1.UE4 代理（Delegate）源码浅析（3）
2.代理丨Source Insight程序编辑器和代码浏览器丨功能介绍
3.Qt源码中的源码设计模式：模型/视图框架与代理模式
4.Spring源码插播一个创建代理对象的wrapIfNecessary()方法
5.UE4 代理（Delegate）源码浅析（2）
6.AUTOGEN | 上手与源码分析
UE4 代理（Delegate）源码浅析（3）
本文章仅为个人在学习虚幻引擎过程中的理解，可能存在不准确之处，社区如有错误，代理欢迎指正。源码
本文将深入探讨虚幻引擎中的社区两种动态代理机制，并与静态代理进行比较。代理冰雪传奇手游源码库在哪前两篇已详细介绍了静态代理和事件机制，源码本篇作为系列的社区终结篇，将重点解析动态代理。代理
动态代理与静态代理的源码主要区别在于动态代理能够与蓝图进行交互。本文将通过分析源码，社区揭示动态代理实现与静态代理的代理区别。
动态单播代理的源码实现基于宏DECLARE_DYNAMIC_DELEGATE_OneParam。宏接收三个参数：代理名、社区参数类型和参数名。代理宏使用BODY_MACRO_COMBINE辅助宏，将参数拼接为独一无二的名字，进而实现代理类的封装。
执行代理方法通常涉及宏FUNC_DECLARE_DYNAMIC_DELEGATE，该宏接收多个参数，如弱指针类型、代理名、执行函数接口、参数类型列表、真正传给绑定函数的参数等。这些参数在执行函数接口中整合，实现动态代理的执行。
动态单播代理的父类TBaseDynamicDelegate内部定义了TMethodPtrResolver，用于处理代理的绑定。__Internal_BindDynamic方法实现代理绑定功能。动态单播代理继承自TScriptDelegate，该类提供了与代理绑定相关的各种方法。
动态多播代理的实现方式与静态多播相似，内部保存动态单播的网页源码获取 app数组，用于执行代理时调用数组中绑定的函数，实现多播效果。动态多播代理的宏为DECLARE_DYNAMIC_MULTICAST_DELEGATE_OneParam，其内部实现与动态单播代理类似。
动态多播代理的父类TBaseDynamicMulticastDelegate提供了代理绑定的内部接口，如判断代理是否绑定、添加绑定、删除绑定等。动态多播代理继承自TMulticastScriptDelegate，该类定义了用于处理多播代理的数组实例。
总结而言，动态代理与静态代理的架构类似，通过不同的参数配置和宏实现，实现了与蓝图的交互。动态代理在实现上更加灵活，支持多播和单播功能，为虚幻引擎提供了强大的事件处理能力。本文旨在提供动态代理的源码解析，帮助开发者更好地理解和使用虚幻引擎的代理机制。
代理丨Source Insight程序编辑器和代码浏览器丨功能介绍
Source Insight，为大型复杂编程项目打造的程序编辑器与代码浏览器，已助力众多技术公司开发成功硬件与软件产品。其功能涵盖全面，如下： 动态代码分析：实时解析源代码，提供丰富上下文信息，包括引用树、类继承图与函数调用树。 即时浏览最新符号信息：无需编译，即使代码未通过编译也能查看最新精度的符号。 调用图与类继承显示：关系窗口显示符号间关系，提供图形或大纲格式查看，支持多个窗口同时显示不同信息。 项目范围关键字搜索：类似互联网搜索，源码qnx kernel编译快速定位代码段，支持布尔表达式和单词变体查找。 快速查找引用：在项目内搜索符号引用，实现高效代码导航。 智能重命名：轻松重命名标识符，支持局部与全局/类范围标识符，操作快速。 自动完成与声明显示：提供潜在标识符列表，自动显示符号定义，增强代码可读性。 智能语法格式：以直观方式呈现信息，支持用户自定义样式，展示标识符范围与声明类型。 自动代码装饰：改善代码显示，如替换运算符、显示嵌套括号大小，添加自动注释。 折叠代码块与概述滚动条：帮助导航与理解复杂函数，提供文件概览。 多布局与主题：保存并快速切换窗口布局，选择多种颜色与字体主题，自定义单个面板。 文件与目录比较：实时更新显示差异，支持快速比较文件与旧版本、目录内容。 代码美化：内置程序自动重新格式化代码，支持C/C++、C#与Java。 项目源导出为HTML：创建项目快照，便于在线浏览与参考。 代码片段管理：插入常用代码块，包含占位符变量，支持快速编辑与插入。mysql源码版编译 项目定位与团队协作：轻松跳转符号定义与用法，控制文件组织，支持共享主文件列表。 导入外部库与程序集：显示自动完成列表，导入符号声明，支持不同语言与文件类型。 书签与备份管理：创建与记忆关键位置，维护备份文件，方便比较与恢复。 高DPI支持与可定制性：适应不同分辨率，自定义菜单与键盘，支持远程终端服务器。 全面保护与崩溃恢复：增量保存更改，确保在崩溃情况下恢复编辑。 功能概述全面的语言解析支持
即时最新的符号定义信息
快速访问所有符号与文件
调用图与类树图
上下文敏感动态类型解析
自动显示声明上下文
增强的语法格式
每个文件的符号窗口
智能重命名功能
快速查找引用
文件与目录比较
折叠代码块功能
代码美化与主题设置
概览滚动条与增强滚动条
多重布局与项目窗口
与外部工具集成
夹板与锅炉板代码管理
两阶段线修正与选择性恢复
扩展文件类型与语言
项目源导出为HTML
全面崩溃保护
高DPI显示支持
远程终端服务器特殊支持
源 Insight 适用于Windows /8/7/Vista与Windows Server +系统，是大型复杂项目开发的理想工具。Qt源码中的设计模式：模型/视图框架与代理模式
在Qt源码中，设计模式扮演着关键角色，提升代码的可读性、可维护性和扩展性。本文将深入探讨模型/视图框架与代理模式在Qt源码中的应用。
代理模式是一种结构型设计模式，其核心功能是控制对特定对象的访问。代理类与被代理类（真实对象）实现相同的接口，客户端通过代理类访问真实对象，代理类在请求传递给真实对象前执行预定义的操作，实现访问控制和增强功能。
代理模式应用场景广泛，例如客户端与网络服务间的交互，或对敏感操作的保护。下面是一个简化的C++代码示例，展示代理模式的基本用法。
此代码中，单页导航 源码抽象主题类Subject定义了请求方法request()，真实主题类RealSubject实现该方法并输出信息。代理类Proxy继承Subject，持有RealSubject指针，通过内部方法调用真实主题请求，并在请求前后执行附加操作。在main函数中，创建RealSubject实例并传给代理构造函数，客户端通过代理调用方法，代理转发请求至真实对象，实现访问控制和功能增强。
Qt的模型/视图框架内同样应用了代理模式，特别是QSortFilterProxyModel类，它作为模型和视图之间的桥梁。QSortFilterProxyModel在不修改源模型数据的基础上，对数据进行排序和过滤。如代码所示，创建QStandardItemModel存储数据，使用QSortFilterProxyModel设置源模型，并配置过滤规则。通过QTableView显示模型数据，启用排序功能，使用户能根据列标题调整视图内容。
在Qt源码中，模型/视图框架通过代理模式实现了数据处理和视图显示的分离。QSortFilterProxyModel作为代理类，QStandardItemModel为真实主题类，QTableView为客户端，代理类与真实主题类共同继承自QAbstractItemModel抽象类。通过代码示例，我们可以清晰地看到Qt源码中代理模式的运用。
总结，Qt的模型/视图框架是一个复杂而强大的系统，其中设计模式和设计技巧的运用是关键。通过模型/视图框架与代理模式的结合，Qt源码展现了高效的数据管理与灵活的用户界面设计能力，对提升C++开发者的技能具有重要意义。
Spring源码插播一个创建代理对象的wrapIfNecessary()方法
在深入探讨Spring源码中创建代理对象的`wrapIfNecessary()`方法之前，先简要回顾其作用。`wrapIfNecessary()`方法主要任务是基于一系列条件判断，决定是否为Bean创建代理对象，从而实现AOP（面向切面编程）的功能。下面，我们将逐步解析这一方法的内部逻辑。
`wrapIfNecessary()`方法的执行流程可以分为以下阶段：
1. **条件判断**：
- **已处理Bean**：首先检查传入的Bean是否已处理过，即在`targetSourcedBeans`集合中是否存在该Bean的记录。
- **已创建代理**：接着检查`advisedBeans`集合中是否已有该Bean的代理对象缓存，以确认是否需要再次创建代理。
- **自定义Bean**：通过`isInfrastructureClass()`方法判断是否为Spring自带的Bean，排除此类无需代理的情况。
- **无需代理**：如果上述任一条件满足，则直接返回传入的Bean对象，无需创建代理。
2. **代理创建**：
- **获取Advices和Advisors**：如果上述条件均不满足，则调用`getAdvicesAndAdvisorsForBean()`方法获取当前Bean的Advices和Advisors信息。
- **判断适配**：通过`findEligibleAdvisors()`方法从候选通知器中筛选出适合当前Bean的Advisors，确保这些Advisors可以应用到当前Bean。
- **实现逻辑**：通过`findCandidateAdvisors()`和`findAdvisorsThatCanApply()`方法进一步筛选、拓展、排序Advisors，最终获取到实际需要应用的Adviser集合。
3. **代理构建**：
- **决策**：根据获取的Advisors判断是否需要创建代理。若结果非`DO_NOT_PROXY`，则调用`createProxy()`方法创建代理对象，并缓存以备后续使用。
- **过程**：在创建代理过程中，`exposeTargetClass()`方法设置Bean的属性，`shouldProxyTargetClass()`方法决定使用JDK动态代理还是CGLIB动态代理，`evaluateProxyInterfaces()`方法添加代理接口，最终通过`getProxy()`方法构建代理对象。
4. **优化与扩展**：
- **Advisors排序**：调用`sortAdvisors()`方法对Advisors进行排序，优化代理逻辑执行顺序。
- **扩展与定制**：通过`extendAdvisors()`方法提供扩展点，允许对目标Advisor进行进一步定制。
5. **构建代理对象**：
- **代理工厂**：通过`AopProxyFactory`初始化代理工厂，并在构建代理对象时，考虑接口添加、回调函数配置等，最终通过`createProxy()`方法生成可调用的代理对象。
通过这一系列复杂而有序的过程，`wrapIfNecessary()`方法实现了根据特定条件判断是否创建代理对象，并构建出适用于面向切面编程场景的代理对象，进而增强了应用程序的功能性和灵活性。
UE4 代理（Delegate）源码浅析（2）
在探讨虚幻引擎（UE4）代理（Delegate）的源码时，本篇文章旨在深入解析静态多播代理与事件的实现机制，以期为开发者提供更直观的理解。静态多播代理与静态单播代理在代码结构上有着诸多相似之处，本文将重点聚焦于静态多播代理的实现原理，同时简要介绍事件的底层机制。
静态多播代理的主要实现在于使用单播代理的数组结构，通过将绑定函数加入数组中来实现多播效果。这一实现方式的核心在于TMulticastDelegate模板类，它通过类型重定义将传入的参数类型作为模板参数传给父类TBaseMulticastDelegate。TBaseMulticastDelegate提供了多种添加绑定函数的方法，最终通过调用AddDelegateInstance实现绑定函数的添加。
在多播代理的执行阶段，通过遍历代理函数表（InvocationList）中的IDelegateInstance，执行保存的代理函数，实现了多播代理的广播效果。此外，多播代理的实现还涉及了线程安全的考虑，通过加锁和解锁操作来确保并发环境下的正确执行顺序。
事件与多播代理在实现上高度相似，其底层机制同样基于多播代理的实现。通过在事件声明中引入友元概念，事件为特定类提供了访问权限，实际上，事件的实现与多播代理的实现原理相同，只是在访问控制上进行了特殊化处理。
本章小结，本文针对静态多播代理的DECLARE_MULTICAST_DELEGATE_OneParam以及事件的DECLARE_EVENT_OneParam进行了详细解析，旨在帮助开发者深入理解这两种代理的实现机制。对于更深入的探究，开发者可以查阅源码，源码目录位于文章开头的指定位置。感谢您的阅读。
AUTOGEN | 上手与源码分析
AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，包括回答问题、执行函数，甚至与其它代理进行交互。本文将介绍AUTOGEN中的关键组件，即Conversation Agent，并简单分析其多代理功能的源码实现。
根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。
在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。
Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。
Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。
Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。
总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。