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《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。
98910编辑于 2022-10-28 Multi-Agent系统Harness Engineering架构的思考与实践
本文基于agent技术论文，社区agent工程分享，结合笔者近期multi-agent项目实践，提出一套“知识—编排—门控—治理”四层解耦设计、经验沉淀、持续治理的MASHarness设计架构,整理成文 从单agent到多agent，agent工程化难在哪里单agent(singleagent)和多agent(multi-agent)之争一直是学术界和工业界讨论的一个热点话题，但基本都默认一个前提：先从单 在进行四种multi-agent的模式选择时可以参考这个选择依据你面对的主要约束推荐模式多个独立领域，需要并行执行，subagent不需要直接与用户交互Subagents单agent需要大量专业化方向， 所我们可以看到强如opus4.6这样的模型，在使用multi-agent架构完成复杂任务上，也需要投入大量精力在Harness上。 Cursor2026年1月的工程报告记录了一个典型案例：20个agent并发协作时，锁竞争就已经把有效吞吐压到2-3个，agent失败时持有的锁无法释放，系统直接挂起——最终不得不放弃全局状态同步，改用层级隔离结构绕开这个问题
4.1K42编辑于 2026-03-13OpenClaw 多智能体（Multi-Agent）并行协作完全指南【架构】
1.2多Agent的“军团”革命OpenClaw的多Agent架构（Multi-AgentOrchestration）彻底改变了这一现状。 配置：AgentA（架构师）：设计技术栈（HTML/CSS/JSvsReact/Vue），规划文件结构。AgentB（前端开发）：根据架构编写具体的页面代码，追求美观。
1K10编辑于 2026-04-29- 来自专栏架构驿站
Multi-Agent ，知多少？
MAS 提供了一种强大的分布式架构框架，有望彻底克服单一代理系统固有的瓶颈。 在 Multi-Agent 系统架构中，由众多独立自治的智能体代理组成，它们拥有各自独特的领域知识、功能算法和工具资源，可以通过灵活的交互协作，共同完成错综复杂的决策任务。 此外， Multi-Agent 系统具有天然的开放性和可扩展性。当系统面临任务需求的不断扩展和功能的持续迭代时，通过引入新的专门代理就可以无缝扩展和升级整体能力，而无需对现有架构进行大规模的重构改造。 这与单一代理系统由于其封闭集中式设计,每次功能扩展都需要对整体架构做根本性的修改形成鲜明对比。 Multi-Agent 系统参考架构示意图 Multi-Agent 系统凭借其先天的分布式协作、异构智能融合、模块化扩展、容错鲁棒等独特优势，正逐步展现出在诸多传统行业和复杂应用场景中的革命性影响力和巨大变革潜能
2.2K10编辑于 2024-11-01 - 来自专栏有文化的技术人
从单兵作战到群智协作：Multi-agent 架构演进与思考
❝当一个 Agent 不够用时，你需要的不是更强的模型，而是更好的协作架构。❞ 写在前面 大模型时代，单个 Agent 能做的事情越来越多——搜索、写代码、分析数据、调用 API。 多 Agent 架构应运而生。它的核心思想很简单：「让不同的 Agent 各司其职，通过某种协作机制共同完成复杂任务」。 但"协作机制"这四个字背后，藏着大量的设计决策。 本文将从业界主流模式出发，逐层深入到工程实现细节，帮你建立对多 Agent 架构的系统性理解。 回答好这三个问题，你就能为自己的场景选择最合适的架构模式。 这就是多 Agent 架构的本质。❞
50910编辑于 2026-04-09 Multi-Agent多智能体协作系统：架构原理、框架选型与实战指南
Multi-Agent多智能体协作系统：架构原理、框架选型与实战指南当前AI应用开发正经历一次范式转变：从依赖单一模型的多轮对话，转向多个智能体协同工作的Multi-Agent架构。 Multi-Agent架构的核心思路是让多个具备不同专业能力的AI智能体像团队一样分工协作，自动完成复杂任务链。 本文将从架构原理、协议标准、框架选型到生产部署，完整拆解Multi-Agent系统的技术内核。一、什么是Multi-Agent？为什么2026年是爆发元年？ 二、核心技术架构：ReAct + Function Calling + 协议层要搭建Multi-Agent系统，需要先理解三个核心概念：单个Agent怎么工作（ReAct模式）、Agent怎么调用工具（ 技术原理剖析（底层架构、核心算法） 2. 与竞品的对比分析（至少3个维度） 3. 实际应用场景和落地难度评估 4.
11.1K31编辑于 2026-04-02【Multi-agent实战】教你如何用Multi-agent分析开源Github项目
这篇我们做三件事：把你现有的 Deepfake 实验流程拆成「可以被 Agent 调度」的几个任务节点；用 LangGraph 搭一个 Multi-Agent 工作流：Config → Train → 下一步就是把它们塞进 Multi-Agent 工作流里。 如果你把这套东西写进简历 / 博客，面试官很可能会问：你为什么要用 Multi-Agent / LangGraph，而不是一个脚本搞定？Multi-Agent 带来的真实价值是什么？ 5.2 Multi-Agent 真正带来的东西？流程显式化：Config / Train / Eval / Viz / Report 都是独立节点；修改任意一环不影响其他节点。 统一入口：上层只需要给一段自然语言： “帮我跑一个跨数据集 baseline”Multi-Agent 工作流负责把这段话变成真正的可执行实验计划。
63120编辑于 2025-11-23- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
66110编辑于 2022-11-08 - 来自专栏老张的求知思考世界
构建多智能体(Multi-Agent)架构的八大原则
所谓的多智能体(Multi-Agent)架构，可以简单理解为多个Agent并行工作，他们之间通过某种通信机制进行沟通协作，以协助人类完成复杂的任务。 无独有偶，最近Anthropic分享了他们构建多智能体(Multi-Agent)系统的最佳实践，核心是八条提示工程与评估原则。 ，其架构模式为编排器-工作器模式，即一个主智能体(Lead Agent)+多个子智能体(Subagents)的架构。 这种架构的优势在于，相比于传统RAG方法的静态搜索，Anthropic的多智能体架构采用了多步骤搜索，动态查找信息并分析结果以输出高质量的答案。 ://metaso.cn/s/1c5dzzB 另外，查找资料时，看到了另一篇讨论Multi-Agent架构的文章，也推荐大家看看。
2.5K11编辑于 2025-07-08 【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目
用 【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目✍ 前言上一篇我们搞了一个「科研 Multi-Agent 小队」：Supervisor 当老板；PaperHunter 这一篇，我们就把上一篇的科研 Multi-Agent —— 迁移到 LangGraph 上，用“图”的方式组织 Agent。 一、为什么要用 LangGraph 来做 Multi-Agent？ 六、面经角度：围绕 LangGraph + Multi-Agent 怎么吹？给你几段可以直接背的回答。Q1：你在项目里是怎么管理 Multi-Agent 的流程的？为什么选 LangGraph？ Q3：如果后续要在这个科研 Multi-Agent 里加入“在线强化学习 / 评分器调整策略”，LangGraph 还能 hold 住吗？ 节点粒度 和 显式图结构 来解决：planning 幻觉；粒度太碎 / 太粗；顺手准备了几个关于 LangGraph + Multi-Agent 的面经回答
1.3K10编辑于 2025-11-22【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目
【Multi-Agent】一、如何用LangChain打造一个Multi-Agent实战项目这篇就是给已经玩过LangChaintools+Agent的同学看的进阶篇：你已经玩过time/weather 这种自定义工具；也看过AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION一路Thought/Action/Observation的DebugLog；但一到Multi-Agent
66410编辑于 2025-12-16- 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.4K20发布于 2019-04-28 【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目
【Multi-Agent】一、如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战 ✍ 前言 这篇就是给已经玩过 LangChain tools + Agent 的同学看的进阶篇： 你已经玩过 “Multi-Agent 和平时的 Tools 调用有什么本质区别？” LifeAdvisorAgent（综合上面结果，给出自然语言建议） 相比原来的单 Agent： 每个 Agent 的 Prompt 简单清晰（只负责一个角色）； 你可以明确说： “我们是用 Supervisor 架构的 二、本文实战目标 & 架构图 2.1 我们要做的“小系统” 我们还是围绕你熟悉的天气 Demo，只是升级玩法： 用户一句： 「今天北京适合出门跑步吗？要不要带伞？」 2.2 架构图 在实现上，我们会用一个小技巧： 把“子 Agent”本身包装成一个 Tool，再挂给 Supervisor 使用。
2.8K10编辑于 2025-11-23腾讯云智能体开发平台：保险行业大模型应用落地与成本优化实践
破解保险智能体落地三重瓶颈 保险企业落地智能体面临核心冲突： 快速落地难：私有化版本较公有云版本滞后2-3个月发布，功能更新慢制约业务响应； 效果提升依赖精细运营：需解决知识库文档与应用场景匹配 工作流聚合节点、语音交互等功能）； 腾讯云智能体开发平台(Tencent Cloud Agent Development Platform) 提供全栈能力：基于大模型，集成LLM+RAG、Workflow、Multi-agent 量化效能：迭代加速与算力优化实证 迭代效率提升：订阅模式将私有化功能同步周期从“滞后2-3个月”压缩至实时同步（据腾讯云保险行业架构师郑磊分享）； GPU算力利用率优化：平台动态分配模型服务算力至离线 效果优势：擅长图文表及公式解析，图文混排文档问答、复杂大表问答效果领先； 工作流能力：全局视野Agent支持节点回退，拖拽大模型/数据提取/知识问答节点编排复杂流程； 多Agent协同：升级Multi-Agent 平台定位：为保司提供稳定、安全、符合业务需求的智能体应用构建能力，系落地大模型应用最佳选择（据腾讯云保险行业架构师郑磊分享）。 数据来源：腾讯云保险行业架构师郑磊《保险智能体应用最佳实践》分享
18810编辑于 2026-05-01- 来自专栏企鹅号快讯
VAIN：Attentional Multi-agent Predictive Modeling
VAIN: Attentional Multi-agent Predictive Modeling[J]. arXiv preprint arXiv:1706.06122, 2017.
1.3K70发布于 2018-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
71540发布于 2019-11-08 - 来自专栏【腾讯云开发者】
一文了解LLM应用架构：从Prompt到Multi-Agent
接下来，在详细介绍演进过程前，我们可以先了解一下LLM最流行的应用架构Agent的定义，然后，我们再从Agent的诞生中引申出来LLM的架构的演进过程。 01 Agent是什么？ 2.4 Multi-Agent阶段 终于来到最后一个阶段了——Multi-Agent阶段。 这就是现在的Multi-Agent了。 3.2.1 设计范式 我们先具体讲一下multi-agent的应用设计范式。整体设计架构图（图源自网络）如下： 左侧部分：是单agent，代理表现出多种内化行为，例如计划、推理和反思。 在单Agent纵向提升有限时，Multi-Agent系列方案通过设置合理的算法架构，能通过水平扩展的方式提高智能，为我们打开了新的思路。
1.9K22编辑于 2025-11-07 - 来自专栏【腾讯云开发者】
Multi-Agent全面爆发！一文详解多智能体核心架构及LangGraph框架
相比传统的线性执行模式，LangGraph 支持条件分支、循环、并行等复杂控制流，能够实现状态持久化、断点续跑、时间旅行、人机协作等高级功能，并提供了多智能体协作、层级架构等多种架构模式。 recursion_limit": 50} # 设置递归限制为50次 ) except GraphRecursionError: print("执行步数超过限制，抛出异常") # 异常处理... 03、Multi-Agent 架构 3.1 多智能体架构概述 对于普通的业务系统，随着需求的迭代，系统的复杂度会变得越来越高，使得维护性和扩展性变得越来越高，经常需要花费大量是时间去定位问题，因此在项目初始阶段架构选择很重要。 Supervisor 架构模仿了企业中“项目经理”的角色。 在实际应用中，架构选择没有绝对的优劣，关键在于与业务场景的深度契合。
5K72编辑于 2025-12-16 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.2K10发布于 2020-01-07
腾讯云开发者
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