🔵 عنوان مقاله
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح میدهد که چرا الگوهای رایج مبتنی بر vector store و RAG در مقیاس بزرگ دچار افت کیفیت میشوند: با رشد دادهها و افزایش محتوای تولیدشده توسط خود عاملها، بازیابی ناپایدار میشود و «دادهٔ زائد» انباشته میگردد. راهحلهای پیشرو با ترکیب vector و graph database و افزودن یک حافظهٔ تکاملی مبتنی بر بازخورد، امکان یادگیری تدریجی عاملها از تعاملات را فراهم میکنند و مشکل context windowهای ایستا و شکننده را برطرف میسازند. در این رویکرد یک پشتهٔ لایهای شکل میگیرد: ingest تخصصی و غنیسازی متادیتا، نمایش ترکیبی embedding+گراف، حافظهٔ چندلایه (کوتاهمدت، اپیزودیک، بلندمدت)، بازیابی هیبریدی با مسیریابی وظیفهمحور، و لایهٔ بازخورد برای ترفیع دانش مفید و هرس محتوای کهنه یا تکراری. نتیجه، زمینههای فشرده و مبتنی بر منبع برای هر وظیفه است که دقت، قابلیت کنترل، و ایمنی را بالا میبرد و هزینهٔ توکن را کاهش میدهد. جمعبندی: گذار از RAG صرف به «Context Engineering» بهعنوان یک فرایند محصولمحور، کیفیت بازیابی را پایدار میکند و با معیارهایی مانند grounded-answer rate، hit rate، تازگی، و هزینهٔ هر کار موفق، بهبود مستمر عاملها را قابلاندازهگیری میسازد.
#AgenticAI #RAG #ContextEngineering #VectorDatabases #GraphDatabases #AIAgents #Memory #Retrieval
🟣لینک مقاله:
https://thebigdataguy.substack.com/p/agentic-ai-agent-memory-and-context?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح میدهد که چرا الگوهای رایج مبتنی بر vector store و RAG در مقیاس بزرگ دچار افت کیفیت میشوند: با رشد دادهها و افزایش محتوای تولیدشده توسط خود عاملها، بازیابی ناپایدار میشود و «دادهٔ زائد» انباشته میگردد. راهحلهای پیشرو با ترکیب vector و graph database و افزودن یک حافظهٔ تکاملی مبتنی بر بازخورد، امکان یادگیری تدریجی عاملها از تعاملات را فراهم میکنند و مشکل context windowهای ایستا و شکننده را برطرف میسازند. در این رویکرد یک پشتهٔ لایهای شکل میگیرد: ingest تخصصی و غنیسازی متادیتا، نمایش ترکیبی embedding+گراف، حافظهٔ چندلایه (کوتاهمدت، اپیزودیک، بلندمدت)، بازیابی هیبریدی با مسیریابی وظیفهمحور، و لایهٔ بازخورد برای ترفیع دانش مفید و هرس محتوای کهنه یا تکراری. نتیجه، زمینههای فشرده و مبتنی بر منبع برای هر وظیفه است که دقت، قابلیت کنترل، و ایمنی را بالا میبرد و هزینهٔ توکن را کاهش میدهد. جمعبندی: گذار از RAG صرف به «Context Engineering» بهعنوان یک فرایند محصولمحور، کیفیت بازیابی را پایدار میکند و با معیارهایی مانند grounded-answer rate، hit rate، تازگی، و هزینهٔ هر کار موفق، بهبود مستمر عاملها را قابلاندازهگیری میسازد.
#AgenticAI #RAG #ContextEngineering #VectorDatabases #GraphDatabases #AIAgents #Memory #Retrieval
🟣لینک مقاله:
https://thebigdataguy.substack.com/p/agentic-ai-agent-memory-and-context?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering
Graph Exchange, Fall 2025 - Conference summary of Neo4j, Cognee, DeepLearning.AI and Letta
🔵 عنوان مقاله
Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps (13 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
مایکروسافت نسخه پیشنمایشِ متنبازِ Microsoft Agent Framework را منتشر کرده که با یکپارچهسازی قابلیتهای Semantic Kernel و AutoGen، توسعه اپلیکیشنهای عاملمحور را برای Python و .NET ساده میکند. این چارچوب امکان ساخت سریع عاملها را با کمتر از ۲۰ خط کد فراهم میکند و الگوهای ارکستراسیون مانند اجرای ترتیبی و همزمان، گفتوگوی گروهی و تحویل مسئولیت بین عاملها را با دوام در سطح تولید ارائه میدهد. همچنین با Azure AI و Visual Studio Code یکپارچه است و برای نیازهای سازمانی، اتصالهای MCP و اجزای پلاگگونه جهت گسترش و اتصال به سیستمهای موجود را فراهم میکند. هدف اصلی، یکنواختسازی تجربهی توسعه و تسهیل گذار از نمونهسازی سریع به استقرارهای پایدار و مقیاسپذیر است.
#Microsoft #AgentFramework #AgenticAI #SemanticKernel #AutoGen #Python #dotnet #AzureAI
🟣لینک مقاله:
https://devblogs.microsoft.com/foundry/introducing-microsoft-agent-framework-the-open-source-engine-for-agentic-ai-apps/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps (13 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
مایکروسافت نسخه پیشنمایشِ متنبازِ Microsoft Agent Framework را منتشر کرده که با یکپارچهسازی قابلیتهای Semantic Kernel و AutoGen، توسعه اپلیکیشنهای عاملمحور را برای Python و .NET ساده میکند. این چارچوب امکان ساخت سریع عاملها را با کمتر از ۲۰ خط کد فراهم میکند و الگوهای ارکستراسیون مانند اجرای ترتیبی و همزمان، گفتوگوی گروهی و تحویل مسئولیت بین عاملها را با دوام در سطح تولید ارائه میدهد. همچنین با Azure AI و Visual Studio Code یکپارچه است و برای نیازهای سازمانی، اتصالهای MCP و اجزای پلاگگونه جهت گسترش و اتصال به سیستمهای موجود را فراهم میکند. هدف اصلی، یکنواختسازی تجربهی توسعه و تسهیل گذار از نمونهسازی سریع به استقرارهای پایدار و مقیاسپذیر است.
#Microsoft #AgentFramework #AgenticAI #SemanticKernel #AutoGen #Python #dotnet #AzureAI
🟣لینک مقاله:
https://devblogs.microsoft.com/foundry/introducing-microsoft-agent-framework-the-open-source-engine-for-agentic-ai-apps/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Microsoft News
Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps
Why agents need a new foundation Over the last year, developers have been experimenting with AI agents in every imaginable form. Agents are not just chatbots or copilots — they are autonomous software components that can reason about goals, call tools and…
🔵 عنوان مقاله
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**خلاصه فارسی: بازنشستگی Bing Search API از سوی Microsoft و محدود شدن API جستوجوی Google به ۱۰ نتیجه در هر پرسش، نشانه چرخش به سمت بازیابیِ هوشمند و کنترلشده درون اکوسیستمهای خودِ این شرکتهاست. این تغییر دسترسی انبوه به دادههای وب را محدود میکند و سازمانها و توسعهدهندگان را به سمت خدمات میانجیِ مبتنی بر هوش مصنوعی سوق میدهد. در نتیجه، ارزش لایههای بازیابیِ سریع و انعطافپذیر برای RAG و گردشکارهای عاملمحور افزایش مییابد. همزمان بازیگران جدیدی مانند Perplexity و Parallel با ارائه تجربههای جستوجوی بهتر و محصولات چابکتر، استانداردها را بالاتر میبرند و فضا را برای راهکارهای تخصصی و عمودیِ بازیابی و داده باز میکنند.
#SearchAPI #AI #RAG #AgenticAI #Retrieval #Perplexity #Microsoft #Google
🟣لینک مقاله:
https://thenewstack.io/the-search-api-reset-incumbents-retreat-innovators-step-up/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**خلاصه فارسی: بازنشستگی Bing Search API از سوی Microsoft و محدود شدن API جستوجوی Google به ۱۰ نتیجه در هر پرسش، نشانه چرخش به سمت بازیابیِ هوشمند و کنترلشده درون اکوسیستمهای خودِ این شرکتهاست. این تغییر دسترسی انبوه به دادههای وب را محدود میکند و سازمانها و توسعهدهندگان را به سمت خدمات میانجیِ مبتنی بر هوش مصنوعی سوق میدهد. در نتیجه، ارزش لایههای بازیابیِ سریع و انعطافپذیر برای RAG و گردشکارهای عاملمحور افزایش مییابد. همزمان بازیگران جدیدی مانند Perplexity و Parallel با ارائه تجربههای جستوجوی بهتر و محصولات چابکتر، استانداردها را بالاتر میبرند و فضا را برای راهکارهای تخصصی و عمودیِ بازیابی و داده باز میکنند.
#SearchAPI #AI #RAG #AgenticAI #Retrieval #Perplexity #Microsoft #Google
🟣لینک مقاله:
https://thenewstack.io/the-search-api-reset-incumbents-retreat-innovators-step-up/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The New Stack
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up
Google and Bing are restricting their search APIs, creating opportunities for new players to build the next generation of search infrastructure.