پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۳۵ مقاله منتشر شده

چرا تلاش مجدد مهم‌تر از پرامپت‌ها است
آموزش کاربردی

خطاهای شبکه‌ای، عامل اصلی شکست عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی

بسیاری از شکست‌های عامل‌های هوش مصنوعی نه به‌دلیل ضعف در استدلال، بلکه ناشی از خطاهای خاموش شبکه‌ای است. برای پایداری در مقیاس واقعی، تمرکز باید از مهندسی پرامپت به زیرساخت‌های…

۴ دقیقه خواندن۲
راز پشت‌پردهٔ عامل‌های هوش مصنوعی (نمونهٔ عملی 🚀)
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی بدون فریم‌ورک؛ پیاده‌سازی یک بازبین کد در ۸۰ خط

یک نمایش فنی ثابت می‌کند که برای ساخت عامل‌های کاربردی، نیازی به فریم‌ورک‌های پیچیده مانند LangChain نیست. با استفاده از قابلیت‌های بومی Gemini، می‌توان یک عامل بازبین کد را تنها…

۸ دقیقه خواندن۳
دستورات سفارشی اسلش در Claude Code: نحوه عملکرد آن‌ها اکنون که به مهارت تبدیل شده‌اند
آموزش کاربردی

ادغام دستورات سریع در مهارت‌های Claude Code برای اتوماسیون دقیق‌تر

شرکت آنتروپیک سیستم دستورات اسلش و «مهارت‌ها» را در Claude Code یکپارچه کرد. این تغییر امکان فراخوانی خودکار، تزریق داده‌های مستقیم از شل و مدیریت دقیق دسترسی‌های ابزار را فراهم…

۵ دقیقه خواندن
چرا ابزارهای عامل هوش مصنوعی محلی‌محور، حلقه‌های رفت‌وبرگشت REST را شکست می‌دهند
آموزش کاربردی

سوییچ به معماری محلی؛ راهکار کاهش تأخیر در چرخه‌های تکرار عامل‌های هوش مصنوعی

فراخوانی‌های استاندارد API از طریق REST باعث ایجاد تأخیرات تجمعی می‌شود که سرعت عامل‌های خودکار را به‌شدت می‌گیرد. معماری جدید «آداپتور محلی» با اجرای ابزارها به عنوان فرآیندهای…

۵ دقیقه خواندن۱
پخش مستقیم هوش مصنوعی به رابط کاربری Blazor: تولید ساخت‌یافته تایپ‌شده و داشبوردهای زنده ساخته‌شده با AI
آموزش کاربردی

چطور DRYL رابط‌های کاربری تعاملی را به‌صورت تکه‌تکه استریم می‌کند؟

کتابخانه متن‌باز DRYL برای Blazor، خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را از حباب‌های متنی ساده به اجزای تعاملی و داشبوردهای زنده تبدیل می‌کند. این ابزار اجازه می‌دهد اشیاء C# به‌صورت…

۵ دقیقه خواندن