Category

AI Agents

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

استفاده پیشرفته از ابزارها: مدیریت وضعیت، بازیابی خطا و زنجیره‌سازی چندمرحله‌ای ابزارها در عامل‌های تولید

در روزهای اولیه برنامه‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، استفاده از ابزارها اغلب به عنوان یک مکانیسم ساده فراخوانی تابع در نظر گرفته می‌شد. با این حال، با گذار از نمونه‌های آزمایشی به عامل‌های هوش مصنوعی مقاوم و آماده تولید، پیچیدگی به صورت نمایی افزایش می‌یابد. یک عامل تولید تنها یک مدل با چند تابع متصل نیست...

ظهور عاملان هوش مصنوعی خودمختار: فراتر از چت‌بات‌های ساده

منظره هوش مصنوعی به سرعت از ابزارهای غیرفعال به شرکت‌کنندگان فعال تغییر می‌کند. ما از عصری عبور می‌کنیم که مدل‌های زبانی بزرگ فقط در یک تبادل ایستا به سوالات پاسخ می‌دادند. در عوض، ما وارد عصر عاملان هوش مصنوعی خودمختار می‌شویم—سیستم‌هایی که قادر به درک محیط، استدلال در مسائل پیچیده و اجرای اقدامات برای دستیابی به اهداف خاص بدون مداخله مداوم انسان هستند.

تسلط بر آشوب: نگاهی عمیق به ارکستراسیون عامل‌های هوش مصنوعی

با عبور از چرخه هیجان مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و ورود به عصر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در سطح تولید، یک چالش معماری جدید پدید آمده است. ساخت یک عامل واحد برای پاسخ به یک سوال ساده است. با این حال، ساخت سیستمی از عامل‌های تخصصی که بتوانند برنامه‌ریزی، ...

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، ...

پل زدن بر شکاف: نگاهی عمیق به فراخوانی توابع برای عامل‌های هوش مصنوعی

یکی از مهم‌ترین موانع در ساخت عامل‌های هوش مصنوعی قدرتمند، همواره عدم هماهنگی بین ماهیت سیال و احتمالی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و الزامات قطعی و ساختاریافته سیستم‌های خارجی بوده است. چگونه مدلی که کلمات بعدی را پیش‌بینی می‌کند، می‌تواند دقیقاً با یک REST API تعامل داشته باشد...

آناتومی یک عامل هوش مصنوعی: اجزای اصلی، حافظه و معماری‌های برنامه‌ریزی توضیح داده شده‌اند

هوش مصنوعی به سرعت از سیستم‌های ساده تشخیص الگو به عامل‌های خودمختاری تکامل یافته است که قادر به انجام وظایف پیچیده و چندمرحله‌ای هستند. برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، درک مکانیک داخلی این عامل‌ها دیگر یک تمرین آکادمیک نیست، بلکه پیش‌نیازی برای ساخت...

معماری هوش: بررسی عمیق سیستم‌های چندعاملی

منظره هوش مصنوعی به سرعت از تعاملات تک‌مدلی و ایزوله به سمت اکوسیستم‌های پیچیده و همکاری‌جویانه در حال تحول است. در خط مقدم این تغییر، سیستم‌های چندعاملی (MAS) قرار دارند. برخلاف برنامه‌های سنتی یکپارچه، MAS از چندین موجود خودمختار استفاده می‌کنند...