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Zabbix Agent 安装4
cd script/ [root@zbx-target script]# vim port.discovery.bash [root@zbx-target script]# ll total 4 /bin/bash printf '{"data":[' for i in `netstat -tnl| grep LISTEN|awk '{print $4}'| awk -F ':' '{print
71930编辑于 2022-03-21 - 来自专栏服务端技术杂谈
AI Agent：模型->工具->结果->模型
Reddit上有人说，AI Agent就是：模型->工具->结果->模型。 从程序员角度来说，就是拼接参数json，调用LLM，处理返回值json。 Agent不只是聊天机器人，还需要工具，所以要先告诉Agent，你有哪些API/工具，这些工具可以做什么。 不需要用什么复杂的框架，基本上只需要串联： 用户输入目标Prompt->将提示词传递给LLM->模型决定下一步->需要工具（API调用、爬取网页、操作API）执行->将结果反馈给模型进行下一步->直到任务完成 即：模型 → 工具 → 结果 → 模型 关于记忆，先用短期记忆，比如最近几条上下文消息。 如果需要跨会话记忆，可以从持久存储获取，比如向量数据库。
13110编辑于 2026-03-11 - 来自专栏python前行者
python爬虫工具：user agent switcher
user agent switcher给我们带来更多的是方便，一次设置好，就不怕每次麻烦的右键检查，设置成手机端的重复性操作了，这对于python爬虫算是一个比较技巧的地方。 安装使用 在火狐的附加组件中输入：user agent switcher 如果找不到入口的话，在火狐浏览器中打开： https://addons.mozilla.org/zh-CN/firefox/search q=user%20agent%20switcher&platform=WINNT&appver=59.0.2 ? 一看这里的搜索结果还是蛮多的，使用的用户还是蛮多的。 最后一步就是在右侧的插件工具栏中选中进行设置就搞定了。 ? 打开京东试试，就成这样的了，很完整的APP客户端 ?
96210发布于 2019-03-25 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 4 章：反思
此示例使用 Langchain 库和 OpenAI 的 GPT-4o 模型实现反思循环，迭代生成并优化计算数字阶乘的 Python 函数。 我们使用 gpt-4o 以获得更好的推理。 ## 使用较低的温度以获得更确定性的输出。 llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.1) def run_reflection_loop(): """ 演示多步 AI 反思循环以逐步改进 4. 处理边缘情况：0 的阶乘是 1。 5. 处理无效输入：如果输入是负数，则引发 ValueError。 current_code) if __name__ == "__main__": run_reflection_loop() 代码首先设置环境，加载 API 密钥，并使用低温度初始化强大的语言模型（如 GPT-4o
55310编辑于 2025-10-27 - 来自专栏人工智能应用
基于 Agent 的股票分析工具
建一个基于 Agent 的股票分析工具或系统，可以采用以下方法和框架，结合 AI Agent 技术与股票市场分析需求，实现选股策略、买卖时机判断、风险控制等功能。 3 技术实现框架 可以采用如下技术栈实现： AI Agent 框架：使用 LangGraph 或 AutoGPT 架构，结合 LLM（如 GPT-4、Llama 3、ChatGLM 等）进行多步骤推理。 4 示例代码：基于 AI Agent 的选股策略实现 以下是一个简化的 Python 示例，展示如何使用 LangChain 构建一个基于 LLM 的选股 Agent： from langchain.agents data['close'].iloc[0] else [] tools = [get_stock_data, select_stocks] llm = ChatOpenAI(model="gpt-4" ) agent = initialize_agent(tools, llm, agent="structured-chat-zero-shot-react-description", verbose=
1.6K11编辑于 2025-08-01 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊langchain4j的Agent
序 本文主要研究一下langchain4j的Agent 示例 CustomerSupportAgent customer-support-agent-example/src/main/java/dev/ langchain4j/example/CustomerSupportAgent.java @AiService public interface CustomerSupportAgent { @SystemMessage(""" Your name is Roger, you are a customer support agent of a car rental company /src/test/java/dev/langchain4j/example/CustomerSupportAgentIT.java @Test void should_provide_booking_details_for_existing_booking langchain4j目前暂不支持类似AutoGen或CrewAI中用于构建多智能体系统的"Agent"高级抽象功能，如果需要则可以基于low-level的API去构建。
42810编辑于 2025-03-17 - 来自专栏每月技术成长
Agent 辅助升级 vuetify 4 with tailwind v4 实践分析
近期发现Vuetify发布4.0版本，同时官方也给出了Vuetifyv4withTailwindv4的示例，正好手头上CNB的NPC额度+Copilotchat额度足够，于是分别通过Codebuddy与 Copilot对于已有的两个Vuetifyv3+Tailwindv4项目进行升级，测试Vuetifyv4及两家agnet能力。 ://vuetifyjs.com/en/blog/building-with-vite-and-tailwindcss/解决vuetify4与tailwindcssv4兼容性问题4.运行测试5.对整个过程进行总结实验结果 Copilot花费20分钟左右，消耗3724449token，按照blog内容完成了Vuetifyv4withTailwindv4的升级兼容，但几乎所有组件都出现透明度、位置、动画效果等多方面问题。 值得注意的细节Copilot的网页搜索工具远优于Codebuddy，Copilot能够直接读取Vuetifyv4withTailwindv4的示例内容，而Codebuddy则因其为SPA，无法直接读取具体内容
11610编辑于 2026-04-11 - 来自专栏A周立SpringCloud
Skywalking系列博客4-Java Agent配置
deleteByIds和deleteByQuery） false plugin.solrj.trace_ops_params 如果为true，则跟踪Solr请求中的所有操作参数 false plugin.light4j.trace_handler_chain 如果为true，请跟踪Light4J的请求的所有中间件/业务handler。 将被忽略） 未设置 Java Agent配置方式 agent配置有多种姿势，上面修改 agent.config 文件中的值，只是其中一种。下面专门探讨agent支持的配置方式。 :/opt/agent/skywalking-agent.jar=agent.service_name=你想设置的值 -jar somr-spring-boot.jar 系统环境变量 agent.config 例如，agent.config 中有如下内容 agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName} 这说明Skywalking会读取名为 SW_AGENT_NAME
2.4K20发布于 2020-07-07 - 来自专栏老张的求知思考世界
AI Agent Infra领域的工具图谱
因此我才会在前面介绍智能体基础架构的文章中断言道：Agent Infra是Agent落地的关键！因为它涵盖了Agent从开发到部署的完整生命周期。 其中： Environment：提供Agent开发和运行环境，相当于给了Agent一台可自行操作的计算机。 Context：为Agent有效运行提供所需的信息，包括任务相关的背景知识和工具的使用方法。 Tools：使Agent能便捷调用和协作的各类工具，包括各种类型的插件，以实现多样化的任务。 Agent Security：以Agent-native的方式保障Agent的行为与数据在执行过程中的安全与合规。 下面是我查阅很多资料后整理的Agent Infra工具图谱，供大家参考。 一、Environment层 二、Context层 三、Tools层 四、Agent Security层 介绍完AI Agent的基础架构和工具图谱后，下篇文章，我会分享一些对提示词工程的看法，敬请期待
1.1K10编辑于 2025-06-25 - 来自专栏菩提树下的杨过
Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(1) - 基础Agent用法
本文将在langchain4j官方示例基础上(不熟悉langchain4j的朋友，请移步langchain4j学习系列），介绍几个主要模式的用法，今天先来看最基本的Agent如何实现 为方便讨论，先交待一下这一系列的业务背景 AiService，只不过这里我们使用了@Agent这个注解，需要添加下面的依赖 1 <dependency> 2 <groupId>dev.langchain4j</groupId> 3 、最基础的Agent示例 1 /** 2 该示例演示了如何实现一个基础Agent(改编自langchain4j官网示例) 3 注意：Agent只有与其他Agent结合使用时才更有用，后续步骤中将展示这一点。 4 如果只有一个Agent，使用 AiService 会是更好的选择。 5 这个基础Agent将用户的个人简介转换成一个简洁而完整的简历。
58410编辑于 2026-01-12 - 来自专栏DeepHub IMBA
深度研究Agent架构解析：4种Agent架构介绍及实用Prompt模板
这类Agent通常基于ReAct（Reasoning and Acting）范式，工作流程很简单：接收问题→思考→调用工具搜索→观察结果→继续思考→再搜索...如此循环直到找到满意的答案。 这个提示词模板的设计思路值需要注意的是：首先告诉Planner有哪些工具可用，然后给出不同复杂度问题的拆分参考标准，最后要求它为每个子Agent明确定义目标、输出格式和工具使用指导。 所以强烈建议用推理能力强的模型来做Planner，比如GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet或者专门的推理模型如o1、DeepSeek-R1等。 工具失败：这又分好几种情况。 可能是生成了根本不存在的工具名（比如调用bing_search但工具库里压根没这个）；可能是工具对了但参数个数不对（lbs_to_kg只需要一个参数,它传了俩）；也可能是参数个数对了但值填错了（该传120
69910编辑于 2026-01-12 - 来自专栏气象杂货铺
Basemap工具函数(4)
map.drawcoastlines() for lon in range(0, 360, 20): for lat in range(-60, 90, 30): map.tissot(lon, lat, 4,
1.8K10发布于 2020-04-21 - 来自专栏AI进修生
A2A + MCP = AI Agent 完全体？AI Agent 既能 “单挑” 工具，又能 “群殴” 任务。
简单说，这图告诉我们 AI Agent 跟外界打交道主要靠两个开放协议： MCP (模型上下文协议): 这是 Agent 用来“插上”外部工具、API 和各种企业应用的“接口”。 图里两个 Agent 中间那条线就是 A2A。 MCP 核心是工具和工具集 (用 JSON schema 通信)。 A2A 看起来更关注 Agent 之间的自然语言交流。 所以，它俩分工明确： MCP 是 Agent 跟“非 Agent”的东西（工具、API）打交道的。 A2A 是 Agent 跟“其他 Agent”打交道的。 即 MCP 和 A2A 是两条腿走路，一个负责对内连接工具和资源，一个负责对外连接其他 Agent 伙伴。它俩是互补的，共同构成了连接 Agent 的开放标准体系。 、工具、上下文。
62010编辑于 2025-04-11 - 来自专栏DeepHub IMBA
构建生产级 AI Agent 系统的4大主流技术：反思、工具、规划与多智能体协作
在这个过程中，Agent 可以调用外部工具、校验自身输出、与其他 Agent 协同工作——单轮提示根本不可能覆盖这些场景。 模式2：Tool Use，给 Agent 装上手脚 工具使用让 Agent 能够与训练数据之外的真实世界交互。 Tool Use（也叫 Function Calling）的基本流程是这样的：Agent 收到任务后判断是否需要借助外部工具；如果需要，生成一个结构化的工具调用请求；工具执行后返回结果；Agent 将结果纳入推理链继续处理 模式4：多 Agent 协作，分工、专精、协同 没有谁能精通所有领域。团队存在的意义在于每个成员各有专长，协作产出任何个体都无法独立完成的成果。 AI Agent 遵循同样的逻辑。 Passes both outputs to the Writer Agent 4.
41210编辑于 2026-03-31 - 来自专栏openclaw系列
OpenClaw 插件中的 Agent 工具开发指南
Agent 工具是 OpenClaw 插件向大语言模型（LLM）暴露的可调用函数。 这些工具通过 JSON Schema 定义输入参数，并在代理（agent）运行时按需执行，从而扩展 AI 的能力边界——例如调用本地服务、查询数据库、触发工作流等。 四、工具可见性控制策略除了 allow，OpenClaw 还支持多维度工具策略：配置项作用范围说明tools.allow / tools.deny全局控制所有 agent 的默认工具集agents.list [].tools.allow单个 agent覆盖全局策略tools.profile全局或 per-agent基础 allowlist 模板tools.byProvider按模型提供者为不同 LLM 提供商定制工具集 七、总结通过插件注册 Agent 工具，开发者可以安全、灵活地将外部能力注入 AI 代理流程。
46820编辑于 2026-03-15 - 来自专栏java架构计划训练营
浏览器头User-Agent提取工具
artifactId>UserAgentUtils</artifactId> <version>1.21</version> </dependency> 测试 @Slf4j * 获取浏览器对象 * @param request * @return */ private static Browser getBrowser(String agent */ private static OperatingSystem getOperatingSystem(String userAgent) { UserAgent agent (); return operatingSystem; } /** * 解析对象 * @param agent * @return (agent); Browser browser = userAgent.getBrowser(); OperatingSystem operatingSystem =
91120编辑于 2022-10-27 - 来自专栏CRM日记本
Salesforce实时聊天工具Live Agent介绍
Salesforce Live Agent是原生的Salesforce工具，可让企业和网站的用户实时的进行聊天。 Live Agent是那些客服团队有限但是希望能提供较好的客服回报公司的很好选择，不像电话，一个客服同时只能处理一个来电。利用Live Agent，每个用户可以在同一个屏幕管理多个客服服务。 这些反馈既包含对于工具本身（你下次还会使用Live agent吗？）以及客服的处理效果反馈（此次服务对你有帮助吗？是否解决了你的问题？）。 如果使用调查工具的话，分析范围可进一步增加，可以帮助你衡量你的新的工具以及客服的执行情况等。 ? 你是否需要Live Agent？ —你是否有一个小的支持团队淹没在客户的支持电话中？ 哪些不需要Live Agent？ —支持团队需要完成极其复杂和耗时的故障诊断流程。 —客户支持团队使用像Radian6这样强大的工具来管理来自社交渠道的客户支持。
2.2K20发布于 2019-04-16 - 来自专栏openclaw系列
OpenClaw 插件代理工具 (Agent Tools) 深度指南
需要控制某些高风险工具的权限（按需开启）。配置多 Agent 架构下的工具隔离策略。 一、什么是 Agent Tools？ 基础工具 (Basic Tool)这是最常见的形式。插件加载后，该工具自动对拥有插件权限的 Agent 可用。 配置层级工具权限可以在两个层级配置：全局层级 (tools)：影响所有 Agent。Agent 层级 (agents.list[].tools)：仅影响特定 Agent，优先级更高。2. 如果冲突，插件工具将被跳过并记录警告日志。4. 4. 避免命名污染给你的工具加上插件前缀，例如 github_create_issue 而不是 create_issue，以减少与未来核心工具或其他插件冲突的概率。
98320编辑于 2026-03-18 - 来自专栏openclaw系列
OpenClaw 插件中的 Agent 工具开发指南
Agent 工具是 OpenClaw 插件向大语言模型（LLM）暴露的可调用函数。 这些工具通过 JSON Schema 定义输入参数，并在代理（agent）运行时按需执行，从而扩展 AI 的能力边界——例如调用本地服务、查询数据库、触发工作流等。 在全局 tools 或特定 agent 的 tools 配置中，通过 allowlist 显式启用： { "agents": { "list": [ { "id dev-assistant", "tools": { "allow": ["run_pipeline"] } }] } } 重启 Gateway 后，该 agent 七、总结 通过插件注册 Agent 工具，开发者可以安全、灵活地将外部能力注入 AI 代理流程。
59720编辑于 2026-03-16 OpenAI发布全新Agent工具，加速智能体开发
这次OpenAI发布的Agent工具，比之前的GPT-4.5有诚意许多。发布了共五个工具，太长不看版：网页搜索工具：基于GPT-4o模型，实时抓取互联网信息并标注引用来源。 Agents SDK：开源框架支持多Agent协作，可定义角色、工具链及安全策略，适用于客户支持、代码审查等场景。这些Agent工具，本质上可以让开发者能够快速自定义自己的Agent智能体。 网页搜索工具网络搜索工具基于GPT-4o或GPT-4o mini微调模型驱动，可实时抓取互联网最新信息，还会像ChatGPT使用网页搜索一样，给出具体的引用网页。 在OpenAI开源的SimpleQA基准测试（评估大模型事实性回答能力）中，网络搜索工具的准确率达90%（GPT-4o）和88%（GPT-4o mini），明显优于传统检索方法。 官网给出了具体的代码案例，模型调用的费用中，GPT-4o搜索预览版每千次查询30美元，GPT-4o mini搜索预览版25美元文件搜索工具文件搜索工具支持PDF、Excel、Word等多种格式，同时允许开发者通过自定义属性
73720编辑于 2025-03-12
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