پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۱٬۵۱۹ مقاله منتشر شده

چگونه معماری Search as Code مصرف توکن‌های Perplexity را ۸۵٪ کاهش داد؟

معماری جدید Perplexity به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد به‌جای استفاده از APIهای صلب، کدهای پایتون سفارشی برای جست‌وجو بنویسند. این تغییر منجر به کاهش شدید هزینه‌های عملیاتی و…

۵ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چگونه ابزار Her لاگ‌های پیچیده‌ی Claude Code را به گزارش‌های متنی تبدیل می‌کند؟

ابزار Her لاگ‌های متراکم Claude Code را به گزارش‌های متنی خوانا تبدیل می‌کند. این ابزار با ترکیب یک موتور تحلیل قطعی و یک مدل زبانی کوچک، ریسک‌های عملیاتی را شناسایی و بازرسی‌های…

۳ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چرا عدم رعایت قوانین اتحادیه اروپا برای عامل‌های هوش مصنوعی ۶٪ هزینه دارد؟

مدیران فناوری باید برای جلوگیری از جریمه‌های سنگین، چارچوبی برای حاکمیت عامل‌های هوش مصنوعی ایجاد کنند. این راهنما بر مدیریت ریسک در کل چرخه حیات، نظارت مستمر و اتوماسیون برای…

۸ دقیقه خواندن
ترکیبی یا خالص؟ تحلیل توازن میان همدلی انسانی و مقیاس عملیاتی در پذیرش تماس
آموزش کاربردی

ترکیبی یا خالص؟ تحلیل توازن میان همدلی انسانی و مقیاس عملیاتی در پذیرش تماس

توسعه‌دهندگان سیستم‌های پذیرش تماس باید بین مدل‌های ترکیبی (انسان-هوش مصنوعی) و مدل‌های خالص توازن برقرار کنند. در حالی که مدل‌های ترکیبی برای تماس‌های پیچیده امنیت ایجاد می‌کنند،…

۵ دقیقه خواندن۲
چرا سرورهای MCP پلاگین نیستند و باید مانند وابستگی‌های اجرایی مدیریت شوند؟
آموزش کاربردی

چرا سرورهای MCP پلاگین نیستند و باید مانند وابستگی‌های اجرایی مدیریت شوند؟

عامل‌های هوش مصنوعی که از پروتکل MCP استفاده می‌کنند، در صورت برخورد با سرورها به‌عنوان پلاگین‌های ساده، با ریسک‌های امنیتی شدیدی مواجه می‌شوند. برای جلوگیری از حملات زنجیره…

۳ دقیقه خواندن

استخراج آرگومان‌های ریاضی از فعال‌سازهای Llama بدون تحلیل متن

پژوهشگران ثابت کردند که عملیات و اعداد ریاضی را می‌توان مستقیماً از فعال‌سازهای داخلی مدل‌های Llama استخراج کرد. این دستاورد اجازه می‌دهد ابزارهای خارجی به‌جای تحلیل متنی پرامپت،…

۹ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چرا سرعتِ بیشتر با Claude Code ممکن است به «بدهی بهره‌وری» تبدیل شود؟

استقرار Claude Code به‌عنوان یک ابزار چت ساده، ریسک‌های امنیتی و شکاف‌های مدیریتی ایجاد می‌کند. برای مقیاس‌پذیری، تیم‌ها باید با این عامل را به‌عنوان زیرساخت ببینند و لایه‌های…

۷ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چگونه عامل‌های هوش مصنوعی ۸۰ درصد کد تولیدی Anthropic را به دست گرفتند؟

شرکت Anthropic گزارش داد که مدل Claude اکنون بخش اعظم کدهای محیط تولید را می‌نویسد و دیگر صرفاً یک دستیار نیست. این چرخش، سرعت پیاده‌سازی پروژه‌ها را ۸ برابر کرده و بازه زمانی…

۹ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

Tako VM چگونه مدیریت صف‌های کاری را در محیط‌های ایزوله AI ادغام کرد؟

Tako VM محیطی برای اجرای امن کدهای پایتون تولیدشده توسط AI فراهم می‌کند که تمامی نیازهای زیرساختی مثل صف‌های کاری و دیتابیس را در خود جای داده است. این ابزار نیاز به مدیریت پیچیده…

۲ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

درون oproxy: وقتی هوش مصنوعی جایگزین نوشتن دستی اسکریپت‌های Lua می‌شود

ابزار متن‌باز oproxy با ادغام یک دستیار هوشمند، فرآیند رهگیری و تغییر ترافیک شبکه را برای توسعه‌دهندگان متحول کرده است. این ابزار امکان مدیریت حالت‌های پروکسی و آماده‌سازی تغییرات…

۳ دقیقه خواندن

چگونه Scarab تضادهای کدنویسی AI را پیش از تبدیل شدن به باگ شناسایی می‌کند؟

مجموعه تشخیصی Scarab فرآیند دیباگ در هوش مصنوعی را از تعمیر واکنشی به پیشگیری فعال تغییر می‌دهد. این ابزار «تزلزل حقیقت نرم‌افزاری» را در لحظه شناسایی کرده و مانع انباشت بدهی فنی…

۲ دقیقه خواندن