🎯 هوش مصنوعی چندعاملی (Multi-Agent AI): وقتی ربات‌ها با هم کار می‌کنند!


آیا تا به حال فکر کرده‌اید اگر چند مدل هوش مصنوعی با هم گفت‌وگو و همکاری کنند، چه توانایی‌هایی پیدا می‌کنند؟ این همان دنیای جذاب سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems) است!


---

🤖 هوش چندعاملی چیست؟
در این رویکرد، به‌جای یک مدل AI که به تنهایی تصمیم‌ می‌گیرد، چندین "عامل هوشمند" وجود دارد که هرکدام توانایی، هدف یا تخصص خاصی دارند و با همکاری یا رقابت، یک مسئله را حل می‌کنند.


---

🧠 مثال‌ها و کاربردها:

🔸 ربات‌های امدادگر: چند ربات در یک محیط فاجعه، هرکدام با نقش متفاوت (کشف مسیر، تشخیص انسان، حمل تجهیزات)، با هم هماهنگ می‌شوند.
🔸 مدل‌های زبانی هوشمند: یک مدل نقش استاد را بازی می‌کند، یکی شاگرد، و دیگری منتقد — با همکاری، یک مقاله علمی را بازنویسی می‌کنند!
🔸 بازی‌های استراتژیک: AIهایی که مذاکره می‌کنند، نقشه می‌کشند و حتی به‌طور مستقل تصمیم می‌گیرند که با چه کسی متحد شوند.


---

🚀 چرا آینده‌دار است؟
✅ مقیاس‌پذیر
✅ یادگیری اجتماعی
✅ قابلیت شبیه‌سازی جامعه‌های انسانی
✅ پایه‌گذار هوش عمومی (AGI)


---

📎 جالب اینجاست که پروژه‌هایی مثل AutoGPT، ChatDev و OpenAgents از همین ایده استفاده می‌کنند — چندین Agent که مثل یک تیم واقعی، پروژه را جلو می‌برند.


@rss_ai_ir | #AIAgents #AutoGPT #هوش_تعاملی

🤖 ایجنت جدید گوگل با نام MLE-STAR، دنیای مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین را متحول کرده است
@rss_ai_ir

⛓️ بدون نیاز به حتی یک خط کدنویسی دستی، این سیستم می‌تواند به‌صورت خودکار مدل بسازد، آموزش دهد، تست کند و بهینه‌سازی انجام دهد. عملکرد آن در رقابت‌های واقعی پلتفرم Kaggle بی‌سابقه بوده است.

📈 ترکیب MLE-STAR با Gemini-2.5-Pro توانسته در ۶۳٪ رقابت‌ها مدال بگیرد و در بیش از ۸۰٪ موارد، عملکردی بالاتر از میانه رقبا داشته باشد. این نتایج نسبت به روش‌هایی مانند GPT-4o یا نسخه‌های دیگر به‌مراتب بهتر بوده‌اند.

🔍 مدل‌های جدید مانند EfficientNet یا ViT به‌صورت خودکار از طریق جست‌وجوی وب انتخاب می‌شوند؛ دیگر خبری از استفاده از مدل‌های قدیمی و ایستا نیست.

🛡 سه ماژول ایمنی درون‌ساخت برای جلوگیری از اشتباهات رایج مانند نشت داده، خطاهای کدنویسی یا توهمات مدل تعبیه شده‌اند تا نتیجه‌ای پایدار، دقیق و ایمن حاصل شود.

🧠 تمرکز این ایجنت به‌جای آزمون‌و‌خطای کور، روی انتخاب‌های هوشمند، ترکیب مدل‌ها و اصلاح دقیق کدهاست. این یعنی هوش مصنوعی در حال نوشتن هوش مصنوعی است.

🛠 دسترسی کامل به کد این سیستم از طریق ابزار ADK برای توسعه‌دهندگان فراهم شده و به‌صورت متن‌باز قابل استفاده است.

#هوش_مصنوعی #گوگل #MLESTAR #AutoML #AIagents #یادگیری_ماشین #خودکارسازی #AI4Industry #Kaggle #MachineLearning #OpenSource #مهندسی_هوش_مصنوعی #گوگل_جمینی
@rss_ai_ir

🔥 انویدیا از Universal Deep Research (UDR) رونمایی کرد

✳️همچنین UDR یک ایجنت قابل‌سفارشی‌سازی برای تحقیقات عمیق است که می‌تواند روی هر LLM قرار بگیرد و آن را هوشمندتر و منعطف‌تر کند.

📌 چرا مهم است؟
🟠 سفارشی‌سازی ایجنت بدون کدنویسی — بر خلاف بسیاری از ابزارها که سناریوهای محدودی دارند، UDR آزادی کامل برای طراحی استراتژی دارد.
🟠 می‌توانید استراتژی‌های جستجو و تحلیل را بسازید، ویرایش کنید و ترکیب کنید.
🟠 در ریپوی پروژه مثال‌هایی از استراتژی‌ها (حداقلی، گسترده، فشرده) قرار داده شده، اما قدرت اصلی UDR در ساخت سناریوهای اختصاصی برای نیاز خودتان است.

✅ در واقع، با UDR می‌توانید یک ایجنت تحقیقاتی انعطاف‌پذیر بسازید که با هر جریان کاری (workflow) هماهنگ شود.

🟢 پروژه: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr
🟢 کد: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch
🟢 لَب: https://nv-dler.github.io

@rss_ai_ir

#NVIDIA #UDR #UniversalDeepResearch #AI #LLM #ResearchAgent #AIAgents #DeepResearch