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승무원 전문가포춘 500대 기업의 60%가 사용하는 선도적인 역할 기반 다중 에이전트 프레임워크인 AI. 에이전트 설계에는 역할과 목표, 작업 정의, 승무원 오케스트레이션, 프로세스 유형(순차적, 계층적, 병렬), 메모리 시스템 및 복잡한 워크플로우를 포함합니다. 빌드에 필수적인
건축 결정 기록은 중요한 건축 결정을 그 맥락과 결과와 함께 포착합니다. 그들은 제도적 지식을 유지하고 시스템이 구축되는 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다
Denario는 멀티에이전트 연구 시스템을 구동하기 위해 지원되는 LLM 제공업체의 API 자격 증명이 필요합니다. 이 시스템은 여러 LLM 백엔드를 지원하는 AG2와 LangGraph를 기반으로 구축되었습니다.
데이터 분석부터 출판까지 연구 워크플로우를 자동화하는 과학 연구 지원을 위한 멀티에이전트 AI 시스템. 이 기술은 데이터셋에서 연구 아이디어를 생성하고, 연구 방법론을 개발하며, 계산 실험을 수행하고, 문헌 검색을 수행할 때 사용해야 합니다,
추출된 디자인 토큰을 다양한 프론트엔드 스택에 적용하는 방법.
원시 HTML을 스크랩한 후, 디자인 토큰을 체계적으로 추출하세요. 이 층들을 순서대로 작업하세요.
웹사이트의 시각적 스타일을 재현하여 기존 코드베이스에 적용하세요. 사용자가 사이트의 디자인을 맞추고, UI 에스테틱을 미러링하고, 앱을 다른 사이트처럼 보이게 하거나, URL에서 특정 시각적 스타일을 복제하고 싶을 때마다 이 기술을 사용하세요. '다음과 같은 문구에 트리거하세요
트레이너 클래스, 자동 분산 훈련(DDP/FSDP/DeepSpeed), 콜백 시스템, 미니멀 보일러플레이트를 갖춘 고급 PyTorch 프레임워크. 동일한 코드로 노트북에서 슈퍼컴퓨터로 확장됩니다. 내장된 모범 사례를 통해 깨끗한 훈련 루프를 원할 때 사용하세요.
이 가이드는 dxapp.json 메타데이터를 통해 앱을 구성하고 시스템 패키지, 파이썬 라이브러리, Docker 컨테이너를 포함한 종속성을 관리하는 내용을 다룹니다.
다양한 전문가 혼합 아키텍처와 그 디자인 패턴에 대한 포괄적인 가이드.
재생 시스템은 향후 참조를 위해 성공적인 오류 해결을 기록하여 유사한 오류가 발생할 때 더 빠른 문제 해결을 가능하게 합니다.
NeMo 평가자는 어댑터 시스템을 사용하여 평가 엔진과 모델 엔드포인트 간의 요청 및 응답을 처리합니다. `nemo-evaluator` 코어 라이브러리는 일반적인 u에 내장된 인터셉터를 제공합니다
NeMo 평가자는 계층적 오버라이드 시스템을 사용하여 구성 관리에 Hydra를 사용합니다.
FastMCP 서버가 사용자를 관리하고 토큰을 발행하며 검증하는 독립 인증 시스템을 구축하세요.
FastMCP 서버를 Descope, WorkOS, Auth0 및 기업 SSO 시스템과 같은 외부 신원 제공업체와 통합하세요.
외부 시스템에서 발행한 베어러 토큰을 검증하여 서버를 보호하세요.
자연스러운 협업 대화를 통해 아이디어를 완전히 형성된 디자인과 사양으로 전환하세요. 새로운 기능을 계획하거나 아키텍처를 설계하거나 코드베이스를 크게 변경할 때 사용하세요.
피그마 MCP 서버를 사용하여 피그마에서 디자인 컨텍스트, 스크린샷, 변수 및 자산을 가져오고 피그마 노드를 프로덕션 코드로 변환합니다. 작업에 Figma URL, 노드 ID, 설계-코드 구현 또는 Figma MCP 설정 및 문제 해결이 포함될 때 트리거합니다.
피그마 MCP 워크플로우(디자인 컨텍스트, 스크린샷, 자산 및 프로젝트-컨벤션 번역)를 사용하여 피그마 노드를 1:1 시각적 충실도로 프로덕션 준비 코드로 변환하세요. 사용자가 Figma URL 또는 노드 ID를 제공하거나 Figma sp와 일치해야 하는 디자인 또는 구성 요소를 구현하도록 요청할 때 트리거합니다
게임 디자인 원칙. GDD 구조, 균형 잡기, 플레이어 심리, 진행.