پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۳۱۹ مقاله منتشر شده

تست استرس ۴۸ ساعته تنظیمات OpenClaw: چه چیزهایی واقعاً خراب شدند
آموزش کاربردی

تست‌های سریع در برابر استرس ۴۸ ساعته؛ تفاوت در شناسایی خطاهای OpenClaw

یک تست استرس ۴۸ ساعته روی تنظیمات عامل OpenClaw، شکست‌های خاموشی را در مدیریت زمینه، صف وظایف و ردیابی هزینه‌ها شناسایی کرد. این نتایج ثابت می‌کند تست‌های کوتاه‌مدت قادر به…

۴ دقیقه خواندن
ساخت زیرساخت توسعه‌دهنده مبتنی بر هوش مصنوعی، به‌صورت عمومی
آموزش کاربردی

آیا لایه‌های میانی متن‌باز می‌توانند خطرات دسترسی عامل‌های AI را کاهش دهند؟

پلتفرم Developerz.ai مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز برای رفع «شکاف دسترسی» در عامل‌های هوش مصنوعی ارائه داده است. این زیرساخت با ایجاد دسترسی‌های بازرسی‌شده و محدود به…

۲ دقیقه خواندن۱
کاهش مصرف توکن Fable 5 با رندر کردن متن به‌صورت تصویر
آموزش کاربردی

«جایگزینی متن با تصویر»؛ راهبرد pxpipe برای بهینه‌سازی توکن‌ها

پراکسی محلی جدیدی به نام pxpipe با تبدیل متون حجیم به تصاویر، هزینه‌های ورودی مدل‌های Claude را به‌شدت کاهش می‌دهد. این روش از هزینه ثابت توکن‌های تصویری برای انتقال حجم زیادی از…

۱۰ دقیقه خواندن۲
عنوان مقاله: «عامل‌گرایی: حفظ رونوشت جلسات مفید نیست»

چرا دسترسی به متن جلسات پیشین عملکرد عامل‌های کدنویسی را تخریب می‌کند؟

تحلیلی از Agentics نشان می‌دهد که فراهم کردن دسترسی به متن جلسات پیشین (Session Transcripts)، هیچ اثر مثبتی بر عملکرد عامل‌های کدنویسی ندارد. این رویکرد به دلیل ایجاد «انحراف در…

۴ دقیقه خواندن۲
موسسه امنیت هوش مصنوعی بریتانیا: معیارهای استاندارد توانایی واقعی عامل‌های هوش مصنوعی را دست‌کم می‌گیرند

معهد امنیت AI بریتانیا: بودجهٔ توکن در محک‌ها توانایی واقعی عامل‌ها را پنهان

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد محدود کردن بودجهٔ توکن در هنگام تست، منجر به تخمین پایین‌تر از حد واقعیِ هوش عامل‌های AI می‌شود. افزایش محاسبات زمان استنتاج به مدل‌های پیشرو اجازه…

۴ دقیقه خواندن۱
چارچوب حاکمیت هوش مصنوعی در Azure که واقعاً کار می‌کند
آموزش کاربردی

گیت‌وی اجباری هوش مصنوعی؛ راهکار مایکروسافت برای رفع حفره‌های نظارتی در Azure

تغییر رویکرد حاکمیت هوش مصنوعی از اسناد استاتیک به یک گیت‌وی معماری اجباری، اجرای قوانین انطباق را در زمان اجرا (Runtime) ممکن می‌کند. این متدولوژی با متمرکز کردن کنترل‌ها،…

۹ دقیقه خواندن
سطوح تلاش در عمل: مقایسه low تا max در وظایف واقعی
آموزش کاربردی

تنظیمات Effort در کلود؛ کاهش هزینهٔ عامل‌های پیچیده با برنامه‌ریزی عمیق‌تر

محک‌های جدید نشان می‌دهند تنظیمات «تلاش» (Effort) در Claude-opus-4-8 فقط کیفیت را تغییر نمی‌دهد، بلکه نحوه برنامه‌ریزی مدل را عوض می‌کند. در حالی که تلاش زیاد در کارهای ساده باعث…

۳ دقیقه خواندن۲
عوامل هوش مصنوعی و داده‌های هویتی کارکنان: شکاف سیاستی که سازمان‌ها از آن غافل‌اند

شکاف حاکمیتی در داده‌های کارکنان؛ نقطه کور امنیتی عامل‌های هوش مصنوعی

سازمان‌ها با استفاده از سیاست‌های داده‌ایِ طراحی‌شده برای مشتریان، داده‌های حساس کارکنان را در پنجره‌های متنی مدل‌ها به خطر انداخته‌اند. این نقص معماری باعث می‌شود عامل‌ها بیش از…

۱۰ دقیقه خواندن۱
نقشه راه ۳۰ روزه SDET GenAI برای تسترها: از صفر تا پیشرفته
آموزش کاربردی

«ارزیابی مدل‌های زاینده»؛ کلید تغییر مسیر مهندسان تست به AI

هیمانشو آگروال چارچوبی ساختاریافته برای انتقال مهارت‌های SDETها به مهندسی هوش مصنوعی ارائه کرده است. این متدولوژی روی پر کردن بزرگ‌ترین شکاف صنعت، یعنی «ارزیابی مدل‌های زاینده»،…

۸ دقیقه خواندن