我正在构建一个多智能体系统，但对一些问题有些困惑。
- 如何运行多个可能会接触到相同数据的智能体？
- 如何制定关于智能体可以/不可以做什么的政策？
- 有没有人成功地将不同的框架（如LangGraph、CrewAI和自定义智能体）混合在一起？<p>你们在系统中是如何处理这些问题的？
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一周热榜
我开发了 nblm，这是一个基于 Rust 的工具集，用于可靠地自动化 Google 的 NotebookLM 企业 API。它旨在用一个稳定的接口替代脆弱的 curl 代码片段，您可以在 cron/CI 或代理系统中使用。
* Python SDK（类型安全）：支持 IDE 自动补全，减少 JSON 键的拼写错误，适合复杂的工作流程。
* 独立 CLI：单个快速二进制文件，适用于脚本和管道。
* 处理身份验证、批处理和重试；您可以专注于逻辑。Rust 核心快速且内存安全。
* 仅支持企业 API（不支持消费者 NotebookLM）。
代码库： [https://github.com/K-dash/nblm-rs](https://github.com/K-dash/nblm-rs)
欢迎反馈——我尤其对 Python SDK 在构建自动化/代理工作流程方面的设计意见感兴趣。谢谢！
本新闻稿介绍了该产品（您可以使用优惠码“ULAUNCH”免费体验）。<p>该应用程序直接从公司网站收集职位信息（与直接从ATS收集的聚合网站不同）。因此，在超过30万个职位中，大约有30%的职位在像Indeed这样的付费网站上找不到。<p>这个求职网站主要面向求职者（而非雇主）。我们非常欢迎任何反馈意见。
这里有个想法：给定一个随机生成的部分顺序，尽可能少地进行成对比较，将其转化为一个全序。<p>进行比较时，选择两个节点，部分顺序会根据哪个节点更大而自动更新。<p>可以把它想象成一种“排序”，但你还不知道所有的关系。<p>请注意，被排序的不同数字是隐藏的。也就是说，部分顺序中的所有节点看起来都是一样的。<p>这个排序游戏会有趣、具有挑战性，或者具有教育意义吗？