آموزش ساخت عامل‌های هوش مصنوعی برای وظایف پیچیده - آخرین آپدیت

درس اول: بررسی عامل‌های هوش مصنوعی – مفاهیم، انواع و مبانی Lesson 1: Explore AI Agents – Concepts, Types, and Foundations

• مقدمه و خوش‌آمدگویی Introduction and Welcome

• عامل‌های هوش مصنوعی چگونه دنیای اطراف خود را درک می‌کنند How AI Agents Perceive the World Around Them

• عامل‌های واکنش‌گرا در مقابل عامل‌های تعمقی در دنیای واقعی Reactive vs. Deliberative Agents in the Real World

• مقایسه Rasa و AutoGPT – انتخاب مدل عاملی مناسب Rasa vs. AutoGPT – Choosing the Right Agent Model

درس دوم: ساخت عامل‌های هوشمند با استفاده از ادراک، برنامه‌ریزی و ابزارها Lesson 2: Build Intelligent Agents Using Perception, Planning, and Tools

• عامل‌های هوشمند چگونه ورودی‌ها را به اثرگذاری تبدیل می‌کنند How Intelligent Agents Turn Input into Impact

• طراحی حلقه‌های عملیاتی و ماژول‌های حافظه Designing Action Loops and Memory Modules

• جریان چند‌منظوره Alexa و استفاده از ابزارهای زنجیره‌ای طولانی Alexa Multi-Intent Flow and Long Chain Tool Use

درس سوم: ارزیابی و بهینه‌سازی رفتار عامل در محیط‌های پویا Lesson 3: Evaluate and Optimize Agent Behavior in Dynamic Environments

• آیا عامل شما واقعاً درست کار می‌کند؟ Is Your Agent Really Working?

• تحلیل رفتار عامل: عیب‌یابی و تست Agent Behavior Breakdown: Debugging and Testing

• بررسی BabyAGI و AlphaCode: بهبود عملکرد عامل در طول زمان BabyAGI, AlphaCode: Improving Agent Performance Over Time

• تبریکات و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey