پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۰۹۸ مقاله منتشر شده

رابط کاربری Valv: داشبورد مدیریت دسترسی ایمن پایگاه داده برای عوامل هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Valv دسترسی عامل‌های هوش مصنوعی به داده‌ها را در سطح ردیف محدود کرد

پلتفرم Valv لایه‌ای امنیتی ایجاد می‌کند که اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی بدون دسترسی به داده‌های غیرمجاز، از پایگاه‌داده‌های زنده پرس‌وجو کنند. این ابزار کنترل دقیق دسترسی‌ها…

۱ دقیقه خواندن۲
عوامل هوش مصنوعی و اتوماسیون: پیوندها و منابع کلیدی، آوریل ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۸ روند کلیدی عامل‌های هوش مصنوعی در ۲۰۲۶: گذار از گفتگو به اجرا

گزارش‌های جامع آوریل ۲۰۲۶ نشان می‌دهند که هوش مصنوعی از مدل‌های چت‌محور به سمت عامل‌های خودگردانی می‌رود که وظایف پیچیده را اجرا می‌کنند. ابزارهایی مانند Claude Code و سیستم‌های…

۲ دقیقه خواندن۲
جایگذاری مدل ۷ میلیارد پارامتری با یک طبقه‌بند کوچک Go: LLM را آخر بگذارید
آموزش کاربردی

«بسیاری از وظایف هوش مصنوعی تنها مسائل سادهٔ طبقه‌بندی هستند»

یک مهندس ارشد با جایگزینی مدل‌های سنگین LLM با یک سیستم سه‌لایه از قوانین و یک طبقه‌بند کوچک، هزینه و تأخیر استنتاج را به شدت کاهش داد. این رویکرد ثابت می‌کند که بسیاری از وظایف…

۸ دقیقه خواندن۲
کاهش هزینه هوش مصنوعی در ۲۰۲۶: کشینگ، مدل‌های ارزان‌تر و مسیریابی چندعاملی
آموزش کاربردی

۶ راهکار کاهش هزینه‌های عملیاتی LLM از طریق کشینگ و مدل‌های آبشاری

توسعه‌دهندگان می‌توانند با ترکیب حافظه پاداش، ابعاد مناسب مدل و مسیریابی چندعاملی، هزینه‌های عملیاتی AI را تا ۹۰٪ کاهش دهند. این استراتژی مدل‌های پیشرو را از نقش «همه‌کاره» به…

۶ دقیقه خواندن۲
پلاگین امنیتی Claude برای Claude Code: اسکنر آسیب‌پذیری چندعاملی در ترمینال
آموزش کاربردی

پنل‌های چندعاملی Anthropic نرخ خطای شناسایی آسیب‌های امنیتی را کاهش داد

آنتروپیک یک افزونه امنیتی بتا برای Claude Code معرفی کرد که با استفاده از یک خط لوله شش‌مرحله‌ای و پنل‌های تأیید تخاصمی، مخازن کد را برای یافتن آسیب‌پذیری‌ها اسکن می‌کند. این…

۷ دقیقه خواندن۱
نقاط پایانی هوش مصنوعی و تحول در جریان سنتی API
آموزش کاربردی

طراحی APIهای هوش مصنوعی: گذار از اجرای دستور به مدیریت خط لوله

APIهای سنتی بر منطق قطعی تکیه دارند، اما نقاط اتصال مبتنی بر هوش مصنوعی خروجی‌های احتمالی تولید می‌کنند که نیازمند پردازش‌های پیچیده پس‌از‌تولید هستند. توسعه‌دهندگان باید اکنون…

۱۲ دقیقه خواندن
چرا تلاش مجدد مهم‌تر از پرامپت‌ها است
آموزش کاربردی

خطاهای شبکه‌ای، عامل اصلی شکست عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی

بسیاری از شکست‌های عامل‌های هوش مصنوعی نه به‌دلیل ضعف در استدلال، بلکه ناشی از خطاهای خاموش شبکه‌ای است. برای پایداری در مقیاس واقعی، تمرکز باید از مهندسی پرامپت به زیرساخت‌های…

۴ دقیقه خواندن۲
راز پشت‌پردهٔ عامل‌های هوش مصنوعی (نمونهٔ عملی 🚀)
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی بدون فریم‌ورک؛ پیاده‌سازی یک بازبین کد در ۸۰ خط

یک نمایش فنی ثابت می‌کند که برای ساخت عامل‌های کاربردی، نیازی به فریم‌ورک‌های پیچیده مانند LangChain نیست. با استفاده از قابلیت‌های بومی Gemini، می‌توان یک عامل بازبین کد را تنها…

۸ دقیقه خواندن۳