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agent设计:
我把每次会话拆分成【订阅模式】,即前端只发创建会话任务的请求,任务放在后台跑
现在有个问题,我想问,要为后续中断恢复做准备,我该怎么设计数据存储的位置
有没有兄弟在 pycharm 的 ai assistant 里面接入 deepseek 的 api?感觉 inline 代码补全比第一方的模型差好多🥲会是啥优化问题么?
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可以,但是本地有更多更好的,完全没必要 llama。
比如普通电脑基本都可以用 lm studio (或 ollama、llama.cpp)运行 qwen3.5-9b
我的设计
不恢复。 无非是那个断掉的服务端 session 知道自己(我跑完了,但前端和我网断了) ,或者是他妈的我自己进程重启了,没来得及落库。
但本来已经跑了的部分,那些如果你存储了,能落库的已经落库了。 我自己的方式是 session Id + 文本 grep 。 这里和 redis 、pg 什么的关联,各有各的设计思路,就我个人是坚定的文本,filebased 。 因为我有激进的跨对话查询需求。 走 db 的话一样能走,但浪费我时间,且代码看起来复杂度会上来点。
中间的 id ,什么 tool,job, 各种,丢了就丢了。 下次是继续对话重跑一次,比起试图继续一个 session 里的一个 job ,好一点。
对话过程不重建。 断是事实,丢就丢了。 对话还在就行,agent 又不是不能继续跑
vscode python formatter 插件推荐用的哪个,为啥我用的Black Formatter连缩进错误都没法格式化😫
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https://github.com/ultralytics/ultralytics/pull/24352
看来是没什么好解决方案,只能另找办法了
These are the currently locked values:
- command
- invitelink
To see which other locks are available, check /locktypes。