ai-agents-for-beginners
(اضغط على الصورة أعلاه لمشاهدة الفيديو لهذه الدرس)
مقدمة في وكلاء الذكاء الاصطناعي وحالات استخدام الوكلاء
مرحبًا بك في دورة وكلاء الذكاء الاصطناعي للمبتدئين! تمنحك هذه الدورة المعرفة الأساسية — والكود العملي الحقيقي — لبدء بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي من الصفر.
تعال وقل مرحبًا في مجتمع Azure AI على ديسكورد — إنه مليء بالمتعلمين وبناة الذكاء الاصطناعي الذين يسعدون بالإجابة على الأسئلة.
قبل أن نبدأ في البناء، دعونا نتأكد أولاً من أننا نفهم بالفعل ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي وما الوقت المناسب لاستخدامه.
مقدمة
يغطي هذا الدرس ما يلي:
- ما هي وكلاء الذكاء الاصطناعي، والأنواع المختلفة التي توجد
- أنواع المهام التي تناسب وكلاء الذكاء الاصطناعي أفضل
- اللبنات الأساسية التي ستستخدمها عند تصميم حل وكيل
أهداف التعلم
بحلول نهاية هذا الدرس، يجب أن تكون قادرًا على:
- شرح ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي وكيف يختلف عن الحل الذكي العادي
- معرفة متى يلجأ لاستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي (ومتى لا يفعل ذلك)
- رسم تصميم حل وكيل أساسي لمشكلة من العالم الحقيقي
تعريف وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنواعهم
ما هي وكلاء الذكاء الاصطناعي؟
إليك طريقة بسيطة للتفكير في الأمر:
وكلاء الذكاء الاصطناعي هم أنظمة تتيح لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تنفيذ أشياء — من خلال تزويدها بأدوات ومعرفة للتفاعل مع العالم، وليس فقط الاستجابة للمطالبات.
دعونا نفصل ذلك قليلاً:
- النظام — وكيل الذكاء الاصطناعي ليس مجرد شيء واحد. إنه مجموعة من الأجزاء التي تعمل معًا. في جوهره، كل وكيل لديه ثلاثة أجزاء:
- البيئة — المساحة التي يعمل فيها الوكيل. بالنسبة لوكيل حجز السفر، هذه ستكون منصة الحجز نفسها.
- المستشعرات — كيف يقرأ الوكيل الحالة الحالية لبيئته. قد يتحقق وكيل السفر من توفر الفنادق أو أسعار الرحلات.
- المُشغِلات — كيف يتخذ الوكيل إجراءً. قد يقوم وكيل السفر بحجز غرفة، إرسال تأكيد، أو إلغاء الحجز.
-
نماذج اللغات الكبيرة — كانت هناك وكلاء قبل وجود LLMs، لكن LLMs هي التي تجعل الوكلاء الحديثة قوية للغاية. يمكنها فهم اللغة الطبيعية، والتفكير في السياق، وتحويل طلب المستخدم الغامض إلى خطة عمل ملموسة.
-
تنفيذ الإجراءات — بدون نظام وكيل، فإن LLM فقط يولد نصًا. داخل نظام وكيل، يمكن لـ LLM فعليًا تنفيذ خطوات — البحث في قاعدة بيانات، استدعاء API، إرسال رسالة.
-
الوصول إلى الأدوات — الأدوات التي يمكن للوكيل استخدامها تعتمد على (1) البيئة التي يعمل فيها و(2) ما اختاره المطور ليزوده به. قد يتمكن وكيل السفر من البحث عن الرحلات لكنه لا يستطيع تعديل سجلات العملاء — الأمر كله يتعلق بما تقوم بربطه.
-
الذاكرة + المعرفة — يمكن أن يكون للوكلاء ذاكرة قصيرة الأمد (المحادثة الحالية) وذاكرة طويلة الأمد (قاعدة بيانات العملاء، التفاعلات السابقة). قد “يتذكر” وكيل السفر تفضيلك لمقاعد النافذة.
الأنواع المختلفة من وكلاء الذكاء الاصطناعي
ليست كل الوكلاء مبنية بنفس الطريقة. إليك تفصيلًا للأنواع الرئيسية، باستخدام وكيل حجز السفر كمثال مستمر:
| نوع الوكيل | ما يفعله | مثال وكيل السفر |
|---|---|---|
| وكلاء رد الفعل البسيطة | يتبع قواعد مشفرة مسبقًا — لا ذاكرة، لا تخطيط. | يرى بريد شكوى → يرسله لقسم الخدمة. هذا كل شيء. |
| وكلاء رد الفعل المبني على نموذج | يحتفظ بنموذج داخلي للعالم ويحدثه مع تغير الأمور. | يتتبع أسعار الرحلات التاريخية ويشير إلى المسارات التي تصبح مكلفة فجأة. |
| وكلاء قائمون على الهدف | لديه هدف واضح ويحدد كيفية الوصول إليه خطوة بخطوة. | يحجز رحلة كاملة (رحلات، سيارة، فندق) انطلاقًا من موقعك الحالي ليأخذك لوجهتك. |
| وكلاء قائمون على المنفعة | لا يجد فقط حل — بل يجد أفضل حل عبر موازنة الموازنات. | يوازن بين التكلفة والراحة ليجد الرحلة التي تحقق أعلى نقاط حسب تفضيلاتك. |
| وكلاء متعلمون | يتحسن مع مرور الوقت من خلال التعلم من الملاحظات. | يعدل توصيات الحجز المستقبلية بناءً على نتائج استبيانات ما بعد الرحلة. |
| وكلاء هرميون | وكيل عالي المستوى يقسم العمل إلى مهام فرعية ويفوضها لوكلاء أدنى مستوى. | طلب “إلغاء الرحلة” يُقسّم إلى: إلغاء الطيران، إلغاء الفندق، إلغاء تأجير السيارة — كل منها يديره وكيل فرعي. |
| أنظمة متعددة الوكلاء (MAS) | عدة وكلاء مستقلين يعملون معًا (أو يتنافسون). | تعاوني: وكلاء منفصلون يديرون الفنادق، الطيران، والترفيه. تنافسي: عدة وكلاء يتنافسون على حجز غرف الفنادق بأفضل سعر. |
متى تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي
لمجرد أنه يمكنك استخدام وكيل ذكاء اصطناعي لا يعني أنه يجب عليك دائمًا استخدامه. إليك الحالات التي يتألق فيها الوكلاء حقًا:
- المشاكل المفتوحة النهاية — عندما لا يمكن برمجة خطوات حل المشكلة مسبقًا. تحتاج أن يقوم LLM بتحديد الطريق بشكل ديناميكي.
- العمليات متعددة الخطوات — المهام التي تتطلب استخدام أدوات عبر عدة دورات، وليس مجرد بحث أو توليد واحد.
- التحسن مع الوقت — عندما تريد أن يصبح النظام أذكى بناءً على ملاحظات المستخدم أو إشارات البيئة.
سنغوص أعمق في متى (ومتى لا) تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي في درس بناء وكلاء ذكاء اصطناعي جديرين بالثقة في وقت لاحق من الدورة.
أساسيات حلول وكلاء
تطوير الوكلاء
أول شيء تفعله عند بناء وكيل هو تحديد ما الذي يمكنه فعله — أدواته، أفعاله، وسلوكياته.
في هذه الدورة، نستخدم خدمة Azure AI Agent كمنصتنا الرئيسية. تدعم:
- نماذج من مزودين مثل OpenAI، Mistral، وMeta (Llama)
- بيانات مرخصة من مزودين مثل Tripadvisor
- تعريفات أدوات OpenAPI 3.0 موحدة
أنماط الوكلاء
تتواصل مع نماذج اللغات الكبيرة عبر المطالبات. مع الوكلاء، لا يمكنك دائمًا صنع كل مطالبة يدويًا — الوكيل يحتاج لاتخاذ إجراءات على عدة خطوات. هنا تأتي أنماط الوكلاء. إنها استراتيجيات قابلة لإعادة الاستخدام لتحفيز وتنظيم LLM بطريقة أكثر توسعًا وموثوقية.
تم تصميم هذه الدورة حول الأنماط الوكلاء الأكثر شيوعًا وفائدة.
أُطُر الوكلاء
توفر أُطُر الوكلاء للمطورين قوالب وأدوات وبنية تحتية جاهزة لبناء الوكلاء. تجعل من السهل:
- توصيل الأدوات والقدرات
- مراقبة ما يفعله الوكيل (وتصحيح الأخطاء عند حدوثها)
- التعاون بين عدة وكلاء
في هذه الدورة، نركز على إطار عمل Microsoft Agent (MAF) لبناء وكلاء جاهزين للإنتاج.
عينات الكود
هل أنت مستعد لرؤيتها قيد التنفيذ؟ إليك عينات الكود لهذا الدرس:
- 🐍 بايثون: إطار عمل الوكيل
- 🔷 .NET: إطار عمل الوكيل
هل لديك أسئلة؟
انضم إلى Microsoft Foundry Discord للتواصل مع متعلمين آخرين، حضور ساعات العمل، والحصول على إجابات لأسئلة وكلاء الذكاء الاصطناعي من المجتمع.
الدرس السابق
الدرس التالي
تنويه: تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة بالذكاء الاصطناعي Co-op Translator. بينما نسعى للدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الرسمي والمعتمد. للمعلومات الهامة، يُنصح بالاستعانة بترجمة بشرية محترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسير ناتج عن استخدام هذه الترجمة.