پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۳۶۵ مقاله منتشر شده

سیستم چندعاملی شما مشکل مدل ندارد؛ مشکل مشخصات فرآیند دارد.

۸۰٪ شکست‌های سامانه‌های چندعاملی ریشه در نقصِ فرآیندها دارند، نه مدل‌ها

تحلیلی فنی نشان می‌دهد که اکثر شکست‌های سامانه‌های چندعاملی به‌دلیل طراحی ضعیفِ دست‌ورودها و مشخصات فرآیند رخ می‌دهد، نه کمبود توانمندی مدل‌ها. برای رسیدن به پایداری در محیط…

۶ دقیقه خواندن
شاید به ۲۶۴ عامل هوش مصنوعی نیاز نداشته باشید
آموزش کاربردی

تیم‌های ۲۶۴ نفرهٔ مجازی؛ چرا تعداد زیاد عامل‌های هوش مصنوعی کیفیت کد را می‌کاهد؟

بررسی مخزن Agency Agents نشان می‌دهد که ایجاد تیم‌های عظیم از عامل‌های تخصصی، به دلیل اشباع پنجره متنی و تکرار نقش‌ها، باعث افت عملکرد می‌شود. راهکار جایگزین، استفاده از نقش‌های…

۴ دقیقه خواندن۱
بوم مهارت‌های MCP و عامل: یافتن بهترین ابزارها برای Claude Code و Cursor
آموزش کاربردی

GitTrends AI با ثبت خودکار ابزارهای MCP بحران جست‌وجوی عامل‌ها را حل کرد

پلتفرم GitTrends AI یک رجیستری خودکار برای شناسایی سرورهای تأییدشده‌ی پروتکل زمینه مدل (MCP) راه‌اندازی کرد. این ابزار جست‌وجوی دستی در گیت‌هاب را با ردیابی زنده سرعت رشد ابزارها…

۳ دقیقه خواندن۱
بهینه‌سازی استنتاج مدل زبانی بزرگ برای توان عملیاتی بالا
آموزش کاربردی

Oxlo.ai با مدل قیمت‌گذاری درخواستی گلوگاه‌های استنتاج مدل‌های زبانی را می‌شکند

توان عملیاتی مدل‌های زبانی معمولاً به‌جای قدرت پردازش، توسط پهنای‌باند حافظه و رشد حافظهٔ موقت (KV Cache) محدود می‌شود. Oxlo.ai با بهینه‌سازی زیرساختی و جایگزینی هزینهٔ توکنی با…

۵ دقیقه خواندن
بررسی نتایج تست‌های ادعا شده توسط عامل هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

تست‌های سبزِ عامل‌های هوش مصنوعی تضمینی برای صحت کد نیستند

تأییدیهٔ تست‌های خودکار توسط عامل‌های هوش مصنوعی صرفاً نشان‌دهندهٔ اجرای کد است، نه لزوماً درست بودن آن. توسعه‌دهندگان برای جلوگیری از ورود کدهای «نمایشی» به محیط عملیاتی، باید یک…

۳ دقیقه خواندن۱
مدیریت گفتگوهای هوش مصنوعی سخت‌تر از استفاده از آن‌ها
زندگی با AI

۱ راهکار برای جلوگیری از گم شدن داده‌ها در گفتگوهای طولانی AI

کاربران حرفه‌ای برای جلوگیری از گم شدن داده‌ها، زمان زیادی را صرف بایگانی دستی خروجی‌های هوش مصنوعی می‌کنند. تفکیک «تاریخچه تفکر» از «مستندات پروژه» تنها راه نجات بهره‌وری در…

۶ دقیقه خواندن
بهینه‌سازی استنتاج مدل زبانی بزرگ برای تأخیر کم
آموزش کاربردی

مدل قیمت‌گذاری Oxlo.ai هزینهٔ پرامپت‌های طولانی را حذف کرد

پلتفرم Oxlo.ai با معرفی مدل قیمت‌گذاری ثابت به‌ازای هر درخواست و بهره‌گیری از معماری MoE، تأخیر در استنتاج مدل‌های زبانی را کاهش داد. این رویکرد مانع از کاهش کیفیت پاسخ‌ها به‌دلیل…

۴ دقیقه خواندن۳
سرور MCP برای گیت‌هاب: اتصال سرور رسمی در دو دقیقه (و زمان ساخت سرور اختصاصی)
آموزش کاربردی

سرور رسمی MCP گیت‌هاب دسترسی عامل‌های هوش مصنوعی به ۸۰ ابزار را فراهم کرد

گیت‌هاب با عرضه سرور رسمی پروتکل زمینه مدل (MCP)، امکان مدیریت مخازن، بررسی ایشوها و مدیریت Pull Requestها را برای عامل‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به کدنویسی سفارشی فراهم کرد. این…

۶ دقیقه خواندن۳