پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۸۵ مقاله منتشر شده

کنترل‌کننده پذیرش برای دروازه‌های API هوش مصنوعی چینی
آموزش کاربردی

لایهٔ کنترل پذیرش؛ سدی در برابر هزینه‌های پیش‌بینی‌نشده در گیت‌وی‌های AI

استفاده از APIهای سازگار با OpenAI باعث ساده‌سازی ادغام مدل‌ها شده اما تفاوت‌های عملیاتی در بودجه توکن‌ها و هزینه‌های چندوجهی را پنهان می‌کند. کنترل‌کننده پذیرش (Admission…

۹ دقیقه خواندن۱
سرورهای MCP برای Figma، Jira، GitLab و Playwright
آموزش کاربردی

«فراتر از اسکرین‌شات»؛ رویکرد جدید دستیاران AI در تحلیل تیکت‌ها و طراحی‌ها

ابزارهای کلیدی توسعه‌دهندگان با پشتیبانی از پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) اجازه دادند دستیاران هوش مصنوعی داده‌های زنده را از فایل‌های طراحی و تیکت‌ها بخوانند. این تغییر، هوش مصنوعی را…

۶ دقیقه خواندن
هارنس عمیق‌یاب: چارچوب عامل هوش مصنوعی MIT با معماری پلاگین‌محور برای توسعه‌دهندگان

DeepSeek Harness معماری عامل‌های هوش مصنوعی را به مجموعه‌ای از پلاگین‌ها تبدیل

دیپ‌سیک چارچوب متن‌باز DeepSeek Harness (dsh) را برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی معرفی کرد که در آن مدل‌ها، ابزارها و حلقه‌های کنترلی به‌صورت پلاگین‌های قابل تعویض هستند. این سیستم…

۴ دقیقه خواندن۱
راهنمای عملی برای ساخت ارتباط ساختاریافته بین عامل‌ها
آموزش کاربردی

قراردادهای JSON در AgentForge خطاهای ارتباطی عامل‌های هوش مصنوعی را متوقف کرد

پلتفرم AgentForge با جایگزینی چت‌های متنی با قراردادهای سخت‌گیرانه JSON، از فروپاشی سیستم‌های چندعاملی جلوگیری می‌کند. این لایهٔ نظارتی مانع از توقف خط تولید داده به دلیل توهمات…

۲ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی در ۵ دقیقه: ۱۷ اوت ۲۰۲۶

نقص امنیتی API؛ مدل‌های ضعیف‌تر اسرار مدل‌های قدرتمند را رمزگشایی کردند

یک حفره امنیتی در زیرساخت‌های OpenAI، Anthropic و Google به پژوهشگران اجازه داد تا زنجیره تفکر داخلی و داده‌های حساس را از لاگ‌های نشست‌ها استخراج کنند. این آسیب‌پذیری با رمزگشایی…

۲ دقیقه خواندن۱
معماری حلقه‌ای: پایان ساخت عامل‌های هوش مصنوعی به سبک اسکریپت‌نویسی
آموزش کاربردی

چرا مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی به معماری Loop وابسته است؟

بسیاری از عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل ساختار خطی در مواجهه با وظایف پیچیده شکست می‌خورند. انتقال به معماری حلقوی به این عامل‌ها اجازه می‌دهد به‌صورت خودکار استدلال کنند، خروجی‌ها…

۴ دقیقه خواندن۱
راهنمای کامل llms.txt: آماده‌سازی وب‌اپلیکیشن برای موتورهای جستجوی هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

گزارش فنی: فایل‌های مارک‌داون دقت ارجاعات موتورهای زاینده را بالا بردند

استاندارد جدید llms.txt با ارائه نقشه‌های سایت مبتنی بر مارک‌داون، جایگزین ساختارهای پیچیده HTML برای خزنده‌های AI شده است. این اقدام باعث کاهش مصرف توکن و افزایش دقت ارجاعات در…

۲ دقیقه خواندن۲
تنظیم فایل robots.txt برای هوش مصنوعی در ۲۰۲۶: تفاوت ربات‌های استنادجویی و جمع‌آورکنندگان داده آموزشی
آموزش کاربردی

وب‌مسترها ۲۰۲۶: مدیریت دسترسی هوش مصنوعی از طریق فایل robots.txt

وب‌مسترها اکنون باید بین ربات‌های جست‌وجوی هوش مصنوعی که منبع را ذکر می‌کنند و اسکرپرهای آموزشی که داده‌ها را می‌بلعند، تمایز قائل شوند. پیکربندی دقیق robots.txt امکان دیده شدن در…

۲ دقیقه خواندن۱