پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۱۸۴ مقاله منتشر شده

کلاود کد: دستیار هوشمند برای کاربران غیرفنی
آموزش کاربردی

Claude Code مدیریت فایل‌ها و گزارش‌های داده را برای کاربران غیرفنی خودکار کرد

ابزار Claude Code از آنتروپیک اکنون فراتر از برنامه‌نویسان، به کمک کارکنان اداری برای خودکارسازی کارهای تکراری فایل‌ها و تحلیل داده‌ها می‌آید. این عامل برخلاف چت‌بات‌های معمولی،…

۱۶ دقیقه خواندن۱
عامل شما به اینترنت دسترسی ندارد. کدام اینترنت؟
آموزش کاربردی

کدهای موفق HTTP ۲۰-۰۰ لایهٔ پنهانِ مسدود بودنِ دسترسیِ عامل‌های هوش مصنوعی

یک توسعه‌دهنده کشف کرد که کدهای وضعیت HTTP 200 در محیط‌های ابری اغلب فریب‌دهنده هستند و دسترسی واقعی عامل‌ها را به APIها می‌پوشانند. برای حل این مشکل، یک متد اعتبارسنجی…

۴ دقیقه خواندن
بنچمارک SWE-bench ثابت ماند، اما مدل به طرز چشمگیری در انجام کار من بهتر شد.

توانایی عامل‌محور DeepSeek V4 Flash چهار برابر شد اما نمرات کدنویسی ثابت ماند

به‌روزرسانی پس‌آموزش مدل V4 Flash نشان می‌دهد توانایی نوشتن کد با توانایی مدیریت یک ماشین متفاوت است. در حالی که نمرات کدنویسی تک‌مرحله‌ای تغییر نکرد، عملکرد مدل در حلقه‌های…

۵ دقیقه خواندن۱
اجازه دادن به LLM برای فراخوانی APIها بدون نگرانی
آموزش کاربردی

مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی؛ چرا ابزارهای API عامل‌های هوش مصنوعی شکست

انتقال فراخوانی ابزارها از محیط دمو به تولید، نیازمند نگاه به مدل زبانی به‌عنوان یک کاربر غیرقابل‌اعتماد است. این راهنما چارچوبی سخت‌گیرانه برای اعتبارسنجی زمان اجرا و کلیدهای…

۸ دقیقه خواندن۱
GitHub - jitpass/jit: رازهای متنی روی مک را پیدا کنید و پشت Touch ID قرار دهید، بدون خراب کردن ابزارها. رایگان و محلی.
آموزش کاربردی

jitpass: سد بیومتریک برای جلوگیری از سرقت رمزها توسط عامل‌های هوش مصنوعی

ابزار جدید jitpass رمزهای متنی توسعه‌دهندگان را به یک خزانه رمزگذاری‌شده منتقل می‌کند که تنها با Touch ID باز می‌شود. این سیستم با تزریق رمزها به حافظه تنها پس از تأیید بیومتریک،…

۱۰ دقیقه خواندن
مدل ۲۶۲هزار توکنی من در ۳۳ هزار متوقف می‌شد و راه‌حل هیچ ارتباطی با OpenClaw نداشت
آموزش کاربردی

تلهٔ VRAM در اولاما: چرا مدل‌های ۲۶۲ هزار توکنی در ۳۳ هزار توکن می‌شکنند؟

بسیاری از کاربران متوجه شده‌اند که مدل‌های محلی با پنجرهٔ متنی گسترده، برخلاف ادعاهای سازنده، در حدود ۳۳ هزار توکن دچار فروپاشی می‌شوند. علت این مشکل نه در خودِ مدل، بلکه در…

۸ دقیقه خواندن۲
هفت راه برای اشتراک‌گذاری ساخته‌هایتان: طبقه‌بندی عملی برای تیم‌های دوره هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

۷ روش اشتراک‌گذاری ابزارهای AI و چرخش به سمت تحویل عامل‌محور

یک چارچوب جدید برای تیم‌های عصر هوش مصنوعی، هفت روش متمایز برای اشتراک‌گذاری ابزارها را تعریف کرده است. مهم‌ترین تغییر، گذار از APIهای انسان‌محور به رابط‌های عامل‌محور است که در…

۱۳ دقیقه خواندن
بررسی کد چت‌بات درون‌برنامه‌ای — قرارداد API قابل‌حمل برای مبتدیان
آموزش کاربردی

«سادگی در لایه آداپتور»؛ راهکاری برای جلوگیری از جابه‌جایی کاذب مدل‌ها

انتخاب قراردادهای API سازگار با OpenAI به‌جای قراردادهای اختصاصی هر ارائه‌دهنده، هزینه عملیاتی تعویض مدل در محیط تولید را به‌شدت می‌کاهد. این رویکرد برای توسعه‌دهندگان بات‌های…

۸ دقیقه خواندن۱
گیت‌هاب - ProofRun: رسید تأیید محلی برای عامل‌های کدنویسی هوشمند
آموزش کاربردی

ProofRun با رسیدهای رمزنگاری ادعای موفقیت عامل‌های کدنویس را می‌سنجد

ابزار ProofRun با پیوند دادن نتایج تست به اثر انگشت کد، مانع از توهم عامل‌های هوش مصنوعی درباره‌ی موفقیت تست‌ها می‌شود. این سیستم محلی، هرگونه ادعای «تست‌ها پاس شدند» را با وضعیت…

۵ دقیقه خواندن