Workflow Automation

بادبادک: موتور خودکارسازی گردش کار توسعه‌دهندگان

در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار مدرن، شکاف بین نوشتن کد تولید و خودکارسازی فرآیندهای داخلی هرگز به این وسعت نبوده است. ابزارهای کد-کم سنتی اغلب از انعطاف‌پذیری مورد نیاز توسعه‌دهندگان برخوردار نیستند، در حالی که نوشتن کدهای تکراری برای هر وظیفه cron ساده یا راه‌اندازی API می‌تواند خسته‌کننده باشد...

Jul 31, 2026
Latest Posts
Agent Frameworks

تسلط بر LangGraph: ساخت عامل‌های هوش مصنوعی پایدار و دارای حالت با منطق حلقوی

با حرکت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از رابط‌های چت ساده به سمت عامل‌های خودمختار پیچیده، نیاز به مدیریت وضعیت و جریان کنترل پایدار بسیار حیاتی می‌شود. چارچوب‌های سنتی عامل اغلب در مدیریت حلقه‌های بی‌نهایت، عدم قابلیت مشاهده یا مسیرهای اجرای خطی خشک دچار مشکل هستند. Ente...

AI Agents

اعتمادسازی در خودمختاری: راهنمای قابل‌مشاهده‌سازی عامل‌ها

ظهور عامل‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) مهندسی نرم‌افزار را دگرگون کرده است. ما دیگر تنها APIهای بدون حالت نمی‌سازیم؛ بلکه سیستم‌هایی می‌سازیم که به‌طور خودمختار برنامه‌ریزی، استدلال و اجرای اقدامات را انجام می‌دهند. با این حال، با این خودمختاری چالش مهمی به نام تیرگی به وجود می‌آید. وقتی یک عامل شکست می‌خورد، ...

Evaluation

تولید معیارهای ارزیابی با داده‌های مصنوعی: غلبه بر کمبود داده در آزمایش مدل‌های زبانی بزرگ

در منظر سریعاً در حال تحول توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، گلوگاه از معماری مدل به ارزیابی منتقل شده است. ما مدل‌های قدرتمندی داریم، اما اغلب از داده‌های برچسب‌دار باکیفیت و خاص حوزه که برای آزمایش دقیق آن‌ها لازم است، بی‌بهره‌ایم.

AI Security

مدیریت اسرار برای عامل‌های هوش مصنوعی: محافظت از کلیدهای API در فراخوانی ابزارهای خودمختار

با گذار از چت‌بات‌های ایستا به عامل‌های هوش مصنوعی پویا و خودمختار که قادر به فراخوانی ابزار هستند، سطح حمله برای آسیب‌پذیری‌های امنیتی به صورت نمایی گسترش می‌یابد. یک عامل هوش مصنوعی که می‌تواند به‌طور خودمختار تصمیم به فراخوانی پایگاه داده، اجرای کد یا تعامل با APIهای خارجی بگیرد، چالشی حیاتی ایجاد می‌کند: چگونگی انتقال امن اعتبارنامه‌ها به این مدل‌ها بدون افشای آن‌ها در پنجره زمینه یا پایپ‌لاین‌های لاگ...

Prompt Engineering

تسلط بر Few-Shot Prompting: راهنمای توسعه‌دهندگان برای خروجی‌های دقیق LLM

در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، کیفیت خروجی شما مستقیماً با کیفیت ورودی شما متناسب است. اگرچه Few-Shot Prompting—درخواست از مدل برای انجام یک کار بدون مثال—راحت است، اما اغلب دقت لازم برای کاربردهای پیچیده و تخصصی را ندارد.

Open Models

فای آزاد شده: ساخت هوش مصنوعی لبه‌ای کارآمد با مدل‌های کوچک زبانی مایکروسافت

منظره مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به‌طور سنتی توسط تعداد پارامترهای عظیمی که نیاز به GPUهای گران‌قیمت و زیرساخت ابری قابل‌توجهی دارند، مسلط بوده است. با این حال، تحقیقات مایکروسافت این پارادایم را با سری مدل‌های فای به چالش کشیده است. این‌ها فقط مدل‌های «کوچک» نیستند؛ آن‌ها...