پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۱۶۵ مقاله منتشر شده

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
نحوه استفاده من از مدل‌های زبانی بزرگ برای یادگیری مباحث پیچیده
آموزش کاربردی

«از معلم متنی تا مهندس»؛ رویکرد جدید در آموزش تعاملی با AI

لورنتیو راداکو با طراحی یک گردش‌کار جدید، مدل‌های زبانی را از نقش «معلم متنی» به «مهندس نرم‌افزار» تغییر داد تا مفاهیم پیچیده فنی را در قالب شبیه‌سازهای بصری و بازی‌گونه آموزش دهد.

۳ دقیقه خواندن
زیرساخت استارتاپ هوش مصنوعی: هزینه واقعی سرویس‌های اوراکل، گروک و برایت‌دیتا
آموزش کاربردی

زیرساخت ۲۵ دلاری AIdeazz: مدیریت ۱۰ عامل هوش مصنوعی با هزینه صفر

النا رِویچوا، بنیان‌گذار AIdeazz، استراتژی کاهش هزینه‌های عملیاتی را فاش کرد که در آن از لایه‌های رایگان اوراکل و مسیریابی هوشمند مدل‌ها برای اجرای ۱۰ عامل تولیدی استفاده شده است.…

۷ دقیقه خواندن۴
پشته عامل در حال تکمیل است. لایه قضاوت همچنان مسئله‌ای باز باقی مانده است.

شکاف میان مجوز فنی و قضاوت تجاری؛ دلیل شکست عامل‌های AI در مقیاس سازمانی

استقرار گسترده عامل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها، تضاد میان «توانایی اجرای ابزار» و «صلاحیت تصمیم‌گیری تجاری» را آشکار کرده است. معماری‌های جدید پیشنهاد می‌کنند منطق تصمیم‌گیری در…

۵ دقیقه خواندن
مقایسه پلتفرم‌های پایش و ارزیابی LLM در ۲۰۲۶: Langfuse، LangSmith، Braintrust، Arize و سایرین

بازار مشاهده‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ تا سال ۲۰۳۰ به ۹.۲۶ میلیارد دلار می‌رسد

بازار مشاهده‌پذیری LLM از ابزارهای جانبی به زیرساخت‌های حیاتی تبدیل شده و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به ارزش ۹.۲۶ میلیارد دلار برسد. صنعت اکنون برای حل مشکل «شکست‌های معنایی»…

۱۱ دقیقه خواندن۱
معماری شبکه unYOLO با بلوک‌های CBAM و خروجی‌های چند مقیاسی برای تشخیص اشیاء کوچک
آموزش کاربردی

گزارش unYOLO: نظارت انسانی بر توکن‌ها ریسک نفوذ عامل‌های AI را می‌کاهد

چارچوب جدید unYOLO با معرفی یک واسط مدیریت اعتبار، مانع از دسترسی مستقیم عامل‌های هوش مصنوعی به توکن‌های حساس می‌شود. این سیستم اجازه می‌دهد دسترسی‌ها به‌صورت دقیق، زمان‌دار و تحت…

۴ دقیقه خواندن۴
نمونه دادگاه هوش مصنوعی در مخزن protolink
آموزش کاربردی

پروژه‌ی ProtoLink: تغییر رای دادگاه AI بر اساس توپولوژی ارتباطات

پروژه‌ی ProtoLink نشان می‌دهد که نحوه اتصال عامل‌های هوش مصنوعی به یکدیگر، فارغ از قدرت مدل، می‌تواند نتیجه‌ی تصمیمات آن‌ها را از «بی‌گناه» به «گناهکار» تغییر دهد. این آزمایش با…

۱۰ دقیقه خواندن۵