技术栈
agent team
MateCloud微服务
17 天前
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agent loop
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mateclaw
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matecloud
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太一企业版
Loop Engineering 实战入门:从 Prompt、Harness 到 MateClaw 与太一企业版
我们在日常工作中使用 AI 时,经常会遇到这样一种令人抓狂的情况:你精心编写了一段指令,满怀期待地按下回车键,结果 AI 吐出来的答案却总是差强人意。有时候它胡编乱造,有时候它答非所问,有时候它只完成了一半的工作就停了下来。
一见
4 个月前
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Sub-Agent 与 Agent Team 的本质区别
用了 Team 模式的 API,就是 Agent Team 了吗?从一个真实项目出发,拆解两种多 Agent 架构的核心差异。
王解
5 个月前
ai agent
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第三篇:Agent 的大脑 —— 核心循环与消息处理机制
深入 agent/loop.py,看 nanobot 如何实现“思考→行动→观察”的智能闭环在上一篇文章中,我们俯瞰了 nanobot 的整体架构和启动流程,知道了消息最终会通过消息总线(MessageBus)派发到 AgentLoop。那么,AgentLoop 究竟是如何“思考”并决定下一步行动的? 这就是本篇要解答的核心问题。
我是有底线的