异步编程代码记录

本文深入探讨了两种不同的并发编程模式:一种是在每个思考时间完成后发送指定数据量,不考虑服务器处理状态;另一种是在发送N次请求后等待所有线程完成,确保服务器处理完毕后再进行下一次发送。通过具体代码示例,展示了不同场景下的线程管理和任务调度策略。

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 1                         #region 每个思考时间完成以后发送指定的数据量,不管服务器是否处理完
 2 
 3                         for (int i = 0; i < _threadNumber; i++)
 4                         {
 5                             Task.Factory.StartNew(new Action<object>(t =>
 6                             {
 7                                 PrintLog($@"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Starting Process {i}");
 8                                 Do((int)t);
 9                             }), i);
10                         }
11 
12                         #endregion
13                         
14                         #region 发送N次请求以后等待所有线程完成,等服务器处理完所有的请求后,再执行下一次发送
15                         //var tasks = new List<Task<Tuple<int, bool>>>();
16                         //for (int i = 0; i < _threadNumber; i++)
17                         //{
18                         //    PrintLog($@"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Starting Process {i}");
19                         //    tasks.Add(DoAsync(i));
20                         //}
21 
22                         //foreach (var task in Task.WhenAll(tasks).GetAwaiter().GetResult())
23                         //{
24                         //    if (task.Item2)
25                         //    {
26                         //        PrintLog($@"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Ending Process {task.Item1}:{task.Item2}");
27                         //    }
28                         //}
29                         #endregion
 1         public void Do(int i)
 2         {
 3             PrintLog($@"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},working..{i}");
 4             Thread.Sleep(1000);
 5             PrintLog($@"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},worked..{i}");
 6         }
 7 
 8 
 9         public async Task<Tuple<int, bool>> DoAsync(int i)
10         {
11             PrintLog($@"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},working..{i}");
12             await Task.Delay(3000);
13             PrintLog($@"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},worked..{i}");
14             return Tuple.Create(i, true);
15         }

 

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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