系统提示词问题
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?
AI Agent 项目实战
2025-10-20 400 字 约 1 分钟 15 访问量
系统提示词问题

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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面向长任务的 TUI Agent 交互设计
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。
AI Agent 项目实战
2025-10-19 1243 字 约 4 分钟 16 访问量
面向长任务的 TUI Agent 交互设计

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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自然语言到 Spark Job 的端到端执行链路
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”。
AI Agent 项目实战
2025-10-18 2234 字 约 7 分钟 13 访问量
自然语言到 Spark Job 的端到端执行链路

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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可组合 Skill 体系:把数据工程能力模块化
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。
AI Agent 项目实战
2025-10-18 1407 字 约 4 分钟 14 访问量
可组合 Skill 体系:把数据工程能力模块化

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 执行与任务生命周期管理
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。
AI Agent 项目实战
2025-10-18 1303 字 约 4 分钟 14 访问量
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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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DAG 观测与大数据性能诊断
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;
AI Agent 项目实战
2025-10-17 1178 字 约 3 分钟 15 访问量
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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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项目初衷
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
AI Agent 项目实战
2025-10-17 944 字 约 3 分钟 13 访问量
项目初衷

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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