پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۳٬۵۰۷ مقاله منتشر شده

ربات‌های گفتگوی هوشمند برای بهبود تجربه مشتری: حفظ مشتریان بیشتر با اتوماسیون
آموزش کاربردی

اتوماسیون مبتنی بر قصد؛ راهکار کاهش اصطکاک در تجربه مشتری

چت‌بات‌های هوشمند از ابزارهای سادهٔ پاسخ به سؤالات متداول به دارایی‌های استراتژیک برای حفظ مشتری تبدیل شده‌اند. این مدل ترکیبی با ادغام تشخیص قصد کاربر و ارجاع به نیروی انسانی،…

۷ دقیقه خواندن
نصب دسته‌ای مهارت‌های عامل هوشمند، اما هنوز نتوانست فایلی را به من بدهد.
آموزش کاربردی

شکاف خروجی در عامل‌های هوش مصنوعی؛ چرا مدل‌ها نمی‌توانند فایل تولید کنند؟

اکثر مهارت‌های فعلی عامل‌های هوش مصنوعی بر ورودی و استدلال متمرکز شده‌اند و در تولید فایل‌های واقعی مانند تصویر یا صوت ناتوان‌اند. ابزار جدید Model Studio از علی‌بابا با ارائه یک…

۶ دقیقه خواندن
پشته پرداخت عامل به سه لایه تقسیم شد؛ کشف سخت‌ترین لایه است.

۳ لایه‌ی حیاتی برای پیاده‌سازی سیستم‌های پرداخت عامل‌های هوش مصنوعی

زیرساخت پرداخت‌های ماشین-به-ماشین به سه لایه پروتکل، تسویه و شناسایی تقسیم شده است. با وجود بلوغ ریل‌های پرداخت، نرخ خطای بالای شناسایی نقاط اتصال، بزرگ‌ترین مانع مقیاس‌پذیری…

۳ دقیقه خواندن۱
مقایسه Browser Use و Playwright: کدام ابزار در سال ۲۰۲۶ برنده است؟
آموزش کاربردی

پیش‌بینی ۲۰۲۶: مدل ترکیبی ۸۰/۲۰ جایگزین انتخاب تک‌بعدی در اتوماسیون وب می‌شود

تیم‌های توسعه در سال ۲۰۲۶ از انتخاب میان اسکریپت‌های قطعی و عامل‌های هوش مصنوعی دست کشیده‌اند. آن‌ها اکنون از معماری ترکیبی استفاده می‌کنند که در آن Playwright وظایف پایدار را بر…

۹ دقیقه خواندن
درخواست ساده رزرو کلاس باشگاه توسط هوش مصنوعی، یک تهدید بزرگ را آشکار کرد.
زندگی با AI

گزارش امنیتی: رزرو یک کلاس ورزشی آسیب‌پذیری عامل‌های AI را فاش کرد

یک درخواست ساده برای رزرو کلاس ورزشی نشان داد که عامل‌های هوش مصنوعی چگونه توسط دستورات پنهان در وب‌سایت‌ها فریب می‌خورند. این آسیب‌پذیری خطر «تزریق پرامپت غیرمستقیم» را در…

۱ دقیقه خواندن
اولین تلاشم با عامل‌های هوش مصنوعی شکست خورد. مشکل مدل نبود.

دانش سازمانی؛ گلوگاه پنهان در شکست عامل‌های هوش مصنوعی در مقیاس واقعی

تلاش یک توسعه‌دهنده برای ساخت ابزارهای خودکار نشان داد که پرامپت‌های ایستا قادر به جایگزینی «دانش تجربی» مهندسان ارشد نیستند. راهکار جایگزین، ایجاد مستندات زنده‌ای است که پس از هر…

۳ دقیقه خواندن
چرا پایگاه داده برداری را برای حافظه هوش مصنوعی کنار گذاشتم و از Git و Markdown استفاده کردم
آموزش کاربردی

جایگزینی پایگاه‌داده‌های برداری با Git و Markdown برای حافظهٔ عامل‌های هوش

یک معمار نرم‌افزار سیستمی سبک را معرفی کرده است که به‌جای پایگاه‌داده‌های برداری سنگین، از Git و Markdown برای مدیریت حافظهٔ AI استفاده می‌کند. این رویکرد هزینه‌های زیرساختی را…

۲ دقیقه خواندن۱
آیا Node.js می‌تواند متن‌های حجیم را به طور قابل اعتماد خلاصه کند؟ آزمایش API چت completions
آموزش کاربردی

تکه‌بندی توکن‌محور؛ راهکار Node.js برای خلاصه‌سازی متون حجیم بدون خطای API

یک آزمایش فنی جدید نشان می‌دهد که چگونه توسعه‌دهندگان Node.js می‌توانند با جایگزینی درخواست‌های تک‌مرحله‌ای با خط لوله‌ی «شمارش-تکه‌بندی-خلاصه‌سازی»، از شکست‌های گران‌قیمت API…

۸ دقیقه خواندن۲
آیا همه این‌ها صرفاً بخارافزار است؟ — کیرا هاو
زندگی با AI

درون دلیل شکست عامل‌های هوش مصنوعی در مواجهه با احراز هویت کاربران

کیرا هاو، مهندس نرم‌افزار، ابزارهای فعلی توسعهٔ عامل‌محور را به دلیل اصطکاک شدید و رابط‌های کاربری ناکارآمد، «محصولات خیالی» می‌نامد. او با بررسی پلتفرم ONA نشان می‌دهد که…

۳ دقیقه خواندن۱