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Oas
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MuleSoft API 经过少量改造即可适配 AI 代理
本文解释了如何将现有的 MuleSoft API 驱动的资产改造成能够充当 AI 代理的 MCP 服务器。文章指出，拥有 RAML 或 OAS 规范和流程 API 的组织已经具备了所需的核心组件。主要的补充工作包括使用 MCP 连接器创建一个 MCP 服务器应用程序，编写特定于代理的工具描述，以及将 API 错误映射到命名错误，以改善代理交互。
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LLM驱动的群体显示出潜力但面临计算障碍
一篇新研究论文探讨了LLM驱动的群体概念，并以OpenAI的Swarm (OAS)框架为例。该研究将Boids和Ant Colony Optimization等经典群体智能算法与LLM驱动的对应算法进行了比较。虽然基于LLM的群体可以模仿群体行为，但研究强调了显著的计算开销，其中一个LLM模拟比其经典版本耗时300倍。这表明，由于这些限制，目前LLM驱动的群体可能不适用于实时应用。