Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 تحول هوش مصنوعی با عامل‌های چندمرحله‌ای (Multi-Step Agents)
📺 بررسی عمیق در ویدیوی جدید یوتیوب
@rss_ai_ir | #AI #AGI #Agents
هوش مصنوعی دیگر فقط پاسخ‌گو نیست؛ حالا برنامه‌ریزی می‌کند، وظایف را می‌شکند، تصمیم می‌گیرد و یاد می‌گیرد!
در ویدیوی جدید، به بررسی یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های اخیر AI پرداخته می‌شود:
🧠 عامل‌های چندمرحله‌ای (Multi-Step Agents) — سیستم‌هایی که می‌توانند مسائل پیچیده را به گام‌های کوچک‌تر تقسیم کرده، اجرا کنند و نتایج را تحلیل و بهینه کنند.
🎯 نکات کلیدی ویدیو:
🔹 تفاوت Agent با مدل‌های ساده زبانی مثل GPT
🔹 توانایی تفکر چندمرحله‌ای و تعامل با محیط
🔹 چالش‌ها: پیاده‌سازی، ارزیابی، حافظه، و ابزارهای جانبی
🔹 ارتباط با آینده AGI (هوش عمومی مصنوعی)
📌 این ویدیو برای کسانی که می‌خواهند آینده شغلی، تحقیقاتی یا توسعه خود را با عامل‌های هوشمند گره بزنند، حیاتی است.
📽 تماشا کن:
🔗 YouTube - Multi-step AI Agents
🔗 لینک کتاب داخل فیلم
📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی و منابع بیشتر:
@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #LLM #Agent
📺 بررسی عمیق در ویدیوی جدید یوتیوب
@rss_ai_ir | #AI #AGI #Agents
هوش مصنوعی دیگر فقط پاسخ‌گو نیست؛ حالا برنامه‌ریزی می‌کند، وظایف را می‌شکند، تصمیم می‌گیرد و یاد می‌گیرد!
در ویدیوی جدید، به بررسی یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های اخیر AI پرداخته می‌شود:
🧠 عامل‌های چندمرحله‌ای (Multi-Step Agents) — سیستم‌هایی که می‌توانند مسائل پیچیده را به گام‌های کوچک‌تر تقسیم کرده، اجرا کنند و نتایج را تحلیل و بهینه کنند.
🎯 نکات کلیدی ویدیو:
🔹 تفاوت Agent با مدل‌های ساده زبانی مثل GPT
🔹 توانایی تفکر چندمرحله‌ای و تعامل با محیط
🔹 چالش‌ها: پیاده‌سازی، ارزیابی، حافظه، و ابزارهای جانبی
🔹 ارتباط با آینده AGI (هوش عمومی مصنوعی)
📌 این ویدیو برای کسانی که می‌خواهند آینده شغلی، تحقیقاتی یا توسعه خود را با عامل‌های هوشمند گره بزنند، حیاتی است.
📽 تماشا کن:
🔗 YouTube - Multi-step AI Agents
🔗 لینک کتاب داخل فیلم
📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی و منابع بیشتر:
@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #LLM #Agent
🔥2👍1🙏1
⚡️شتاب دهند Agent Lightning؛ شتاب‌دهنده‌ی جدید مایکروسافت برای آموزش ایجنت‌های LLM
دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریم‌ورک **Agent Lightning**، می‌توانید ایجنت‌های مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینه‌سازی کنید.
🔧 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمع‌آوری داده‌های رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینه‌سازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنال‌های میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاین‌های موجود در پروژه‌های صنعتی یا پژوهشی
🎯 مناسب برای پروژه‌های تولید کد، پرس‌وجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems
📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیت‌هاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وب‌سایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)
#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀
دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریم‌ورک **Agent Lightning**، می‌توانید ایجنت‌های مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینه‌سازی کنید.
🔧 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمع‌آوری داده‌های رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینه‌سازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنال‌های میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاین‌های موجود در پروژه‌های صنعتی یا پژوهشی
🎯 مناسب برای پروژه‌های تولید کد، پرس‌وجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems
📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیت‌هاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وب‌سایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)
#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀
❤16🔥16👏16👍15🥰13😁13🎉13🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💬 حالا می‌توانید مستقیماً با اپلیکیشن‌ها در ChatGPT گفتگو کنید! 🤖📱
مجموعه OpenAI قابلیت جدیدی معرفی کرده که به کاربران اجازه می‌دهد داخل ChatGPT با اپ‌ها تعامل زنده داشته باشند — درست مثل چت کردن با یک دوست هوشمند که به ابزارهای مختلف دسترسی دارد.
✨ یعنی چه؟
حالا می‌توانید در ChatGPT با برنامه‌هایی مثل Canva، Coursera، Figma یا Zillow صحبت کنید، اطلاعات بگیرید، پروژه طراحی بسازید یا حتی رزرو انجام دهید — بدون خروج از محیط چت!
این ویژگی بخشی از استراتژی جدید OpenAI برای تبدیل ChatGPT به پلتفرم مرکزی هوش مصنوعی است؛ جایی که گفتگو، داده، و اقدام همگی در یکجا اتفاق می‌افتند.
@rss_ai_ir 🤖
#ChatGPT #OpenAI #هوش_مصنوعی #اپلیکیشن #Agent #AI
مجموعه OpenAI قابلیت جدیدی معرفی کرده که به کاربران اجازه می‌دهد داخل ChatGPT با اپ‌ها تعامل زنده داشته باشند — درست مثل چت کردن با یک دوست هوشمند که به ابزارهای مختلف دسترسی دارد.
✨ یعنی چه؟
حالا می‌توانید در ChatGPT با برنامه‌هایی مثل Canva، Coursera، Figma یا Zillow صحبت کنید، اطلاعات بگیرید، پروژه طراحی بسازید یا حتی رزرو انجام دهید — بدون خروج از محیط چت!
این ویژگی بخشی از استراتژی جدید OpenAI برای تبدیل ChatGPT به پلتفرم مرکزی هوش مصنوعی است؛ جایی که گفتگو، داده، و اقدام همگی در یکجا اتفاق می‌افتند.
@rss_ai_ir 🤖
#ChatGPT #OpenAI #هوش_مصنوعی #اپلیکیشن #Agent #AI
🚀 Mistral AI Studio —
پلتفرم جدید برای تولید و اجرای هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی
♻️شرکت Mistral AI از پلتفرم جدید خود با نام AI Studio رونمایی کرده که آن را به‌عنوان «پلتفرم برای تولید و استقرار هوش مصنوعی در محیط واقعی» معرفی می‌کند.
🧩 این پلتفرم بر سه ستون اصلی استوار است:
✅ Observability —
مشاهده و تحلیل دقیق عملکرد مدل‌ها:
نمایش کامل ترافیک، فیلترگذاری، تحلیل خطاها و جمع‌آوری داده‌های استفاده برای پایش و بهبود مدل‌ها.
✅ Agent Runtime —
اجرای ایزوله و پایدار ایجنت‌ها:
امکان اجرای ایجنت‌ها در محیط‌های ابری، ترکیبی (hybrid) یا on-prem با قابلیت تکرار، ردیابی و مانیتورینگ در زمان واقعی.
✅ AI Registry —
ثبت و مدیریت متمرکز دارایی‌های هوش مصنوعی:
شامل مدل‌ها، دیتاست‌ها، ابزارها و ورک‌فلوها همراه با نسخه‌بندی، کنترل دسترسی و ثبت کامل تاریخچه.
🧠 هدف نهایی Mistral: ایجاد زیرساختی صنعتی برای ساخت، رصد و استقرار ایجنت‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های واقعی.
🔗 مشاهده جزئیات رسمی
@rss_ai_ir
#MistralAI #AIStudio #هوش_مصنوعی #Agent #MLOps #Observability #AIRegistry #Automation
پلتفرم جدید برای تولید و اجرای هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی
♻️شرکت Mistral AI از پلتفرم جدید خود با نام AI Studio رونمایی کرده که آن را به‌عنوان «پلتفرم برای تولید و استقرار هوش مصنوعی در محیط واقعی» معرفی می‌کند.
🧩 این پلتفرم بر سه ستون اصلی استوار است:
✅ Observability —
مشاهده و تحلیل دقیق عملکرد مدل‌ها:
نمایش کامل ترافیک، فیلترگذاری، تحلیل خطاها و جمع‌آوری داده‌های استفاده برای پایش و بهبود مدل‌ها.
✅ Agent Runtime —
اجرای ایزوله و پایدار ایجنت‌ها:
امکان اجرای ایجنت‌ها در محیط‌های ابری، ترکیبی (hybrid) یا on-prem با قابلیت تکرار، ردیابی و مانیتورینگ در زمان واقعی.
✅ AI Registry —
ثبت و مدیریت متمرکز دارایی‌های هوش مصنوعی:
شامل مدل‌ها، دیتاست‌ها، ابزارها و ورک‌فلوها همراه با نسخه‌بندی، کنترل دسترسی و ثبت کامل تاریخچه.
🧠 هدف نهایی Mistral: ایجاد زیرساختی صنعتی برای ساخت، رصد و استقرار ایجنت‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های واقعی.
🔗 مشاهده جزئیات رسمی
@rss_ai_ir
#MistralAI #AIStudio #هوش_مصنوعی #Agent #MLOps #Observability #AIRegistry #Automation
❤1
🚀 عامل هوش مصنوعی شما فراموش‌کار است، فقط چون اجازه می‌دهید!
بیشتر عامل‌ها (AI agents) هر بار از صفر شروع می‌کنند — انگار هیچ تجربه‌ای از پروژه‌های قبلی ندارند.
اما پژوهش جدید MIT نشان می‌دهد راه‌حلی ساده وجود دارد که کیفیت عامل را تا ۵۱٪ بهبود می‌دهد ✨
---
🧠 این روش «Workflow Memory» نام دارد.
ایده ساده است: عامل باید نه فقط نتیجه، بلکه فرآیند انجام کار را به خاطر بسپارد — مثل یادگیری واقعی.
مثلاً شما از عامل می‌خواهید یک مدل ML روی فایل CSV بسازد:
او با PyTorch کدنویسی می‌کند، هیپرفرآمترها را تغییر می‌دهد، پیکربندی را اصلاح می‌کند و در نهایت اسکریپت نهایی را می‌سازد.
چند روز بعد، دوباره همان درخواست را می‌دهید و... عامل تمام مسیر را از نو طی می‌کند 😩
---
💡 در Workflow Memory، عامل در پایان هر پروژه:
خلاصه‌ای از کار، مشکلات و راه‌حل‌های مؤثر را در یک فایل ساده Markdown ذخیره می‌کند (workflow.md)
در پروژه‌های بعدی، هنگام شروع کار، به این فایل‌ها نگاه می‌کند و یاد می‌گیرد از تجربه‌های خودش استفاده کند.
📂 یعنی عامل شما عملاً صاحب «حافظه کاری» می‌شود، بدون نیاز به context عظیم یا مدل‌های گران.
---
📊 نتیجه:
✅ مصرف کمتر توکن‌ها و هزینه
✅ عدم تکرار خطاهای گذشته
✅ یادگیری واقعی بر اساس تجربه‌های خود عامل
---
📚 تحقیقات MIT:
در تست‌های مربوط به وب‌نویگیشن و اجرای وظایف پیوسته، استفاده از Workflow Memory باعث افزایش عملکرد تا ۲۴.۶٪ و ۵۱.۱٪ شد.
---
🔗 پروژه‌های آماده برای آزمایش:
👉 GitHub:
CAMEL-AI Workflow Memory
👉 مقاله‌ی پژوهشی (arXiv:2409.07429)
📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #AI #Agent #WorkflowMemory #CamelAI #Memory #LLM #یادگیری #MIT
بیشتر عامل‌ها (AI agents) هر بار از صفر شروع می‌کنند — انگار هیچ تجربه‌ای از پروژه‌های قبلی ندارند.
اما پژوهش جدید MIT نشان می‌دهد راه‌حلی ساده وجود دارد که کیفیت عامل را تا ۵۱٪ بهبود می‌دهد ✨
---
🧠 این روش «Workflow Memory» نام دارد.
ایده ساده است: عامل باید نه فقط نتیجه، بلکه فرآیند انجام کار را به خاطر بسپارد — مثل یادگیری واقعی.
مثلاً شما از عامل می‌خواهید یک مدل ML روی فایل CSV بسازد:
او با PyTorch کدنویسی می‌کند، هیپرفرآمترها را تغییر می‌دهد، پیکربندی را اصلاح می‌کند و در نهایت اسکریپت نهایی را می‌سازد.
چند روز بعد، دوباره همان درخواست را می‌دهید و... عامل تمام مسیر را از نو طی می‌کند 😩
---
💡 در Workflow Memory، عامل در پایان هر پروژه:
خلاصه‌ای از کار، مشکلات و راه‌حل‌های مؤثر را در یک فایل ساده Markdown ذخیره می‌کند (workflow.md)
در پروژه‌های بعدی، هنگام شروع کار، به این فایل‌ها نگاه می‌کند و یاد می‌گیرد از تجربه‌های خودش استفاده کند.
📂 یعنی عامل شما عملاً صاحب «حافظه کاری» می‌شود، بدون نیاز به context عظیم یا مدل‌های گران.
---
📊 نتیجه:
✅ مصرف کمتر توکن‌ها و هزینه
✅ عدم تکرار خطاهای گذشته
✅ یادگیری واقعی بر اساس تجربه‌های خود عامل
---
📚 تحقیقات MIT:
در تست‌های مربوط به وب‌نویگیشن و اجرای وظایف پیوسته، استفاده از Workflow Memory باعث افزایش عملکرد تا ۲۴.۶٪ و ۵۱.۱٪ شد.
---
🔗 پروژه‌های آماده برای آزمایش:
👉 GitHub:
CAMEL-AI Workflow Memory
👉 مقاله‌ی پژوهشی (arXiv:2409.07429)
📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #AI #Agent #WorkflowMemory #CamelAI #Memory #LLM #یادگیری #MIT
❤4