系统提示词的六个槽位上,SlotPlanner我理解是记录DAG状态是吧,SlotTaskMem记录具体节点的结果和状态,那系统提示词会一直频繁变化,会不会导致缓存经常不命中消耗大量token?
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系统提示词的六个槽位上,SlotPlanner我理解是记录DAG状态是吧,SlotTaskMem记录具体节点的结果和状态,那系统提示词会一直频繁变化,会不会导致缓存经常不命中消耗大量token?
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模型请求、文件处理和 Spark Job 都可能阻塞数秒甚至更久。如果在 Textual 事件循环中同步执行,界面会冻结;如果后台线程直接修改 Widget,又会产生线程安全问题。设计目标是让 UI 保持响应,同时让执行逻辑与界面解耦。
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自然语言输入是不确定的,Spark 作业执行却要求确定的表、字段、资源、状态和失败语义。系统不能把模型生成的任意代码直接执行,也不能把“生成了 SQL”包装成“作业已经成功”。
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如果 SQL、ETL、清洗、质量、特征、执行和诊断全部写进一个 Agent Controller,新增能力会同时修改 Prompt、路由、执行和展示。Skill 体系的目标是把能力描述、计划节点和可信执行拆开,使每一层可以独立扩展和验证。
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Spark Job 是跨进程、长耗时、有外部 application id 的任务。一次 spark-submit 调用不能解决状态持久化、失败重试、服务重启恢复、取消和审计问题。
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Spark History Server 面向人工查看,Agent 则需要结构化事实。原始 Event Log 是逐事件 JSONL,Stage 完成信息和 Task 指标分散在不同记录中;
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AGI-吉尔伽美什是一个面向大数据工程和图计算场景的 TUI agent原型。它的核心不是“让用户学 Spark”,而是把 Spark、数据处理、图计算、向量知识库、任务编排这些能力沉到系统基建里,让用户用自然语言描述问题,系统自动判断要不
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过度思考未来,无异于杀死现在的自己
过度思考未来,无异于杀死现在的自己