هندسة وبنية وكلاء الذكاء الاصطناعي: بناء أنظمة ذاتية التشغيل

مع سعي المؤسسات لأتمتة سير العمل المعقدة، يتزايد الطلب بسرعة على المطورين القادرين على بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين وموثوقين. يرشدك هذا المساق النصي من أساسيات استدلال LLM المطلقة إلى تصميم أنظمة متطورة متعددة الوكلاء. ستنتقل من فهم المطالبات الأساسية إلى تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي موجهة نحو الأهداف يمكنها التخطيط واستخدام الأدوات والتعاون. من خلال الشروحات الواضحة والتفصيلات البرمجية المنظمة، ستكتسب المهارات اللازمة لبناء وكلاء جاهزين للإنتاج يحلون مشاكل العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لبنية وكلاء الذكاء الاصطناعي، ودورات التخطيط، وإدارة الذاكرة. - بناء أنظمة أحادية الوكيل باستخدام أطر الاستدلال مثل ReAct و ReWOO. - تصميم سير عمل معقدة متعددة الوكلاء ورسوم بيانية ذات حالة باستخدام LangGraph. - دمج الأدوات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لترسيخ وكلاءك في بيانات مخصصة. - تهيئة سير عمل الأتمتة المرئية باستخدام n8n لربط الوكلاء بالتطبيقات اليومية. - مراقبة أداء الوكيل واستخدام الرموز المميزة وتصحيح الأخطاء وتحسينها باستخدام LangSmith. يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية والآليات الجوهرية لاستدلال LLM. من هناك، ستتقدم عبر دروس مكتوبة خطوة بخطوة، بدءًا من نصوص بسيطة لاستخدام الأدوات وصولاً إلى تنسيق متعدد الوكلاء ومراقبة الإنتاج. صُمم هذا المساق للمطورين ومهندسي البرمجيات وعشاق التكنولوجيا الذين يرغبون في دخول مجال هندسة الذكاء الاصطناعي. لا يلزم وجود خبرة سابقة في وكلاء الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول وكيل ذكاء اصطناعي مستقل لك.