eigent:多智能体调度

原创 已于 2025-08-18 18:07:35 修改 · 473 阅读 · 6 ·
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#多智能体调度 #eigent

于 2025-08-11 18:05:28 首次发布

Eigent是全球首个多智能体工作流桌面应用程序，帮助您构建、管理和部署定制化的AI工作团队，将最复杂的工作流程转化为自动化任务。

本地安装

  1. 前提条件
    Node.js（版本 18-22）和 npm

  2. 快速开始

git clone https://github.com/eigent-ai/eigent.git
cd eigent
pip install uv
npm install
npm run dev
  1. 账号注册
    先去官网上注册一个code, 然后拿code注册账户

功能介绍

Eigent 根据用户的输入，动态分解任务并激活多个智能体并行工作。在任务开始执行之前，还可以修改已经分解的子任务或者增加子任务。Eigent内置了4个智能体：

  • 开发智能体：编写和执行代码，运行终端命令。
  • 搜索智能体：搜索网络并提取内容。
  • 文档智能体：创建和管理文档。
  • 多模态智能体：处理图像和音频。

如果任务卡住或遇到不确定性，Eigent 会自动请求人工输入。

Eigent 内置大量 模型上下文协议（MCP） 工具（用于网页浏览、代码执行、Notion、Google 套件、Slack 等），并允许您 安装自己的工具。为智能体配备适合您场景的工具——甚至集成内部 API 或自定义功能——以增强其能力。

github示例

1.德国电动滑板市场可行性
输入：我们是一家生产高端电动滑板的公司，正在考虑进入德国市场。请为我准备一份详细的市场进入可行性报告。报告需涵盖以下方面：1. 市场规模与法规；2. 消费者画像；3. 渠道与分销；4. 成本与定价；5. 综合报告与演示。
在这里插入图片描述

2.英国医疗市场调研报告自动化
输入：分析英国医疗保健行业以支持我下一家公司的规划。提供全面的市场概览，包括当前趋势、增长预测和相关法规。识别市场中5-10个主要机会、缺口或服务不足的细分领域。将所有发现整理成结构清晰、专业的HTML报告。完成后，向Slack的#eigentr-product-test频道发送消息，以便与团队成员对齐报告内容
在这里插入图片描述

体验总结(0.0.38版本)

1.用户的输入要尽可能的详细和完善，eigent会先把用户的输入分解成子任务，然后在执行。如果用户的输入不完整会影响子任务的拆分和后续agent的调度，因为子任务和agent是一一对应的。
2.任务执行过程中有不确定的地放，会有人工交互，人工选择执行的方式。目前这块功能好像有问题，没有人工输入的入口。
3.eigent只开源了部分代码，最核心的逻辑子任务和内置的agent之间是如何匹配的，这块在目前开源的代码中没有找到。
4.模型配置功能，eigent目前只支持内置的大模型，不支持其他的大模型
在这里插入图片描述

python_tty
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本文介绍了如何使用Golang开发Android应用的基本环境配置。文章首先探讨了Golang与Android的关系，指出Golang可以编译成Android的可执行文件和动态库，适合用于编写运行库、后台服务或工具程序。接着，作者提供了一个简单的Golang代码示例，展示了如何用Golang编写Android应用。随后，详细讲解了在Windows 7/10 64位系统上配置Golang编译环境和Android NDK编译器的步骤，包括下载NDK、设置环境变量等。最后，文章还提到了命令行环境设置和编译过程，并提供了测试编译的步骤。整个配置过程虽然复杂，但通过本文的指导，读者可以顺利完成环境搭建，开始用Golang开发Android应用。
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本资源提供MATLAB多个发行版本（2014/2019a/2024a）的技术支持，并配套完整的案例数据集，确保程序可直接执行。代码架构采用模块化设计理念，具备以下技术特性：参数变量均通过独立配置模块实现灵活调整；程序逻辑采用分层结构，确保执行流程清晰可溯；关键算法段均配有标准化注释说明。本资源适用于计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发等学术场景。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
cv::Mat转换为Eigen::Affine3f
08-19
<think>我们面对的问题：将OpenCV中的cv::Mat类型转换为Eigen库中的Eigen::Affine3f类型。 根据引用[3]中提供的方法，我们可以参考将cv::Mat转换为Eigen::Isometry3d的思路，因为Affine3f和Isometry3d都是仿射变换的一种表示。 但是注意，Affine3f是单精度浮点数（float），而Isometry3d是双精度浮点数（double）。因此，我们需要根据精度进行调整。 步骤： 1. 确保cv::Mat是一个4x4的变换矩阵（如果是3x3的旋转矩阵，则需要先扩展为4x4的齐次变换矩阵）。 2. 由于Affine3f实际上是一个4x4的变换矩阵，但Eigen::Affine3f类型内部存储的是一个3x4的矩阵（去掉了最后一行[0,0,0,1]），但我们可以通过一个4x4的矩阵来构造它。 3. 将cv::Mat中的数据复制到Eigen::Matrix4f中，然后使用这个Matrix4f来构造Affine3f。 注意：在Eigen中，Affine3f是Transform<float, 3, Affine>的typedef，它可以使用一个4x4的变换矩阵进行初始化。 因此，我们可以这样做： - 将cv::Mat转换为浮点型（如果还不是的话） - 检查cv::Mat的尺寸，确保是4x4 - 将cv::Mat的数据复制到Eigen::Matrix4f中 - 用这个Matrix4f来初始化Affine3f 但是，引用[3]中的代码是将cv::Mat直接赋值给Eigen::Isometry3d，同样我们也可以将cv::Mat赋值给Eigen::Matrix4f，然后构造Affine3f。 另外，引用[2]中提到，OpenCV和Eigen之间有一个转换头文件：<opencv2/core/eigen.hpp>，它提供了cv2eigen和eigen2cv函数。但是这些函数通常用于二维矩阵（如Eigen::Matrix2d）的转换，对于4x4矩阵也是适用的。不过，对于Affine3f，我们可能需要先转换到Matrix4f，然后再构造Affine3f。 因此，有两种方法： 方法一：使用OpenCV的eigen模块中的转换函数（如果支持的话） 方法二：手动复制数据 由于引用[2]中提供了cv2eigen函数，我们可以先将cv::Mat转换为Eigen::Matrix4f（或Eigen::Matrix4d，然后转换为float），然后再用这个矩阵构造Affine3f。 但是，注意：在引用[2]的代码中，他们使用了cv::cv2eigen函数，这个函数在<opencv2/core/eigen.hpp>中声明。因此，我们可以使用这个函数将cv::Mat转换为Eigen::Matrix4f。 然而，需要注意的是，cv2eigen函数要求目标矩阵的类型与源矩阵的通道数和数据类型匹配。因此，我们需要确保cv::Mat是4x4的CV_32F（单精度浮点）矩阵。 步骤： 1. 如果cv::Mat不是单精度浮点，则转换为单精度浮点（使用convertTo）。 2. 使用cv2eigen将cv::Mat转换为Eigen::Matrix4f。 3. 将Eigen::Matrix4f赋值给Eigen::Affine3f（因为Affine3f的构造函数接受一个4x4的矩阵）。 但是，我们也可以直接使用Eigen::Affine3f的构造函数，它接受一个Eigen::Matrix4f。 示例代码： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/eigen.hpp> #include <Eigen/Geometry> Eigen::Affine3f convertMatToAffine3f(const cv::Mat& cvT) { // 确保矩阵是4x4的 if (cvT.rows != 4 || cvT.cols != 4) { std::cerr << "Error: The input cv::Mat must be a 4x4 matrix." << std::endl; return Eigen::Affine3f::Identity(); } // 确保矩阵是浮点型（CV_32F） cv::Mat cvMatFloat; if (cvT.type() != CV_32FC1) { cvT.convertTo(cvMatFloat, CV_32FC1); } else { cvMatFloat = cvT; } // 使用OpenCV的eigen模块转换到Eigen::Matrix4f Eigen::Matrix4f eigenMat; cv::cv2eigen(cvMatFloat, eigenMat); // 用Matrix4f构造Affine3f Eigen::Affine3f affine(eigenMat); return affine; } ``` 但是，注意：引用[2]中的代码示例是转换到Eigen::Matrix2d，而我们这里需要转换到Eigen::Matrix4f。因此，我们需要包含头文件<opencv2/core/eigen.hpp>，并且确保OpenCV编译时支持Eigen。 方法二：手动复制（如果不使用OpenCV的eigen模块） ```cpp #include <Eigen/Geometry> Eigen::Affine3f convertMatToAffine3f_manual(const cv::Mat& cvT) { if (cvT.rows != 4 || cvT.cols != 4) { std::cerr << "Error: The input cv::Mat must be a 4x4 matrix." << std::endl; return Eigen::Affine3f::Identity(); } cv::Mat cvMatFloat; if (cvT.type() != CV_32FC1) { cvT.convertTo(cvMatFloat, CV_32FC1); } else { cvMatFloat = cvT; } Eigen::Matrix4f eigenMat; for (int i = 0; i < 4; i++) { for (int j = 0; j < 4; j++) { eigenMat(i, j) = cvMatFloat.at<float>(i, j); } } Eigen::Affine3f affine(eigenMat); return affine; } ``` 注意：在手动复制时，我们假设矩阵是连续存储的，并且使用at<float>访问。因为我们已经转换为单通道浮点矩阵（CV_32FC1），所以可以直接使用at<float>。 总结：两种方法都可以。如果使用OpenCV的eigen模块，则代码更简洁；如果不想依赖这个模块，可以手动复制。 请根据实际情况选择合适的方法。 注意：如果cv::Mat是3x3的旋转矩阵，那么我们需要将其扩展为4x4的齐次变换矩阵（将第四行和第四列设置为[0,0,0,1]）。同样，如果是3x1的平移向量，也需要构建成4x4矩阵。但是，用户的问题中并没有说明输入矩阵的具体形式，所以假设用户已经提供了4x4的齐次变换矩阵。 如果用户提供的是3x3的旋转矩阵，那么我们可以这样构建4x4矩阵： cv::Mat T = cv::Mat::eye(4,4,CV_32F); rotationMatrix.copyTo(T(cv::Rect(0,0,3,3))); 同样，如果用户提供的是旋转向量（Rodrigues向量），则需要先通过cv::Rodrigues转换为旋转矩阵。 因此，在实际应用中，需要根据输入矩阵的形式进行适当的处理。 由于问题中要求的是将cv::Mat转换为Eigen::Affine3f，我们假设输入已经是4x4的变换矩阵。 相关问题： 1. 如果cv::Mat是一个3x3的旋转矩阵，如何转换为Eigen::Affine3f？ 2. Eigen::Affine3f和Eigen::Isometry3d有什么区别？ 3. 在Eigen中，如何将Affine3f应用于点云变换？ 4. 如何将Eigen::Affine3f转换回cv::Mat？ 5. 除了仿射变换，Eigen还支持哪些类型的变换？ 请根据这些相关问题进行扩展学习。</think>### 将 cv::Mat 转换为 Eigen::Affine3f 的方法 #### 核心步骤： 1. **确保输入矩阵格式**：`cv::Mat` 必须是 `4×4` 的单精度浮点矩阵（`CV_32FC1`）。若不符合，需先进行转换： ```cpp cv::Mat cvMatFloat; if (cvMat.type() != CV_32FC1) { cvMat.convertTo(cvMatFloat, CV_32FC1); } else { cvMatFloat = cvMat; } ``` 2. **手动复制数据**（推荐方法）： ```cpp #include <Eigen/Geometry> Eigen::Affine3f matToAffine3f(const cv::Mat& cvMat) { if (cvMat.rows != 4 || cvMat.cols != 4) { throw std::runtime_error("Input must be a 4x4 matrix"); } cv::Mat cvMatFloat = cvMat; if (cvMat.type() != CV_32FC1) { cvMat.convertTo(cvMatFloat, CV_32FC1); } Eigen::Matrix4f eigenMat; for (int i = 0; i < 4; ++i) { for (int j = 0; j < 4; ++j) { eigenMat(i, j) = cvMatFloat.at<float>(i, j); } } return Eigen::Affine3f(eigenMat); } ``` #### 使用 OpenCV 内置转换（需验证兼容性）： ```cpp #include <opencv2/core/eigen.hpp> Eigen::Affine3f matToAffine3f_OpenCV(const cv::Mat& cvMat) { Eigen::Matrix4f eigenMat; cv::cv2eigen(cvMat, eigenMat); // 需确保 OpenCV 编译时启用 Eigen 支持 return Eigen::Affine3f(eigenMat); } ``` #### 关键说明： 1. **数据类型要求**：`Eigen::Affine3f` 需要单精度浮点数（`float`），输入矩阵必须是 `CV_32FC1` 格式。 2. **矩阵维度**：必须为 `4×4` 齐次变换矩阵，例如： $$ \begin{bmatrix} R_{3\times3} & t_{3\times1} \\ 0_{1\times3} & 1 \end{bmatrix} $$ 其中 $R$ 是旋转矩阵，$t$ 是平移向量[^3]。 3. **错误处理**：若输入非 `4×4` 矩阵，需抛出异常或返回单位矩阵（如 `Eigen::Affine3f::Identity()`）。 #### 示例用法： ```cpp cv::Mat cvT = (cv::Mat_<float>(4,4) << 1,0,0,0.5, 0,1,0,1.2, 0,0,1,3.0, 0,0,0,1); // 4x4 变换矩阵 Eigen::Affine3f eigenT = matToAffine3f(cvT); ``` ### 相关问题 1. **如何将 `3×3` 旋转矩阵转换为 `Eigen::Affine3f`？** 需先扩展为 `4×4` 齐次矩阵（添加平移零向量和最后一行 `[0,0,0,1]`）。 2. **`Eigen::Affine3f` 和 `Eigen::Isometry3d` 有何区别？** `Affine3f` 是单精度仿射变换，支持缩放/剪切；`Isometry3d` 是双精度刚体变换（仅旋转+平移）[^3]。 3. **如何将 `Eigen::Affine3f` 应用于点云变换？** 使用 `eigenT * point` 直接变换 `Eigen::Vector3f` 类型的点。 4. **若输入矩阵来自 `cv::Rodrigues()` 输出的旋转向量，如何处理？** 需先用 `cv::Rodrigues()` 转换为 `3×3` 旋转矩阵，再构建齐次矩阵。 5. **转换后精度丢失的可能原因？** 检查是否遗漏了 `convertTo(CV_32FC1)` 步骤，或输入矩阵包含非仿射变换（如透视变换）。 [^1]: 引用自站内关于 cv::Mat 到 Eigen 矩阵的转换方法 [^2]: 引用自站内 OpenCV 与 Eigen 的互操作示例 [^3]: 引用自站内 SE(3) 变换矩阵的处理经验
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