ai-agents-for-beginners
(انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو هذا الدرس)
مقدمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي وحالات استخدام الوكلاء
مرحبًا بك في دورة وكلاء الذكاء الاصطناعي للمبتدئين! هذه الدورة تمنحك المعرفة الأساسية — وكود يعمل فعليًا — لبدء بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي من الصفر.
تعال وقل مرحبًا في مجتمع Azure AI على ديسكورد — فهو مليء بمتعلمين وبناة ذكاء اصطناعي سعداء بالإجابة على الأسئلة.
قبل أن نبدأ في البناء، دعونا نتأكد من أننا نفهم فعلاً ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي ومتى يكون من المنطقي استخدامه.
مقدمة
يغطي هذا الدرس:
- ما هم وكلاء الذكاء الاصطناعي، وأنواعهم المختلفة
- الأنواع التي تناسب المهام التي يقوم بها وكلاء الذكاء الاصطناعي
- اللبنات الأساسية التي ستستخدمها عند تصميم حل معقد بالوكلاء
أهداف التعلم
بحلول نهاية هذا الدرس، يجب أن تكون قادرًا على:
- شرح ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي وكيف يختلف عن حل الذكاء الاصطناعي العادي
- معرفة متى تستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي (ومتى لا تستخدمه)
- رسم تصميم أساسي لحل وكيلي لمشكلة في العالم الحقيقي
تعريف وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنواعهم
ما هم وكلاء الذكاء الاصطناعي؟
إليك طريقة بسيطة للتفكير في الأمر:
وكلاء الذكاء الاصطناعي هم أنظمة تتيح لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القيام ب أشياء — من خلال تزويدهم بالأدوات والمعرفة للتفاعل مع العالم، وليس فقط للرد على المُدخلات.
دعونا نفسر ذلك قليلًا:
- النظام — وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شيئًا واحدًا فقط. إنه مجموعة من الأجزاء التي تعمل معًا. في جوهره، يضم كل وكيل ثلاث قطع:
- البيئة — المساحة التي يعمل فيها الوكيل. لوكيل الحجز السياحي، ستكون منصة الحجز نفسها.
- أجهزة الاستشعار — كيف يقرأ الوكيل الحالة الحالية للبيئة الخاصة به. وكيل السفر لدينا قد يتحقق من توفر الفنادق أو أسعار الرحلات.
- المُنفذات — كيف يتخذ الوكيل الإجراءات. قد يحجز الوكيل غرفة، يرسل تأكيدًا، أو يلغي حجزًا.
-
نماذج اللغة الكبيرة — وُجدت الوكلاء قبل وجود النماذج الكبيرة، لكن النماذج الكبيرة هي التي تجعل الوكلاء الحديثين أقوياء جدًا. فهي تفهم اللغة الطبيعية، تتأمل في السياق، وتحول طلب المستخدم الغامض إلى خطة عمل ملموسة.
-
تنفيذ الإجراءات — بدون نظام وكيل، النموذج الكبير يولد نصًا فقط. داخل نظام الوكيل، يمكن للنموذج الكبير فعليًا تنفيذ الخطوات — البحث في قاعدة بيانات، استدعاء واجهة برمجة تطبيقات، إرسال رسالة.
-
الوصول للأدوات — الأدوات التي يمكن للوكيل استخدامها تعتمد على (1) البيئة التي يعمل فيها و(2) ما قرره المطور أن يمنحه. قد يتمكن وكيل السفر من البحث عن الرحلات لكن ليس تحرير سجلات العملاء — الأمر كله يتعلق بما تقوم بتوصيله.
-
الذاكرة + المعرفة — يمكن للوكلاء أن يكون لديهم ذاكرة قصيرة المدى (المحادثة الحالية) وذاكرة طويلة المدى (قاعدة بيانات العملاء، التفاعلات السابقة). قد “يتذكر” وكيل السفر أنك تفضل المقاعد بجانب النافذة.
أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفة
ليست كل الوكلاء مبنيين بنفس الطريقة. إليك تفصيل للأنواع الرئيسية، باستخدام وكيل الحجز السياحي كمثال متكرر:
| نوع الوكيل | ما الذي يفعله | مثال وكيل السفر |
|---|---|---|
| الوكلاء العاكسين البسيطين | يتبع قواعد مشفرة — لا ذاكرة، ولا تخطيط. | يقرأ بريد شكوى → يوجهه لخدمة العملاء. هذا كل شيء. |
| الوكلاء العاكسين المعتمدين على نموذج | يحتفظ بنموذج داخلي للعالم ويحدّثه مع تغير الأمور. | يتتبع أسعار الرحلات التاريخية ويشير إلى طرق أصبحت مكلفة فجأة. |
| الوكلاء المعتمدين على الهدف | لديه هدف محدد ويحدد كيفية الوصول إليه خطوة بخطوة. | يحجز رحلة كاملة (رحلات طيران، سيارة، فندق) من موقعك الحالي ليأخذك إلى وجهتك. |
| الوكلاء المعتمدين على المنفعة | لا يكتفي بإيجاد حل — بل يجد أفضل حل من خلال وزن التنازلات. | يوازن بين التكلفة والراحة ليجد الرحلة التي تحقق أعلى درجات حسب تفضيلاتك. |
| الوكلاء المتعلمين | يتحسن مع الوقت من خلال التعلم من الملاحظات. | يعدّل توصيات الحجز المستقبلية بناءً على نتائج استبيانات ما بعد الرحلة. |
| الوكلاء الهرميين | وكيل عالي المستوى يقسم العمل إلى مهام فرعية ويفوض لوكلاء أدنى. | طلب “إلغاء الرحلة” يُقسم إلى: إلغاء الطيران، إلغاء الفندق، إلغاء استئجار السيارة — كل منها يعالج بواسطة وكيل فرعي. |
| أنظمة الوكلاء المتعددة (MAS) | عدة وكلاء مستقلين يعملون معًا (أو يتنافسون). | تعاوني: وكلاء منفصلون يتعاملون مع الفنادق، الرحلات، والترفيه. تنافسي: عدة وكلاء يتنافسون لملء غرف الفنادق بأفضل سعر. |
متى تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي
لمجرد أنك تستطيع استخدام وكيل ذكاء اصطناعي، لا يعني أنه يجب عليك دائمًا. إليك الحالات التي يتألق فيها الوكلاء فعلاً:
- مشاكل مفتوحة النهاية — عندما لا يمكن برمجة خطوات حل المشكلة مسبقًا. تحتاج إلى أن يحدد النموذج الكبير المسار بطريقة ديناميكية.
- عمليات متعددة الخطوات — مهام تتطلب استخدام أدوات عبر عدة مراحل، وليس مجرد بحث أو توليد مرة واحدة.
- التحسن مع الوقت — عندما تريد أن يتحسن النظام بناءً على ملاحظات المستخدم أو إشارات البيئة.
سنتعمق أكثر في متى (ومتى لا) تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي في درس بناء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين لاحقًا في الدورة.
أساسيات الحلول الوكيلية
تطوير الوكلاء
أول شيء تفعله عند بناء وكيل هو تحديد ما الذي يمكنه فعله — أدواته، أفعاله، وسلوكياته.
في هذه الدورة، نستخدم خدمة وكلاء Azure AI كمنصتنا الرئيسية. وهي تدعم:
- النماذج المفتوحة مثل OpenAI و Mistral و Llama
- بيانات مرخصة من مزودين مثل Tripadvisor
- تعريفات أدوات OpenAPI 3.0 الموحدة
أنماط وكيلية
تتواصل مع نماذج اللغة الكبيرة عبر المطالبات. مع الوكلاء، لا يمكنك دائمًا صياغة كل طلب يدويًا — الوكيل يحتاج إلى اتخاذ إجراءات عبر عدة خطوات. هنا يأتي دور الأنماط الوكيلية. هي استراتيجيات قابلة لإعادة الاستخدام لتحفيز وتنسيق النماذج الكبيرة بطريقة أكثر قابلية للتطوير والموثوقية.
هذه الدورة منظمة حول الأنماط الوكيلية الأكثر شيوعًا وفائدة.
أُطُر العمل الوكيلية
توفر الأُطُر الوكيلية للمطورين قوالب وأدوات وبُنية تحتية جاهزة لبناء الوكلاء. تجعل الأمر أسهل لـ:
- توصيل الأدوات والقدرات
- مراقبة ما يفعله الوكيل (وتصحيح الأخطاء عند حدوث مشاكل)
- التعاون بين عدة وكلاء
في هذه الدورة، نركز على إطار عمل وكلاء Microsoft (MAF) لبناء وكلاء جاهزين للإنتاج.
عينات الشفرة
هل أنت مستعد لمشاهدتها قيد التنفيذ؟ إليك عينات الشفرة لهذا الدرس:
- 🐍 بايثون: إطار عمل الوكيل
- 🔷 .NET: إطار عمل الوكيل
لديك أسئلة؟
انضم إلى Microsoft Foundry Discord للتواصل مع متعلمين آخرين، وحضور ساعات مكتبية، والحصول على إجابات لأسئلة وكلاء الذكاء الاصطناعي من المجتمع.
الدرس السابق
الدرس التالي
إخلاء المسؤولية:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم بأن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر المعتمد. للمعلومات الهامة، يُنصح بالاستعانة بترجمة بشرية محترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة تنشأ عن استخدام هذه الترجمة.