سایت خبری
famaserver
  • صفحه نخست
  • تکنولوژی
  • علم و دانش
  • بازی
  • فناوری
  • اینترنت
  • موبایل
سایت خبری
برترین عناوین خبری
  • خرید بیمه: سنتی یا آنلاین؟ کدامیک تجربه بهتری برای مشتریان ایجاد می‌کند؟

سرتیتر خبرها

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

5 ساعت پیش

پایان عصر «مهندسی پرامپت‌نویسی»؟ توسعه‌دهندگان به «مهندسی حلقه‌نویسی» روی آورده‌اند

زمان انتشار: 19 سپتامبر 2026 ساعت 17:10

دسته بندی: برنامه نویسی

شناسه خبر: 978376

زمان مطالعه: 5 دقیقه

پایان عصر «مهندسی پرامپت‌نویسی»؟ توسعه‌دهندگان به «مهندسی حلقه‌نویسی» روی آورده‌اند

پایان عصر «مهندسی پرامپت‌نویسی»؟ توسعه‌دهندگان به «مهندسی حلقه‌نویسی» روی آورده‌اند

با گسترش استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agent ها)، بسیاری از توسعه‌دهندگان معتقدند دوران Prompt Engineering (مهندسی پرامپت‌نویسی) یا نوشتن مداوم دستورات برای هوش مصنوعی به پایان خود نزدیک شده است. اکنون رویکرد تازه‌ای با عنوان Loop Engineering (مهندسی حلقه‌نویسی) در حال تبدیل شدن به یکی از مهم‌ترین ترندهای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی است؛ روشی که به جای نوشتن دستورهای پی‌درپی، یک چرخه یا حلقه طراحی می‌شود تا عامل هوش مصنوعی به‌صورت خودکار تا رسیدن به هدف به کار خود ادامه دهد.

به گزارش بیکینگ به نقل از TechSpot، مهندسان شرکت‌های بزرگ از جمله OpenAI و آنتروپیک به‌طور فزاینده‌ای از این روش استفاده می‌کنند. OpenAI و آنتروپیک به جای وابستگی به یک «پرامپت» ثابت، سیستم‌هایی طراحی می‌کنند که خودشان وظیفه تولید، اصلاح و ارسال دستورات بعدی را بر عهده بگیرند. این رویکرد باعث می‌شود عامل هوش مصنوعی با حداقل دخالت انسان، یک پروژه را از ابتدا تا انتها مدیریت کند.

به گفته پیتر اشتاینبرگر، توسعه‌دهندگان دیگر نباید وقت خود را صرف نوشتن پرامپت برای عامل‌های هوش مصنوعی کنند، بلکه باید «لوپ‌هایی» طراحی کنند که این عامل‌ها را هدایت کنند. همچنین بوریس چری، خالق Claude Code، می‌گوید اکنون خود کلاود پرامپت‌های لازم را تولید می‌کند و او تنها هدف نهایی را مشخص می‌کند.

 

پایان عصر «مهندسی پرامپت‌نویسی»؟ توسعه‌دهندگان به «مهندسی حلقه‌نویسی» روی آورده‌اند
در عمل، Loop Engineering به معنای ایجاد یک چارچوب کاری است که عامل هوش مصنوعی بتواند به‌طور مداوم وظایف را اجرا، نتایج را بررسی، خطاها را اصلاح و در صورت نیاز مراحل را تکرار کند. قابلیت‌هایی مانند دستور /goal در ابزارهایی نظیر Claude Code یا Codex نیز بر همین اساس طراحی شده‌اند و به عامل اجازه می‌دهند تا زمان تکمیل پروژه به فعالیت ادامه دهد.

البته این روش بدون چالش نیست. اجرای هم‌زمان چندین عامل هوش مصنوعی و حلقه‌های پردازشی، مصرف توکن‌های AI و هزینه پردازش را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد. به همین دلیل، شرکت‌ها به دنبال طراحی لوپ‌های بهینه هستند تا ضمن حفظ کارایی، هزینه استفاده از مدل‌های زبانی نیز کنترل شود.

کارشناسان معتقدند با رشد عامل‌های هوشمند، مهندسی حلقه‌نویسی به‌تدریج به مهارتی کلیدی برای توسعه‌دهندگان تبدیل خواهد شد و می‌تواند نحوه تعامل انسان با هوش مصنوعی را برای همیشه تغییر دهد.

حتما بخوانید : پلتفرم ساخت اپلیکیشن بدون کدنویسی، مدل هوش مصنوعی اختصاصی معرفی کرد
برچسب ها
عامل هوش مصنوعی
اشتراک گذاری

اخبار مرتبط

  • 2 ساعت پیش
  • 2 ساعت پیش
  • 2 ساعت پیش
  • 2 ساعت پیش

دیدگاه ها

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دسته بندی موضوعات

  • ارتباطات 181
  • امنیت 317
  • اینترنت 3478
  • بازی 8850
  • برنامه نویسی 52
  • تبلیغات 25
  • تکنولوژی 34958
  • دانش‌بنیان 1
  • رمز ارز 1252
  • سیستم عامل 271
  • شبکه اجتماعی 701
  • علم و دانش 17066
  • فناوری 8700
  • کاریکاتور 556
  • کسب و کار 803
  • موبایل 962
  • میزبانی وب 50
  • نرم افزار - سخت افزار 532

جدیدترین مقالات

  • 5 ساعت پیش
  • 5 ساعت پیش
  • 5 ساعت پیش
  • 5 ساعت پیش
  • 5 ساعت پیش

میزبانی در هاست ویندوز فاماسرور