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生产中的 Runtime 怎样设计:状态、执行、存储与版本升级
更新于:Agent Runtime用退款任务连接 API、数据库、队列、Worker、事件和外部账本,并解释升级与隔离。
用 LangGraph 实现可恢复任务:完整 Python 实战与源码解读
更新于:Agent Runtime用文件型 Checkpoint 完成分进程审批,沿 StateGraph、Pregel 与 SqliteSaver 阅读恢复机制。
读懂 Temporal:历史重放怎样驱动长期业务流程
更新于:Agent Runtime区分 Workflow 与 Activity,沿 Python Worker 的激活过程理解历史、重试、消息与版本兼容。
读懂 AgentScope Java Runtime:会话状态怎样进入业务系统
更新于:Agent Runtime沿 RuntimeContext、会话槽位、AgentStateStore 与版本冲突解释 Java Agent 的状态生命周期。
读懂 DBOS:数据库怎样让普通 Python 程序获得持久执行能力
更新于:Agent Runtime沿 Workflow、Step、操作结果与恢复队列解释数据库支撑的执行,并比较不同 Runtime 的边界。
Function Calling、Tool Calling 与 MCP:模型怎样使用外部能力
用订单查询逐层解释函数调用、模型工具调用和 MCP,区分参数生成、程序执行与跨服务通信。
怎样设计一个好用的工具:名称、参数、结果与业务契约
从订单查询和退款草稿解释工具名称、JSON Schema、金额单位、输出结构以及运行时注入。
一次工具调用怎样完成:执行循环、结果回填与多工具协作
解释工具循环的状态、调用关联、流式参数、并发与停止条件,并区分固定轨迹和真实模型选择。
工具调用失败以后:超时、重试、幂等与取消
通过退款响应丢失解释未知结果、有限重试、操作身份、幂等参数绑定、取消与补偿。
工具什么时候可以执行:授权、审批与可恢复工作流
用参数变化与审批恢复解释授权、确认、版本绑定、严格布尔校验和执行前复核。