
获得徽章 17
TPP的设计哲学中有很多颠覆性的创新,其中一个就是齿轮式编程,这是一个全新的编程思想,颠覆了传统的积木式编程,没有任务、工具等各种概念,大大简化了智能体开发的理解门槛,非常适合多智能体协作的开发。
齿轮式编程将成为AI时代全新的编程范式,堪比面向对象编程取代面向过程编程!
下面这张图对比了齿轮式编程和积木式编程,强烈建议大家认真阅读一下TPP源码。
全新的编程模式将开启~
TPP:
github.com
齿轮式编程将成为AI时代全新的编程范式,堪比面向对象编程取代面向过程编程!
下面这张图对比了齿轮式编程和积木式编程,强烈建议大家认真阅读一下TPP源码。
全新的编程模式将开启~
TPP:
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The TPP protocol introduces the concept of “Anything is Action,” unifying both Agents and Tools under the Action abstraction—meaning a Tool is an Action, and an Agent is a collection of Actions. This concept enables TPP to be integrated into any terminal or software, including but not limited to robots, glasses, switches, apps, and even TCP, making AI truly ubiquitous.
TPP is designed with a three-level driving model: Lifecycle/Operator/Action. In this model, the Lifecycle drives the Operator, and the Operator drives the Action. The key capabilities include:
1. When the external environment changes, TPP dynamically adjusts the collaboration between multiple Actions in real time, ensuring task adaptability without manual intervention.
2. Memory is stored in a Memory Neural Network (MNN) instead of a traditional database.
3. Decentralized and stateless architecture.
Project link:
github.com, welcome to star, thanks.
TPP is designed with a three-level driving model: Lifecycle/Operator/Action. In this model, the Lifecycle drives the Operator, and the Operator drives the Action. The key capabilities include:
1. When the external environment changes, TPP dynamically adjusts the collaboration between multiple Actions in real time, ensuring task adaptability without manual intervention.
2. Memory is stored in a Memory Neural Network (MNN) instead of a traditional database.
3. Decentralized and stateless architecture.
Project link:
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TPP协议第二个版本低调发布,新增及优化功能如下:
第一,实现将记忆存储在神经网络(MNN),而非数据库。
第二,实现无状态记忆存储。
目前在自研AI模型,以实现与TPP的融合。
与DeepSeek、GPT-o3等推理模型走着完全不同的道路,该模型彻底打破了当前大模型算力膨胀的Scaling Law法则,模型训练和推理不再需要持续增加算力资源,已经取得阶段性成果,未来将提供给大家使用。
我们是全球第一个,也是唯一一个实现训练和推理算力平衡的AI模型,算力资源在我们这里不再持续膨胀,欢迎大家Star~
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更新了TPP的部分技术实现细节,包括握手机制等:
github.com
方便更多同学共同参与开发~
顺便说一句,好多同学问我:要不要转Python?
我的答案:DeepSeek告诉我们,AI底层基建不可能用Python这种解释性语言改进或开发,所以,不要转,不要转,不要转,未来AI的技术发展除了算法以外,其他的所有框架,组件都将从Python转成Java、C++这些编译型语言!这些框架包括LangChain这样的Agent框架!DeepSeek就是这个方向的典型代表!
方便更多同学共同参与开发~
顺便说一句,好多同学问我:要不要转Python?
我的答案:DeepSeek告诉我们,AI底层基建不可能用Python这种解释性语言改进或开发,所以,不要转,不要转,不要转,未来AI的技术发展除了算法以外,其他的所有框架,组件都将从Python转成Java、C++这些编译型语言!这些框架包括LangChain这样的Agent框架!DeepSeek就是这个方向的典型代表!
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MCP太麻烦了,还要自己实现Server和Client。。。。。
TPP完全兼容现有底层通信协议,完全不用自己实现Server和Client,只需在现有Server上添加注解,几乎不用改动现有Server代码。
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TPP完全兼容现有底层通信协议,完全不用自己实现Server和Client,只需在现有Server上添加注解,几乎不用改动现有Server代码。
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为什么说TPP协议是MultiAgent的最终形态?
因为它彻底抛弃了工具的概念,将工具转变为Action,并给它安装了”大脑“,相比MCP和其他智能体平台或框架,由于有了”大脑“,工具在运行时不可用或者不好用的情况下实现自我优化。
为了做到这一点,TPP提出了Anything is Action,将工具内部逻辑内化为一系列Action,创造了Coordinator机制来实现工具的自我完善和修复,而工具的不好用完全通过Coordinator”大脑“自我感知完成。同时,Coordinator也可以通过传感器接受外部信息,实现内部工具的触发式优化。
举个简单的例子,就好比足球队在进行比赛,之前采用451阵型,比赛中突然对方后防犯规少一人,于是,切换为343阵型,增加前锋,冲击对方后防。而这一切都是自动感知调整的。
这就是TPP的颠覆性,一种从架构上彻底颠覆现有多智能体技术,真正实现了自适应的MultAgent,并且统一了VLA和软件智能体。关于实现细节会在后续中披露。感兴趣的同学可以自行看源码。
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因为它彻底抛弃了工具的概念,将工具转变为Action,并给它安装了”大脑“,相比MCP和其他智能体平台或框架,由于有了”大脑“,工具在运行时不可用或者不好用的情况下实现自我优化。
为了做到这一点,TPP提出了Anything is Action,将工具内部逻辑内化为一系列Action,创造了Coordinator机制来实现工具的自我完善和修复,而工具的不好用完全通过Coordinator”大脑“自我感知完成。同时,Coordinator也可以通过传感器接受外部信息,实现内部工具的触发式优化。
举个简单的例子,就好比足球队在进行比赛,之前采用451阵型,比赛中突然对方后防犯规少一人,于是,切换为343阵型,增加前锋,冲击对方后防。而这一切都是自动感知调整的。
这就是TPP的颠覆性,一种从架构上彻底颠覆现有多智能体技术,真正实现了自适应的MultAgent,并且统一了VLA和软件智能体。关于实现细节会在后续中披露。感兴趣的同学可以自行看源码。
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《MySQL源码解读》专栏新增2篇:
在相同语义表达下,什么时候用Join查询,什么时候用子查询?
mp.weixin.qq.com
什么?!我们竟然可以自己决定MySQL的查询计划!
mp.weixin.qq.com
在相同语义表达下,什么时候用Join查询,什么时候用子查询?
什么?!我们竟然可以自己决定MySQL的查询计划!
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出于对知识的尊重,尤其是有技术含量的知识,《MySQL源码解读》专栏文章开始收费,希望掘友们能够尊重知识,也能够理解作者~
大家可以持续关注公众号~
大家可以持续关注公众号~
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之前写了一篇论文:
doi.org,我简单地用一句话概括最核心的内容:Rhodes OS将内核与每个资源绑定,资源与资源之间通过绑定的内核实现交互,最终形成一张网。这种架构的好处是能够真正实现算力的精准分配和调度,实现算力最大化。这就是Rhodes的组织模型。这个组织模型是对过去OS理论的一次颠覆,可以说是划时代的,开创性的,我在知乎上组织一场讨论:未来Rhodes是否会取代Linux和Windows?希望大家一起参与、转发~
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Rhodes所有权子系统正式开源,性能超出系统调用10倍以上,我们还在从0到1积极重写所有硬件驱动,旨在颠覆传统操作系统架构,提升20倍以上性能,所有权子系统开源地址:
github.com,欢迎小伙伴们star,也欢迎大佬参与贡献
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