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Ansible
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AI代理需要“AgentOps”上下文；KServe简化AI推理部署
引入了AgentOps的概念，将其定位为基础设施即代码（Infrastructure as Code）之上的一个层级，专注于AI代理在采取行动前所需的上下文理解。这包括定义什么是事实、什么已经过验证以及不应重复哪些决策。另外，还提供了一份nxs-universal-chart v3.0指南，详细介绍了使用KServe部署AI推理模型所需的组件，如流量路由、自动扩展和监控，以简化部署流程。
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FGDM: 软件错误检测的推理感知多智能体框架，使用思维链和思维树提示
研究人员开发了一个名为FGDM的新框架，用于检测和修复软件错误。这个多智能体系统利用具有思维链和思维树提示的大型语言模型（LLMs）来理解代码依赖关系。该框架将代码转换为流程图，识别错误并生成修复方案，并与FAISS向量数据库集成以检索过去的类似问题。在C和Python的100多个程序上进行的实验表明，FGDM的性能优于现有方法，显著降低了Levenshtein距离并提高了余弦相似度。