در یک جریان چندمرحله‌ای، دانستن اینکه کجای کار هستیم به اندازه‌ی نتیجه‌ی نهایی مهم است. در این آموزش جریان کار ایجنتی را با Microsoft Agent Framework می‌شناسید؛ اجراکننده، یال و گردش کار، الگوی ترتیبی و طراحی وضعیتی که پس از قطع اجرا، کار را از آخرین مرحله‌ی موفق ادامه دهد.
چندایجنتی بودن وقتی ارزش دارد که هر نقش مسئولیت مشخصی داشته باشد. در این آموزش طراحی سیستم چند ایجنتی را یاد می‌گیرید؛ کی چند ایجنت لازم است، اجزای اصلی، سه الگوی چت گروهی، تحویل کار و فیلترینگ مشارکتی، و قرارداد تحویلی که شواهد را در طول زنجیره حفظ کند.
برنامه‌ای که فقط فهرستی از کارها باشد، روی کاغذ خوب است اما در عمل اجرا نمی‌شود. در این آموزش برنامه‌ریزی ایجنت را یاد می‌گیرید؛ تعریف هدف روشن، تجزیه‌ی کار، خروجی ساختاریافته با Pydantic، اعتبارسنجی برنامه با کد و برنامه‌ریزی دوباره هنگام تغییر شرایط.
دکمه‌ی تأیید وقتی مفید است که کاربر بداند دقیقاً چه چیزی را تأیید می‌کند. در این آموزش تأیید انسانی در ایجنت را طراحی می‌کنید؛ از پیام سیستمی ساختاریافته و شناخت تهدیدها تا توقف پیش از اقدام، تأیید نسخه‌ی مشخص و جلوگیری از ارسال دوباره.
بعضی پرسش‌ها با یک جستجو جواب نمی‌گیرند. در این آموزش می‌بینید Agentic RAG چطور مالک فرایند استدلال می‌شود، حلقه‌ی ارزیابی و اصلاح چه مراحلی دارد و مدیریت شکست در Agentic RAG با سقف تلاش، بررسی شواهد و ارجاع به انسان چطور پیاده می‌شود.
وقتی مدل نام یک تابع را تولید می‌کند، هنوز هیچ کار واقعی انجام نشده است. در این آموزش اجرای ابزار در ایجنت را از نگاه قابلیت اطمینان می‌بینید؛ شش جزء الگوی استفاده از ابزار، اعتبارسنجی آرگومان، قرارداد خطا، دسترسی فقط‌خواندنی و ثبت اجرا.
ایجنتی که ابزارهای زیادی دارد لزوماً مفیدتر نیست. در این آموزش اصول طراحی ایجنت را در سه بعد فضا، زمان و هسته می‌شناسید، سه قاعده‌ی شفافیت، کنترل و ثبات را یاد می‌گیرید و برای یک دستیار آموزشی قرارداد رفتاری با مرز اختیار روشن می‌نویسید.
فریم‌ورک ایجنت کار با ابزار، وضعیت و اجرای چندمرحله‌ای را ساده می‌کند، اما هر قابلیت آماده یک وابستگی هم می‌سازد. در این راهنما کیت توسعه و سرویس مدیریت‌شده را مقایسه می‌کنید و با یک ماتریس ساده فریم‌ورک مناسب پروژه را انتخاب می‌کنید.
دسترسی به وزن‌های یک مدل با آزادی کامل استفاده از آن یکی نیست. در این راهنمای انتخاب مدل وزن‌باز، تفاوت متن‌باز و وزن‌باز، مزایای این مدل‌ها، خانواده‌های Llama و Mistral، و چک‌لیست مجوز، توان اجرا و قابلیت‌ها را پیش از استقرار روی زیرساخت خودتان یاد می‌گیرید.
برای دسته‌بندی یک پیام یا استخراج چند فیلد، همیشه به بزرگ‌ترین مدل نیاز نداریم. در این آموزش مدل زبانی کوچک را می‌شناسید، تفاوتش را با مدل بزرگ می‌بینید، با خانواده‌ی Phi آشنا می‌شوید، روش‌های اجرای محلی با Ollama و Foundry Local را یاد می‌گیرید و یک آزمون دسته‌بندی واقعی طراحی می‌کنید.
فاین‌تیون همیشه اولین راه بهبود دستیار نیست. در این آموزش می‌بینید فاین‌تیون مدل زبانی دقیقاً چیست، پیش از آن چه پرسش‌هایی باید جواب دهید، روش‌های SFT، DPO و RFT چه تفاوتی دارند، داده‌ی آموزش را چطور آماده کنید و چطور بفهمید مدل واقعاً بهتر شده یا فقط مثال‌ها را حفظ کرده است.
عوض کردن پرامپت، مدل یا اسناد مرجع می‌تواند رفتار دستیار را تغییر دهد، حتی اگر یک خط کد عوض نشده باشد. در این آموزش چرخه عمر برنامه هوش مصنوعی، تفاوت MLOps و LLMOps، پنج معیار سنجش، سه مرحله‌ی ایده‌پردازی، ساخت و عملیاتی‌سازی و نسخه‌بندی با امکان بازگشت را یاد می‌گیرید.
وقتی دستیار نمی‌تواند پاسخ دهد، رابط کاربری تعیین می‌کند کاربر سردرگم شود یا راه بعدی را پیدا کند. در این آموزش تجربه کاربری هوش مصنوعی، چهار ویژگی تجربه‌ی خوب، طراحی برای اعتماد با وضوح و کنترل، و طراحی برای بازخورد و مدیریت خطا را با یک سناریوی واقعی یاد می‌گیرید.
بسیاری از کارهای یک مجموعه‌ی آموزشی به برنامه‌نویسی سنگین نیاز ندارند. در این آموزش هوش مصنوعی کم‌کد، با Copilot در Power Apps و Power Automate، جدول Dataverse، مدل‌های آماده‌ی AI Builder و Copilot Studio یک ردیاب تکلیف و یک جریان پردازش فاکتور می‌سازید.
پاسخ مؤدبانه نشان نمی‌دهد یک دستیار هوش مصنوعی قابل‌اعتماد است. در این راهنمای هوش مصنوعی مسئولانه، خطرهای پاسخ ساختگی، محتوای مضر و بی‌انصافی را می‌شناسید و با چهار گام سنجش، کاهش، ارزیابی و راه‌اندازی امن، دستیاری می‌سازید که کنترل را به کاربر بدهد.
پرامپت تبلیغ کتانی با ورزشکاری که به سمت دوربین می‌پرد؛ کوتاه‌نمایی پرسپکتیو کفش‌ها را به پیش‌زمینه می‌آورد و گردوغبار ملایم حس حرکت را کامل می‌کند.
پرامپت کمپین گوشی یاسی با رنگ‌بندی تک‌رنگ؛ مدلی با کاپشن یاسی گوشی هم‌رنگ را نزدیک لنز گرفته و گوشی با روشنایی و وضوح بیشتر از لباس و پس‌زمینه جدا می‌شود.
پرامپت عکس شلوار برای کاتالوگ لباس؛ تصویر کامل شلوار روی مدل به‌همراه قاب کوچک از کمر و پیلی‌ها، تا خریدار هم فرم کلی و هم جزئیات دوخت را ببیند.
پرامپت پرتره گوشی با تأکید بر دوربین؛ مدلی با هودی سبزآبی گوشی نقره‌ای را روی یک چشم گرفته و ماژول دوربین، جای چشم دوم را در تصویر پر می‌کند.
از بحث‌های متخصصان سئو در X تا پژوهش‌های Ahrefs و Pew؛ بررسی می‌کنیم چرا نمایش بیشتر همیشه کلیک بیشتر نمی‌آورد و خطای ثبت داده‌های گوگل چه تغییری در تفسیر نمودارها ایجاد می‌کند.
رصد پاسخ‌های هوش مصنوعی با یک اسکرین‌شات قابل اعتماد نیست. سه تجربه از ردیت و لینکدین را کنار پژوهش SparkToro روی ۲۹۶۱ اجرا، داده Ahrefs از ۴۳ هزار AI Overview و نوسان ارجاع در داده Semrush گذاشتیم تا نشان دهیم چرا باید فراوانی حضور را سنجید.
دیده شدن در نتایج هوش مصنوعی فقط به وبلاگ شما بستگی ندارد. سه تجربه با ردیت، لینکدین و اعتبار محلی را کنار پژوهش ۷۵ هزار برند Ahrefs، داده ۱۰۰ میلیون ارجاع Semrush و سیاست‌های اسپم گوگل گذاشتیم تا ببینیم نشانه‌های بیرونی چقدر مهم‌اند.
«ترافیک ChatGPT بهتر تبدیل می‌شود» تیتر رایجی است. چهار گزارش را کنار داده Ahrefs، پژوهش علمی ۹۷۳ فروشگاه اینترنتی در Marketing Science و گزارش Adobe گذاشتیم تا ببینیم نرخ تبدیل ترافیک هوش مصنوعی واقعاً کجا بالاتر است و کجا نه.
نمایش سایت در گوگل بیشتر شده، اما کلیک کمتری می‌گیرید؟ با مثال عددی، تفاوت افت کلیک و افت CTR را ببینید. سپس در پنج قدم، صفحه‌ها و عبارت‌های آسیب‌دیده را پیدا کنید و تصمیم بگیرید چه چیزی نیاز به اصلاح دارد.
خطاهای سایت مثل 404، 403، 500، 502، 503 و 504 چه معنایی دارند و از کجا باید رفعشان کرد؟ در این راهنما علت‌های رایج هر خطا، قدم‌های بازدیدکننده و مدیر سایت و یک پرامپت آماده برای پرسیدن از هوش مصنوعی را می‌بینید.
پرامپت خوب لازم نیست طولانی باشد؛ کافی است هدف، مخاطب، نقش، قالب خروجی، مثال و محدودیت‌ها را روشن کند. در این مقاله هفت ویژگی پرامپت خوب را با مثال قبل و بعد، یک قالب آماده و چک‌لیست کاربردی یاد می‌گیرید.
