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rpc
  • Anthropic Managed Agents 解读:长任务 Agent 为什么要解耦 brain、hands 和 session

    本文解读 Anthropic Managed Agents:长任务 Agent 应拆成 brain、hands 和 session,让模型循环、执行环境和持久状态可以独立恢复、替换和扩展。

    LYFlied
    2026-06-25 10:41:49
     447 
     3 
    #rpc#java#网络协议 +2
  • Go实现DAG工作流引擎:AI Agent任务编排内核

    特性实现方式工程价值依赖管理Kahn拓扑排序声明式任务编排,消除硬编码并行执行层级分组+goroutine充分利用多核,减少端到端延迟超时控制防止单个节点卡死整个流程重试机制指数退避处理瞬时故障环检测拓扑排序visited计数启动时即发现配置错误。

    Leo_Wcg
    2026-06-30 01:18:28
     232 
     5 
    #golang#数据库#开发语言 +3
  • 第03章 传输层:stdio、HTTP/SSE与JSON-RPC

    上一章讲清了 MCP 暴露什么,本章讨论它怎么传送。Resources、Tools、Prompts 三类能力的调用请求与响应,究竟以什么样的报文格式在 Client 与 Server 之间流动?MCP 在协议层选用 JSON-RPC 2.0 作消息骨架,在传输层提供 stdio 与 HTTP/SSE 两种通道。这一分层是 MCP 灵活性的根源,同一份 Server 实现,既可以作为本机子进程运行,

    亢少军
    2026-05-19 14:22:02
     385 
     11 
    #http#json#rpc
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