l3 service - api and agent interaction

最新推荐文章于 2025-08-29 18:18:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-29 18:18:21 发布 · 589 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细解析了l3(l3-api)service和l3-agent之间的互动机制及实际应用案例，深入研究了它们在现代软件架构中的角色与功能，为开发者提供了一套全面的解决方案。

==========================================  l3(l3-api) service =============================================

 

 

 

 

 

 

======================================== l3-agent =================================================

Agent的信息抓取及搜索能力构建与Memory能力开发
2502_94431433的博客
11-28 19
"""将长对话压缩为摘要"""# 提取关键信息生成摘要summary_prompt = f"请将以下对话摘要为{max_tokens}token以内的内容：{messages}"
Neutron Kilo-Liberty-Mitaka各版本区别
赤焰军
07-07 1万+
Neutron Kilo, Liberty, Mitaka各版本区别
Neutron-server初始化 — Neutron L3 Agent初始化(路由& NAT)
信仰在空中飘扬
08-08 6761
Neutron L3 Agent(Layer-3 Networking Extension)作为一种API扩展（通过API来创建router或者floating ip，以提供路由以及NAT的功能），向租户提供了路由和NAT功能。l3扩展包含两种资源： router：在不同内部子网中转发数据包；通过指定内部网关做NAT。每一个子网对应router上的一个端口，这个端口的ip就是子网的网关。 flo
联网搜索Agent优化：打造精准插件调用与智能记忆的新时代
最新发布
许泽宇的技术分享
08-29 1205
摘要： 本文探讨了联网搜索Agent的核心优化策略，聚焦插件精准调用、MCP协议和多轮会话记忆三大技术。通过多维度意图识别、动态权重调整和自学习优化循环，解决传统插件调用的“一词多义”和上下文缺失问题；MCP协议作为Agent生态的通用语言，实现多工具无缝协作；分层记忆系统结合智能检索与动态更新，赋予Agent类人记忆能力。最后以电商客服Agent为例，展示从意图分类到缓存优化的全流程实践，并展望神经符号融合、量子搜索等技术趋势，强调在提升智能的同时需平衡隐私与伦理。开发者应致力于构建有温度、有边界且持续进
Neutron/DVR L2 Agent
jincm的专栏
10-30 849
https://wiki.openstack.org/wiki/Neutron/DVR_L2_Agent?cm_mc_uid=98045490823414415953836&cm_mc_sid_50200000=1444277479 目录  [隐藏]  1 Authors2 Purpose3 Design Goals for L2 in DVR4 How Distribu
A High-Performance Nehalem iDataPlex Cluster and DDN S2A9990 Storage for Texas A&M University
yumushui的专栏
07-14 1万+
本文转载自：http://sc.tamu.edu/systems/eos/
OpenDaylight系列教程（十一）-- Installing OpenDaylight
weixin_34117211的博客
11-22 636
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
aunching Instance via image and creating simultaneously bootable cinder volume (glusterfs) on Two No
云，无处不在 雾，是下一代
04-16 835
Launching Instance via image and creating simultaneously bootable cinder volume (glusterfs) on Two Node GRE+OVS+Gluster F20 Cluster Actually, post is about attempt to make working following
symbian error code 所有错误代码
热门推荐
05-19 3万+
KErrNone0 KErrNotFound-1Unable to find the specified objectKErrGeneral-2General (unspecified) errorKErrCancel-3The operation was cancelledKErrNoMe
AG-UI (Agent-User Interaction Protocol) 调研报告
步子哥的博客
07-19 1386
CopilotKit 是一个旨在帮助开发者将 AI 驱动的功能（如聊天机器人、代码辅助、内容生成等）快速集成到其应用程序中的开源框架和工具集。它提供了一系列 React 组件、Hooks 和 API，使得前端开发者可以相对容易地在他们的应用中构建类似“Copilot”的交互体验。CopilotKit 的核心目标是简化 AI 能力的应用，降低开发门槛，让开发者能够专注于构建核心业务逻辑，而不是从零开始实现复杂的 AI 集成。
Consensus of first-order multi-agent systems with intermittent interaction
02-09
Some sufficient and necessary conditions for consensus, which reveal the relationship among the interaction topology, controller gains, and the periods of sampler and zero-order hold, are provided....
精选资源
Auto Hand-3.2 - VR Physics Interaction
02-20
Auto Hand-3.2 - VR Physics Interaction 测试可用
Dual-band and ultra-broadband photonic spin-orbit interaction for electromagnetic shaping based on single-layer silicon metasurfaces
01-26
layer metasurfaces composed of space-variant amorphous silicon ridges tiled on a metallic mirror, to generate high-efficiency dual-band and ultra-wideband photonic spin-orbit interaction and geometric...
OpenStack Grizzly Install Guide----VLAN Mode(3 Node)
A1234
07-21 2543
这是第二次在物理机上面部署Grizzly,记录下,以免忘记! Controller Node: iDataPlex M2       | eth0:10.0.1.100|eth1:9.186.91.128|eth2:x Network Node: System x3550        | eth0:10.0.1.101|eth1:10.20.20.52|eth2:9.18
OVS and SDN-Controller
A1234
04-20 2401
"There has always been a confusion on which controller to start with for newcomers in the OpenFlow ecosystem. Should one prefer the classic NOX? Or go with a more modern choice like Beacon or its
OpenStack Storage Services --- Cinder
A1234
09-21 2306
OpenStack Storage: Horses for Courses 1) OpenStack Cinder (Block Storage):   * Architected to provide traditional block level storage resources to  OpenStack services   * Presents persist
Ceilometer Source code ---- page 1
A1234
09-06 1948
dd
swift conf files for openstack(icehouse)
A1234
06-24 1428
[DEFAULT] bind_port = 8080 workers = 8 user = swift swift_dir = /etc/swift log_level = DEBUG log_facility = LOG_LOCAL0 [pipeline:main] pipeline = healthcheck cache authtoken keystone p
OpenStack Ceilometer 监控项扩展(havana) - Nice to see you once again
A1234
10-03 1361
写在开头的话，Ceilometer扩展的博文在网上写的挺多了（here  and here and here ），前面俩地儿算是实战类型的，看起来挺过瘾的，但是自己真尝试去扩展还是得花费点点时间。由于前面几个链接提到的实战，都是对vm的监控进行了扩展（特别是ECCP博文，但是他们家blog网站404，只好贴转链）。
Motion-Aware Transformer for Interaction-Aware Trajectory Prediction
07-29
轨迹预测是自动驾驶、机器人和人机交互等领域的核心问题之一。近年来，基于Transformer的模型因其在建模长距离依赖性和交互关系方面的优势，被广泛应用于轨迹预测任务中。Motion-Aware Transformer 是其中一种专门设计用于捕捉运动模式和交互行为的Transformer架构，能够有效提升预测的准确性和鲁棒性。 Motion-Aware Transformer 的核心思想是通过引入运动感知机制，增强模型对目标个体与其周围环境之间交互关系的建模能力。该模型通常结合了空间-时间注意力机制，以捕捉目标个体与其他实体（如行人、车辆或其他动态障碍物）之间的复杂交互模式[^1]。 在实现上，Motion-Aware Transformer 通常包括以下几个关键模块： 1. **运动编码器（Motion Encoder）**：负责将历史轨迹信息编码为高维特征表示，通常使用LSTM或CNN提取运动特征，也可以直接通过线性变换映射到嵌入空间。 2. **空间-时间注意力机制（Spatio-Temporal Attention）**：利用Transformer中的自注意力机制，捕捉不同时间步和不同实体之间的交互关系。通过计算注意力权重，模型可以动态地关注与当前预测最相关的上下文信息。 3. **交互感知模块（Interaction-aware Module）**：引入额外的交互图结构或注意力机制，以建模实体之间的相对位置、速度和方向等信息。例如，Hyper-STTN 提出了一种基于超图的推理机制，以捕捉更复杂的群体交互关系[^1]。 4. **轨迹解码器（Trajectory Decoder）**：基于编码的上下文特征和注意力信息，生成未来轨迹的预测。通常使用前馈网络或Transformer解码器来输出轨迹点的坐标序列。 以下是一个简化的Motion-Aware Transformer实现示例（使用PyTorch框架）： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MotionAwareTransformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim=2, model_dim=64, num_heads=4, num_layers=3, horizon=12): super(MotionAwareTransformer, self).__init__() self.horizon = horizon self.model_dim = model_dim # 运动编码器 self.motion_encoder = nn.Linear(input_dim, model_dim) # Transformer编码器 encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=model_dim, nhead=num_heads) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers) # 交互感知层 self.interaction_layer = nn.MultiheadAttention(embed_dim=model_dim, num_heads=num_heads) # 轨迹解码器 self.decoder = nn.Linear(model_dim, input_dim * horizon) def forward(self, src): # src: [seq_len, batch_size, input_dim] batch_size = src.size(1) # 编码运动信息 motion_emb = self.motion_encoder(src) # [seq_len, batch_size, model_dim] # Transformer编码 encoded = self.transformer_encoder(motion_emb) # [seq_len, batch_size, model_dim] # 交互感知注意力 interaction_output, _ = self.interaction_layer( encoded, encoded, encoded ) # [seq_len, batch_size, model_dim] # 取最后一个时间步的输出进行解码 final_output = interaction_output[-1, :, :] # [batch_size, model_dim] trajectory_pred = self.decoder(final_output).view(batch_size, self.horizon, -1) # [batch_size, horizon, input_dim] return trajectory_pred ``` 上述代码定义了一个基础的Motion-Aware Transformer模型，适用于交互感知的轨迹预测任务。实际应用中，可能需要引入更多复杂的模块，如动态图构建、多模态预测头、不确定性建模等，以提升模型的表现力和泛化能力[^4]。 此外，训练过程中通常使用最小化轨迹预测误差的损失函数，如均方误差（MSE）或负对数似然（NLL），同时也可以引入对抗训练、教师强制等策略来增强模型的鲁棒性。 ### 相关研究与实现建议 - **Hyper-STTN** 提出了一种基于超图的空间-时间Transformer网络，能够建模群体行为并捕捉复杂的交互模式[^1]。 - **EvolveGraph** 通过动态关系推理机制，自适应地演化交互图结构，适用于多智能体轨迹预测任务。 - **Interaction-aware Trajectory Conditioning** 引入了条件生成机制，以提升长期3D人体姿态预测的准确性[^2]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值