بناء الذكاء الاصطناعي الوكيلي باستخدام LangChain و LangGraph

يتحول الذكاء الاصطناعي من واجهات الدردشة البسيطة إلى وكلاء مستقلين قادرين على التخطيط والاستنتاج وتنفيذ المهام متعددة الخطوات. يعد فهم كيفية بناء هذه الأنظمة الوكيلية أمرًا ضروريًا لأي شخص يتطلع إلى البقاء في طليعة تطوير الذكاء الاصطناعي. يقدم هذا المساق مقدمة شاملة لإنشاء أنظمة مستقلة يمكنها تحسين أدائها ذاتيًا والتعامل مع تدفقات العمل المعقدة. ستحول فهمك للنماذج اللغوية الكبيرة إلى القدرة على بناء وكلاء وظيفيين يتذكرون التفاعلات السابقة ويصقلون منطقهم الخاص. من خلال التركيز على التصميم ذي الحالة وبنى الاستنتاج، ستتعلم كيفية تجاوز التلقين الأساسي إلى عالم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستمرة وذاتية التحسين. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي الوكيلي وأنماط الاستنتاج المستقل. - تكوين تدفقات عمل ذات حالة باستخدام LangGraph لإدارة المهام المعقدة والمتكررة. - تنفيذ معماريات ReAct و Reflection و Reflexion للوكلاء ذاتيي التصحيح. - تطبيق أنماط الذاكرة والاستمرارية للحفاظ على السياق عبر التفاعلات طويلة الأمد. - دمج التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وقواعد بيانات المتجهات في تدفقات العمل الوكيلية. - التدرب على كتابة كود Python نظيف وحديث مع تلميحات النوع لتطوير ذكاء اصطناعي قوي. يبدأ المساق بالتعريفات التأسيسية والمنطق الأساسي للتصميم الوكيلي قبل الانتقال إلى تدفقات العمل القائمة على الرسوم البيانية واستراتيجيات الاستنتاج المتقدمة. إنه مصمم للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي للبرمجة والذين هم على استعداد لبناء أول وكلائهم الأذكياء من خلال الشروحات المكتوبة والتمارين القائمة على الكود. ابدأ رحلتك إلى الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي المستقل اليوم.