然而，一个完成预训练的模型并不天然知道怎样遵循用户指令，也不一定会按照我们期待的格式回答，更不会自动把“对用户有帮助”“数学答案正确”或“代码能够通过测试”当作自己的优化目标。
= null && configurationClasses.length > 0) { context.
create_react_agent 是封装好的 ReAct 图，显式写图则获得完全控制。
get("noise_words", [])) executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) asr_session = requests.
这个矛盾怎么解释？我想了一下，原因是几个测法上的差异，都合理：prompt 长度和负载不同。我 curl 用的是“用三句话解释 KV Cache”这种极短 prompt、轻负载；AI Ping 用的是标准化的较长 prompt、固定并发压测。短 prompt 轻负载当然快，这不是谁作弊，是量的东西本来就不一样。网络路径不同。我从本地直连，AI Ping 从它自己的探测节点打，链路不一样。有没有吃缓存。我重复请求容易命中缓存，AI Ping 每次大概率是冷启动。所以看待延迟这事儿，得认清：没有一个“绝对的延迟数字”，只有“在特定测法下的延迟”。我的 180ms 和 AI Ping 的 4.33s 都是真的，只是回答的是不同的问题。
md 的全部内容： --- name: grilling description: Grill the user relentlessly about a plan, decision, or idea.