پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۴۶ مقاله منتشر شده

موارد کاربردی خودکارسازی هوش مصنوعی در عملیات داخلی
آموزش کاربردی

رویکرد عملیاتی: تمرکز بر فرآیندهای داخلی ایمن‌ترین راه برای اتوماسیون AI

کاهش ریسک در استقرار هوش مصنوعی از طریق تمرکز بر گردش‌کارهای تکرارپذیر داخلی به‌جای ابزارهای مشتری‌محور. کلید موفقیت در این مسیر، ترکیب مدل‌های زبانی با منطق سخت کسب‌وکار و نظارت…

۱۰ دقیقه خواندن۳
عامل هوش مصنوعی برای حوادث تولید ساختم. جالب‌ترین بخش، زمانی است که از اقدام امتناع می‌کند.
آموزش کاربردی

عامل Sonjomon با اولویت دادن به خویشتن‌داری از اصلاح خودسرانه خطاهای سرور

یک عامل هوش مصنوعی جدید برای مدیریت حوادث، به‌جای اجرای سریع اصلاحات، بر تشخیص دقیق و خویشتن‌داری متمرکز شده است. این سیستم با استفاده از یک «نردبان خودمختاری»، ریسک اقدامات…

۵ دقیقه خواندن۴
آیا مجموعه تست امنیتی‌ات می‌تواند شکست بخورد؟ مال من در برابر هیچی هم پاس شد.
آموزش کاربردی

«توهمِ امنیت»؛ نقص سامانه‌های تست عامل‌های هوش مصنوعی در شناسایی اهداف

یک پژوهشگر امنیتی دریافت که بسیاری از سامانه‌های تست عامل‌های هوش مصنوعی، در صورت عدم دسترسی به هدف، به‌اشتباه وضعیت «پاس» را گزارش می‌کنند. استفاده از سه «نگهبان تشخیصی» می‌تواند…

۵ دقیقه خواندن۳
گیبسون بداخلاقی که در روتر اداری زندگی می‌کند. فقط آنچه روتر می‌بیند را می‌داند.
آموزش کاربردی

آیا روترهای OpenWrt می‌توانند به عامل‌های امنیتی خودمختار تبدیل شوند؟

پروژه متن‌باز the-finn روترهای OpenWrt را به عامل‌های خودمختاری تبدیل می‌کند که ناهنجاری‌های شبکه را رصد می‌کنند. برخلاف دستیارهای مودب، این سیستم یک ناظر «بدقلق» است که ترافیک…

۱۳ دقیقه خواندن۱
مقایسه Superpowers و DevFlux: کدام افزونه Claude Code بهتر است؟
آموزش کاربردی

«استانداردسازی گردش‌کار»؛ هدف آنتروپیک از معرفی بازار رسمی افزونه‌های کدنویسی

آنتروپیک بازار رسمی افزونه‌های Claude Code را برای استانداردسازی گردش‌کارهای توسعه معرفی کرد. اکنون برنامه‌نویسان باید بین رویکرد خودکار Superpowers و سیستم دستور-محور DevFlux…

۳ دقیقه خواندن
بنچمارک نهایی: آیا هوش مصنوعی واقعاً می‌تواند خطاهای خود را اصلاح کند؟ بررسی عمیق گلوگاه خوداصلاحی در AGI

بنچمارک FINAL-Bench: مدل‌های زبانی در اصلاح خطاهای خود شکست می‌خورند

چارچوب ارزیابی FINAL-Bench نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ اغلب در شناسایی و اصلاح خطاهای استدلالی خود ناتوان‌اند و حتی پاسخ‌های درست را به غلط تبدیل می‌کنند. این «تنگنای…

۴ دقیقه خواندن۲