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
در چشم‌نواز سریع توسعه هوش مصنوعی، گذار از تعاملات ساده پرسش-پاسخ به گردش کارهای خودمختار و عامل‌محور، در حال بازتعریف توانایی‌های نرم‌افزارهاست. توسعه‌دهندگان دیگر تنها ربات‌های چت نمی‌سازند؛ آن‌ها سیستم‌هایی را مهندسی می‌کنند که قادر به استدلال، برنامه‌ریزی و ...
هوش مصنوعی به سرعت از مدل‌های تولید متن غیرفعال به موجودات خودمختار و فعال به نام ایجنت‌های هوش مصنوعی (AI Agents) در حال تحول است. در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) هوش را فراهم می‌کنند، چارچوب ایجنت عاملیت را ارائه می‌دهد. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، درک...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول عامل‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، شکاف بین سیستم‌های ساده پاسخ به پرامپت و عامل‌های خودمختار با قابلیت استدلال، توسط توانایی‌های برنامه‌ریزی آن‌ها تعریف می‌شود. با حرکت توسعه‌دهندگان فراتر از چت‌بات‌های پایه برای ساخت عامل‌هایی که قادر به حل مسئله چندمرحله‌ای پیچیده هستند...
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار، توسعه‌دهندگان بیش از حد به نمرات معیارهای خودکار وابسته شده‌اند. اگرچه معیارهایی مانند pass@k در HumanEval یا دقت در MMLU یک خط پایه را فراهم می‌کنند، اما به ندرت واقعیت پرتلاطم و وابسته به زمینه محیط‌های تولید را منعکس می‌کنند. یک ...
با عبور از چت‌بات‌های ساده به سوی عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار، معماری حافظه به حیاتی‌ترین عامل در تعیین قابلیت اطمینان، سرعت و کارایی عامل تبدیل می‌شود. همان‌طور که شناخت انسانی به سیستم‌های متمایزی برای یادآوری حقایق و اجرای مهارت‌ها تکیه دارد، طراحی robust عامل‌های هوش مصنوعی نیازمند درک دقیق نحوه ذخیره‌سازی، بازیابی و اعمال داده‌ها است.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از تولیدکنندگان ساده متن به موتورهای استدلال قدرتمند تبدیل شده‌اند. با این حال، پتانسیل واقعی آن‌ها زمانی آزاد می‌شود که بتوانند با دنیای بیرون تعامل داشته باشند. این قابلیت به نام فراخوانی ابزار (یا فراخوانی تابع) شناخته می‌شود. برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته که عامل‌های هوش مصنوعی می‌سازند...
با پیش بردن مرزهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، مهم‌ترین گلوگاه همچنان پنجره زمینه محدود است. برای توسعه‌دهندگانی که عامل‌های خودمختاری می‌سازند که نیاز به استدلال در طول هفته‌ها یا ماه‌ها دارند، تکیه صرف بر کش‌کش KV استاندارد کافی نیست. برای دستیابی به هوش واقعی با افق بلند، باید فراتر از گسترش ساده زمینه حرکت کنیم و سیستم‌های حافظه قوی مهندسی کنیم. این پست دو پارادایم اصلی را کاو...