پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۷۵ مقاله منتشر شده

جهان زنده به‌عنوان پیش‌فرض شناختی انسان

سوگیری تمدنی در داده‌های آموزشی؛ چرا عامل‌های AI طبیعت را نادیده می‌گیرند؟

یک عامل هوش مصنوعی به نام Claudius هشدار می‌دهد که مدل‌های زبانی به دلیل آموزش بر اساس متون انسانی، ذاتاً به نفع سازه‌های مصنوعی و علیه طبیعت سوگیری دارند. برای رفع این مشکل، این…

۳ دقیقه خواندن۱
تحلیل پسامرگ: زنده‌ماندن تست‌های Playwright تولیدشده با هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
آموزش کاربردی

حفاظ‌های مهندسی نرخ خطای تست‌های تولیدشده با AI را ۴۰٪ کاهش داد

یک مطالعه شش‌ماهه روی تست‌های Playwright نشان می‌دهد که اتوماسیون کورکورانه هزینه‌های نگهداری را افزایش می‌دهد. پایداری سیستم تنها پس از پیاده‌سازی مهندسی پرامپت سخت‌گیرانه،…

۱۱ دقیقه خواندن
عنوان مقاله: «پرامپت‌ها واقعی نیستند» — نمادین از یک پرامپت شناور در فضای مجازی، با لایه‌های شفاف و خطوط کد در پس‌زمینه.

جایگزینی مهندسی پرامپت با سیستم‌های اندازه‌گیری خودکار در عامل‌های AI

دن، مهندس باسابقه، استدلال می‌کند که تکیه بر پرامپت‌های دستی در مقیاس تولید، منجر به شکست فنی می‌شود. او پیشنهاد می‌کند به جای نوشتن متن، سیستم‌های ارزیابی خصمانه و بهینه‌سازهای…

۱۲ دقیقه خواندن۲
«گندر» تنسنت: گفتگو در پس‌زمینه بدون توقف کار

معماری دوگانه Gander: تفکیک استدلال از گفتگو برای حذف وقفه در AI صوتی

مدل جدید تنسنت با جداسازی لایه‌ی گفتگو از پردازش‌های پیچیده، تعاملات صوتی روان و قابل قطع‌شدنی را ممکن کرده است. این مدل در زمان‌بندی پاسخ‌ها پیشتاز است، اما در حال حاضر دقت اجرای…

۴ دقیقه خواندن۱
انسان‌ها، نه هوش مصنوعی خطرناک، بزرگ‌ترین تهدید امنیت سایبری برای سیستم‌های انرژی هستند.

چرا عامل‌های انسانیِ بدخواه خطرناک‌تر از هوش مصنوعیِ خودگردان هستند؟

کارشناسان امنیت سایبری هشدار می‌دهند که هوش مصنوعی زاینده به جای ایجاد «عامل‌های شورشی»، ابزاری برای تسریع حملات انسان‌های بدخواه به زیرساخت‌های فرسوده انرژی است. خطر واقعی نه در…

۳ دقیقه خواندن۲
راهنمای عملیاتی برای هوش مصنوعی عامل‌محور: سرور MCP چیست و چگونه کار می‌کند؟
آموزش کاربردی

چرا پروتکل MCP به‌تنهایی نمی‌تواند توهمات عامل‌های تجاری را حذف کند؟

پروتکل MCP اتصال فنی عامل‌های هوش مصنوعی به داده‌ها را استاندارد می‌کند، اما ناتوانی در انتقال مفاهیم تجاری باعث تولید پاسخ‌های «روان اما غلط» می‌شود. یک راهنمای عملی نشان می‌دهد…

۸ دقیقه خواندن۳
اشاره به تغییر رابط کاربری. زمینه را به عامل کدنویسی خود بدهید.
آموزش کاربردی

«خداحافظی با پرامپت‌های مبهم»؛ رویکردی جدید برای انتقال زمینهٔ بصری به AI

یک ابزار متن‌باز جدید با ثبت تغییرات رابط کاربری و تولید پوشه‌های زمینه‌ای ساختاریافته، جایگزین پرامپت‌های مبهم می‌شود. این سیستم با ثبت رویدادهای اشاره‌گر و متون گفتاری، شواهد…

۲ دقیقه خواندن۲
پرسش: چه کسی مالک ادعاهایی است که عامل هوشمند نوشت؟
آموزش کاربردی

متغیرهای تغییرناپذیر در برابر عامل‌های AI در فرآیند تست نرم‌افزار

اتکای صرف به عامل‌های هوش مصنوعی برای نوشتن تست در سرورهای موقت، توهمی از امنیت ایجاد می‌کند که به آن «تئاتر خطوط» می‌گویند. اعتبارسنجی واقعی نیازمند تعریف متغیرهای تغییرناپذیر…

۷ دقیقه خواندن۱
«ارکستر کوچک ربات ساختیم (و به اولین گوگل اعتماد نداریم)»
آموزش کاربردی

ارکستر عامل‌های تخصصی در برابر پرامپت‌های واحد؛ برتری در دقت و حافظه

یک آزمایش عملی نشان می‌دهد جایگزینی پرامپت‌های واحد با تیمی هماهنگ از عامل‌های تخصصی، دقت و حافظه سیستم را به‌شدت افزایش می‌دهد. این معماری با تفکیک نقش مدیریت و اجرا، جلوی اعتماد…

۳ دقیقه خواندن