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Langflow —— AI Agents 低代码平台

Langflow是一款强大的工具,用于构建和部署 AI 驱动的代理和工作流。它为开发者提供可视化的创作体验和内置的 API 服务器,可将每个代理转换为 API 端点,并可集成到基于任何框架或堆栈构建的应用程序中。 Langflow 内置了丰富的功能,支持所有主流的 LLM、向量数据库以及不断增长的 AI 工具库。 特点 Visual Builder可以快速启动并进行迭代。 Access to Code以便开发人员可以使用 Python 调整任何组件。 Playground通过逐步控制立即测试和迭代他们的流程。 多代理编排和对话管理和检索。 作为 API 部署或作为 Python 应用程序的 JSON 导出。 通过 LangSmith、LangFuse 和其他集成实现可观察性。 企业级安全性和可扩展性。

AI 聊天越久越

微软和Salesforce联合研究发现,即使是最先进的AI语言模型在长时间对话中也会出现严重的可靠性问题。当用户逐步表达需求时,系统性能平均下降39%,这一发现对AI助手的实际应用提出了重要警示。 研究团队创建了名为"分片"的测试方法,模拟用户在实际对话中逐步明确需求的过程。与传统的一次性提供完整信息不同,这种方法将任务分解为多个步骤,更贴近真实使用场景。 测试结果表明,AI模型的准确率从约90%暴跌至仅51%。从小型开源模型Llama-3.1-8B到大型商业系统GPT-4o,所有15个受测模型均出现这种急剧下降。 每个实验涉及90到120条指令,这些指令被分解为来自高质量数据集的较小子任务。 即便是研究中的顶级模型——Claude3.7Sonnet、Gemini2.5Pro和GPT-4.1——在多轮对话中的表现也比单轮对话差30%至40%。更令人担忧的是,这些模型的一致性大幅降低,同一任务的最佳和最差表现差异可达50个百分点。 研究识别出AI模型在多轮对话中的四个核心问题: 过早结论:在掌握全部必要信息前匆忙做出判断 过度依赖历史:过分相信自己此前的回答,即使其中存在错误 信息忽略:...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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