Agent编排
Agent编排研究多步骤智能体的调度与协同:任务拆分、状态流转、分支判断和人工介入点,帮读者看清复杂 Agent 系统的工程骨架。
Agent编排关注多步骤智能体如何被可靠地调度:谁先执行、状态如何传递、出错时回滚到哪一步、人工在哪些节点介入。常见实现从图状框架、状态机到事件驱动流水线,代表方案有 LangGraph、AutoGen 和 CrewAI。它是 Agent 项目从演示走向生产的分水岭,决定了长链路的可观测性、可恢复性和运行成本。
Agent编排研究多步骤智能体的调度与协同:任务拆分、状态流转、分支判断和人工介入点,帮读者看清复杂 Agent 系统的工程骨架。
n8n 是一个把"工作流自动化"做成开源项目的平台:GitHub 上 n8n-io 组织维护的 n8n 仓库已有超过 20 万 star,是当下最热的自动化基建项目之一。可以理解为"开源版 Zapier",但它允许你把整个平台装进自己的服务器:数据不出内网,自托管不限制执行次数。 n8n 到底是什么...
GitHub Security Lab 在 9 月 24 日的官方博客中开源了一套 LLM 驱动的模糊测试流水线 Fuzzing Taskflow:你只需要给它一个 GitHub 仓库地址,它就能自动识别入口点、编写测试 harness、跑起 AFL++、读覆盖率报告、改进测试用例,最后把每个崩溃分...
LangGraph 不是聊天界面,它解决的是多步骤 Agent 的编排:任务拆成节点,中间状态存下来,长链路可暂停、回放,还能在关键节点等人确认。要不要自托管,看你的 Agent 需不需要长期稳定运行——只想找个本地聊天入口的人,这篇可以直接关掉。 框架本身免费(MIT 协议),但在生产环境里,托管...