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基于 Apache Pulsar 构建统一消息流 PaaS 平台

作者:翟佳,AscentStream 谙流科技联合创始人兼 CEO,Apache Pulsar PMC 成员,Apache软件基金会成员。 注:此篇 《基于 Apache Pulsar 构建统一消息流 PaaS 平台》为翟佳老师在 Apache PulsarMeetup 北京 2024 大会演讲的转录文字,经社区志愿者赵国瑞 ronnie 编辑修改完成,强烈推荐阅读。 Apache Pulsar 社区简介 近年来,消息流和分布式基础设施领域的进步吸引了广泛的关注。自 20 世纪 80 年代和 90 年代 IBM 等公司的早期产品,到 2000 年代初的开源项目,再到 2007 年大数据和分布式系统的兴起,消息系统经历了几轮技术革新。Kafka、RocketMQ 等分布式消息系统的崛起,正是为了满足用户日益增长和变化的需求。 在这样的技术演进背景下,Apache Pulsar 应运而生。它起源于 2012 年的雅虎实验室,并于 2017 年正式对外开源。Pulsar 的诞生恰逢云原生时代的到来,它凭借先进的设计和强大的功能,迅速赢得了开源社区和众多技术专家的青睐,成为了分布式消息系统领域...

详解多智能体架构:以 Open Deep Research 项目为例

资料来源: 火山引擎-开发者社区 背景 业界 AI 大佬们最近对上下文进行了很深入的一番讨论(“争吵”): 1.Cognition 的看法:反对多智能体,推崇上下文工程 认为当前 LLM 在处理长上下文和主动沟通方面尚不成熟,强行引入 MAS 会导致上下文割裂、决策分散等风险,反而弱化系统可靠性。 主张先构建单体系统并加强上下文工程,再考虑多智能体结构。 2.Anthropic 的看法:探索并行优势,但依赖上下文工程 其多智能体研究系统采用 orchestrator‑worker 模式,多个 Agent 分工并行处理,适合用于大范围信息检索与整合任务。 但强调必须通过上下文工程实现状态共享与记忆同步,否则容易失控。 3.LangChain 的折中立场:灵活架构,任务导向选择 认为共同点是 上下文工程的重要性;而多 Agent 在“读取(Read)”型任务中效果更佳,“写入(Write)”型任务仍建议采用单 Agent。 推出 LangGraph 等编排工具,实现对 LLM 调用上下文的精细控制,支持混合架构。 | 阶段/角色 | 核心观点 | 优势 | 局限性或挑战 | | --- ...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

Eclipse

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。