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Confluence 6 协同或限制
有关一个 Confluence 页面中常用的几个协同合作功能，请参考下图： 主要你可以快速进行一些下面的功能： 评论 分享 关注 通过上面的功能，能够帮助你更好的与用户进行互动和扩展你的内容。 https://www.ossez.com/t/confluence-6/631
50700发布于 2020-11-01 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 管理协同编辑 原
协同编辑能够让项目小组中的协同合作达到下一个高度。这个页面对相关协同编辑中的问题进行了讨论，能够提供给你所有希望了解的内容。 进入 Collaborative editing 页面来获得项目小组是如何进行实时的协同工作的，这些协同工作包括在软件需求，会议记录，历史查看和任何你任务需要进行协同工作的地方。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Administering+Collaborative+Editing 启用（On） 这个模式允许你的小组可用同时进行编辑和分享操作 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Administering+Collaborative+Editing 这个模式允许你的小组可用同时进行编辑和分享操作，同时实时的能够看到其他用户的修改 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Administering+Collaborative+Editing
1.5K40发布于 2019-01-30 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 管理协同编辑 - 关于 Synchrony
协同编辑能够让项目小组中的协同合作达到下一个高度。这个页面对相关协同编辑中的问题进行了讨论，能够提供给你所有希望了解的内容。 进入 Collaborative editing 页面来获得项目小组是如何进行实时的协同工作的，这些协同工作包括在软件需求，会议记录，历史查看和任何你任务需要进行协同工作的地方。 关于 Synchrony 协同编辑是通过 Synchrony 进行的，这个能够实时的同步数据。 > 基本配置（General Configuration） > 协同编辑（Collaborative editing）。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Administering+Collaborative+Editing
97750发布于 2019-01-30 - 来自专栏架构驿站
Multi-Agent ，知多少？
行为和推理之间存在着紧密的协同联系，这对于 AI Agent 快速学习新任务非常有帮助。此外，AI Agent 还需要推理能力来修改他们的计划，同时考虑到新的反馈或学到的信息。 此外，复杂环境下的决策往往需要各种异构智能算法模型的协同配合，而封闭的 Single-Agent 系统难以灵活整合不同AI范式，无法充分挖掘多元异质智能的协同潜能，解决复杂问题的能力相对有限。 Multi-Agent 系统灵活可扩展的特性，使其可以更容易地适应不断变化的复杂业务环境和需求。 Multi-Agent 系统系统固有的分布式特征还赋予了它天然的容错性和健壮性。 Multi-Agent 系统参考架构示意图 Multi-Agent 系统凭借其先天的分布式协作、异构智能融合、模块化扩展、容错鲁棒等独特优势，正逐步展现出在诸多传统行业和复杂应用场景中的革命性影响力和巨大变革潜能 具体： 在运输和交通管理领域，Multi-Agent 系统可将复杂的交通网络分解为多个可协作的代理模块，如交通流量代理、路径规划代理、事故预警代理等，通过彼此的紧密协同，实现对整个交通系统的精细化智能管控和动态优化
2K10编辑于 2024-11-01 【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目
【Multi-Agent】一、如何用LangChain打造一个Multi-Agent实战项目这篇就是给已经玩过LangChaintools+Agent的同学看的进阶篇：你已经玩过time/weather 这种自定义工具；也看过AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION一路Thought/Action/Observation的DebugLog；但一到Multi-Agent
55710编辑于 2025-12-16【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目
用 【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目✍ 前言上一篇我们搞了一个「科研 Multi-Agent 小队」：Supervisor 当老板；PaperHunter 这一篇，我们就把上一篇的科研 Multi-Agent —— 迁移到 LangGraph 上，用“图”的方式组织 Agent。 一、为什么要用 LangGraph 来做 Multi-Agent？ "下面是关于某个研究主题的论文结构化总结（JSON）：\n{paper_summary_json}\n\n" "我的资源：单卡 RTX 3090（24GB），两周时间，每天训练时间约 6 六、面经角度：围绕 LangGraph + Multi-Agent 怎么吹？给你几段可以直接背的回答。Q1：你在项目里是怎么管理 Multi-Agent 的流程的？为什么选 LangGraph？ Q3：如果后续要在这个科研 Multi-Agent 里加入“在线强化学习 / 评分器调整策略”，LangGraph 还能 hold 住吗？
94210编辑于 2025-11-22- 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 管理协同编辑 - 审计的考虑
我们不能保证在协同编辑的时候具有审计，审查功能。所有页面的修改当前附加到用户发布页面的属性中而不是用户的特定修改。 如果这个对你来说是一个问题的话，我们建议你在你的站点中关闭协同编辑。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Administering+Collaborative+Editing
71640发布于 2019-01-30 【Multi-agent实战】教你如何用Multi-agent分析开源Github项目
train_dataset=train_set, val_dataset=val_set, config=config, exp_dir=exp_dir, ) # 6. 30, learning_rate=200, random_state=42) feat_2d = tsne.fit_transform(feat) plt.figure(figsize=(6, 6)) # 简单画：正样本一种标记，负样本另一种 pos = label == 1 neg = label == 0 plt.scatter(feat_2d[pos, 0], 下一步就是把它们塞进 Multi-Agent 工作流里。 如果你把这套东西写进简历 / 博客，面试官很可能会问：你为什么要用 Multi-Agent / LangGraph，而不是一个脚本搞定？Multi-Agent 带来的真实价值是什么？
49720编辑于 2025-11-23- 来自专栏企鹅号快讯
VAIN：Attentional Multi-agent Predictive Modeling
VAIN: Attentional Multi-agent Predictive Modeling[J]. arXiv preprint arXiv:1706.06122, 2017. 这种思想与两篇ICLR 2018 submissions，即GCN with attention mechanism，非常相近且发布较早（2017年6月）。
1.3K70发布于 2018-01-09 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 管理协同编辑 - 修改编辑模式
编辑模式确定了你站点所有用户使用协同编辑的体验，这个是你对协同编辑进行启用和关闭的地方。 希望修改编辑模式： 进入 ? 这个模式在你不能在你的系统中成功运行 Synchrony 的时候有用，或者你决定协同编辑模式并不适用你的环境（例如，你现在正在审计需求，你不希望页面被编辑，在这个情况下，协同编辑对你并不合适）。 这个模式在你不能在你的系统中成功运行 Synchrony 的时候有用，或者你决定协同编辑模式并不适用你的环境（例如，你现在正在审计需求，你不希望页面被编辑，在这个情况下，协同编辑对你并不合适）。 在你将协同编辑模式修改为关闭的时候，你应该确保你的用户保存的所有草稿都已经被发布了。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Administering+Collaborative+Editing
1.1K30发布于 2019-01-30 【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目
【Multi-Agent】一、如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战 ✍ 前言 这篇就是给已经玩过 LangChain tools + Agent 的同学看的进阶篇： 你已经玩过 “Multi-Agent 和平时的 Tools 调用有什么本质区别？” 1.2 Multi-Agent：拆成“调度员 + 专家小组” 更工程一点的想法是： 既然人类解决问题是「项目经理 + 各种专家」的协作，那 LLM 也可以这么玩。 这样既复用你对 tools + Agent 的理解，又自然过渡到 Multi-Agent 体系。 ) }, ) # ========= 6. 入口 ========= if __name__ == "__main__": question = "今天北京适合出门跑步吗？
2.3K10编辑于 2025-11-23【Multi-agent】智能科研助手实战项目
从 0 组建你的 AI 科研小队：Multi-Agent 帮你做文献调研 + 实验规划✍ 前言很多科研工作者肯定都吐槽过：「文献太多看不完、实验方案想不清楚、写总结又很痛苦。」 但反过来想：这些事情，其实都可以拆成一堆「标准化的小任务」，非常适合交给 Multi-Agent AI 科研小队 来做。 这篇就带你搞一个科研向 multi-agent 实战项目：场景： 想做一个「CLIP 在伪造检测 / 多模态安全」方向的小综述 + baseline 实验规划；目标： 让一组 Agent 帮你：自动搜集相关论文 于是，我们就可以设计一个 科研 Multi-Agent 小队： PaperHunterAgent：文献猎手 PaperAnalystAgent：论文分析师 ExperimentPlannerAgent： -> str: resource_info = ( "单卡 RTX 3090，24GB 显存；可用时间约两周；" "日常还要写代码和写论文，因此每天训练时间控制在 6
68910编辑于 2025-11-22- 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 管理协同编辑 - 代理和 SSL 的考虑
这里是帮助你在你环境中识别正确的配置的一些信息和一些针对你环境需要做的一些协同合作方面的修改。 SSL Synchrony 运行在一个独立的 JVM，这个并不需要支持直接的 HTTPS 连接。 这个是默认的配置，针对这个情况你在启用协同编辑的时候不需要进行任何进一步的修改。 ? https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Administering+Collaborative+Editing
1.2K40发布于 2019-01-30 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 管理协同编辑 - 修改你的 Synchrony 配置
https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Administering+Collaborative+Editing
1.6K20发布于 2019-01-30 Multi-Agent 技术原理与落地场景全解析
它通过模拟人类团队的分工协作模式，让多个专精于不同领域的智能体（Agent）协同工作，轻松破解单智能体的能力边界。今天我们就来拆解这项正在重塑 AI 应用的核心技术，看看它的底层逻辑的落地价值。 PART 01 Multi-Agent 核心：不是 “多 AI 堆砌”，而是 “结构化协作” Multi-Agent 系统的本质，是让多个具备独立感知、决策、执行能力的智能体，通过预设规则或动态交互完成复杂任务 它的核心价值在于 “分工提效、协同补能”，而非简单将多个 AI 凑在一起。要实现高效协作，离不开四大核心机制： 1. 工业制造 通过监测 Agent、诊断 Agent、规划 Agent、执行 Agent 协同，实现设备运维自动化。某汽车工厂应用后，设备利用率从 72% 提升至 89%，能耗降低 15%。 4. 自动驾驶 车、路、云智能体实时协同，百度 Apollo 框架让复杂路口通行效率提升 40%，紧急制动响应时间缩短至 0.2 秒。 6.
1.4K10编辑于 2025-12-31- 来自专栏黄腾霄的博客
2020-6-8-关于实时协同编辑的架构思考
什么是协同编辑 协同编辑是指多人同时对同一份文档进行编辑。 例如我们熟悉的wiki，百度百科，以及办公产品腾讯文档，乃至我们的代码管理工具git，都可以算作是协同编辑产品。 实时协同编辑 随着大家在家办公，异地办公的情况普及，实时协同编辑工具也变得更加引人注目。 这里我们会选择实时性和容错性： 实时性：保证了用户体验，让整个产品可用，毕竟用户不会期望编辑时一直卡顿 容错性：实现分布式协同和远程办公的基础，也是协同的必要条件 那为什么一致性可以妥协呢？ 首先我们要基于这一个假设: 在实时协同编辑的场景下，冲突是小概率事件。 就是说大部分情况下，协同编辑的参与者都会在文档的不同部分进行操作，而很少会同时对同一区域进行操作。 ---- 参考文档： 多人协同编辑的实现 · Issue #10 · Aaaaash/blog 实时协同编辑的实现 - FEX 协同编辑 - 维基百科，自由的百科全书 2020-3-15-一文看懂CAP
2.2K21发布于 2020-06-11 - 来自专栏码
传统Workflow与Multi-Agent workflow的区别
这也就意味着，我们需要让我们的工作系统，既支持multi-agent workflow模式，也支持在传统workflow模式中把agent作为节点的能力。 multi-agent本身实际上也是一个复合agent，因此，也可以作为传统workflow的节点。
1.1K10编辑于 2024-06-12 Multi-Agent 系统正在杀死传统产品经理
他接着说："我们刚上线的Multi-Agent系统，8个AI智能体协作，15分钟就能完成一个产品经理一周的工作量。" ！ 可见，Multi-Agent系统正在重塑整个产品开发生态，而大多数产品经理还浑然不觉。 它们之间的协作不是简单的任务分发，而是基于深度理解的智能协同！ 当AI开始质疑人类的专业性 Multi-Agent系统的核心武器是知识库，但这也是最让专业人士不安的地方。 某互联网公司的产品总监告诉我一个细思极恐的细节："我们的Multi-Agent系统最近开始主动优化产品功能。 越来越多的企业发现，Multi-Agent系统不仅能提高工作效率，还能带来质的提升。
14710编辑于 2026-02-02【Multi-agent实战】 AI理财顾问实战项目
用 LangGraph 搭一个基金分析 Multi-Agent：给你打工人的「AI 理财顾问」✍ 前言上一篇我们用 LangGraph 搭了科研 Multi-Agent，这一篇换个更接地气的场景： “我每个月就能拿出 这就是一个很适合 Multi-Agent 的场景：把「信息搜集 → 指标计算 → 风险评估 → 资产配置建议 → 生成报告」 拆给不同的 Agent，最后 LangGraph 把流程编排成一张图。
63200编辑于 2025-11-22【Multi-agent实战】 AI论文秘书实战项目
这篇文章，我们不谈「怎么读论文」， 而是带你 从零搭一个论文精读 Multi-Agent 系统，让 LangGraph 来做这些事：帮你筛论文：从一堆候选中选出“值得精读 / 有复现价值”的；帮你结构化做笔记 我们先把「论文精读」拆到 Multi-Agent 的粒度：PaperCollector Agent（论文收集）输入：研究方向（例如 “generalizable deepfake detection” / “multi-agent RL for LLM”）输出：一组候选论文的元数据（标题、作者、年份、来源、链接）PaperTagger Agent（论文打标签）把每篇论文分到几个维度：任务类型：检测 / "url": "https://example.com/energy-forgery", }, { "id": "P003", "title": "Multi-Agent "- id: 论文 id\n" "- task_type: 任务类型（例如 detection / generation / representation / RL / multi-agent
64000编辑于 2025-11-22
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