AI Agents Fundamentals Multi-Agent Systems Autonomous AI Agents Agent Memory Agent Planning Tool Calling Function Calling Agent Orchestration Agent Evaluation Human-in-the-Loop AI Agent Security Agent Observability
31 posts
في الأيام الأولى لتطبيقات نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، كان استخدام الأدوات يُعامل غالباً كميكانيكية بسيطة لاستدعاء الدوال. ومع ذلك، مع انتقالنا من النماذج الأولية التجريبية إلى وكلاء ذكاء اصطناعي متينين وجاهزين للإنتاج، تزداد التعقيدات بشكل أسي. الوكيل المنتج ليس مجرد نموذج...
يتغير مشهد الذكاء الاصطناعي بسرعة من أدوات سلبية إلى مشاركين نشطين. نحن نتجاوز عصر النماذج اللغوية الكبيرة التي تجيب ببساطة على الأسئلة في تبادل ثابت. بدلاً من ذلك، نحن ندخل عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين...
مع انتقالنا من دورة ضججة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى عصر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج، برزت تحديات معمارية جديدة. بناء وكيل واحد قادر على الإجابة عن سؤال أمر straightforward، لكن بناء نظام من الوكلاء المتخصصين الذين يمكنهم التخطيط والتنفيذ يتطلب طبقة تنسيق قوية.
أدى ظهور وكلاء نماذج اللغات الكبيرة (LLM) إلى تحول جذري في هندسة البرمجيات. لم نعد نبني فقط واجهات برمجية عديمة الحالة؛ بل نبني أنظمة تخطط وتفكر وتنفيذ الإجراءات بشكل مستقل. ومع ذلك، يجلب هذا الاستقلال تحدياً كبيراً يتمثل في الغموض. عندما يفشل الوكيل، ...
كان أحد أكبر العوائق في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي متينين هو الانفصال بين الطبيعة المرنة والاحتمالية لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والمتطلبات الحتمية والمحددة للأنظمة الخارجية. كيف يمكن لنموذج يتوقع الرموز التالية أن يتفاعل بدقة مع واجهة برمجة تطبيقات REST أو يستعلم عن قاعدة بيانات SQL؟
تطور الذكاء الاصطناعي بسرعة من أنظمة التعرف البسيط على الأنماط إلى وكلاء مستقلين قادرين على تنفيذ مهام معقدة ومتعددة الخطوات. بالنسبة للمطورين من المستوى المتوسط إلى المتقدم، لم يعد فهم الآليات الداخلية لهذه الوكلاء مجرد تمرين أكاديمي...
يتطور مشهد الذكاء الاصطناعي بسرعة من التفاعلات المعزولة ذات النموذج الواحد إلى بيئات تعاونية معقدة. وعلى رأس هذا التحول تقف أنظمة الوكلاء المتعددين (MAS).