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Bean Searcher v4.4.2 已发布

Bean Searcher 是什么? 它是一款专注高级查询的只读 ORM,只需一行代码,即可为应用赋能高级查询。 快来看它如何让你的效率提升 100 倍:https://juejin.cn/post/7027733039299952676 快来看它为何不能被 MP 替代:https://juejin.cn/post/7092411551507808264 超详细文档:https://bs.zhxu.cn/ 如果觉得不错点个 STAR 吧 ^_^: Github:https://github.com/troyzhxu/bean-searcher Gitee: https://gitee.com/troyzhxu/bean-searcher 本次更新内容 ✨ Features 增强MapUtils工具类 添加flat(Map<String, String[]> map, boolean urlDecode)方法,支持 指定知否进行 URL 解码 添加flatBuilder(Map<String, String[]> map, boolean urlDecode)支持...

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字节跳动正式发布了Agent TARS的 Beta 版本,将其定位为一个开源的多模态AI Agent工具,旨在提供与各种现实世界工具的无缝集成能力,并实现“随时随地可用”。 Agent TARS的早期预览版已于三月份开源。此次 Beta 版本的发布得益于Seed多模态模型(如UI-TARS 1.5和Doubao 1.5 VL)的逐步增强,并解决了早期架构中Agent UI未解耦等挑战。 新版本引入了全新的多层分层架构,其核心构建在一个基于事件流驱动的Agent Kernel上。Agent TARS的设计原则包括: 上下文工程 (Context Engineering):为构建长时间运行的 Agent,新版本对 Agent Loop 的内存进行了动态优化,针对不同模态内容采用不同的滑动窗口,并面向上下文窗口进行优化和计算,以解决上下文溢出问题。 MCP (多模态通信协议) 的洞察:Agent TARS 团队认为 MCP 应作为标准化的工具分发协议,而非自由拓展工具的方式,并计划建立 MCP 工具的基准测试,以评估其模型兼容性、上下文压缩率和性能等。 上下文压缩 (Context Comp...

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