AI Agents Fundamentals Multi-Agent Systems Autonomous AI Agents Agent Memory Agent Planning Tool Calling Function Calling Agent Orchestration Agent Evaluation Human-in-the-Loop AI Agent Security Agent Observability
31 posts
معماری‌های تک‌عاملی اغلب در مواجهه با وظایف پیچیده و چندوجهی به بن‌بست می‌رسند. تلاش یک نمونه از مدل زبانی بزرگ (LLM) برای برنامه‌ریزی هم‌زمان، کدنویسی، اشکال‌زدایی و استقرار نرم‌افزار، مانند درخواست از یک توسعه‌دهنده برای پوشیدن تمام نقش‌های سازمان است. اینجاست که سیستم‌های چندعاملی (MAS) می‌درخشند. با تجزیه مشکلات پیچیده به زیروظایف و توزیع آن‌ها بین عوامل تخصصی، می‌توان به قابلیت اطمینان، موازی‌سازی و نگهداری‌پذیری بالاتری دست یافت.
با گذار از سیستم‌های هوش مصنوعی یکپارچه به گروه‌های عوامل تخصصی، یک چالش حیاتی پدیدار می‌شود: عواملی با اهداف، پایگاه‌های دانش و توابع بهینه‌سازی متفاوت چگونه به توافق می‌رسند؟ در تیم‌های چندعاملی ناهمگن، جایی که یک عامل تحلیلگر مالی ممکن است با یک عامل مدیریت ریسک...
منظره هوش مصنوعی به سرعت از مدل‌های پیش‌بینی غیرفعال به سمت سیستم‌های فعال و هدف‌محور در حال تغییر است. اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تولیدکنندگان متن قدرتمندی هستند، اما ذاتاً واکنشی عمل می‌کنند. برای تبدیل آن‌ها به حل‌کنندگان مشکل پیش‌دستانه، باید قوس...
دوران ساده‌ی درخواست از یک مدل زبانی بزرگ (LLM) برای نوشتن یک تابع به سرعت در حال گذر است. در حالی که سیستم‌های عامل تکی برای وظایف جداگانه قدرتمند هستند، برنامه‌های سازمانی واقعی به جریان‌های کاری پیچیده‌ای نیاز دارند که چندین حوزه، ابزار و نقطه تصمیم‌گیری را در بر می‌گیرد. اینجاست که هماهنگی عامل‌ها...
یکی از رایج‌ترین دام‌ها در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار، «مشکل ماه طلایی» است. بدون مکانیزمی برای حفظ اطلاعات، عامل با هر تعامل جدید به حالت اولیه بازمی‌گردد. اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پردازش زمینه در یک پنجره واحد بسیار قدرتمند هستند، اما...
با تبدیل شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به ستون فقرات عامل‌های خودمختار، یکی از چالش‌های مهندسی پایدار، مدیریت پنجره زمینه است. اگرچه مدل‌های مدرن از زمینه‌های در حال افزایش پشتیبانی می‌کنند، اما تغذیه ساده تاریخچه‌ای که دائماً در حال رشد است در پرامپت، از نظر محاسباتی پرهزینه است...
با ورود به عصر عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار، پیچیدگی ارزیابی عملکرد به شدت افزایش می‌یابد. معیارهای سنتی دیگر کافی نیستند. این مقاله به بررسی ابعاد کلیدی ارزیابی و ارائه راهکارهای عملی می‌پردازد.