پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۳٬۵۸۳ مقاله منتشر شده

کتابخانه پرامپت هوش مصنوعی شخصی برای برنامه‌ریزی سفر و خوشه‌بندی سئو
آموزش کاربردی

کتابخانه‌های پرامپت ماژولار: اتوماسیون سئو و برنامه‌ریزی سفرهای تک‌نفره

یک چارچوب جدید برای ساخت کتابخانه‌های شخصی پرامپت، تولید محتوای بهینه‌شده برای سئو و برنامه‌های سفر دقیق را برای وبلاگ‌نویسان تسهیل می‌کند. این سیستم جایگزین پیش‌نویس‌های دستی و…

۷ دقیقه خواندن
حافظه نشست عامل یک ویژگی نیست؛ سطح کنترل شماست.
آموزش کاربردی

مالیات پنهان فراموشی در عامل‌های هوش مصنوعی؛ چرا محیط‌های Stateless ناکارآمدند؟

بیشتر چارچوب‌های عامل‌های هوش مصنوعی فاقد یک صفحه کنترل بادوام برای حافظه هستند و هر بار مجبور به بازسازی زمینه می‌شوند. حل این مشکل نیازمند جداسازی «مغز استدلالی» از «سندباکس…

۶ دقیقه خواندن
فراتر از سیری: قابلیت‌های عملی هوش مصنوعی در آی‌اواس ۲۷ آیفون شما

۱۰ قابلیت هوش مصنوعی در iOS ۲۷ برای جایگزینی چت‌بات‌های متمرکز

اپل در iOS 27 مسیر خود را از یک چت‌بات مرکزی به سمت ابزارهای تک‌منظوره و جاسازی‌شده در برنامه‌ها تغییر داده است. این سیستم اکنون کارهای خردی مثل تقسیم صورت‌حساب و به‌روزرسانی…

۶ دقیقه خواندن۲
اتوماسیون هوش مصنوعی برای کارگاه‌های کوچک تولیدی: نحوه خودکارسازی پاسخ به درخواست قیمت و تطبیق توانایی فنی
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

اتوماسیون پاسخ به درخواست‌های استعلام قیمت (RFQ) در کارگاه‌های کوچک تولیدی

کارگاه‌های کوچک تولیدی می‌توانند با پیاده‌سازی تطبیق قابلیت‌های فنی توسط هوش مصنوعی، پردازش دستی استعلامات قیمت را حذف کنند. این رویکرد با استفاده از پرامپت‌های استاندارد و…

۱ دقیقه خواندن
ارزیابی مهارت: چگونه کیفیت مهارت هوش مصنوعی را کمی کنیم
آموزش کاربردی

تفکیک «محرک» از «اجرا»؛ راهکار جدید برای شناسایی نقاط کور عامل‌های هوش مصنوعی

یک چارچوب ارزیابی دو لایه با جداسازی مرحله‌ی فعال‌سازی و کیفیت اجرا، نقاط شکست پنهان در مهارت‌های AI را آشکار می‌کند. این روش به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد دقیقاً بفهمند مشکل از…

۶ دقیقه خواندن
اتصال سرور MCP به عامل watsonx Orchestrate و تغییر نگرشم نسبت به هوش مصنوعی عامل‌محور
آموزش کاربردی

پروتکل MCP وابستگی عامل‌های هوش مصنوعی به ابزارها را حذف کرد

پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی به‌جای اتصال مستقیم به هر ابزار، از طریق یک سرور مرکزی به قابلیت‌ها دسترسی داشته باشند. این معماری باعث می‌شود به‌روزرسانی…

۳ دقیقه خواندن