标签： execution

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深入 ‘Parallel Execution’ (Fan-out/Fan-in)：如何在 LangGraph 中实现多个专家节点的同步并行与结果汇聚？

深入 LangGraph 中的并行执行：实现多专家节点的同步并行与结果汇聚 在构建复杂的人工智能应用时，我们经常面临一个挑战：如何有效地整合多个专业领域的知识，并以高效、可扩展的方式处理用户请求。传统的顺序执行流程可能导致响应延迟，尤其是在涉及多个耗时操作（如调用不同的大型语言模型、查询外部数据库或执行复杂计算）时。 LangGraph，作为LangChain生态系统中的一个强大工具，通过其图结构和状态管理能力，为解决这一问题提供了优雅的方案。今天，我们将深入探讨如何在LangGraph中实现“并行执行”模式，特别是“扇出”（Fan-out）和“扇入”（Fan-in）机制，从而实现多个专家节点的同步并行处理与结果的智能汇聚。 一、并行执行的必要性与 Fan-out/Fan-in 模式概览 1.1 为什么我们需要并行执行？ 想象一个复杂的客户服务场景：用户提交了一个问题。为了提供最佳答案，系统可能需要： 分析用户意图： 识别问题是关于销售、技术支持还是账单。 查询知识库： 针对识别出的意图，并行查询多个专业知识库。 调用外部API： 例如，检查订单状态、用户账户信息。 生成多角度回复： …

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解析 ‘Distributed Agent Execution’：利用 Ray 或 Kubernetes 实现跨节点的大规模 Agent 集群编排

各位专家、同仁，下午好！ 今天，我们聚焦一个在现代软件架构中日益重要的话题——“分布式Agent执行：利用Ray或Kubernetes实现跨节点的大规模Agent集群编排”。随着人工智能、物联网、自动化等领域的飞速发展，我们构建的系统不再仅仅是传统意义上的“服务”，而是由一个个具有一定自主性、状态和交互能力的“Agent”组成的复杂生态。如何高效、可靠、大规模地部署和管理这些Agent，是摆在我们面前的一个核心挑战。 1. 为什么我们需要分布式Agent执行？ 在理解如何实现之前，我们首先要明确为什么需要将Agent分布式化。 1.1 Agent的定义与演进 在计算机科学中，Agent是一个广义的概念，通常指一个能够感知环境、做出决策并执行动作的自主实体。在不同的语境下，Agent可以有多种形式： 传统软件Agent： 例如自动化脚本、爬虫、监控机器人等，它们执行预定义任务，通常是无状态或状态简单的。 AI Agent： 随着大语言模型（LLM）的兴起，AI Agent成为了热门话题。它们结合LLM的推理能力和外部工具调用，能够执行复杂、多步骤、需要规划和记忆的任务。例如，一个能够理解 …

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解析 ‘Tool Execution Sanbox’：为什么必须在容器化环境下运行 Agent 生成的代码（Python REPL）？

各位同仁，各位技术领域的探索者，大家好。今天，我们将深入探讨一个在人工智能时代日益凸显的关键议题：为什么我们必须在容器化沙箱环境中运行由AI Agent生成的代码，尤其是Python REPL会话。这不仅仅是一个最佳实践，更是一项关乎系统安全、稳定性乃至数据隐私的强制性要求。作为一名编程专家，您深知代码的力量，而当这股力量由一个非人类实体——一个AI模型——所掌控时，其潜在的风险和不可预测性也随之倍增。 在AI Agent技术日新月异的今天，我们见证了它们在理解、规划和执行任务方面的惊人进步。这些Agent通常需要与外部世界互动，而代码执行，特别是通过Python REPL（Read-Eval-Print Loop）进行实时交互式编程，是它们实现这一目标的核心机制。Agent可以利用REPL来测试假设、调试逻辑、调用外部API、处理数据，甚至自我修正。然而，这种能力也带来了一个 фундаментальный（fundamental）安全挑战：我们正在允许一个不完全受信任的实体，在我们的计算环境中执行任意代码。 AI Agent生成代码的本质：力量与不确定性 要理解为何需要沙箱，我们首 …

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什么是 ‘Execution Policies’？利用 `std::execution::par` 让 STL 算法自动并行化

C++ STL 算法的自动并行化：深入理解 Execution Policies 与 std::execution::par 各位编程领域的同仁，大家好！ 在现代计算环境中，多核处理器已成为标配。如何有效地利用这些核心，将程序的执行速度推向新的高度，是每个C++开发者必须面对的挑战。传统的多线程编程，如直接使用 std::thread、OpenMP 或 Intel TBB 等，虽然强大，但往往伴随着复杂的线程管理、同步机制和潜在的并发错误。这无疑增加了开发的难度和出错的风险。 C++17 标准为我们带来了“执行策略”（Execution Policies），为STL算法的并行化提供了一种优雅、声明式且标准化的解决方案。它允许我们以一种更高级别、更安全的方式来表达算法的并行意图，将底层的并行化实现细节交给编译器和运行时库。今天，我们的重点将放在其中最常用且功能强大的策略之一：std::execution::par，它能让STL算法自动地在多个线程上并行执行。 什么是 Execution Policies？ 执行策略（Execution Policies）是C++17引入的一组类型，它们作 …

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深入 ‘Execution Context Stack’：当 Generator yield 时，引擎是如何‘冻结’当前物理栈帧的？

《Generator的“冰封”之旅：揭秘JavaScript中的执行上下文栈》 各位编程界的朋友们，今天我们来聊聊一个既神秘又充满魔力的概念——执行上下文栈（Execution Context Stack，简称ECS）。你可能觉得这听起来很枯燥，但别急，我会用最幽默、最通俗易懂的方式，带你走进Generator的奇妙世界，看看它是如何让JavaScript的执行上下文栈瞬间“冰封”的。 一、什么是执行上下文栈？ 我们先来打个比方，想象一下电脑的内存就像一个堆满书籍的书架，而执行上下文栈就像书架上的书架。每次我们执行一个函数，就会在书架上放一本书，这本书上记录了函数的执行状态，比如局部变量、函数参数等。当函数执行完毕后，这本书就会被移走，书架上的书架也就空了。 二、Generator的“魔法”：yield的冰冻术 现在，让我们来看看Generator如何施展它的冰冻术。首先，我们要了解Generator是一个特殊的函数，它可以暂停执行，等待下一次调用。这个过程就像一个魔法师，他可以在关键时刻停下来，稍作休息，然后再继续他的魔法之旅。 三、Generator的“冰封”过程 初始调用：当我们 …

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什么是 ‘Speculative Execution Side-Channel’？为什么 JS 必须限制 SharedArrayBuffer 的精度？

技术讲座：Speculative Execution Side-Channel 与 JS 对 SharedArrayBuffer 精度的限制 引言 在当今的计算机系统中，安全性是一个至关重要的议题。随着硬件和软件的快速发展，一些新的攻击手段和技术漏洞也应运而生。在本讲座中，我们将深入探讨“Speculative Execution Side-Channel”这一概念，并分析为什么 JavaScript（JS）必须限制 SharedArrayBuffer 的精度。 第一部分：Speculative Execution Side-Channel 1.1 什么是 Speculative Execution？ Speculative Execution（推测执行）是现代处理器为了提高性能而采用的一种技术。在执行程序时，处理器会尝试预测程序的下一步操作，并提前执行这些操作。如果预测正确，那么处理器就可以更快地完成这些操作，从而提高整体的性能。 1.2 Speculative Execution Side-Channel 攻击 然而，Speculative Execution 也带来了一些安全隐患 …

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JavaScript 执行上下文（Execution Context）全过程：从变量提升到词法环境创建

各位 JavaScript 开发者，欢迎来到今天的讲座。我们即将深入探索 JavaScript 引擎的核心机制之一：执行上下文（Execution Context）。这个概念是理解变量提升（Hoisting）、作用域（Scope）、闭包（Closures）以及 this 关键字行为的关键。掌握执行上下文，意味着你能够更准确地预测代码行为，编写更健壮、更高效的 JavaScript。 JavaScript 代码在执行时，并不是简单地从上到下逐行运行。引擎会创建一个特定的环境来处理当前的代码块，这个环境就是执行上下文。想象一下，每当 JavaScript 引擎准备执行一段代码时，它都会为其搭建一个“舞台”。这个舞台就是执行上下文，它包含了代码运行所需的所有信息。 第一章：执行上下文——代码执行的舞台 1.1 什么是执行上下文？ 执行上下文是 JavaScript 引擎在执行代码时创建的一种抽象概念环境。它是一个包含了当前代码执行所需的变量、函数、作用域链以及 this 值的完整环境。每当 JavaScript 代码执行时，它总是在某个执行上下文内部运行。 1.2 为什么执行上下文如此重要？ …

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ONNX Runtime的执行提供者（Execution Providers）：CPU、GPU与NPU的调度与切换机制

ONNX Runtime 执行提供者：CPU、GPU 与 NPU 的调度与切换机制 大家好，今天我们来深入探讨 ONNX Runtime 的核心概念之一：执行提供者（Execution Providers）。ONNX Runtime 的强大之处在于它能够利用不同的硬件加速器来执行 ONNX 模型，从而实现最佳的性能。这些硬件加速器，例如 CPU、GPU 和 NPU，通过执行提供者来集成到 ONNX Runtime 中。理解执行提供者的调度与切换机制对于充分利用硬件资源、优化模型性能至关重要。 1. 什么是执行提供者？ 执行提供者是 ONNX Runtime 中用于执行模型计算的硬件加速器或软件库的抽象层。每个执行提供者都实现了 ONNX 算子的特定子集，并针对其底层硬件进行了优化。 当 ONNX Runtime 加载模型时，它会检查可用的执行提供者，并将模型图中的算子分配给最合适的执行提供者来执行。 简单来说，执行提供者就是 ONNX Runtime 与底层硬件之间的桥梁。它负责将 ONNX 模型的计算任务翻译成底层硬件能够理解并执行的指令。 2. 常见的执行提供者 ONNX Runt …

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Execution Feedback：利用单元测试报错信息作为RLHF奖励信号微调代码模型

利用单元测试报错信息作为RLHF奖励信号微调代码模型 大家好！今天我们来探讨一个非常有趣且实用的课题：如何利用单元测试的报错信息作为强化学习人类反馈（RLHF）的奖励信号，来微调代码模型。 1. 代码模型微调的挑战与机遇 代码模型的微调，旨在让模型在特定任务或领域上表现得更好。通常，我们会使用大量标注好的数据进行监督学习，让模型学习输入与输出之间的映射关系。然而，高质量的标注数据往往难以获取，尤其是对于复杂的编程任务。此外，监督学习只能让模型模仿已有的数据，难以让模型具备创造性和解决问题的能力。 强化学习（RL）提供了一种不同的思路。通过定义奖励函数，我们可以引导模型朝着我们期望的方向学习。但是，设计一个合适的奖励函数并不容易。如果奖励函数过于稀疏，模型可能难以探索到有用的策略。如果奖励函数过于复杂，模型可能会陷入局部最优解。 近年来，RLHF 逐渐成为一种流行的模型微调方法。它的核心思想是利用人类的反馈来指导模型的学习。例如，我们可以让多个程序员对模型生成的代码进行评价，然后将这些评价作为奖励信号，来训练模型。然而，获取人类反馈的成本很高，而且主观性较强。 那么，有没有一种既经济又客 …

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OpenJDK JFR Execution Sample事件在虚拟线程下采样偏差？ExecutionSampler与vthread stack walk

OpenJDK JFR Execution Sample事件在虚拟线程下的采样偏差分析与 ExecutionSampler 优化 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个非常有趣且重要的主题：OpenJDK JFR（Java Flight Recorder）中的Execution Sample事件，在虚拟线程（Virtual Threads）环境下可能出现的采样偏差，以及如何利用ExecutionSampler来缓解甚至避免这些问题。 首先，我们需要明确几个关键概念。 1. Java Flight Recorder (JFR) JFR 是一个强大的性能监控和分析工具，内置于 Oracle JDK 和 OpenJDK 中。它以低开销的方式收集 JVM 运行时的各种事件，包括 CPU 使用率、内存分配、线程活动等等。这些数据可以帮助我们诊断性能瓶颈、内存泄漏以及其他运行时问题。 2. Execution Sample事件 Execution Sample事件是 JFR 中最常用的事件之一。它定期记录线程的当前执行栈，从而让我们能够了解 CPU 时间都花在了哪些方法上。通过分析 Executio …

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