分布式人工智能与Agent 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）是人工智能的一种分支，研究的是如何将智能问题分解成多个子问题，并将其分配给不同的个体或Agent，以提高问题求解效率和质量。DAI的研究起源于1980年代，逐渐引起了人们的注意。DAI可以分为三个分支：分布式问题求解（DPS）、多Agent系统（MAS）和并行人工智能（PAI）。 分布式问题求解（DPS）研究的是如何创建大粒度协作群体，以解决复杂的问题。DPS系统的特点是环境条件已知，设计按自顶向下的方向展开，算法专门用来解决特定的问题。 并行人工智能（PAI）主要研究AI的并行计算体系结构，系统通常由多个紧密耦合的问题求解器组成，每个求解器是一个细粒度的知识体。PAI研究的观点与方法结合了符号主义和联结主义，神经元计算机也属于此研究范畴。 多Agent系统（MAS）研究的是如何协调多个自治的Agent，以实现共同的目标。MAS系统中各个Agent是自主的，生命周期不全为其他Agent所知，可以有共同的目标，也可以有各自不同的目标。 Agent是DAI领域中的一个重要概念，Agent可以定义为一个自治的实体，可以感知环境、作出反应，并具有社交性和智能性。Agent的分类有思考型Agent、反应型Agent和混合型Agent等。 思考型Agent是一种知识系统，用符号AI的方法来实现Agent的表示和推理。反应型Agent的思想基础行为主义心理学，认为Agent不需要知识，只需感知环境的变化并作出相应的反应动作。 Agent的研究已经拓展到经济学、社会学等其他领域，并在许多最初不属于DAI的应用领域得到更为广泛的应用，面向Agent的思想技术作为开发设计软件系统的新方法也日益引起学术界和企业界的广泛关注。 DAI和Agent的研究对人工智能的发展和应用产生了深远的影响，并将继续推动人工智能的发展和应用。

Agent-Pro论文中文版

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atlassian-agent-v1.2.3.zip

包含4513条PC端 user-agent，可用于爬虫；浏览器包含有chrome、ie6及以上、firefox、Opera、safari、edge

微信小程序搜索亚特技术也可免费获取资源。 atlassian系列软件所用辅助软件，已解决较新版本存在的BUG，经验证最新版本可以用。 已验证Confluence 8.4.0、Jira 9.10.0等。 参考文档1（Windows）： https://blog.csdn.net/xujianflying/article/details/128229504 参考文档2：（Linux） https://blog.csdn.net/xujianflying/article/details/127246699 Docker版本也支持，可查看“亚特技术”小程序文档。

SNMP4J-Agentx是一个基于Java的开源工具，主要用于实现简单网络管理协议（SNMP）的代理功能。这个工具在SNMP4J项目下开发，是SNMP4J的一个扩展，提供了更丰富的功能和更方便的接口来创建和管理SNMP代理。SNMP4J-Agentx 2.5.2版本的源码、示例和jar包包含在这个压缩包中，对于开发者来说是一个非常有价值的资源，可以帮助他们深入理解SNMP协议以及如何在Java环境中实现它。 SNMP（Simple Network Management Protocol）是一种广泛应用于网络设备管理的标准协议，它允许网络管理员远程监控和配置网络设备。SNMP由三部分组成：管理站（Manager）、代理（Agent）和管理信息库（MIB）。管理站用于收集和处理来自代理的数据，代理则负责与设备通信并处理管理站的请求，而MIB存储了网络设备的配置和状态信息。 SNMP4J-Agentx是SNMP4J的扩展，主要增加了对SNMPv3的支持，包括安全模型、认证和加密机制。SNMPv3相比之前的版本，增强了安全性，可以保护管理信息不被未经授权的访问。此外，SNMP4J-Agentx还提供了MIB编译器和代理扩展框架，使得开发者能够轻松创建自定义的MIB对象和代理功能。 源码分析是学习任何开源项目的关键。通过阅读SNMP4J-Agentx的源码，开发者可以了解到如何实现SNMP代理的内部工作原理，包括如何处理SNMP报文、如何实现MIB对象以及如何实现SNMPv3的安全特性。这对于希望自定义SNMP代理功能或者改进现有SNMP应用的人来说尤其有价值。 示例代码是学习如何使用SNMP4J-Agentx的快捷途径。通过这些示例，开发者可以快速上手，了解如何初始化SNMP代理，如何注册MIB对象，以及如何响应来自管理站的请求。示例通常包含了完整的代码和注释，有助于理解每个步骤的作用。 SNMP4J-Agentx的jar包则是实际运行SNMP代理所需的类库。开发者可以将这些jar包添加到他们的项目中，直接调用相关的API来实现SNMP功能。同时，这些jar包也包含了所有必要的依赖，使得部署和运行SNMP代理变得更加简单。 SNMP4J-Agentx 2.5.2提供了全面的工具和资源，让Java开发者能够高效地实现和维护SNMP代理。无论是新手还是经验丰富的开发者，都能从中受益，进一步提升对SNMP协议的理解和应用能力。通过深入研究源码、实践示例代码并利用提供的jar包，开发者可以在网络管理、设备监控等领域开发出高质量的解决方案。

在IT领域，软件管理和监控是至关重要的任务，而Zabbix Agent是其中一款广泛使用的开源解决方案。本文将深入探讨Zabbix Agent及其批量安装过程，以及与之相关的依赖库PCRE2。 Zabbix Agent是一款强大的网络监控工具，用于收集服务器、网络设备和其他IT资源的性能数据。在Zabbix 6.4.1版本中，它提供了丰富的监控功能，能够实时监控硬件状态、系统负载、网络流量等关键指标，并将这些信息报告给Zabbix Server，以便进行进一步分析和预警。`zabbix-agent-6.4.1-release1.el7.x86_64.rpm`是适用于Red Hat Enterprise Linux 7 (RHEL 7)平台的64位Zabbix Agent安装包，支持自动化安装和配置，极大地简化了部署流程。 在安装Zabbix Agent时，常常会遇到依赖问题。`pcre2-10.23-2.el7.x86_64.rpm`就是其中一个重要的依赖库，全称为Perl Compatible Regular Expressions 2。PCRE2是用于处理正则表达式的库，Zabbix Agent在进行数据匹配和过滤时会用到这个库。因此，在安装Zabbix Agent前，确保PCRE2库已经正确安装，可以避免因依赖问题导致的安装失败。 安装Zabbix Agent的步骤通常如下： 1. **下载安装包**：你需要获取`zabbix-agent-6.4.1-release1.el7.x86_64.rpm`和`pcre2-10.23-2.el7.x86_64.rpm`这两个文件，这可以通过官方渠道或第三方镜像站点完成。 2. **安装依赖**：在RHEL 7环境下，使用`yum`命令安装PCRE2依赖库： ``` sudo yum install pcre2-10.23-2.el7.x86_64.rpm ``` 3. **安装Zabbix Agent**：接着安装Zabbix Agent： ``` sudo yum install zabbix-agent-6.4.1-release1.el7.x86_64.rpm ``` 4. **配置Zabbix Agent**：安装完成后，需要对Zabbix Agent进行配置。主要配置文件是`/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf`，包括设置Server地址、监听端口、数据收集频率等参数。 5. **启动和启用服务**：启动Zabbix Agent并设置为开机启动： ``` sudo systemctl start zabbix-agent sudo systemctl enable zabbix-agent ``` 6. **验证安装**：可以通过`systemctl status zabbix-agent`检查服务状态，确保Zabbix Agent已成功运行。 批量安装Zabbix Agent时，你可以将上述命令集成到一个脚本中，并在多台主机上执行。如果使用的是配置管理系统如Ansible，还可以编写playbook自动化执行这些步骤，大大提高了效率。 Zabbix Agent是高效监控IT环境的工具，而PCRE2是其关键的依赖库。正确地安装和配置这两者，可以实现对IT基础设施的全面、实时监控，确保业务的稳定运行。在RHEL 7环境下，通过上述步骤和方法，可以顺利地进行Zabbix Agent的批量部署。

AI Agent大模型是基于大型语言模型（Large Language Models，LLMs）构建的智能体，它们能够执行复杂的任务，并且具备与环境交互、主动决策和执行任务的能力。以下是一些值得关注的AI Agent大模型及其特点： 1. **AutoGPT**：一个开源项目，能够通过API创建完整的项目，自主完成任务。 2. **AgentGPT**：允许用户配置和部署自主AI智能体，为自定义AI命名并设定目标以实现。 3. **Baby AGI**：一个人工智能驱动的任务管理系统，使用OpenAI和Pinecone API来创建、确定优先级和执行任务。 4. **Jarvis (HuggingGPT)**：由Microsoft开发，使用多个AI模型来完成给定任务，以ChatGPT作为任务控制者。 5. **Aiagent.app**：一个Web应用，允许用户创建自定义AI智能体以执行特定任务并实现目标。