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Agent 智能客服系统 tgo.ai 正式发布

在GitHub上开源了拥有4.6k星标的WuKongIM之后,我们再度发力,开源了智能客服系统——tgo.ai。该系统的底层通讯采用的正是WuKongIM。 架构图: 特性: 🤖AI 智能体编排 多智能体支持- 支持配置多个 AI 智能体,可根据业务场景选择不同的 Agent 多模型集成- 支持接入多种大模型提供商( OpenAI 、Anthropic 等) 流式响应- 基于 SSE 的实时流式消息传输,即时展示 AI 回复 上下文记忆- 支持历史对话记录,AI 可基于上下文提供连贯的对话体验 📚 知识库管理 (RAG) 文档知识库- 支持上传文档构建知识库,增强 AI 回答准确性 QA 知识库- 问答对形式的知识管理,快速扩展 AI 知识 网站知识库- 抓取网站内容构建知识,保持信息同步更新 智能检索- 基于向量的语义搜索,精准匹配答案 🔧 MCP 工具集成 工具商店- 丰富的 MCP 工具库,按需启用 自定义工具- 支持项目级别的工具配置和管理 OpenAPI Schema- 自动解析 Schema 生成交互表单 🌐 多渠道接入 Web 组件- 可嵌入网站的聊天组件 微信集...

DeepSeek 新论文提出“流形约束超连接”(mHC)框架,梁文锋参与撰写

DeepSeek团队近日发布论文提出了名为mHC(流形约束超连接)的新网络架构,旨在解决传统架构在大规模模型训练中的不稳定性问题,这一研究或将为下一代基础架构的演进指明新方向。 新论文名为《mHC :Manifold-Constrained Hyper-Connections》(《mHC:流形约束超连接 》),DeepSeek创始人兼CEO梁文锋出现在了合著名单之中,而解振达(Zhenda Xie)、韦毅轩(Yixuan Wei)、曹焕琪(Huanqi Cao)则是核心贡献者。 论文地址:https://www.arxiv.org/abs/2512.24880 根据介绍,MHC架构通过数学约束(如双随机矩阵流形),将传统超连接(HC)的信号放大倍数从3000倍降至1.6倍,显著提升训练稳定性,同时保持模型性能。实验显示,MHC在27B参数模型中,推理任务准确率提升约7%,训练时间仅增加6.7%,实现“低能耗、高收益”优化。 结合论文提及的“内部大规模实验”及DeepSeek往年发布节奏,业内推测V4模型可能支持100万token长上下文、适配国产AI芯片,并具备多模态能力。发布时间或定...

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