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如何减少单智能体输出结果的不确定性?利用并行智能体的“集体智慧”

编者按: 当 AI 智能体给出的解决方案时好时坏,我们该如何突破这种不确定性的困境? 我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:单一智能体的运行本质上是一次随机采样,而通过并行运行多个智能体并综合其输出结果,可以将编码任务从"靠运气抽签"转变为对最优解的系统性探索。 文章首先剖析了传统上下文工程的局限 ------ 尽管能提升输出的平均质量,却无法解决"探索问题":单次运行只能选择一条路径,可能错失更好的解决方案。作者提出的"并行收敛"(Parallel Convergence)方法论包含两个关键应用场景:为同一问题生成多个独立解决方案,以及从多个视角收集问题相关信息。通过让多个智能体从不同起点出发独立探索,当它们收敛到相同方案时,这种一致性本身就是解决方案可靠性的有力证明。 作者 | Ben Redmond 编译 | 岳扬 智能体编码(Agentic coding)存在一个问题 ------ 输出结果的不稳定性(variance)。如果单智能体的运行机制本身就在设计上限制了性能上限呢? 由于大语言模型具有随机性,每次智能体运行都会产生细微差异。即使上下文完全相同,某次运行可能恰好达到该...

SpreadJS V19.0 新特性解密:评论重构协作体验,让表格沟通更高效

在表格协作场景中,数据编辑与沟通同步始终是开发者与企业用户的核心痛点:传统表格的单元格备注零散无序,多用户讨论难以追溯;评论编辑状态无法协同,未保存内容易丢失;重要沟通节点难标记,问题闭环管理缺乏有效工具。为解决这些痛点,SpreadJS V19.0 重磅推出 Threaded Comments(评论)新特性,将“沟通”与“表格”深度融合,构建上下文关联的协作对话体系,让数据协作从“单向编辑”升级为“双向闭环沟通”。 一、核心功能深度解析:重新定义表格内协作沟通 1. 线程式对话:聚焦上下文,讨论不跑偏 评论新特性打破传统单元格备注的孤立局限,支持多用户围绕同一单元格的特定数据主题发起“线程式”对话。每个评论线程以原始问题为核心,所有回复按时间顺序自动排序,形成完整的讨论链路——无论是数据疑问、修改建议还是审批意见,都能精准关联上下文,避免沟通碎片化。例如在季度预算表中,针对“10% 准备金是否充足”的疑问,协作成员可直接在对应单元格发起评论,后续回复实时聚合,无需切换聊天工具即可追溯完整讨论过程。 2. 实时协作+@提及:沟通即时触达,协作不脱节 依托 SpreadJS 强大的协同框...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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