开源自主人工智能代理框架。使开发人员能够快速可靠地构建、管理和运行有用的自主代理。
LangChain 代理背后的思想是利用大语言模型以及要执行的一系列操作，代理使用推理引擎来确定要执行哪些操作来获取结果，代理对于处理从简单的自动响应到复杂的上下文感知交互等任务至关重要。例如，您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代理。使用给定的代理工具，他们可以在 Google 中搜索结果，然后使用维基百科工具中检索到的上下文来查找详细信息并扩展上下文。您必须放置明确定义的指令，以确保代理将以正确的顺序调用工具。
接下来，定义一个名为EnvironmentProcessor的类，用于处理收集到的数据，识别环境中的对象：
情景：娱乐行业的发展在现今是极为迅猛的，五花八门的各种电影，电视剧，综艺节目充斥在我们的周围，很多很多的人都有着自己心目中的IDOL，每个明星都有着自己的特殊技巧在娱乐业中发光，每位明星都有着自己的经纪人或者是自己的团队，对于各种邀约，商家们首先需要找的不是明星本人而是她的经纪人们洽谈，但是最后需要实际作用的还是明星自己本人呢！ 于是我们就可以开始编写我们的小栗子啦！
摘要：开源的大型语言模型（LLM）在各种 NLP 任务中取得了巨大成功，但在作为代理时，它们仍然远远不如基于 API 的模型。如何将代理能力整合到开源 LLM 中成为一个关键而紧迫的问题。本文首先提出了三个关键观察结果：(1) 当前的代理训练语料与格式遵循和代理推理都纠缠在一起，与其训练前的数据分布有很大不同；(2) LLMs 对代理任务所需的能力表现出不同的学习速度；(3) 当前的方法在提高代理能力时会引入幻觉，从而产生副作用。基于上述发现，我们提出了 Agent-FLAN 来有效地微调代理的 LANguage 模型。通过对训练语料的仔细分解和重新设计，Agent-FLAN 使 Llama2-7B 在各种代理评估数据集上的表现比之前的最佳作品高出 3.5/%。通过全面构建负样本，Agent-FLAN 极大地缓解了基于我们既定评估基准的幻觉问题。此外，在扩大模型规模时，它还能持续提高 LLM 的代理能力，同时略微增强 LLM 的一般能力。
处理单一任务是强化学习的基础，它的目标是在不确定的环境中采取最佳行动，产生相对于任务的最大长期回报。但是在多代理强化学习中，因为存在多个代理，所以代理之间的关系可以是合作的，也可以是对抗，或者两者的混合。多代理的强化学习引入了更多的复杂性，每个代理的状态不仅包括对自身的观察，还包括对其他代理位置及其活动的观察。
LangChain Agent的终极指南，本教程是您使用 Python 创建第一个agent的重要指南，请立即开始你的 LLM 开发之旅。
注册和注销基本要求 SIP客户端、网关、SIP设备、联网系统等 SIP代理(SIP UA)使用IETFRFC3261中定义的方法 GB/T28181—2016Register进行注册和注销。
在当今的网络环境中，反爬虫机制广泛应用于各个网站，为爬虫程序增加了困难。然而，作为一名Python爬虫开发者，我们可以利用一些技巧应对这些反爬虫措施。本文将分享一个重要的爬虫技巧：使用代理IP和User-Agent来应对反爬虫机制，帮助您更有效地进行数据爬取。
一、背景二、创建IAM角色和用户三、配置CloudWatch代理日志保留策略四、下载并安装代理安装包五、创建CloudWatch代理配置文件六、运行CloudWatchAgent参考
自动化是 DevOps 的核心。各种自动化工具和技术真正实现了持续集成和持续交付的概念。这些工具多年来发展迅速，但似乎永远存在的一个名字是Jenkins。
摘要：大型语言模型对不同的任务表现出强大的解决问题的能力。然而，大多数基于LLM的代理都被设计为具有复杂提示工程的特定任务求解器，而不是能够通过交互学习和进化的代理。这些任务求解器需要手动制作的提示来告知任务规则并调节LLM行为，固有地使其无法解决复杂的动态场景，例如，大型互动游戏。有鉴于此，我们提出了Agent-Pro：一个基于LLM的Agent，具有策略级反射和优化，可以从交互式体验中学习丰富的专业知识，并逐步提升其行为策略。具体而言，它涉及到一个动态的信念生成和反思过程的政策演变。Agent-Pro不是行动层面的反思，而是迭代地反思过去的轨迹和信念，微调其非理性信念，以制定更好的政策。此外，深度优先搜索用于策略优化，确保策略收益的持续增强。代理专业评估两个游戏：二十一点和德州扑克，优于香草LLM和专业模型。我们的研究结果表明，Agent-Pro可以在复杂和动态的场景中学习和发展，这也有利于许多基于LLM的应用程序。
作者：Jet啟思 链接：https://juejin.im/post/5a1e7ae16fb9a0451170e446 一、代理模式 定义 为其它对象提供一个代理对象，并由代理对象控制这个对象的访问
结合下面拓扑图模拟演示并介绍SSH代理(ssh-agent)及SSH代理转发(agent-forwarding)功能
如今，许多开发人员和产品团队使用 生成式 AI (GenAI) 代理来帮助构建软件或应用程序——真正的创新发生在多 Agent 系统中。就像一个管弦乐队可以演奏出丰富、复杂的交响乐——而独奏音乐家只能在一个维度上发出声音——多 Agent 系统超越了面向任务的角色，真正为开发和战略团队注入了动力。
正如人们在各种日常活动中存在着形形色色的代理机制一样，在计算机科学领域，代理机制乃是解决各种复杂难解问题的基本途径之一。
9月19日，Jim Fan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。
寻找可用的IP代理：我们可以在互联网上寻找免费或付费的IP代理服务提供商，选择合适的代理服务器地址和端口号。
GB28181-2022注册、注销基本要求相对GB28181-2016版本，做了一定的调整，新调整的部分如下：
什么Nginx代理、JSONP、科学上网…，你平时的工作中可能都用了代理模式，只是你不知道。
要在 Jenkins 中管理用户，您应该导航到管理 Jenkins 🡪 配置全局安全。理想的选择是让 Jenkins 拥有自己的用户数据库。您可以创建一个只有读取权限的匿名用户。为您打算在下一步中添加的用户创建条目。
在本文中，我们将给大家介绍如何在腾讯云上创建Fleet与Fleet Server。
来源: https://blogs.sap.com/2016/03/09/java-bytecode-instrumentation-using-agent-breaking-into-java-application-at-runtime/
当涉及到Zabbix Agent模式时，可以在主动模式和被动模式之间进行选择。每次在前端添加新项或主机时，您都需要选择项类型。
所谓AI Agent就是一个以LLM为核心控制器的一个代理系统。业界开源的项目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，都是这样的系统。然而，并不是所有的AI Agent都有很好的表现，其核心还是取决于LLM的水平。尽管LLM已经在许多NLP任务上取得进步，但它们作为代理完成实际任务的能力缺乏系统的评估。清华大学KEG与数据挖掘小组（就是发布ChatGLM模型）发布了一个最新大模型AI Agent能力评测数据集，对当前大模型作为AI Agent的能力做了综合测评，结果十分有趣。
Jaeger Agent是负责从已检测的应用程序接收跨度，并将其转发到Jaeger Collector的组件，以便适当地存储数据。除了充当应用程序和收集器之间的跨度缓冲区之外，Jaeger Agent还从收集器接收有关采样策略的更新，通过Jaeger客户端查询的REST端点提供所述策略，部署在已检测的应用程序中。
在进行网络爬虫开发时，我们经常需要模拟浏览器发送请求来获取网页数据。然而，有些网站为了保护自身的安全和隐私，会对请求进行限制和过滤。为了绕过这些限制，我们可以使用代理IP来隐藏真实的请求来源。但是，仅仅使用代理IP可能不足以达到我们的目的，因为一些网站会根据请求头中的Referer和User-Agent信息来判断请求的合法性。因此，本文将探讨网络爬虫请求头中的Referer和User-Agent与代理IP的配合使用的技巧和注意事项。
ReinforceJS在GridWorld、PuckWorld、WaterWorld环境中进行了动态的展示：
最近身边很多人都遇到爬虫中的代理问题，写下这篇博客来记录自己所学，希望可以帮助到你们。
在当今的数字时代，爬虫成为了数据收集和分析的重要工具。然而，我们在使用爬虫时经常会遇到一些问题，比如被网站封禁、请求速度慢或频繁的请求可能会给目标网站带来额外的负担，导致我们的请求被拒绝或者引起对我们的反制措施。这些会导致我们的数据收集工作受到很大的威胁。我们可能无法获取到最新的数据，从而影响我们的业务决策和竞争力。那么，有什么方法可以提升爬虫请求的效率呢？
上周六我正津津有味的看着「拆弹专家2」,刘德华扮演的“潘乘风”从片头的正义，凌然，到失去一条腿之后的厌世，愤恨，到后来的失忆，直到最后的自我救赎，真的很刺激啊，可是这个时候电话响了「出差武汉」，好吧，看完剩下的影片，吃个饭，回家开始订酒店，订机票，收拾行李，第二天出发武汉
有些网站不会同意程序直接用上面的方式进行访问，如果识别有问题，那么站点根本不会响应，所以为了完全模拟浏览器的工作
最近在了不起在与外部交流的时候，Java的agent技术被提起，想来自己都有些时间没有使用它了，本文简单讲讲什么是agent技术，并结合一个方法计时器的实际例子。
输入命令：wget https://github.com/naver/ngrinder/releases/download/ngrinder-3.5.2-20200929/ngrinder-controller-3.5.2.war
有一些网站不喜欢被爬虫程序访问，所以会检测连接对象，如果是爬虫程序，也就是非人点击访问，它就会不让你继续访问，所以为了要让程序可以正常运行，需要隐藏自己的爬虫程序的身份。此时，我们就可以通过设置User Agent的来达到隐藏身份的目的，User Agent的中文名为用户代理，简称UA。
为了加深理解我们回顾一下静态代理，定义一个规定行为的明星电影接口 IMovieStar ：
sh-agent是一个用于保存公钥认证过程中用到的私钥的程序。ssh-agent 在 X 会话或登录会话之初启动，所有其他窗口或程序则以 ssh-agent 客户端程序的身份启动。当使用 ssh(1) 登录到其他机器时，可通过环境变量定位到代理并使用代理自动进行身份验证。
我个人更喜欢把委托(Delegate)模式称为代理(Proxy)模式。还是那句话，第一次接触代理模式是在Java中接触的，在Java中实现代理模式和接口是少不了的。当时学习Spring的时候用到了接口回调，其实就是实现的委托代理模式。简单的说代理就是把相应的功能交给实现接口的相应的类中来解决。在OC中没有接口该如何实现代理呢？前面的博客中笔者说提了一句，在OC中的协议和Java中的接口极为相似，都是只声明方法而不去实现，方法的实现在OC中交个遵循协议的类，而在Java中方法的实现交给实现接口
那么，我们对 Consul 的理解，就是服务网格、服务发现，官网文档说的这两个特征，到底是啥意思？跨什么云？
将语言模型（如ChatGPT）集成到第三方应用程序中已经变得越来越流行，因为它们能够理解和生成类似人类的文本。然而，需要认识到ChatGPT的一些限制，比如它的知识截止日期是在2021年9月，以及它无法直接访问维基百科或 Python 等外部资源。
https://github.com/ahwgs/design-pattern-learning/tree/master/7.JavaScript%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E4%B9%8B%E4%BB%A3%E7%90%86%E6%A8%A1%E5%BC%8F
目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。随着开发人员开始创建日益复杂的LLM应用程序，开发流程不可避免地变得更加复杂。这种流程的潜在设计空间可能是巨大而复杂的，《如何构建基于大模型的App》一文给出了一种探索中的大模型应用开发基础框架，基本可以适用于RAG 和Agent。但是，对于面向Agent的大模型应用开发，有没有其独特之处呢？有没有聚焦于Agent的大模型应用开发框架呢？
联邦强化学习的核心问题是如何将来自多个agent的见解聚合为一个。常见的解决方法是将每个agent的模型权重的平均值带入到一个通用模型(FedAvg)中。相反，「本文提出了一种新的联邦学习策略FedFormer，它利用Transformer Attention对来自不同agent模型的嵌入进行上下文聚合」。在此过程中，主要是根据当前agent的环境和学习到的关系来衡量其它agent的贡献，从而实现更有效的联邦学习。
Ligolo-ng是一款高级信道工具，该工具基于TUN接口实现其功能。Ligolo-ng是一款轻量级的快速工具，可以帮助广大渗透测试人员利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道，而且无需SOCKS支持。
snmp：简单网络管理协议，Simple Network Management Protocol。用于网络管理的协议，管理员通过snmp的读操作（GET）向设备获取数据，通过snmp的写操作（SET）向设备执行设置操作；设备通过snmp的trap操作(报警)向管理员通报设备的重要状况改变事件。
大型语言模型 （LLM） 已成为能够理解和生成类似人类文本的有用 AI 系统。然而，它们的真正潜力在于它们能够充当推理引擎，处理新信息和回答复杂问题。LangChain的代理通过允许LLM与各种工具和数据库进行交互，协助推理和决策任务来释放这种潜力。在这篇博文中，我们将深入探讨LangChain的代理，探索如何使用内置工具配置它们并创建自定义工具来扩展其功能。
Commander是一款功能强大的命令与控制C2服务器框架，在该工具的帮助下，广大红队和蓝队研究人员可以轻松部署自己的C2组件。该工具基于Python开发、Flask和SQLite开发，并提供了Python和C版本的代理。
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第三篇，看看弹性代理的基本功能。
SWE-agent 将 LMs（例如 GPT-4）转变为软件工程代理，可以修复真实 GitHub 仓库中的错误和问题。
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