一些常量 @author hoppinzq

@author hoppinzq

一些常量 @author hoppinzq

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@author hoppinzq

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@author hoppinzq

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使用命令行 示例提示词：AI，打开百度并搜索hoppinzq，然后再访问hoppinzq.com 示例提示词：AI，查看我电脑里的进程，并关闭DOTA2的游戏进程，因为它卡死了 @author hoppinzq

使用命令行 示例提示词：AI，打开百度并搜索hoppinzq，然后再访问hoppinzq.com 示例提示词：AI，查看我电脑里的进程，并关闭DOTA2的游戏进程，因为它卡死了 @author hoppinzq

使用工具 这是一个基于Java的AI智能体框架，使用Anthropic API实现工具调用能力。 该项目展示了如何构建一个能够使用多种工具（文件操作、命令执行等）的AI智能体。 <p><b>示例提示词：</b></p> <ul> <li>"请帮我创建一个名为test.txt的文件，内容为'H

使用工具 这是一个基于Java的AI智能体框架，使用Anthropic API实现工具调用能力。 该项目展示了如何构建一个能够使用多种工具（文件操作、命令执行等）的AI智能体。 <p><b>示例提示词：</b></p> <ul> <li>"请帮我创建一个名为test.txt的文件，内容为'H

子智能体实现 核心概念： - 父智能体拥有 task 工具，可以派生子智能体 - 子智能体只拥有部分工具（read_file，write_file,edit_file），但没有 task 工具（防止递归） - 子智能体从空的 messages[] 开始，执行自己的循环 - 子智能体只返回摘要文本给

子智能体实现 核心概念： - 父智能体拥有 task 工具，可以派生子智能体 - 子智能体只拥有部分工具（read_file，write_file,edit_file），但没有 task 工具（防止递归） - 子智能体从空的 messages[] 开始，执行自己的循环 - 子智能体只返回摘要文本给

技能加载智能体 核心概念： - 两层技能注入机制 - Layer 1（便宜）：在系统提示中只放技能名称和描述（~100 tokens/skill） - Layer 2（按需）：当模型调用load_skill工具时，才在tool_result中注入完整技能内容（~2000 tokens） 技能文件

技能加载智能体 核心概念： - 两层技能注入机制 - Layer 1（便宜）：在系统提示中只放技能名称和描述（~100 tokens/skill） - Layer 2（按需）：当模型调用load_skill工具时，才在tool_result中注入完整技能内容（~2000 tokens） 技能文件

上下文压缩智能体 三层压缩策略： - Layer 1: micro_compact - 每次调用前将旧tool_result替换为占位符 - Layer 2: auto_compact - token超过阈值时自动压缩 - Layer 3: manual compact - 通过compact工具

上下文压缩智能体 三层压缩策略： - Layer 1: micro_compact - 每次调用前将旧tool_result替换为占位符 - Layer 2: auto_compact - token超过阈值时自动压缩 - Layer 3: manual compact - 通过compact工具

任务系统智能体 核心功能： - 任务持久化到磁盘（.tasks目录） - 任务依赖关系管理（blockedBy和blocks） - 任务状态管理（pending -> in_progress -> completed） - 依赖解析（完成任务时自动解除依赖） 任务图结构： .tasks/ t

任务系统智能体 核心功能： - 任务持久化到磁盘（.tasks目录） - 任务依赖关系管理（blockedBy和blocks） - 任务状态管理（pending -> in_progress -> completed） - 依赖解析（完成任务时自动解除依赖） 任务图结构： .tasks/ t

后台任务智能体 核心功能： - 在后台线程中执行耗时命令（npm install, pytest, docker build等） - 立即返回task_id，不阻塞主线程 - 通知队列：任务完成时将结果放入队列 - 在每次LLM调用前排空队列，注入后台任务结果 工作流程： Main thread

后台任务智能体 核心功能： - 在后台线程中执行耗时命令（npm install, pytest, docker build等） - 立即返回task_id，不阻塞主线程 - 通知队列：任务完成时将结果放入队列 - 在每次LLM调用前排空队列，注入后台任务结果 工作流程： Main thread

Agent13 - MCP工具集成智能体 集成Model Context Protocol (MCP)服务器，扩展AI能力边界 核心特性： - 支持多种MCP传输方式（STDIO、SSE、Streamable HTTP） - 自动加载和注册MCP服务器提供的工具 - 统一的工具调用接口和错误处理

Agent13 - MCP工具集成智能体 集成Model Context Protocol (MCP)服务器，扩展AI能力边界 核心特性： - 支持多种MCP传输方式（STDIO、SSE、Streamable HTTP） - 自动加载和注册MCP服务器提供的工具 - 统一的工具调用接口和错误处理

ReAct Agent 示例 使用 ReAct 模式让 AI 能够推理和行动 @author hoppinzq

ReAct Agent 示例 使用 ReAct 模式让 AI 能够推理和行动 @author hoppinzq

后台任务管理器 核心功能： 1. 在后台线程中执行耗时命令 2. 立即返回task_id，不阻塞主线程 3. 任务完成时将结果放入通知队列 4. 在每次LLM调用前排空队列，注入后台任务结果 工作流程： Main thread Background thread +

后台任务管理器 核心功能： 1. 在后台线程中执行耗时命令 2. 立即返回task_id，不阻塞主线程 3. 任务完成时将结果放入通知队列 4. 在每次LLM调用前排空队列，注入后台任务结果 工作流程： Main thread Background thread +

后台任务管理器 核心功能： 1. 在后台线程中执行耗时命令 2. 立即返回task_id，不阻塞主线程 3. 任务完成时将结果放入通知队列 4. 在每次LLM调用前排空队列，注入后台任务结果 工作流程： Main thread Background thread +

后台任务通知

后台任务通知

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background_run工具输入参数 @author hoppinzq

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后台任务数据类 @author hoppinzq

后台任务数据类 @author hoppinzq

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Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

Bash 命令执行输入参数 <p> 用于封装执行 shell 命令所需的参数，支持多种命令类型 </p> @author hoppinzq

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网易BUFF API接口定义