پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۱٬۴۹۵ مقاله منتشر شده

حکمرانی هوش مصنوعی عامل‌محور از لایه محتوا آغاز می‌شود
آموزش کاربردی

۹۷٪ شرکت‌ها عامل‌های هوشمند را بدون نظارت بر داده‌ها مستقر کردند

اکثر سازمان‌ها عامل‌های هوشمند را بدون لایه‌ی نظارتی بر داده‌های ورودی مستقر می‌کنند. طبق گزارش MuseDAM، نبود «حاکمیت لایه‌ی محتوا» باعث می‌شود عامل‌ها در مقیاس وسیع از دارایی‌های…

۷ دقیقه خواندن
لحظات کلیدی از کلمات کلیدی: هوش مصنوعی و نقل‌قول‌های برجسته
آموزش کاربردی

«استخراج روایت‌های عاطفی»؛ کاربرد جدید هوش مصنوعی در تدوین مستند

فیلمسازان مستقل از جست‌وجوی ساده‌ی کلمات کلیدی فاصله گرفته‌اند تا با استفاده از هوش مصنوعی، نقاط حساس عاطفی و تضادهای روایتی را در متن مصاحبه‌ها شناسایی کنند. این روش اجازه می‌دهد…

۷ دقیقه خواندن
مرکز فرمان صدا: تحلیل هوشمند آزمایش‌های گویندگی با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

درون سیستم اتوماسیون Zapier برای تولید آنی راهنمای تلفظ گویندگان

گویندگان مستقل با جایگزینی تحلیل دستی متون با خط لوله‌های هوش مصنوعی، زمان آماده‌سازی را حذف کرده‌اند. این سیستم با اتصال محرک‌های ایمیلی به مدل‌های زبانی، راهنمای تلفظ و…

۷ دقیقه خواندن
عامل بدون آموزش انویدیا که کد را به‌عنوان رابط عملیاتی برای استدلال مکانی به کار می‌برد

رابط کد-محور در برابر فراخوانی صلب ابزار در مدل‌های بینایی-زبانی

انویدیا چارچوب SpatialClaw را معرفی کرد که به‌جای فراخوانی‌های صلب ابزار، از کد پایتون به‌عنوان رابط اقدام استفاده می‌کند. این رویکرد باعث شد مدل‌های بینایی-زبانی بدون نیاز به…

۵ دقیقه خواندن
شکاف هوایی - امنیت برای عصر مدرن هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

airgap نشت کلیدهای SSH و اسرار محیطی توسط عامل‌های هوش مصنوعی را متوقف می‌کند

ابزار امنیتی airgap با ایجاد یک لایه محافظ لینوکسی، دسترسی عامل‌های هوش مصنوعی و مدیران بسته‌ها به اطلاعات حساس را محدود می‌کند. این ابزار از طریق فضای نام‌های نصب (mount…

۴ دقیقه خواندن
درس‌هایی از ساخت ۲۰ اپلیکیشن MCP در ۲ روز
آموزش کاربردی

محدودیت‌های رابط کاربری در ۲۰ اپلیکیشن ساخته شده با پروتکل MCP

تیم توسعه‌ای که در دو روز ۲۰ اپلیکیشن بر پایه پروتکل زمینه مدل (MCP) ساخت، محدودیت‌های جدی در نحوه نمایش رابط‌های کاربری غنی توسط مدل‌های زبانی کشف کرد. یافته‌ها نشان می‌دهد هرچند…

۵ دقیقه خواندن
۴۹۴ سیکل یاد گرفتم: نیت، عمل نیست؛ فراخوانی ابزار است.
آموزش کاربردی

چرا توصیفِ انجامِ وظیفه توسط عامل‌های هوش مصنوعی به خروجی منجر نمی‌شود؟

عامل‌های خودگردان در تله‌ای می‌افتند که توصیفِ انجام یک وظیفه را با اجرای واقعی آن اشتباه می‌گیرند. این نقص ساختاری باعث ایجاد حلقه‌های بی‌پایان از تفکر داخلی بدون هرگونه خروجی…

۱ دقیقه خواندن
رفتار خطای بازگشتی LangGraph بدون از دست دادن وضعیت ذخیره‌شده
آموزش کاربردی

«پایان حلقه‌های بی‌نهایت»؛ راهکار TokenCircuit برای مدیریت هزینه‌های API

موتور متن‌باز TokenCircuit با شناسایی خطاهای منطقی و متوقف کردن حلقه‌های تکراری در عامل‌های هوش مصنوعی، از اتلاف هزینه‌های API و از دست رفتن داده‌ها جلوگیری می‌کند. این ابزار با…

۳ دقیقه خواندن
استخراج توکن: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان API اوپن‌ای‌ای
آموزش کاربردی

توکن‌মিনینگ: استراتژی کاهش ۹۵ درصدی هزینه‌های استنتاج در مدل‌های زبانی

یک رویکرد مهندسی جدید به نام «توکن‌مینینگ» جایگزین عادت مصرف حداکثری توکن‌ها شده است. این متد با تمرکز بر اندازه‌گیری دقیق و مسیریابی مدل‌ها، هزینه‌های عملیاتی را بدون کاهش کیفیت…

۵ دقیقه خواندن
ارسال عامل هوشمند بدون کلید قطع، یعنی خودت حادثه‌ای.
آموزش کاربردی

کلید توقف اضطراری؛ شرط لازم برای استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی

میرزا اقبال، توسعه‌دهنده ارشد، هشدار می‌دهد که فقدان «سوئیچ قطع» در عامل‌های هوشمند، آن‌ها را از ابزار بهره‌وری به ریسک‌های عملیاتی تبدیل می‌کند. طبق این دیدگاه، تعیین سقف…

۳ دقیقه خواندن