بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي بطريقتين: LangGraph و Standard SDKs

مع تحول الذكاء الاصطناعي من مجرد روبوتات دردشة بسيطة إلى أنظمة مستقلة، يواجه المطورون تحدي اختيار الإطار البرمجي المناسب لمشاريعهم. إن فهم الاختلافات بين standard agent software development kits (SDKs) وأدوات التنسيق القائمة على الحالة (state-based orchestration tools) أمر بالغ الأهمية لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة. تزيل هذه الدورة الغموض عن الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI) من خلال اتباع نهج عملي ومقارن. ستتعلم مصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية، وتفهم كيف تتخذ النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) القرارات، وتكتشف كيفية هيكلة سير عمل الوكيل. من خلال بناء نفس الوكيل تمامًا باستخدام نهجين مختلفين — standard AI Agent SDK و LangGraph — ستكتسب فهمًا عمليًا لمتى تستخدم استدعاء الوظائف المباشر (function calling) مقابل إدارة الحالة المعقدة القائمة على الرسم البياني (graph-based state management). ما ستتعلمه: • فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI) الأساسية، بما في ذلك حلقات التفكير (reasoning loops)، واستخدام الأدوات، وهندسة الأوامر (prompt engineering) الأساسية. • بناء وكيل ذكاء اصطناعي أساسي باستخدام نهج standard SDK. • إنشاء نفس الوكيل تمامًا باستخدام LangGraph لإدارة انتقالات الحالة المعقدة. • المقارنة بين نقاط القوة والمقايضات وقدرات التوسع لكلا النمطين المعماريين. • تنفيذ أنماط Retrieval-Augmented Generation (RAG) الأساسية لمنح وكلائك إمكانية الوصول إلى المعرفة الخارجية. • تهيئة بيئات التنفيذ الحديثة وإدارة أسرار التطبيق (application secrets) بشكل آمن. تبدأ الدورة بمقدمة شاملة لمصطلحات وكلاء الذكاء الاصطناعي والمفاهيم الأساسية قبل الانتقال إلى شروحات الكود المكتوبة. ستتبع تعليمات نصية خطوة بخطوة لتنفيذ واختبار وتقييم كلا الإصدارين من تطبيق الوكيل الخاص بك. تم تصميم هذه الدورة للمطورين المبتدئين والمتحمسين للمجالات التقنية، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في أطر عمل الذكاء الاصطناعي — فقط فهم أساسي لمنطق البرمجة. ابدأ القراءة اليوم لإتقان الأدوات التي تدعم الجيل القادم من التطبيقات الذكية.