我一直在研究多智能体系统，但总是遇到同样的问题：智能体重复工作、相互干扰任务，或者返回冲突的结果。
因此，我构建了一个小工具：Kage Bus - [https://github.com/kagehq/bus](https://github.com/kagehq/bus)
这是一个轻量级的消息总线，确保每个任务只有一个智能体处理。
示例：
```js
import { createBus } from "@kagehq/bus";
const bus = createBus();
bus.on("task:research", (payload) => {
console.log("研究智能体:", payload.query);
});
bus.on("task:research", (payload) => {
console.log("备份智能体:", payload.query);
});
bus.send("task:research", { query: "最新的人工智能新闻" });
```
目前，它具备以下功能：
- 将任务路由到一个智能体（先到先得）
- 支持冲突解决（后写者胜出）
- 将所有内容记录到 agent-bus.log
代码库：[https://github.com/kagehq/bus](https://github.com/kagehq/bus)
npm: [https://www.npmjs.com/package/@kagehq/bus](https://www.npmjs.com/package/@kagehq/bus)
这只是一个最小可行产品（MVP），但我希望能从那些正在尝试多智能体工作流的人那里获得反馈：
这有用吗？哪些功能能使编排真正达到生产级别？
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在男士内衣方面，舒适性和功能性是不可妥协的。合适的内裤可以改变你的日常体验——无论是在工作中全力以赴、在健身房挑战极限，还是在家中轻松放松。在当今市场上，品牌不仅仅是在提供内衣；它们正在提供一种提升体验，融合了性能、创新和可持续性。
<p>终极内衣体验
<p>选择完美的男士内衣不仅仅是关于风格——更是寻找能够支持现代生活需求的单品。Condermens Wear 走在前沿，重新定义了内衣的可能性。他们的设计结合了排湿技术、抗菌面料和智能纺织工程，确保全天保持清新、舒适和自信。
<p>对于重视风格和性能的男性来说，Condermens Wear 在日常必需品中树立了新的标杆。
<p>你能感受到的创新
<p>现代内衣不仅仅是合身；它是为每种场景提供支撑和舒适的工程设计。Condermens Wear 在其设计中融入了压缩技术、无缝结构和温控面料等特点。
<p>压缩技术增强血液循环并提供针对性支撑。
<p>无缝结构减少摩擦，让你远离刺激。
<p>温控面料在锻炼或炎热的日子里平衡你的体温。
<p>这种对创新的关注意味着内衣能够适应你的生活方式——无论是积极、专业还是休闲。
<p>内衣设计中的可持续实践
<p>Condermens Wear 还认识到生态友好创新的重要性。他们使用有机棉、再生材料和低影响生产方法，减少环境足迹，同时不牺牲舒适性或性能。
<p>从纳米面料技术到速干设计，Condermens Wear 证明了可持续性和功能性可以并存，让现代男性在享受优质的同时做出负责任的选择。
<p>高性能的先进技术
<p>今天的内衣不再局限于传统面料——它正成为一种性能工具。Condermens Wear 继续探索先进技术，例如：
<p>适合户外生活的紫外线防护面料。
<p>为运动员和活跃男性设计的抗摩擦技术。
<p>增强健康的冷却面料和亲肤创新。
<p>未来设计中集成智能可穿戴设备的潜力。
<p>这些进步将内衣提升到基础之上，提供真正的内在自我关怀。
<p>结论
<p>投资优质男士内衣不仅仅是奢华——更是关于自我关怀、舒适和自信。Condermens Wear 以可持续实践、智能面料和尖端技术为核心，正在重塑男性对其基本服装的看法。
<p>无论你优先考虑风格、顶级性能，还是生态意识生活，Condermens Wear 都确保你在日常生活中得到支持、舒适，并随时准备应对一切。访问 https://condermens.mobirisesite.com/
嗨，HN，
我们对大型语言模型（LLMs）在高风险领域（如健康和医学）中的幻觉现象感到沮丧，这是一个危险的缺陷。标准的“我不是专家”免责声明似乎不够充分，因为我们都忽视了这些声明。
我们的方法是一个基于检索增强生成（RAG）/智能代理的系统，旨在解决这一问题。它运行在超过4000万篇科学论文之上，但不仅仅是简单的检索。一个多代理工作流程将查询进行分解，交叉引用多个来源的声明，并综合答案，确保每个关键陈述都直接引用文献。除了文献之外，我们的代理系统还具备访问互联网、数据库和社交平台的工具，并配备专门的审查代理，以确保正确引用并减少幻觉现象。
这只是一个开始。我们的长期目标是通过整合多尺度数据——从基因组和细胞层面到人类临床研究——来构建健康超智能。为了实现这一目标，我们正在探索监督微调（SFT）、强化学习（RL）和自我改进技术（如GEPA），以创建能够进化自身科学推理的模型，并开创准确性和幻觉减轻的新标准。我们计划对我们的工作进行严格的基准测试，并公开分享数据。
我们希望获得具体的反馈：
- 关于我们的RAG/智能代理架构——我们遗漏了哪些失败模式？
- 关于构建超智能——除了SFT/RL/GEPA，我们还应该探索哪些其他技术，以使模型真正理解多尺度生物学/健康/医学？
- 评估——目前医学/健康AI可信度的最佳基准是什么？
- 网站本身——对用户界面/用户体验、响应质量或其他功能有什么看法？
您可以在这里查看当前系统： [https://www.my-openhealth.com/](https://www.my-openhealth.com/)