آموزش الگوهای معماری برای سیستم‌های هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

مقیاس‌پذیری معماری و الگوهای طراحی Scaling Architecture and Design Patterns

• معماری عاملی و اجزای کلیدی Agentic Architecture and Key Components

• جزء اول: لایه زیرساخت Component 1: Infra Layer

• جزء دوم: لایه مدل Component 2: Model Layer

• جزء سوم: پایگاه داده‌های برداری Component 3: Vector Databases

• جزء چهارم: فریم‌ورک‌ها Component 4: Frameworks

• جزء پنجم: حافظه Component 5: Memory

• جزء ششم: قابلیت مشاهده (Observability) Component 6: Observability

• الگوی طراحی اول: فریم‌ورک پرامپت Design Pattern 1: Prompt Framework

• الگوی طراحی دوم: RAG Design Pattern 2: RAG

• الگوی طراحی سوم: ارتباطات چند-عاملی Design Pattern 3: Multi-agent Communication

• الگوی طراحی چهارم: عوامل گفتگو با نقش‌های تخصصی Design Pattern 4: Conversational Agents with Specialized Roles

• الگوی طراحی پنجم: فراخوانی توابع و عوامل ابزاری Design Pattern 5: Function Calling and Tool Agents

• الگوی طراحی ششم: A2A، ACP و MCP Design Pattern 6: A2A, ACP, and MCP

الگوهای ارائه مدل و نظارت بر عوامل Model Serving Patterns and Agent Monitoring

• اهمیت ارائه مدل (Model Serving) The Importance of Model Serving

• الگوی اول: ارائه مدل در زمان واقعی (Real-time) Pattern 1: Real-time Model Serving

• الگوی دوم: ارائه مدل به صورت دسته‌ای (Batch) Pattern 2: Batch Model Serving

• الگوی سوم: ارائه در لبه (Edge Serving) Pattern 3: Edge Serving

• نقش خط لوله‌های داده هوشمند در معماری عاملی The Role of Intelligent Data Pipelines in Agentic Architecture

• AgentOps: نظارت هوشمند بر عوامل AgentOps: Intelligent Agentic Monitoring

• اجزای کلیدی AgentOps Key Components of AgentOps

• معیارهای کلیدی برای نظارت و دلایل آن Key Metrics to Monitor and Why