定的...
上一篇文章人机交互(HITL)的实现着重介绍了MAF的Workflow基于RequestPort的人机交互(HITL&...
上一篇文章人机交互(HITL)的实现着重介绍了MAF的Workflow基于RequestPort的人机交互(HITL&...
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对于一个复杂的Workflow系统来说,除了需要有强大的编排能力和灵活的执行机制之外,还需要有良好的人机交互(HITL...
2010年Google发表一篇名为“Pregel: a system for large-scale graph processing”首次提出了一个专为大规模...