پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۵٬۹۷۶ مقاله منتشر شده

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 خواندن۱
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 خواندن۱
میلیاردر هندی آمبانی می‌خواهد هوش مصنوعی در هر تماس، اپ و خانه‌ای حضور داشته باشد.

سرمایه‌گذاری ۱۱۰ میلیارد دلاری ریلاینس برای ساخت زیرساخت هوش مصنوعی حاکمیتی هند

موکیش آمبانی قصد دارد با ادغام عامل‌های هوش مصنوعی در لایه‌ی مخابراتی، وابستگی هند به فناوری‌های آمریکا و چین را به حداقل برساند. این طرح شامل ساخت یک استک فناوری بومی برای ۵۰۰…

۴ دقیقه خواندن
تصویری از یک ربات در حال تلاش برای حل پازل پیچیده، نماد چالش هوش مصنوعی در کارهای دانشی واقعی.

فقط ۳٪ از وظایف پیچیده اداری توسط پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی حل شد

محک جدید AA-Briefcase نشان می‌دهد حتی قدرتمندترین مدل‌های زبانی در مواجهه با پروژه‌های چند هفته‌ای و داده‌های پراکنده شکست می‌خورند. در حالی که Claude Fable 5 پیشتاز است، نرخ شکست…

۱ دقیقه خواندن۲
عامل‌های آگاه از وضعیت برای سوابق پرونده بلندمدت: حفظ زمینه در سال‌های دادرسی
آموزش کاربردی

درون مکانیسم عامل‌های هوشمند برای مدیریت داده‌های پراکنده در دادگاه‌ها

متخصصان حقوقی برای مقابله با پراکندگی اطلاعات در پرونده‌های چندساله، به عامل‌های هوش مصنوعی با قابلیت «آگاهی از وضعیت» روی آورده‌اند. این سیستم‌ها با حفظ یک تاریخچه پویا، امکان…

۴ دقیقه خواندن۱
راهنمای DTC ۲۰۲۶: از اجرای دستی به هماهنگی عامل‌های هوشمند
آموزش کاربردی

چگونه ارکستراسیون AI شخصی‌سازی انبوه را برای برندها ممکن می‌کند؟

برندهای مستقیم‌به-مصرف‌کننده (DTC) برای مقیاس‌پذیری رشد، از اجرای دستی وظایف به سمت «ارکستراسیون عامل‌ها» حرکت می‌کنند. این تغییر رویکرد با هماهنگی چندین عامل هوش مصنوعی،…

۵ دقیقه خواندن۱
خدمات توسعه هوش مصنوعی ۲۰۲۶: پرامپت‌نویسی، RAG یا تنظیم دقیق؟
آموزش کاربردی

راهنمای انتخاب میان پرامپت، RAG و تنظیم دقیق برای استقرار AI در سال ۲۰۲۶

بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی به‌دلیل انتخاب نادرست روش انتقال دانش شکست می‌خورند. این راهنما معیار‌های تصمیم‌گیری میان سه استراتژی اصلی برای بهینه‌سازی هزینه، دقت و مقیاس‌پذیری…

۵ دقیقه خواندن۱
وضعیت توصیه‌های هوش مصنوعی در حیوانات خانگی

تضاد میان شهرت برندها و آمادگی فنی در توصیه‌های هوش مصنوعی

گزارش جدید Atom Foundry نشان می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی برندهای محبوب را بر اساس حافظه آموزشی توصیه می‌کنند، نه کیفیت فنی فروشگاه‌هایشان. در واقع، برندهایی که کمترین آمادگی دیجیتال…

۵ دقیقه خواندن