DAG 不是 Agent 编排的答案，它是 Agent 最简单的特例。无环图天生不能循环、反思、重试、恢复。LangGraph 的 StateGraph + Pregel 引擎 = Agent 的操作系统内核：调度、持久化、恢复三个原语 DAG 一个都没有。 1.为什么你的 Agent 跑着跑着就卡住了？ 去年我在一个项目里写了这样一个 Agent：让它调研一个 GitHub 仓库，读 READM ...

该研究提出一种基于图的CAD辅助方法，可在参数化设计序列中预测下一个建模操作。研究人员将来自汽车领域的真实CATIA V5模型转换为有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）以捕获特征依赖关系，从而实现直接从结构设计数据中学习。所采用的 该研究提出一种基于图的CAD辅助方法，可在参数化设计序列中预测下一个建模操作。研究人员将来自汽车领域的真实CATIA V5模型转换为有向无 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !大多数 Python 数据工程师最早学的是 pandas。因为它是行业标准，能用而且一直够用，所以一般也没人质疑过它。Pandas 设计于 2008 ...

聚合人工智能话题下，包括 机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的新闻资讯、前沿理论、技术知识、应用 ...

本研究提出数字孪生（Digital Twin, DT）可视为由节点和边构成的集合，其中节点代表对数据的操作，边代表节点间的数据流。该研究提供了一种schema，用以定义节点与边并赋予其成本和收益属性，同时启用基于该schema的分析技术。随后，通过一个实例演示 本研究提出数字孪生（Digital Twin, DT）可视为由节点和边构成的集合，其中节点代表对数据的操作，边代表节点间的数据流。该研究提 ...

在2026年AI工程的求职修罗场里，最让人绝望的瞬间，不是你不会写Python，而是面试官看着你的简历，冷冷地抛出一个问题：“你的Agent在调用三个外部API时，第二个API超时导致状态机卡死，你的工作流是如何实现自动降级与事务回滚的？”——你大脑一片空白。

一个简单的agentic loop就是一个 while 循环，LLM 在其中决定做什么、执行工具、观察结果、再做决定。 这模式能用是可以用的不过有个最大的问题，就是费钱： 一个三 agent 查询要是用 agentic loop那么7 次 LLM 调用，4.2 秒，0.12 美元。如果用 orchestrator的话 2 次 LLM ...

Python类实现具体逻辑。 仓库启动时，扫描所有技能目录，构建一个内存中的索引。 提供按标签、按输入输出类型、按关键词的检索能力。 为什么不用中心化服务？ 因为测试环境太复杂了。 不同项目可能跑在不同的CI集群、不同的隔离环境。