🤖 ‏ فریم‌ورک OpenResearcher معرفی شد

⚡️ ‏️ آزمایشگاه TIGER-AI از ابزار OpenResearcher رونمایی کرد. این پروژه یک خط‌لوله (مجموعه‌ای از مراحل پردازش داده) کاملاً متن‌باز برای آموزش عوامل تحقیقات عمیق (Deep Research Agents) است که تمام کدهای آموزش، ارزیابی و محیط جستجوی آفلاین را ارائه می‌دهد.

🧠 ‏ این ابزار با تکیه بر حدود ۹۶ هزار مسیر تحقیقاتی به مدل‌ها یاد می‌دهد که به‌جای تولید پاسخ‌های فرضی، فرآیند کامل پژوهش شامل جستجو در وب، استخراج شواهد و استدلال چندمرحله‌ای را برای رسیدن به پاسخ نهایی طی کنند.


🔗 ‏ مخزن GitHub

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#ابزار #AgentAI

🤖 ‏ ابزار AgentField برای توسعه و اجرای AI Agentها در مقیاس عملیاتی

⚡ ‏ فریم‌ورک AgentField با هدف تبدیل AI Agentها به سرویس‌های بک‌اند استاندارد طراحی شده است. این ابزار به جای تمرکز صرف بر منطق ایجنت، بر چالش‌های استقرار در محیط Production، مدیریت API و میکروسرویس‌ها متمرکز است.

🧩 ‏ با این ابزار، توابع ساده Python، Go یا TypeScript به REST endpoints با قابلیت‌های مدیریت وضعیت، retry خودکار، حافظه (Memory) و قابلیت مشاهده (Observability) تبدیل می‌شوند. پروژه با بیش از ۲.۴ هزار ستاره در گیت‌هاب، امکان مدیریت هزاران ایجنت را فراهم می‌کند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#معرفی #AgentAI

🤖 ‏ علت اصلی شکست عامل‌های هوش مصنوعی

🧠 ‏ پژوهش جدید نشان می‌دهد شکست یک AI Agent (عامل هوشمند)، پیش از خطای مدل، در بافتار و محیط (Context) آن رخ می‌دهد. دستورالعمل مبهم، توصیف ضعیف ابزارها و حافظه کم از دلایل اصلی این امر هستند.

📊 ‏ بررسی روی ۳۰۰ تست نشان داد ساختاریافته کردن محیط، عملکرد مدل‌ها را ارتقا می‌دهد. اطلاعات واقعی‌تر توهم (Hallucination) را کاهش داده و تعریف دقیق‌تر ابزارها، قابلیت Tool use را بهبود می‌بخشد.

⚠ ‏️ البته محافظت بیش از حد (Guardrails) عامل‌ها را بیش از حد محتاط می‌کند. پس پیش از تغییر مدل، پرامپت، ابزارها و حافظه سیستم را بررسی کنید.

🔗 ‏ مقاله در arXiv

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#پژوهش #AgentAI