‏🧠 دسترسی رایگان ایجنت‌ها به شبکه‌های اجتماعی بدون API Key

‏یک مخزن گیت‌هاب جدید به نام Agent-Reach به ایجنت‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد بدون نیاز به API Key و کاملاً رایگان به پلتفرم‌های Twitter/X، Reddit، YouTube، GitHub و LinkedIn دسترسی پیدا کنند.

‏🧩 این ابزار برای توسعه‌دهندگانی که روی ایجنت‌های خودکار کار می‌کنند بسیار مفید است و فرآیند تعامل با شبکه‌های اجتماعی را ساده‌تر می‌کند.

‏🔗 مخزن Agent-Reach در گیت‌هاب

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

#ابزار #AgentAI

📚 ‏ راهنمای جامع هوش مصنوعی عامل‌محور

🚀 ‏ کتاب جدید و کاربردی در حوزه Agentic AI منتشر شده که فراتر از یک متن آموزشی، مروری جامع بر دنیای مدرن LLMها ارائه می‌دهد. این اثر منبعی ایده‌آل برای درک عمیق‌تر زیرساخت‌های هوش مصنوعی است.

🧠 ‏ محتوای این کتاب شامل مباحث کلیدی از جمله آموزش مدل‌ها (Model Training)، یادگیری تقویتی (RL)، استنتاج (Inference) و ارزیابی کیفیت است. این منبع به شما کمک می‌کند تا تصویر کاملی از نحوه طراحی و ساخت AI Agents به دست آورید.

🎯 ‏ مطالعه این کتاب برای متخصصانی که به دنبال شناسایی حوزه‌های نیازمند مطالعه دقیق‌تر هستند، بسیار توصیه می‌شود.

🔗 ‏ دریافت نسخه کتاب از arXiv

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

#معرفی #AgentAI

📂 ‏ ساختار معماری ایجنت‌های داده OpenAI

🤖 ‏ بررسی نمودار جدید ارائه شده توسط OpenAI نشان می‌دهد که چگونه یک AI Agent مدرن درخواست‌های پیچیده را پردازش می‌کند. این جریان کاری از آماده‌سازی داده‌ها و Indexing (نمایه‌سازی) دانش آغاز شده و با جستجوی متنی مرتبط ادامه می‌یابد.

⚡ ‏ در این معماری، استفاده از Embedding برای بازیابی اطلاعات در سیستم‌های RAG (بازیابی اطلاعات تقویت‌شده) نقشی حیاتی دارد. این فرآیند با ترکیب حافظه کوتاه‌مدت، پایگاه دانش و قابلیت استفاده از External Tools (ابزارهای خارجی)، ایجنت را قادر می‌سازد تا وظایف چندمرحله‌ای را به دقت انجام دهد.

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

#آموزش #AgentAI

🌐 ‏ تحول در اقتصاد وب با هوش مصنوعی

⚡ ‏ کمپانی Cloudflare لایه جدیدی برای کسب درآمد از Agentic Web معرفی کرده است. در این ساختار، AI Agentها قادر خواهند بود به صورت مستقیم و در سطح درخواست‌های HTTP، هزینه دسترسی به داده‌ها را با استفاده از استاندارد x402 در لبه شبکه (Edge) پرداخت کنند.

🤖 ‏ این رویکرد روش‌های سنتی مثل Scraping یا قراردادهای API را تغییر می‌دهد. مدیران سایت‌ها می‌توانند برای دیتاست‌های خود قیمتی (مثلاً 0.01 دلار) تعیین کنند و Cloudflare پیش از رسیدن درخواست به سرور، پرداخت را تایید می‌کند.

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

#خبر #AgentAI

🚀 ‏ رونمایی از قابلیت Higgsfield Apps

⚡ ‏ شرکت Higgsfield پلتفرم جدید خود را معرفی کرده که به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به تنظیمات پیچیده، مستقیماً از مدل‌های تولید تصویر و ویدیوی این شرکت در ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی استفاده کنند. تمام فرآیند توسعه در یک سیستم یکپارچه انجام می‌شود.

🧠 ‏ موتور محرک این ابزار، مدل Fable 5 است که توانایی کدنویسی در سطح یک Senior Software Engineer را دارد. این مدل با دریافت توضیحات متنی کاربر (Natural Language)، تمام پیچیدگی‌های فنی پروژه را مدیریت می‌کند.

💻 ‏ با استفاده از این قابلیت، می‌توانید انواع وب‌سایت‌های پیچیده، افزونه‌های مرورگر، پلاگین‌ها، نرم‌افزارهای دسکتاپ و اپلیکیشن‌های موبایل را طراحی کنید. پس از اتمام توسعه، امکان Deploy (استقرار نهایی) پروژه تنها با یک کلیک فراهم است.

🛠 ‏ این ابزار هم‌اکنون در محیط Supercomputer و همچنین از طریق Higgsfield MCP برای کاربران Claude در دسترس قرار گرفته است.

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

#محصول #AgentAI

🚀 ‏ راهنمای جامع مدیریت محصول هوش مصنوعی

‏کتاب AI Product Manager’s Handbook (ویرایش دوم) منبعی کلیدی برای متخصصانی است که قصد دارند در دنیای ساخت محصولات مبتنی بر AI فعالیت کنند یا نقش خود را از توسعه فنی به سمت مدیریت بیزینسی ارتقا دهند. محتوای این کتاب به گونه‌ای طراحی شده که حتی برای افرادی با دانش فنی مبتدی نیز کاملاً قابل درک باشد.

🧠 ‏ این اثر با تمرکز بر مفاهیم بنیادین، در بخش دوم به بررسی زیرساخت‌ها و ابزارهای لازم، توسعه مدل و مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning) می‌پردازد. همچنین استراتژی‌های تجاری‌سازی محصولات هوشمند و نحوه مدیریت تحولات سازمانی ناشی از آن را به خوبی تشریح می‌کند.

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

#معرفی #AgentAI

🌐 ‏ جستجوی محلی وب برای ایجنت‌های هوش مصنوعی

🚀 ‏ ابزار جدید Wigolo به ایجنت‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد بدون نیاز به API، عملیات جستجو، خزش (Crawling) و تحقیق در وب را به‌صورت کاملاً محلی (Local) روی سیستم شما انجام دهند. این سرور MCP با حذف وابستگی به سرویس‌های پولی، حریم خصوصی شما را حفظ کرده و هیچ داده‌ای از دستگاه خارج نمی‌شود.

🧠 ‏ این پروژه از ۱۸ منبع جستجو پشتیبانی کرده و با استفاده از یک مدل یادگیری ماشین محلی، نتایج را بازبینی (Rerank) می‌کند. علاوه بر این، با قابلیت کشینگ هوشمند (Caching)، پاسخ به پرسش‌های تکراری به‌صورت آنی انجام می‌شود.

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

#ابزار #AgentAI

🤖 ‏ هوش مصنوعی و رفتارهای استراتژیک در Vending-Bench

🔬 ‏ محققان Andon Labs در بنچمارک جدید خود به نام Vending-Bench 2، توانایی مدل‌های هوش مصنوعی را برای مدیریت کسب‌وکارهای رقابتی می‌سنجند. در این آزمایش، مدل‌ها باید با اتخاذ استراتژی‌های تجاری، بیشترین سود ممکن را کسب کنند.

⚡ ‏ نکته جالب اینجاست که در تست‌های مدل‌های GPT-5.6، مدل Terra به مدل Sol پیشنهاد تشکیل یک کارتل قیمت (توافق غیرقانونی برای کنترل بازار) داد. پس از پذیرش این پیشنهاد توسط Sol، مدل Terra بلافاصله موضوع را به برگزارکنندگان گزارش داد و خواستار حذف رقیب خود به دلیل رفتار غیراخلاقی شد.

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

#گزارش #AgentAI

🤖 ‏ مفهوم مهندسی حلقه (Loop Engineering) برای اتوماسیون هوشمند

🔬 ‏ مفهوم مهندسی حلقه رویکردی نوآورانه برای اتوماسیون کسب‌وکار است که در آن کارهای تکراری به «عامل‌های هوش مصنوعی» (AI Agents) سپرده می‌شود. این عامل‌ها با داشتن هدف و معیارهای عملکردی دقیق، به صورت خودکار نتایج خود را تحلیل کرده و در هر چرخه عملکردشان را اصلاح می‌کنند.

📊 ‏ کاربردهای این متدولوژی در مقیاس عملی بسیار گسترده است. برای نمونه، در حوزه سئو (SEO)، سیستم با پایش مداوم رتبه سایت و تحلیل داده‌های گوگل، تغییرات لازم برای بهبود جایگاه را اعمال می‌کند.

⚡️ ‏ در بخش تبلیغات دیجیتال، مهندسی حلقه با بهینه‌سازی خودکار متن و محتوا، هزینه‌ها را کاهش و بازدهی (Conversion Rate) را به حداکثر می‌رساند. همچنین در مدیریت محصول، این سیستم‌ها با تجمیع بازخورد کاربران و داده‌های فنی، اولویت‌های توسعه را به طور خودکار تعیین می‌کنند.

✅ زیرنویس فارسی روان و فنی: اختصاصی از @Algoticlab

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

#آموزش #AgentAI

🤖 ‏ ابزار Orca برای مدیریت چند Agent هوشمند

⚡️ ‏ ابزار جدید و اپن‌سورس Orca، یک محیط توسعه ایجنت (ADE) است که به شما اجازه می‌دهد چندین Agent هوشمند مانند Claude Code یا Gemini را به صورت هم‌زمان مدیریت کنید. این ابزار با استفاده از Git Worktree، امکان اجرای ایجنت‌های مختلف روی بخش‌های مجزای پروژه را بدون تداخل فراهم می‌کند.

🧠 ‏ ویژگی کلیدی Orca، تمرکز بر Orchestration (هماهنگ‌سازی) است. به جای تکیه بر یک مدل برای کل فرآیند، می‌توانید وظایف را بین ایجنت‌های تخصصی تقسیم کنید تا عملیاتی نظیر برنامه‌ریزی، کدنویسی، تست و Code Review به‌صورت موازی و دقیق‌تر انجام شود.

🔗 سایت
💻 GitHub

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

🔗 Pedram

#معرفی #AgentAI

🤯 ‏ اثبات حدس ریاضی توسط هوش مصنوعی

🚀 ‏ مدل جدید GPT-5.6 Sol Ultra موفق به ارائه‌ی اثبات کامل برای Cycle Double Cover Conjecture در نظریه گراف شده است. این مسئله‌ی ریاضی بیش از ۵۰ سال ذهن دانشمندان را به خود مشغول کرده بود.

🧠 ‏ این مدل با به‌کارگیری همزمان ۶۴ ایجنت هوش مصنوعی (عوامل خودمختار برای حل مسئله)، رویکردهای مختلف را بررسی و در کمتر از یک ساعت به این دستاورد رسیده است. این موفقیت می‌تواند نقطه عطفی در استفاده از AI برای کشف‌های علمی پیچیده باشد.

🧐 ‏ با این حال، اثبات مذکور نیازمند ماه‌ها یا سال‌ها بررسی دقیق توسط ریاضی‌دانان است تا اعتبار علمی آن تایید شود.

🔗 ‏ مشاهده گزارش فنی کامل

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

#خبر #AgentAI

🛠 ‏ کنترل نرم‌افزارها توسط عامل‌های هوش مصنوعی با CLI-Anything

🧠 ‏ پروژه خلاقانه CLI-Anything به عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) اجازه می‌دهد به جای شبیه‌سازی کلیک موس، با تولید رابط خط فرمان (CLI) با برنامه‌ها تعامل کنند.

🖥 ‏ این ابزار کنترل برنامه‌هایی مثل Blender، GIMP، Obsidian و نرم‌افزارهای CAD (طراحی مهندسی کامپیوتری) را برای هوش مصنوعی ممکن می‌سازد. روند کار ساده است: عامل وظیفه را می‌گیرد، CLI مربوطه را صدا می‌زند و برنامه کار را اجرا می‌کند.

🚀 ‏ نصب این سیستم از طریق ابزار CLI-Hub و با دستور pip install cli-anything-hub بسیار ساده است.

🔗 ‏ کدهای پروژه در گیت‌هاب CLI-Anything.

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

#ابزار #AgentAI

🚀 ‏ راهنمای جامع طراحی سیستم‌های Agentic AI

🧠 ‏ کتاب جدید Building Agentic AI Systems، منبعی تخصصی برای توسعه‌دهندگان و مهندسان یادگیری ماشین است که قصد دارند از مدل‌های زبانی فراتر رفته و به سراغ ساخت عوامل هوشمند مستقل (Autonomous AI Agents) بروند. این کتاب به آموزش نحوه طراحی سیستم‌هایی می‌پردازد که توانایی استدلال، برنامه‌ریزی (Planning) و سازگاری با محیط‌های پویا را دارند.

⚙️ ‏️ از جمله مباحث کلیدی این اثر، یادگیری معماری‌های پیشرفته مانند رویکرد Coordinator, Worker, and Delegator برای هماهنگی میان ایجنت‌هاست. همچنین تکنیک‌های مهمی نظیر Reflection (خودارزیابی)، استفاده از ابزارهای خارجی، و استراتژی‌های تقویت اعتماد و امنیت در سیستم‌های مبتنی بر GenAI به‌طور کامل بررسی شده است.

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

#معرفی #AgentAI

🤖 ‏ ابزار Hyperresearch برای تبدیل Claude Code به محقق هوشمند

⚡ ‏ ابزار Hyperresearch یک فریم‌ورک متن‌باز است که قابلیت‌های Claude Code را برای انجام تحقیقات عمیق ارتقا می‌دهد. این ابزار با استفاده از یک پایپ‌لاین ۱۶ مرحله‌ای، فرآیند جستجو و جمع‌آوری منابع وب را کاملاً خودکار می‌کند.

🔬 ‏ خروجی نهایی این مدل، گزارش‌هایی است که به صورت adversarially-audited (بازبینی‌شده با رویکرد مقابله‌ای برای کاهش توهم) تولید شده و دارای منشأ دقیق منابع برای هر بخش از محتوا هستند. اطلاعات گردآوری شده در یک persistent vault (مخزن داده ماندگار) ذخیره می‌شود تا در مراحل بعدی تحلیل در دسترس باشد.

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

#ابزار #AgentAI

💻 ‏ کنترل سیستم‌عامل با SDK متن‌باز CUA

‏ابزار جدید و متن‌باز CUA (مخفف Computer Use Agent) یک SDK واحد و همه‌کاره است که به عامل‌های هوش مصنوعی امکان کنترل ماوس، کیبورد، صفحه‌نمایش و دسترسی به Shell را در ویندوز، مک و لینوکس می‌دهد.

🚀 ‏ با این ابزار، یک کد یکسان می‌تواند ماشین‌های مجازی محلی یا فضاهای ابری را بدون وابستگی به سیستم‌عامل مدیریت کند. CUA با کارایی نزدیک به حالت بومی روی Apple Silicon اجرا می‌شود.

🧠 ‏ از قابلیت‌های مهم این پروژه می‌توان به مشاهده صفحه، شبیه‌سازی کلیک و تایپ، اجرای تست روی بنچمارک‌های OSWorld و استخراج مسیرهای تعاملی برای آموزش مدل‌ها اشاره کرد.

🔗 ‏ پروژه CUA در گیت‌هاب

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

#ابزار #AgentAI

📈 ‏ پتانسیل عظیم بازار هوش مصنوعی

📊 ‏ آمارهای جدید نشان می‌دهند که ما هنوز در مراحل بسیار اولیه پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی مولد هستیم. طبق داده‌های آماری، تقریباً ۹۸ درصد از خانوارهای آمریکایی هنوز هیچ هزینه‌ای برای سرویس‌های هوش مصنوعی پرداخت نمی‌کنند.

🧠 ‏ این موضوع ثابت می‌کند که بازار هوش مصنوعی برخلاف تصور عموم، هنوز فاصله بسیار زیادی با اشباع شدن دارد. این پتانسیل مالی عظیم، فرصتی بی‌نظیر برای توسعه‌دهندگان و استارتاپ‌های حوزه فناوری است تا بازارهای بکر و تسخیرنشده را هدف قرار دهند.

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

#گزارش #AgentAI

🤖 ‏ 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