AI Agents
ظهور Agentic Infrastructure: وقتی هوش مصنوعی نیازمند حکمرانی، امنیت و مقیاسپذیری میشود
/post-109جهان هوش مصنوعی با سرعتی بیسابقه در حال عبور از مرحله مدلهای زبانی بزرگ به عصر «هوش مصنوعی عاملمحور» است؛ عصری که در آن AI نهفقط پاسخ میدهد، بلکه تصمیم میگیرد، برنامهریزی میکند، با سایر عاملها هماهنگ میشود و روی زیرساختهای اختصاصی اجرا میشود. در این تحول، LLMها تنها نقطه آغاز هستند و لایههای بعدی عاملها، سیستمهای چندعاملی و زیرساختهای Agentic نقش اصلی را در مقیاسپذیری، ایمنی، حکمرانی، تعامل با ابزارها و عملیات بلادرنگ برعهده میگیرند. این مقاله حرکت تدریجی از «هوش مصنوعی پاسخگو» به «هوش مصنوعی کنشگر، خودمختار و هماهنگ» را بررسی میکند و توضیح میدهد چرا آینده سازمانها، دولتها و صنایع به معماریهای Agentic وابسته خواهد بود. همچنین نقش امنیت، مشاهدپذیری، اخلاق، RAG پیشرفته و Multi-Agent Collaboration در ساخت نسل جدید اکوسیستمهای هوشمند تحلیل میشود.
رویکردهای نوین در هوش مصنوعی مولد: بررسی LLM، RAG، AI Agent و Agentic AI
/post-104مدلهای زبانی بزرگ (LLM) بهعنوان نسل جدیدی از سامانههای پردازش زبان طبیعی، توانمندیهای چشمگیری در تولید متن، پاسخگویی و خلاصهسازی نشان دادهاند. با این حال، محدودیتهایی نظیر حافظه کوتاهمدت، عدم دسترسی به دادههای بهروز و ناتوانی در انجام وظایف پیچیده باعث شد رویکردهای مکملی همچون تولید تقویتشده با بازیابی (RAG)، عاملهای هوش مصنوعی (AI Agents) و سیستمهای عاملمحور (Agentic AI) توسعه یابند. این مقاله به بررسی تطبیقی این چهار رویکرد پرداخته و آنها را از نظر ساختار معماری، میزان خودمختاری، توان استدلال، تعامل با ابزارها و کاربردهای مناسب تحلیل میکند. نتایج پژوهش نشان میدهد که انتخاب صحیح معماری وابسته به پیچیدگی وظیفه، نیاز به تعامل با محیط و سطح اتوماسیون مورد انتظار است.