پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۶۳ مقاله منتشر شده

دوست توسعه‌دهنده هم نفهمید، ساده‌ترین زبان بازنویسی می‌کنم — کاری که استایل‌سید انجام می‌دهد
آموزش کاربردی

StyleSeed با ۷۴ قانون طراحی، جلوی «پریشانی بصری» در کدنویسی هوش مصنوعی را گرفت

ابزار متن‌باز StyleSeed با تبدیل شهود طراحان به قوانین سخت‌گیرانه، مانع از تغییر ناخواسته استایل رابط‌های کاربری در پروژه‌های هوش مصنوعی می‌شود. این سامانه با استفاده از موتور…

۵ دقیقه خواندن
تصویر: رابط Claude Code در حال اجرای یکی از ۷ مهارت خودکارسازی مدیریت فریلنسری
آموزش کاربردی

اتوماسیون اداری در ترمینال؛ هفت مهارت سفارشی برای حذف ابزارهای SaaS در Claude

یک توسعه‌دهنده آزاد با طراحی هفت «مهارت» (Skill) سفارشی در Claude Code، تمامی کارهای اداری خود از جمله صدور صورت‌حساب و بررسی قراردادها را به محیط ترمینال منتقل کرده است. این…

۳ دقیقه خواندن
از صفر تا خودکار: ساخت عامل‌های هوش مصنوعی برای مشتریان
آموزش کاربردی

اتوماسیون عامل‌محور Itelnet زمان انجام کارهای بازاریابی را ۳۰٪ کاهش داد

یک شرکت مشاوره نشان داد که ترکیب ساده‌ی پایتون و رابط‌های برنامه‌نویسی (API) می‌تواند جایگزین کارهای دستی تکراری شود. این رویکرد با تمرکز بر بهره‌وری تجاری به‌جای توسعه مدل‌های…

۳ دقیقه خواندن۳
راهنمای مهندسی سیستم‌های عامل‌محور برای مدیریت پرس‌وجوهای بزرگ در محیط‌های توزیع‌شده
آموزش کاربردی

سامانه‌های توزیع‌شدهٔ عامل‌محور زمان پرس‌وجوهای حجیم را از ۴۰ دقیقه به ۹۰ ثانیه

تغیری بنیادین در معماری هوش مصنوعی، دستیاران یکپارچه را با سامانه‌ای چهارلایه جایگزین کرده تا پرس‌وجوهای در مقیاس پتابایت را مدیریت کند. این رویکرد با تجزیهٔ درخواست‌های پیچیده به…

۲۳ دقیقه خواندن۱
دنیایی با هوش مصنوعی سازنده و بازبین، توسعه‌دهندگان چه چیزی را بررسی کنند؟
آموزش کاربردی

مدیریت خروجی‌های هوش مصنوعی؛ جایگزینی بازبینی خط‌به‌خط با مدل مسئولیت‌پذیری

برنامه‌نویسان باید نقش خود را از «کدنویس» به «مدیر سیستم» تغییر دهند. چارچوب جدیدی پیشنهاد می‌کند که بازبینی انسانی به‌جای بررسی تک‌تک خطوط، بر نقاط حساس معماری و مرزهای ریسک…

۳ دقیقه خواندن۲
ارزیابی مدل‌های زبانی برای ابزارهای توسعه‌دهندگان: مفید، درست، ایمن
آموزش کاربردی

۵۹٪ از سخت‌ترین آزمون‌های SWE-bench Verified به‌دلیل خطاهای فنی شکست خوردند

تحلیل‌های جدید نشان می‌دهد بنچمارک‌های کدنویسی به‌جای سنجش مهارت مهندسی، حافظه مدل‌ها را اندازه می‌گیرند. تیم‌های توسعه برای ارزیابی واقعی باید سه محور مستقلِ صحت، کاربردی بودن و…

۱۹ دقیقه خواندن
گورستان پایلوت‌ها: چرا هوش مصنوعی سازمانی پیش از تولید متوقف می‌شود
آموزش کاربردی

۸۰٪ پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی به‌دلیل شکاف‌های ساختاری شکست می‌خورند

گزارش جدید RAND نشان می‌دهد نرخ شکست پروژه‌های هوش مصنوعی دو برابر فناوری‌های سنتی است. عامل اصلی این بحران نه کیفیت مدل‌ها، بلکه نبود زیرساخت‌های عملیاتی و حاکمیتی در سازمان‌هاست.

۱۴ دقیقه خواندن۲