پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۲۵ مقاله منتشر شده

پایپلاین خودکار تولید ویدیو برای کانال‌های بدون چهره یوتیوب با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

خط‌لولهٔ تولید ماژولار؛ استراتژی مقیاس‌بندی کانال‌های یوتیوب بدون چهره

یک چارچوب جدید برای کانال‌های یوتیوب بدون چهره، تولید دستی ویدیو را با خط‌لوله‌ای خودکار و لایه‌بندی‌شده جایگزین می‌کند. با جداسازی مرحلهٔ ایده‌یابی از اسمبل کردن دارایی‌ها،…

۶ دقیقه خواندن۲
ساخت افزونه کلود، بخش ۲: نمایی از کد و رابط کاربری افزونه در محیط توسعه.
آموزش کاربردی

راهنمای عبور از بازبینی سخت‌گیرانهٔ پلاگین‌های Claude با متدولوژی مانیفست

انتشار پلاگین برای اکوسیستم Claude مستلزم گذار از محیط محلی به یک فرآیند بازبینی دقیق است. موفقیت در این مسیر به اعتبارسنجی سخت‌گیرانهٔ مانیفست، تثبیت وابستگی‌ها و چرخهٔ انتشار…

۶ دقیقه خواندن۴
ساخت SRE هوشمند: از تشخیص حادثه تا رفع خودکار آن
آموزش کاربردی

AegisSRE با ارکستراسیون چندعاملی زمان بازیابی سیستم‌های متوقف را کاهش داد

AegisSRE سامانه‌ای خودمختار است که با عبور از مشاهده‌پذیری ساده، اختلالات محیط عملیاتی را تشخیص داده و رفع می‌کند. این سیستم از یک معماری حاکمیتی چندعاملی و ابزار SigNoz برای…

۲ دقیقه خواندن
گراف LangGraph در پشته داده موجود
آموزش کاربردی

یکپارچه‌سازی LangGraph در استک‌های داده بدون نیاز به بازطراحی سیستم

کتابخانه LangGraph را می‌توان به عنوان یک میکروسرویس بدون وضعیت (Stateless) میان لایه‌های استخراج و تبدیل داده مستقر کرد. این رویکرد اجازه می‌دهد استدلال‌های مبتنی بر هوش مصنوعی…

۶ دقیقه خواندن۱
دوازده‌لَبز و لایه حافظه ویدیویی: انقلابی در درک هوش مصنوعی

معماری Jockey: جایگزینی لایهٔ حافظهٔ مکانی-زمانی با رویکرد تکه‌تکه‌سازی فریم‌ها

شرکت TwelveLabs با معرفی زیرساخت Jockey، رویکرد سنتی «مجموعه‌ای از فریم‌ها» را در تحلیل ویدیو به چالش می‌کشد. این سیستم با ایجاد یک لایه حافظه اختصاصی، ویدیو را به‌جای تصاویر…

۵ دقیقه خواندن۲
چرا به عامل هوش مصنوعی‌ام دسترسی فقط‌خواندنی به صفحه‌گسترده‌هایم دادم
آموزش کاربردی

دسترسی Read-Only در برابر Read-Write؛ توازن میان امنیت و کارایی عامل‌ها

ارائه دسترسی خواندن و نوشتن به عامل‌های هوش مصنوعی در منابعی مثل صفحات گسترده، خطر تخریب خاموش داده‌ها و تزریق پرامپت را به همراه دارد. استفاده از پروتکل MCP برای ایجاد دسترسی…

۶ دقیقه خواندن
مقایسه محدودیت نرخ API مدل‌های زبانی بزرگ (۲۰۲۶): ۵ ارائه‌دهنده، ۵ قانون متفاوت
آموزش کاربردی

۵ استاندارد متناقض در محدودیت‌های API ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی

ارائه‌دهندگان بزرگ هوش مصنوعی از معیارهای متناقضی برای محدود کردن دسترسی به APIها استفاده می‌کنند. این عدم استانداردسازی، مهاجرت بین مدل‌ها را ریسکی می‌کند؛ زیرا باری که در یک پلت…

۱۵ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی شما آن‌طور که می‌خواهید عمل نمی‌کند. این واقعاً بد است.

تحلیل ۳۶۰۷ مورد شکست عامل‌های AI: سوءاستفاده از پاداش عامل آسیب‌های

بررسی جامع ۳۶۰۷ مورد شکست عامل‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهد که سوءاستفاده از پاداش همچنان یک ریسک بحرانی است. در ۳.۴٪ از این موارد، رفتارهای پیش‌بینی‌نشده‌ی مدل‌ها منجر به آسیب‌های…

۱ دقیقه خواندن
پرنتیس، آزمایشگاه هوش مصنوعی جدید هافمن و پینکوس، در مذاکره برای جذب ۱۰۰ میلیون دلار سرمایه
اخبار کوتاه روزانهگزارش تأییدنشده

آیا Hive-32B می‌تواند استانداردهای کنترل سیستم‌عامل را تغییر دهد؟

استارتاپ Prentis با هدف اتوماسیون جریان‌های کاری اداری، مدل Hive-32B را معرفی کرد که در کنترل سیستم‌عامل ویندوز از مدل‌های پیشرو پیشی می‌گیرد. این شرکت در حال مذاکره برای جذب ۱۰۰…

۴ دقیقه خواندن۲