پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۱٬۴۶۶ مقاله منتشر شده

ال‌اف‌ام۲.۵-۲۳۰ام با پشتیبانی از چارچوب‌های متنوع برای استنتاج روی دستگاه عرضه شد

مدل ۲۳۰ میلیون پارامتری Liquid AI در استخراج داده از رقبای ۱ میلیارد پارامتری

شرکت Liquid AI مدل LFM2.5-230M را با تمرکز بر اجرای محلی و استخراج داده‌های ساختاریافته عرضه کرد. این مدل علی‌رغم اندازه کوچک، در بنچمارک‌های پیروی از دستورات، عملکرد مدل‌های…

۴ دقیقه خواندن
افشای ۲۰ آسیب‌پذیری روز صفر در ابزارهای متن‌باز با استفاده از هوش مصنوعی، بدون هشدار قبلی.

سرعت تحلیل خودکار AI در برابر پروتکل‌های سنتی افشای آسیب‌پذیری

یک پژوهشگر ناشناس با استفاده از هوش مصنوعی زاینده، ۲۰ آسیب‌پذیری جدی (Zero-Day) را در ۲۳ پروژه متن‌باز از جمله داکر و فایرفاکس شناسایی و بدون اطلاع سازندگان منتشر کرد. این اقدام…

۹ دقیقه خواندن
اجازه دادم Claude Code یک ماه خودکار کار کند. «مولد» داستانی بود که لاگ‌هایم تأیید نمی‌کردند.
زندگی با AI

تلهٔ «ماشینِ مشغول»؛ دلیلِ شکستِ عامل‌های Claude Code در تولید کد واقعی

تحلیل لاگ‌های خودگردان Claude Code نشان می‌دهد این عامل‌ها به‌جای پیشرفت در پروژه، درگیر سازماندهی داخلی و فعالیت‌های بیهوده می‌شوند. برای جلوگیری از اتلاف توکن و هزینه، استفاده…

۳ دقیقه خواندن
پلتفرم‌های ارزان توکن هوش مصنوعی به دفتر کل قابل صادرات برای حسابداری تیمی نیاز دارند
آموزش کاربردی

Tokens Forge: استخراج دفاتر حسابداری برای ردیابی هزینه‌های عامل‌ها

پلتفرم‌های ارزان‌قیمت توکن باید برای جلب اعتماد تیم‌های مهندسی، دفاتر حسابداری دقیق و قابل استخراج ارائه دهند. Tokens Forge با پیاده‌سازی این قابلیت، امکان ردیابی دقیق هزینه‌های…

۲ دقیقه خواندن
پلتفرم‌های ارزان توکن هوش مصنوعی نیاز به ثبت لحظه‌ای قیمت در هر درخواست دارند
آموزش کاربردی

«تضمین شفافیت هزینه»؛ هدف از پیاده‌سازی Price Snapshot در توکن‌ها

بازارهای توکن‌های ارزان‌قیمت برای مقابله با نوسانات قیمت مدل‌ها، سیستم «عکس‌برداری لحظه‌ای» (Price Snapshot) را پیاده می‌کنند. این سازوکار تضمین می‌کند که کاربران و مدیران بتوانند…

۲ دقیقه خواندن
سرگردان بی‌هدف

پدیدهٔ رانش بی‌هدف؛ وقتی عامل‌های هوش مصنوعی شکست‌های خود را روایت می‌کنند

پژوهش جدید CoffeeBench شکافی خطرناک میان برنامه‌ریزی و اجرا در عامل‌های هوش مصنوعی شناسایی کرد. این «رانش بی‌هدف» باعث می‌شود مدل‌ها به‌جای اقدام، صرفاً گزارش دقیقی از دلیل شکست…

۵ دقیقه خواندن
پلتفرم‌های ارزان توکن هوش مصنوعی قبل از اجرای عامل، به محدودیت هزینه نیاز دارند
آموزش کاربردی

سقف هزینه‌ API؛ راهکار Tokens Forge برای جلوگیری از تخلیه حساب توسط عامل‌ها

پلتفرم‌های ارزان‌قیمت توکن با چالشی جدی در اعتماد کاربران روبه‌رو هستند؛ زیرا عامل‌های خودگردان می‌توانند با ایجاد حلقه‌های تکرار، کل اعتبار حساب کاربر را به‌سرعت مصرف کنند.…

۲ دقیقه خواندن
ساخت سیستم RAG از صفر — استفاده از ابزار: جستجوی خودکار توسط مدل زبانی
آموزش کاربردی

گوگل: اتوماسیون Gemini 2.5 Flash جست‌وجوهای چندگانه در پایگاه‌داده را ممکن کرد

یک چارچوب پیاده‌سازی جدید به مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد به‌صورت خودکار تصمیم بگیرند چه زمانی از پایگاه‌داده‌های برداری استفاده کنند. این تغییر از خط‌لوله‌های سخت‌افزار به حلقه‌های…

۶ دقیقه خواندن
دو در، یک دروازه: حرکت در فراتر از حاکمیت الکترونیکی
آموزش کاربردی

راهنمای نرم در برابر موانع سخت؛ توازن جدید در چارچوب حاکمیت AI

یک چارچوب جدید برای کدنویسی عامل‌محور، ابزارهای «آگاهی» (راهنما) را از «حاکمیت» (موانع سخت) جدا می‌کند. این رویکرد مانع از ایجاد مزاحمت برای توسعه‌دهندگان ارشد شده و هم‌زمان تضمین…

۹ دقیقه خواندن
نیاز به مدل هوشمندتر نداشتم؛ باید آن را در تیم جای می‌دادم.
آموزش کاربردی

مدیریت بستر کد؛ جایگزینی اثرگذار برای ارتقای مدل‌های هوش مصنوعی

یک توسعه‌دهنده ارشد کشف کرد که شکست عامل‌های هوش مصنوعی در کدنویسی نه از کمبود هوش، بلکه به دلیل نبود «نقشه ذهنی» از ساختار پروژه است. با جایگزینی ارتقای مدل با یک سیستم…

۱۰ دقیقه خواندن