پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۳٬۷۰۸ مقاله منتشر شده

مقایسه معنای تکمیل و حفظ زمینه: تفاوت طراحی بین AGE Plan و برنامه‌ریزی با فایل‌ها
آموزش کاربردی

AGE Plan با مکانیزم «دروازه‌های بستار» جلوی توهم عامل‌های کدنویس را می‌گیرد

مقایسه‌ای میان AGE Plan و PwF نشان می‌دهد که در حالی که دومی بر حفظ حافظه تمرکز دارد، اولی با معرفی «دروازه‌های بستار» مانع از ادعاهای دروغین عامل‌ها درباره تکمیل وظایف می‌شود.…

۱۴ دقیقه خواندن۱
آن نکته‌ی کوچک آزاردهنده درباره‌ی عامل‌های هوش مصنوعی
زندگی با AI

تحلیل بهره‌وری: منشن کردن عامل‌های AI نرخ پذیرش ابزارها را کاهش داد

وابستگی به «منشن کردن» (@) برای فعال‌سازی عامل‌های هوش مصنوعی، یک مانع ذهنی ایجاد کرده که کاربران را به بازگشت به کارهای دستی ترغیب می‌کند. این مشکل علی‌رغم توان فنی ابزارها، باعث…

۱ دقیقه خواندن۱
قوانین محرک‌اند، مصنوعات تصمیم‌می‌گیرند: آنچه در ۱۷ خطای عامل اندازه‌گرفتم
آموزش کاربردی

قواعد خودارزیابی در عامل‌های هوش مصنوعی هرگز خطاهای تثبیت‌شده را شکار نمی‌کنند

تحلیل ۱۷ خطای عامل‌محور نشان می‌دهد قواعد داخلی برای اندازه‌گیری مفیدند اما هرگز نمی‌توانند داور نهایی باشند. برای دستیابی به قابلیت اطمینان، توسعه‌دهندگان باید به‌جای تکیه بر…

۷ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی در حال متحول کردن توسعه نرم‌افزارهای SaaS است.
آموزش کاربردی

چرا مدل‌های AI-Native کارایی بیشتری نسبت به اپلیکیشن‌های AI-Enhanced دارند؟

روند توسعه نرم‌افزارهای SaaS از افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی به عنوان ویژگی جانبی، به سمت ساختارهای «ذاتاً مبتنی بر هوش مصنوعی» تغییر جهت داده است. این چرخش ساختاری امکان…

۲ دقیقه خواندن
معیار ORCA: آمادگی عوامل زبانی برای پاسخگویی به حوادث عملیاتی چقدر است؟

عامل‌های هوش مصنوعی در ۷۵٪ سناریوهای عملیاتی SRE شکست می‌خورند

محک جدید ORCA-bench نشان می‌دهد که پیشرفته‌ترین عامل‌های کدنویسی در تحلیل ریشه‌ای حوادث تولید (Production) ناتوان‌اند. این یافته‌ها شکاف عمیقی را میان قدرت کدنویسی مدل‌ها و…

۲ دقیقه خواندن
راهنمای پرلینت: نحوه استفاده، بهترین پرامپت‌ها و کاربردها (۲۰۲۶)
آموزش کاربردی

Prelint: سامانهٔ نظارت بر انطباق کد با اهداف محصول در عصر عامل‌ها

ابزار Prelint با بررسی درخواست‌های ادغام (PR) در برابر مستندات محصول و سوابق تصمیم‌گیری، جلوی توهمات عملکردی عامل‌های کدنویس را می‌گیرد. این ابزار به‌جای تمرکز بر نحو (Syntax)، بر…

۹ دقیقه خواندن
«همه در حال ساخت مسیریاب LLM هستند، ما مال خود را منسوخ کردیم»
آموزش کاربردی

پایداری خروجی در برابر صرفه‌جویی در توکن‌ها در استراتژی Manifest

شرکت Manifest سرویس مسیریابی مدل‌های زبانی را متوقف کرد، زیرا دریافت که جابه‌جایی پویا بین مدل‌ها بیش از آنکه در هزینه توکن‌ها صرفه‌جویی کند، باعث ناپایداری و کاهش کیفیت خروجی…

۳ دقیقه خواندن
ربات چندنفره برای همکاری و انجام کار تیمی در GitHub
آموزش کاربردی

ساندباکس‌های ایزوله در QM؛ راهکار YC Software برای مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش

پلتفرم متن‌باز QM با جایگزینی دستیارهای مشترک با محیط‌های کاری ایزوله برای هر کاربر، مشکل پیچیدگی حافظه در استقرار عامل‌های هوشمند سازمانی را حل کرده است. این سیستم امکان همکاری…

۶ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی: استدلال درست، اما دلایل اشتباه؟

زنجیره‌های تفکر در مدل‌های استدلالی؛ توهمِ منطق یا ابزاری برای محاسبه؟

پژوهشگران معتقدند مدل‌های استدلالی بزرگ (LRM) به‌جای تفکر واقعی، از میان‌برهای سطحی و بازیابی تقریبی برای تقلید از استدلال استفاده می‌کنند. شواهد نشان می‌دهد که «زنجیره‌های تفکر»…

۱۵ دقیقه خواندن