نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام LangGraph وواجهات برمجة التطبيقات الإنتاجية

يُعد نقل نماذج الذكاء الاصطناعي الأولية من نص برمجي محلي إلى بيئة إنتاج موثوقة أحد أكبر التحديات في تطوير البرمجيات الحديثة. يوجهك هذا الدورة القائمة على النصوص عبر المفاهيم الأساسية والخطوات العملية اللازمة لبناء وتأمين واستضافة وكلاء ذكاء اصطناعي أقوياء. ستنتقل من كتابة مطالبات بسيطة إلى نشر سير عمل متعدد الوكلاء يحتفظ بالحالة. من خلال فهم البنية الأساسية لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وتنسيق الوكلاء القائم على الرسوم البيانية، سكتسب المهارات اللازمة لعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك كواجهات برمجة تطبيقات آمنة وعالية الأداء. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وآلات الحالة، وتنسيق نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). - بناء سير عمل متعدد الوكلاء يحتفظ بالحالة باستخدام LangGraph و Python. - تكوين واجهات برمجة تطبيقات جاهزة للإنتاج باستخدام FastAPI مع أنماط غير متزامنة حديثة (async/await). - إدارة التبعيات والبيئات الافتراضية بأمان باستخدام معايير التغليف الحديثة. - تنفيذ المراقبة الأساسية والرؤية لتتبع قرارات الوكيل وأداء واجهة برمجة التطبيقات. - نشر تطبيقات الوكلاء الخاصة بك على بيئات السحابة باستخدام تكوينات جاهزة للحاويات. تبدأ الدورة بتعريفات أساسية لأنظمة الوكلاء وبنى الرسوم البيانية قبل الانتقال إلى التنفيذ خطوة بخطوة. ستستعرض أمثلة برمجية مفصلة، وتحليلات مفاهيمية، وتكوينات نشر مصممة لجعل انتقالك إلى الإنتاج سلسًا. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين ومطوري البرمجيات الذين يرغبون في نشر أول تطبيق وكيل لهم، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في LangGraph. ابدأ القراءة اليوم لسد الفجوة بين مفاهيم الذكاء الاصطناعي وواقع الإنتاج.