پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۱۷ مقاله منتشر شده

وقتی عامل می‌تواند صفحه را بخواند، کاربر را تبدیل به OCR نکنید
آموزش کاربردی

تحلیل جریان‌های کاری: ترکیب DOM و اسکرین‌شات ابهامات عامل‌ها را می‌زداید

یک نقص طراحی در جریان‌های کاری باعث می‌شود عامل‌های هوش مصنوعی حتی با دسترسی به کد صفحه، از کاربر بخواهند وضعیت را تأیید کند. با مقایسهٔ هم‌زمان تصویر و کد، این عامل‌ها می‌توانند…

۲ دقیقه خواندن
تحلیل ابزار DeepSeek (۱): مقدمه‌ای بر عامل‌ها و چارچوب ارزیابی
آموزش کاربردی

DeepSeek: تبدیل قابلیت‌های LLM به پلاگین برای ساخت عامل‌های خودمختار

دیپ‌سیک با معرفی مفهوم Harness، محیطی برای تبدیل مدل‌های زبانی به عامل‌های خودمختار ایجاد کرده است. این سیستم با تبدیل هر قابلیت به یک پلاگین، از پیچیدگی و سنگینی جریان‌های کاری…

۵ دقیقه خواندن
نرده حفاظ می‌تواند نتیجه ابزار را پنهان کند بدون اینکه عمل را لغو کند
آموزش کاربردی

حفاظ‌های OpenAI نتایج ابزارها را پنهان می‌کنند اما اثرات واقعی را لغو نمی‌کنند

یک نقص ساختاری در SDK جدید OpenAI Agents JS نشان می‌دهد که پنهان کردن خروجی یک ابزار از مدل، باعث بازگشت یا لغو عملیات انجام‌شده در دنیای واقعی نمی‌شود. توسعه‌دهندگان باید برای…

۲ دقیقه خواندن۲
پرسیدن از مدل درباره اطمینانش، خطاهای خواندنش را آشکار نمی‌کند
آموزش کاربردی

خطای بصری در مدل‌های زبانی؛ وقتی اطمینان بالا ماسکی برای توهم است

بررسی اسناد مالی نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ حتی هنگام خوانش اشتباه داده‌ها، سطح اطمینان بالایی گزارش می‌کنند. راهکار این مشکل نه در مهندسی پرامپت، بلکه در پیاده‌سازی بررسی‌های…

۶ دقیقه خواندن۱
انتخاب پلتفرم تست عامل صوتی مناسب: ۱۴ سؤال کلیدی
آموزش کاربردی

شبیه‌سازی کاربرهای «آشفته»؛ راهکار جدید برای جلوگیری از شکست عامل‌های صوتی

تست عامل‌های صوتی با پرامپت‌های تک‌مرحله‌ای باعث شکست آن‌ها در محیط واقعی می‌شود، زیرا کاربران واقعی جملات را قطع می‌کنند یا نظرشان تغییر می‌کند. چارچوب جدیدی بر شبیه‌سازی مکالمات…

۵ دقیقه خواندن۲
عوامل ساده: چند عامل هوش مصنوعی مستقل در حال تعامل و حل مسئله در کنار هم
آموزش کاربردی

سادگیِ پوشه‌های متنی در برابر پیچیدگیِ نرم‌افزاری در طراحی عامل‌ها

عامل‌های شخصی هوش مصنوعی موجودیت‌های نرم‌افزاری پیچیده نیستند، بلکه مجموعه‌ای از فایل‌های زمینه‌ای و ابزارهای متصل‌اند. با سازمان‌دهی درست فایل‌های متنی و دستورالعمل‌ها، کاربران…

۶ دقیقه خواندن۱
گروک در هنگام رمزنگاری دستورالعمل‌های مخرب، داده‌های کاربر را استخراج می‌کند

تزریق رمزنگاری‌شده به Grok؛ راهی برای سرقت داده‌های خصوصی کاربران

پژوهشگران حفره‌ای امنیتی در Grok کشف کردند که با رمزگذاری دستورات مخرب، حفاظ‌های ایمنی مدل را دور می‌زند و داده‌های شخصی کاربران را استخراج می‌کند. این حمله که «تزریق زمینه…

۵ دقیقه خواندن۱
پیشگام هوش مصنوعی ساتون: داده‌های مصنوعی در جهانی بی‌نهایت پیچیده، «اشتباه بزرگی» است

ریچارد ساتون: تکیه بر داده‌های مصنوعی اشتباهی بزرگ در مسیر مقیاس‌پذیری AI

ریچارد ساتون، پیشگام یادگیری تقویتی، استدلال می‌کند که داده‌های مصنوعی نمی‌توانند گلوگاه مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی را حل کنند زیرا جهان واقعی بی‌نهایت پیچیده‌تر از هر شبیه‌سازی…

۳ دقیقه خواندن۱
کانال‌های همکاری برنامه‌نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی در اسلک راه‌اندازی شد

۲ قابلیت کلیدی در Slack Code برای اتوماسیون به‌روزرسانی ویژگی‌ها

اسلک با معرفی Slack Code امکان ایجاد کانال‌های اختصاصی برای وظایف کدنویسی را فراهم کرد. اکنون عامل‌های هوش مصنوعی مانند کلود و دوین می‌توانند به عنوان عضو تیم، مدیریت رفع باگ‌ها و…

۲ دقیقه خواندن۳
هزینه زیرعامل Claude Code: ~۴۳۶ هزار توکن پیش از خواندن اولین فایل، با محاسبه نقطه سربه‌سر
آموزش کاربردی

مالیاتِ گرانِ عامل‌ها: هزینهٔ ۴۳۶ هزار توکنی برای هر زیرعامل در Claude Code

یک تحلیل فنی فاش کرد که ایجاد هر زیرعامل در Claude Code هزینه‌ای ثابت و سنگین معادل ۴۳۶ هزار توکن دارد. این «مالیاتِ ایجاد» باعث می‌شود تفویض وظایف کوچک به عامل‌ها به‌جای…

۴ دقیقه خواندن۱
عامل هوش مصنوعی شما به مرورگر بهتر نیاز ندارد؛ نیاز دارد کسی برایش با کلودفلر بجنگد.
آموزش کاربردی

تفکیک لایه‌ی استدلال از زیرساخت؛ راهکار جدید برای عبور از سد Cloudflare

توسعه‌دهندگان عامل‌های هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶ با شکافی عمیق میان چارچوب‌های استدلالی و زیرساخت‌های مرورگر مواجه‌اند. در حالی که ابزارهایی مثل Browser Use بر «چه چیزی کلیک شود»…

۱۷ دقیقه خواندن۱
عقب‌نشینی آنتروپیک از اصلاحات ناپسند صورت‌حساب در آستانه جنگ قیمت با اوپن‌ای‌آی

آنتروپیک از مدل محرمانه Model 2 برای کدنویسی داخلی استفاده می‌کند

شرکت آنتروپیک یک مدل هوش مصنوعی قدرتمند و محرمانه به نام Model 2 را برای مهندسی و کدنویسی داخلی به کار گرفته است. این مدل از تمام نسخه‌های عمومی کلود پیشرفته‌تر است، اما فعلاً…

۱ دقیقه خواندن