المقال 'Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide' يقدم مقدمة لإنشاء وكلاء ReAct باستخدام إطار LangGraph. يوضح المفاهيم الأساسية والخطوات المتضمنة في عملية التطوير، موجهًا للمبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي. يركز الدليل على التطبيقات العملية وأهمية فهم وكلاء ReAct في تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث.

El artículo 'Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide' ofrece una introducción a la creación de agentes ReAct utilizando el marco LangGraph. Describe los conceptos fundamentales y los pasos involucrados en el proceso de desarrollo, dirigido a principiantes en el campo de la inteligencia artificial. La guía enfatiza las aplicaciones prácticas y la importancia de comprender los agentes ReAct en el desarrollo moderno de la IA.

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The article 'Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide' provides an introduction to creating ReAct agents using the LangGraph framework. It outlines the fundamental concepts and steps involved in the development process, catering to beginners in the field of artificial intelligence. The guide emphasizes practical applications and the significance of understanding ReAct agents in modern AI development.

Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide

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 AI Amnesia: Erasing Knowledge Without a Trace
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Imagine your AI model accidentally learned something it shouldn't have – sensitive customer data, for example. Current methods for deleting this information often require retraining the entire model, an expensive and time-consuming process. What if we could surgically remove that knowledge without starting from scratch?

The key lies in a novel approach: creating artificial "forgetting cues." We're teaching the model to unlearn specific data patterns by exposing it to carefully crafted synthetic examples. These examples are designed to strongly contradict the information we want the model to forget, effectively overwriting the problematic associations in its memory. This works even if you don’t have access to the original data you need to erase.

Think of it like this: you're trying to forget a bad song stuck in your head. Instead of trying to actively suppress it (which rarely works), you blast an even more catchy song. The new song overwrites the old one, effectively erasing it from your mental playlist.

Benefits of Selective Forgetting:

<ul>
<li> Enhanced Data Privacy: Remove sensitive data without compromising the overall model's performance.</li>
<li> Reduced Retraining Costs: Avoid full model retraining, saving significant time and resources.</li>
<li> Improved Model Security: Eliminate vulnerabilities introduced by unintentionally learned patterns.</li>
<li> Adaptable Learning: Enables continuous refinement of AI models based on evolving data landscapes.</li>
<li> Compliance Ready: Supports compliance with data privacy regulations like GDPR.</li>
<li> Scalable Solutions: Works efficiently even with limited access to training data.</li>
</ul>

Practical Tip: One challenge is ensuring the synthetic data accurately targets the information you want to remove without negatively impacting the model's ability to generalize. Rigorous testing and validation with holdout datasets are crucial.

The promise of AI that can truly 'forget' opens exciting possibilities for responsible AI development. By enabling precise data deletion, we pave the way for more secure, compliant, and adaptable machine learning systems. Imagine AI models that can adapt to changing ethical guidelines or quickly unlearn incorrect information, all without massive retraining efforts. This is a crucial step towards trustworthy and responsible AI that respects data privacy and aligns with societal values. Future exploration could include extending this to different data modalities and model architectures.

Related Keywords: machine unlearning, data privacy, few-shot learning, zero-shot learning, synthetic data, model editing, catastrophic forgetting, incremental learning, continual learning, deep learning, neural networks, data security, algorithmic fairness, responsible ai, ethical ai, federated unlearning, privacy-preserving ai, model retraining, AI governance, data deletion, GDPR compliance

يتناول المقال نهجًا جديدًا لمعالجة مشكلة نسيان الذكاء الاصطناعي، حيث قد تحتفظ نماذج الذكاء الاصطناعي عن غير قصد بمعلومات حساسة. تتطلب الطرق التقليدية لحذف هذه البيانات غالبًا إعادة تدريب كاملة للنموذج، وهو ما يعد مكلفًا ويستغرق وقتًا. تتضمن التقنية الجديدة إنشاء 'إشارات نسيان' اصطناعية تساعد النموذج على نسيان أنماط بيانات معينة من خلال تعريضه لأمثلة صناعية تتناقض مع المعلومات غير المرغوب فيها، مما يسمح بإزالة المعرفة المستهدفة دون الحاجة للوصول إلى البيانات الأصلية.

El artículo aborda un nuevo enfoque para tratar el problema de la amnesia de la IA, donde los modelos de IA pueden retener inadvertidamente información sensible. Los métodos tradicionales para eliminar estos datos a menudo requieren un reentrenamiento completo del modelo, lo que es costoso y lleva tiempo. La nueva técnica implica crear 'señales de olvido' artificiales que ayudan al modelo a desaprender patrones de datos específicos al exponerlo a ejemplos sintéticos que contradicen la información no deseada, permitiendo así la eliminación selectiva de conocimientos sin necesidad de acceder a l…

L'article traite d'une nouvelle approche pour résoudre le problème de l'amnésie de l'IA, où les modèles d'IA peuvent involontairement conserver des informations sensibles. Les méthodes traditionnelles pour supprimer ces données nécessitent souvent un réentraînement complet du modèle, ce qui est coûteux et long. La nouvelle technique consiste à créer des 'cues d'oubli' artificiels qui aident le modèle à désapprendre des schémas de données spécifiques en lui présentant des exemples synthétiques qui contredisent les informations indésirables, permettant ainsi une suppression ciblée des connaissan…

The article discusses a novel approach to address the issue of AI amnesia, where AI models may inadvertently retain sensitive information. Traditional methods for deleting such data often require complete retraining of the model, which is costly and time-consuming. The new technique involves creating artificial 'forgetting cues' that help the model unlearn specific data patterns by presenting it with synthetic examples that contradict the unwanted information, allowing for targeted knowledge removal without needing access to the original data.

AI Amnesia: Erasing Knowledge Without a Trace

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Turning materials like wood chips, crop residues and municipal solid waste into fuels and chemicals is important for our country's energy independence.

طور الباحثون نماذج حاسوبية متقدمة تهدف إلى تحسين التنبؤات لعمليات طحن الكتلة الحيوية. تركز هذه الابتكارات على تحويل مواد مثل رقائق الخشب، بقايا المحاصيل، والنفايات الصلبة البلدية إلى وقود ومواد كيميائية قيمة، وهو أمر مهم لتعزيز استقلالية الطاقة في البلاد. من المتوقع أن تعمل النماذج على تحسين كفاءة معالجة الكتلة الحيوية، مما يساهم في حلول الطاقة المستدامة.

Investigadores han desarrollado modelos informáticos avanzados destinados a mejorar las predicciones para los procesos de molienda de biomasa. Esta innovación se centra en convertir materiales como astillas de madera, residuos de cultivos y residuos sólidos municipales en combustibles y productos químicos valiosos, lo que es crucial para mejorar la independencia energética del país. Se espera que los modelos optimicen la eficiencia del procesamiento de biomasa, contribuyendo así a soluciones energéticas sostenibles.

Des chercheurs ont développé des modèles informatiques avancés visant à améliorer les prévisions pour les processus de broyage de la biomasse. Cette innovation se concentre sur la conversion de matériaux tels que les copeaux de bois, les résidus de culture et les déchets solides municipaux en combustibles et produits chimiques précieux, ce qui est crucial pour renforcer l'indépendance énergétique du pays. Les modèles devraient optimiser l'efficacité du traitement de la biomasse, contribuant ainsi à des solutions énergétiques durables.

Researchers have developed advanced computer models aimed at improving predictions for biomass milling processes. This innovation focuses on converting materials such as wood chips, crop residues, and municipal solid waste into valuable fuels and chemicals, which is crucial for enhancing energy independence in the country. The models are expected to optimize the efficiency of biomass processing, thereby contributing to sustainable energy solutions.

Researchers develop computer models for better biomass milling predictions

The most interesting aspect of the latest Even Realities glasses may be their limitations.

I've tried several AI smart glasses (including Meta Ray-Bans) in 2025 - these are the most comfortable

arXiv:2511.10650v1 Announce Type: new 
Abstract: Agentic applications powered by Large Language Models exhibit non-deterministic behaviors that can form hidden execution cycles, silently consuming resources without triggering explicit errors. Traditional observability platforms fail to detect these costly inefficiencies. We present an unsupervised cycle detection framework that combines structural and semantic analysis. Our approach first applies computationally efficient temporal call stack analysis to identify explicit loops and then leverages semantic similarity analysis to uncover subtle cycles characterized by redundant content generation. Evaluated on 1575 trajectories from a LangGraph-based stock market application, our hybrid approach achieves an F1 score of 0.72 (precision: 0.62, recall: 0.86), significantly outperforming individual structural (F1: 0.08) and semantic methods (F1: 0.28). While these results are encouraging, there remains substantial scope for improvement, and future work is needed to refine the approach and address its current limitations.

يتناول المقال إطارًا جديدًا للكشف غير الخاضع للإشراف عن الدورات في التطبيقات الوكيلة المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يمكن أن تظهر هذه التطبيقات سلوكيات غير حتمية تؤدي إلى دورات تنفيذ مخفية، تستهلك الموارد دون توليد أخطاء صريحة. تكافح منصات المراقبة التقليدية لتحديد هذه الكفاءات. يجمع الإطار المقترح بين التحليل الهيكلي والدلالي، محققًا درجة F1 تبلغ 0.72 على 1575 مسارًا من تطبيق سوق الأسهم القائم على LangGraph، متفوقًا بشكل كبير على الأساليب الحالية.

El artículo discute un nuevo marco para la detección de ciclos no supervisada en aplicaciones agenticas impulsadas por Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs). Estas aplicaciones pueden exhibir comportamientos no deterministas que conducen a ciclos de ejecución ocultos, consumiendo recursos sin generar errores explícitos. Las plataformas de observabilidad tradicionales tienen dificultades para identificar estas ineficiencias. El marco propuesto combina análisis estructural y semántico, logrando un puntaje F1 de 0.72 en 1575 trayectorias de una aplicación del mercado de valores basada en LangGraph, superando significativamente los métodos existentes.

L'article présente un nouveau cadre pour la détection de cycles non supervisée dans les applications agentiques alimentées par des modèles de langage de grande taille (LLMs). Ces applications peuvent présenter des comportements non déterministes qui entraînent des cycles d'exécution cachés, consommant des ressources sans générer d'erreurs explicites. Les plateformes d'observabilité traditionnelles ont du mal à identifier ces inefficacités. Le cadre proposé combine une analyse structurelle et sémantique, atteignant un score F1 de 0,72 sur 1575 trajectoires d'une application boursière basée sur LangGraph, surpassant de manière significative les méthodes existantes.

The article discusses a new framework for unsupervised cycle detection in agentic applications powered by Large Language Models (LLMs). These applications can exhibit non-deterministic behaviors that lead to hidden execution cycles, consuming resources without generating explicit errors. Traditional observability platforms struggle to identify these inefficiencies. The proposed framework combines structural and semantic analysis, achieving an F1 score of 0.72 on 1575 trajectories from a LangGraph-based stock market application, significantly outperforming existing methods.

Unsupervised Cycle Detection in Agentic Applications

A good language model should learn correct language usage, free of biases and errors.

يُعرَّف نموذج اللغة الجيد بأنه النموذج الذي يتعلم الاستخدام الصحيح للغة، خالٍ من التحيزات والأخطاء. يُعتبر هذا المبدأ حيويًا لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على فهم وتوليد اللغة البشرية بشكل فعال. التركيز على القضاء على التحيزات والأخطاء أمر أساسي لضمان موثوقية نماذج اللغة واستخدامها في تطبيقات متنوعة دون perpetuating misinformation أو التمييز.

Un buen modelo de lenguaje se define como aquel que aprende el uso correcto del lenguaje, libre de sesgos y errores. Este principio es crucial para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que puedan entender y generar el lenguaje humano de manera efectiva. El enfoque en eliminar sesgos y errores es esencial para garantizar que los modelos de lenguaje sean fiables y puedan utilizarse en diversas aplicaciones sin perpetuar la desinformación o la discriminación.

Un bon modèle de langage est défini comme celui qui apprend l'utilisation correcte de la langue, sans biais ni erreurs. Ce principe est crucial pour le développement de systèmes d'intelligence artificielle capables de comprendre et de générer efficacement le langage humain. L'accent mis sur l'élimination des biais et des erreurs est essentiel pour garantir que les modèles de langage soient fiables et puissent être utilisés dans diverses applications sans perpétuer la désinformation ou la discrimination.

A good language model is defined as one that learns correct language usage, free of biases and errors. This principle is crucial for the development of artificial intelligence systems that can understand and generate human language effectively. The focus on eliminating biases and errors is essential for ensuring that language models are reliable and can be used in various applications without perpetuating misinformation or discrimination.

Building ReAct Agents with LangGraph: A Beginner’s Guide

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