Купить криптовалюту
Оплатить в
USD
USD
Купить и продать
Hot
Поддерживает Visa, Mastercard и др.
P2P
0 Fees
Гибкая торговля, 0 комиссий
Gate Card
Платите криптовалютой по всему миру
Рынки
Торговля
Основа
Продвинутый
Фьючерсы
Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
CFD
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Earn
Запуск
CandyDrop
tag
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Square
Квадрат
Узнавайте больше о преимуществах криптовалют
Live
moments live
Анализ рынка криптовалют в реальном времени
Чат
Общайтесь с криптотрейдерами
Новости
Последние новости в мире криптовалют
flower_head
Еще
Рекламные акции
AI
Другое
TradFi
Gate Card
Награды
Square
Обновления
Трендовые
Новости
Профиль

Команда Cisco построила многоголосую координационную структуру на базе LangSmith и LangGraph

MeNews
robot
Генерация тезисов в процессе
ME News Новости, 18 апреля (UTC+8), недавно команда Cisco, состоящая из Renuka Kumar и Prashanth Ramagopal, разработала многоагентную координационную структуру на базе LangSmith и LangGraph, целью которой является моделирование реальной командной работы в программном обеспечении. Эта структура относится к категории "агентского инжиниринга" и предназначена для ускорения всего процесса разработки программного обеспечения — от требований до развертывания — посредством моделирования командной работы, а не только генерации кода. Система включает рабочих агентов, выполняющих задачи разработки, тестирования, отладки и т.д., а также руководящих агентов, отвечающих за координацию, управление и предоставление совместных ресурсов и долгосрочной памяти. Предварительные практические испытания показали, что в более чем 20 пилотных рабочих потоках по отладке время выявления первопричин сократилось на 93% по сравнению с исторической базой, что позволило сэкономить более 200 инженерных часов при 512 сеансах за месяц; время выполнения рабочих потоков разработки сократилось на 65%, главным образом за счет сокращения этапов тестирования downstream. (Источник: InFoQ)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • 6
  • 2
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
BreadthHunter
· 5ч назад
Идея моделирования командной работы программного обеспечения интересна, но, похоже, не учтены затраты на коммуникацию между человеком и агентом.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Stop-LossForBluePeony
· 5ч назад
Термин «агентский проект» довольно новый, чем он отличается от MLOps?
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugcheckRoommate
· 5ч назад
20个调试工作流就敢发数据，样本量是不是小了点
Ответить0
GateUser-318a7dc8
· 5ч назад
Корень причины выявлен на 93%... Вспомнил, как в прошлый раз при инциденте P1 искали три часа, слюнки потекли.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FloatingTeacup
· 6ч назад
Как предотвратить загрязнение долгосрочной памяти делегированного руководства? Ранее сталкивался с проблемами.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ALampInMistyValley
· 6ч назад
93% снижения — это немного нереально, можно ли это воспроизвести в реальных условиях?
Посмотреть ОригиналОтветить0

  • Закреплено

Карта сайта