🤖💥 پلتفرم MassGen؛ معماری چندعاملی برای همکاری بین مدل‌های هوش مصنوعی

پروژه MassGen یک چارچوب پیشرفته برای تعامل میان چندین عامل هوش مصنوعی (AI agents) است که با هدف تقسیم وظایف پیچیده میان مدل‌های مختلف طراحی شده است.
این سیستم با استفاده از هوش مصنوعی تعاملی و چندعاملی (collaborative AI)، امکان حل مسئله‌های سطح بالا را با همکاری مدل‌های متعدد فراهم می‌سازد.

🧩 ویژگی‌های کلیدی MassGen:

♻️هم‌افزایی بین مدل‌ها (model synergy)
♻️پردازش موازی وظایف پیچیده
♻️اشتراک دانش و تعامل چندعاملی
♻️ساخت اجماع (consensus) بین عامل‌ها
♻️نمایش زنده و گرافیکی از روند همکاری


📡 قابلیت اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی برجسته مانند:

♻️Google Gemini
♻️OpenAI (مانند GPT)
♻️xAI Grok
♻️و همچنین پشتیبانی از ابزارهای سفارشی (Custom tools) و حالت تعاملی گفت‌وگو بین عامل‌ها.


✅ این پروژه برای توسعه‌دهندگان، محققان و علاقه‌مندان به سیستم‌های چندعاملی و تعامل بین مدل‌های زبانی می‌تواند بستری فوق‌العاده قدرتمند و قابل توسعه باشد.

🔗 سورس‌کد و اطلاعات بیشتر:
github.com/Leezekun/MassGen

——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #MultiAgent #MassGen #سیستم_هوشمند #پروژه_AI #GPT #Gemini #Grok #مدل_چندعاملی #هوش_تعاملی

🤖 مجموعه‌ای بی‌نظیر از سیستم‌های عامل‌های هوشمند خودتکاملی

✅این کالکشن یک نقشه‌ی جامع از مسیر تکامل Agentها در سال‌های ۲۰۲۳ تا ۲۰۲۵ ارائه می‌دهد؛ از بهینه‌سازی تک‌عاملی تا چندعاملی و در نهایت دامنه‌های تخصصی.

📌 شامل:

♻️مورد Agentهای خودتکاملی (Self-Evolving Agents)
♻️روش‌های بهینه‌سازی حافظه، Prompt و Workflow
♻️تکنیک‌های Multi-Agent برای تقسیم وظایف و همکاری
♻️بهینه‌سازی‌های دامنه‌محور در علوم، پزشکی، حقوق و صنعت


✨ ایده‌ی اصلی: آزاد کردن زمان شما با سپردن کارها به Agentها.

📊 لینک

#هوش_مصنوعی #AI_Agents #MultiAgent #خودتکاملی
@rss_ai_ir

⚡️ گوگل سامانه‌ای ساخت که خودش سازمان می‌یابد — و شاید مسیر ساخت مدل‌ها را عوض کند!

پروژه‌ای به نام TUMIX از تیم Google، به‌گفته‌ی بسیاری، یکی از هیجان‌انگیزترین کارهای هوش مصنوعی امسال است.


---

💡 به‌جای آموزش یک مدل غول‌پیکر دیگر، گوگل سیستمی ساخته که در آن چندین عامل هوشمند (AI agents) هم‌زمان و هماهنگ کار می‌کنند.
هر کدام نقش مخصوص خود را دارند:

یکی کد می‌نویسد 💻

دیگری جست‌وجو می‌کند 🔍

سومی با زبان طبیعی استدلال می‌کند 🧠


همگی به‌صورت مستقل روی یک مسئله کار می‌کنند، سپس پاسخ‌ها را با هم به اشتراک گذاشته، اصلاح کرده و به تصمیم نهایی جمعی می‌رسند.


---

📈 نتیجه:
مدل Gemini 2.5 + TUMIX در آزمون‌های استدلالی تا 17.4٪ بهتر از همه سیستم‌های دیگر عمل کرد،
در حالی که هزینه‌ی استنتاج تقریباً نصف شد!

بدون داده‌ی جدید، بدون آموزش اضافی — فقط با هماهنگی هوشمند میان چند عامل.


---

✨ نکته‌ی جالب: راز موفقیت در بزرگی مدل نیست، بلکه در تنوع است.
گروهی از ۱۵ عامل متفاوت عملکردی بهتر از ۱۵ نسخه‌ی یکسان از “بهترین مدل تکی” داشتند.
و وقتی خود Gemini عامل‌های جدید طراحی کرد، سیستم حتی از قبل هم بهتر شد — یعنی خودتکاملی (self-evolution) در عمل!


---

🧩 این پژوهش نشان می‌دهد:
شاید گام بعدی در تکامل هوش مصنوعی، نه از «تریلیون پارامتر»، بلکه از شبکه‌ای از مدل‌های کوچک و هماهنگ بیاید که یاد می‌گیرند با هم فکر کنند.

📄 جزئیات کامل:
arxiv.org/pdf/2510.01279

@rss_ai_ir
#Google #TUMIX #AIagents #Gemini #AIresearch #Coordination #MultiAgent #ArtificialIntelligence

🤖 سیستم چندعاملی برنامه‌نویسی (Multi-Agent Coding System)

این پروژه یک سیستم هوش مصنوعی چندعاملی است که از یک ارکستراتور هوشمند برای هماهنگ‌سازی میان عامل‌های پژوهشی و کدنویس استفاده می‌کند.
ارکستراتور وظیفه تقسیم وظایف به زیر‌مسائل و مدیریت کل فرآیند را بر عهده دارد تا رویکردی راهبردی و ساختاریافته در حل مسائل ایجاد شود.

🚀 ویژگی‌های کلیدی:

🧠 دستاورد: کسب رتبه‌ی ۱۲ در TerminalBench و عملکرد بهتر از Claude Code

🎯 ارکستراتور وظایف را بین عامل‌ها تقسیم و نتایج را اعتبارسنجی می‌کند

🧩 هر عامل (Agent) با زمینه و ابزار اختصاصی کار می‌کند

🔗 استفاده از حافظه‌ی زمینه‌ای مشترک برای تبادل دانش بین عامل‌ها — رویکردی نوین در همکاری بین هوش‌ها


📌 سورس‌کد در گیت‌هاب:
👉 github.com/Danau5tin/multi-agent-coding-system

#AI #Agents #Python #MultiAgent #MachineLearning #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #کدنویسی