پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

Autonomous agents, tool use, planning, multi-step workflows

۶٬۳۰۶ مقاله منتشر شده

راهکارهای مدیریت API با تعداد زیادی نقطه پایانی در یک سرور MCP
آموزش کاربردی

سرورهای متمرکز MCP راهکار نهایی برای رفع سردرگمی عامل‌های هوش مصنوعی

ارائه صدها نقطه اتصال API به عنوان ابزار، باعث کندی و خطای عامل‌های هوش مصنوعی می‌شود. راهکار جایگزین، تبدیل سرورهای جامع به سطوح قابلیت متمرکز است که دقیقاً با گردش‌کار کاربر…

۸ دقیقه خواندن
ردار توالی - شماره ۹۳۲: هفته گذشته در هوش مصنوعی: دیپ‌سیک وی۴.۱-فلش، اطلس آلفاژنوم، میوز متا و پیشرفت ریاضی پیشنهادی اوپن‌ای‌

OpenAI: ۱۰ هزار عامل هوش مصنوعی مسئله ناویر-استوکس را حل کردند

یک سیستم متشکل از ۱۰ هزار عامل هوش مصنوعی با همکاری موازی، راهکاری برای مسئله پیچیده دینامیک سیالات ناویر-استوکس ارائه داد. این دستاورد هم‌زمان با موج انتشار مدل‌های بهینه از…

۷ دقیقه خواندن۲
دستیارهای هوشمند جلسه: مقایسه رونویسی، خلاصه‌سازی و وظایف عملیاتی
آموزش کاربردی

مقایسه دستیارهای جلسات هوش مصنوعی؛ برنده واقعی در استخراج وظایف است

بررسی ابزارهای پیشرو نشان می‌دهد تبدیل گفتار به متن دیگر یک مزیت نیست، بلکه ارزش واقعی در استخراج دقیق وظایف و یکپارچگی با CRM است. انتخاب ابزار مناسب به حجم جلسات و نیاز به…

۶ دقیقه خواندن
عوامل هوش مصنوعی تشنه قدرت: مصرف انرژی مراکز داده در عصر عامل‌های هوشمند

گزارش انرژی: عامل‌های خودمختار تقاضای برق مراکز داده را نمایی کردند

گذار از چت‌بات‌های ساده به عامل‌های خودمختار، تقاضای انرژی را به صورت نمایی افزایش داده است. غول‌های فناوری اکنون برای پشتیبانی از سیستم‌هایی که ساعت‌ها بدون نظارت انسان فعال‌اند،…

۶ دقیقه خواندن۲
هفت عامل Claude Code در ۲۴ جلسه هیئت‌مدیره شرکت کردند. درآمد: صفر دلار.
آموزش کاربردی

۷ عامل هوش مصنوعی در ۲۱ روز فعالیت، صفر دلار درآمد کسب کردند

یک توسعه‌دهنده با استفاده از ۷ عامل Claude Code، ده کسب‌وکار کوچک را به‌طور کامل خودکار کرد، اما خروجی بالای سیستم منجر به هیچ درآمدی نشد. این آزمایش نقاط شکست بحرانی در حلقه‌های…

۷ دقیقه خواندن۱
نسخه ۰.۴.۰ RagLeap Core: ۱۳ کامیت در یک روز برای آماده‌سازی کارمندان هوشمند در محیط عملیاتی
آموزش کاربردی

RagLeap Core v0.4.0 حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی را با گراف‌های متقاطع ترمیم کرد

نسخه ۰.۴.۰ سامانه RagLeap Core با حذف خطاهای پنهان در بردار معنایی و پیوند دادن تکه‌های پراکنده داده، این سیستم را از یک نمونه اولیه به ابزاری آماده برای صنایع حساس تبدیل کرد. این…

۲ دقیقه خواندن
مهندسی زمینه در درون سیستم: ۴ مکانیسم برای غلبه بر سرریز زمینه و از دست دادن هدف در وظایف بلندمدت
آموزش کاربردی

۴ مکانیزم مهندسی برای جلوگیری از فراموشی اهداف در عامل‌های هوش مصنوعی

عامل‌های هوش مصنوعی در وظایف طولانی‌مدت به‌دلیل سرریز حافظه، اهداف اصلی خود را فراموش می‌کنند. الگوهای جدید مهندسی از AWS و Anthropic با استفاده از بودجه‌بندی زمینه و فشرده‌سازی،…

۸ دقیقه خواندن۱