پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۶۳ مقاله منتشر شده

چرا «تست‌ها پاس شد» پرسش اشتباهی برای عامل کدنویسی هوش مصنوعی است
آموزش کاربردی

شواهد اجرایی در برابر اعتماد کورکورانه؛ راهکار حذف توهم در AI Coding

اتکا به گزارش «تست‌ها پاس شدند» در عامل‌های کدنویس، یک خطای حسابداری است نه مسئله‌ای اخلاقی. برای دستیابی به قابلیت اطمینان واقعی، باید شواهد اجرایی را مستقیماً به SHAهای خاصِ…

۵ دقیقه خواندن۲
هر اجرا موفق نشان داده شد، در حالی که خط لوله بی‌صدا رو به وخامت بود.
آموزش کاربردی

«تلاش‌های خاموش»؛ عاملی برای پنهان کردن خرابی در خط لوله‌های AI

اتکای بیش از حد به گزارش‌های ساده‌ی «موفق/ناموفق» در خط لوله‌های عامل‌های هوش مصنوعی، زوال تدریجی سیستم را پنهان می‌کند. ثبت تعداد تلاش‌ها به‌عنوان یک روند مجزا، به توسعه‌دهندگان…

۳ دقیقه خواندن
جهان‌هایی از طریق کد، از افسانه ۵.۱
آموزش کاربردی

چطور عامل‌های هوش مصنوعی مکان‌های واقعی را به کد تبدیل می‌کنند؟

شرکت PhiloLabs چارچوبی را معرفی کرد که با استفاده از دسته‌هایی از عامل‌های هوش مصنوعی، مکان‌های واقعی را به محیط‌های سه‌بعدی مبتنی بر کد تبدیل می‌کند. این سیستم با حذف موتورهای…

۲ دقیقه خواندن۱
عوامل هوش مصنوعی و بازآرایی کدی که هرگز اتفاق نمی‌افتد
زندگی با AI

«سیستم‌های شکننده»؛ پیامدِ ناپدید شدن بازسازی کد در عصر AI

عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در پیچیده‌ترین کدهای درهم‌تنیده پیمایش کنند و دقیقاً همان سیگنالی را حذف کنند که به مهندسان هشدار می‌داد زمان بازسازی سیستم فرا رسیده است. این وضعیت…

۷ دقیقه خواندن۲
نسخه ۱.۳ موز اسپارک: هوش مصنوعی خلاق برای تولید محتوا با سرعت و کیفیت بالاتر

مدل Muse Spark 1.3 متا مصرف توکن‌ها در کدهای پیچیده را ۲۵٪ کاهش داد

متا مدل Muse Spark 1.3 را برای بهینه‌سازی گردش‌های کاری عامل‌محور و وظایف مهندسی منتشر کرد. این به‌روزرسانی با کاهش چشمگیر توکن‌ها و فراخوانی ابزارها، پایداری مدل در اجرای دستورات…

۴ دقیقه خواندن۱
IDEهای عامل‌محور هنوز جایگزین توسعه‌دهنده نیستند، اما نقش او را تغییر می‌دهند.

عامل‌های هوش مصنوعی در معماری‌های نرم‌افزاری غیرمتعارف شکست می‌خورند

یک مطالعه تجربی نشان می‌دهد IDEهای عامل‌محور در ساخت برنامه‌های استاندارد موفق‌اند، اما در مواجهه با معماری‌های پیچیده دچار خطای شدید می‌شوند. این یافته، نقش برنامه‌نویس را از…

۳ دقیقه خواندن۴
معماری بافت اساسی برای هماهنگ‌سازی عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

بافت چندعاملی چگونه وابستگی‌های پیش‌بینی‌ناپذیر هوش مصنوعی را حذف می‌کند؟

سازمان‌ها برای عبور از محدودیت‌های تک‌عاملی، به سمت «بافت چندعاملی» حرکت می‌کنند که لایه‌های کنترل و اجرا را از هم جدا می‌کند. این معماری با استفاده از قراردادهای معنایی و…

۳ دقیقه خواندن۲
جمنای ۳.۸ فلش: سومین مدل اقتصادی گوگل در شش هفته، در حالی که مدل‌های پیشرو همچنان غایب‌اند

جمینای ۳.۸ فلش با امتیاز ۷۳.۷٪ در DeepSWE رقیب مدل‌های پیشرو شد

گوگل مدل اقتصادی Gemini 3.8 Flash را با عملکردی در سطح مدل‌های گران‌قیمت در کدنویسی و امنیت سایبری معرفی کرد. با وجود قیمت رقابتی، مصرف بالای توکن در استدلال‌های پیچیده ممکن است…

۴ دقیقه خواندن۳
نمودار: مراحل طراحی روبریک قابل‌اعتماد برای ارزیابی LLM-as-a-Judge
آموزش کاربردی

گوگل ارزیابی عامل‌های هوش مصنوعی را با روب‌ریک‌های بولی استاندارد کرد

تیم مهندسی گوگل چارچوبی را معرفی کرد که در آن مدل‌های زبانی به‌جای دستورات مبهم، از معیارهای سخت‌گیرانه و بله/خیر (Boolean) برای نمره‌دهی به سایر عامل‌ها استفاده می‌کنند. این روش…

۵ دقیقه خواندن