المرحلة الخامسة: استكشاف سيناريوهات تطبيق الذكاء الاصطناعي
دورة الذكاء الاصطناعي الوكيلي التي يدرسها أندرو نج، تعلم كيفية بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على أداء مهام معقدة بشكل مستقل، وإتقان أربعة أنماط تصميم رئيسية: التفكير، واستخدام الأدوات، والتخطيط، والتعاون بين الوكلاء المتعددين.
Agentic AI
نظرة عامة على الدورة
الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) مع أندرو نج هي دورة مقدمة من DeepLearning.AI، تركز على بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة، ويقوم بتدريسها رائد مجال الذكاء الاصطناعي، أندرو نج شخصيًا. تعلمك هذه الدورة كيفية بناء أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلة قادرة على تنفيذ المهام بشكل مستقل من خلال سير عمل تكراري ومتعدد الخطوات.
مميزات الدورة:
- 📚 5 وحدات - مسار تعليمي منهجي ومتكامل
- ⏰ حوالي 6 ساعات - تعلم بالوتيرة الذاتية
- 🎯 مستوى متوسط - مناسب للمتعلمين ذوي الخلفية الأساسية
- 🆓 دورة مجانية - متاحة فقط على منصة DeepLearning.AI
- 🎓 شهادة إتمام - الحصول على شهادة مهارة بعد الانتهاء من الدورة
ما هو الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI)؟
يمثل الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) طريقة جديدة لبناء البرمجيات، حيث يستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لإكمال جزء من المهام المعقدة أو كلها. على عكس نمط التوجيه-الاستجابة التقليدي لمرة واحدة، تُمكّن سير عمل الوكيل الذكاء الاصطناعي من:
- 📋 تخطيط عمليات متعددة الخطوات - تقسيم المهام المعقدة إلى خطوات قابلة للتنفيذ
- 🔄 التنفيذ التكراري - تحسين جودة المخرجات بشكل متكرر
- 🛠️ استخدام الأدوات - الاتصال بقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات الخارجية
- 🤔 التفكير الذاتي - تقييم وتحسين مخرجاته الخاصة
أنماط التصميم الأساسية
ستتعمق الدورة في أربعة أنماط تصميم أساسية تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة:
1. الانعكاس (Reflection)
قدرة الذكاء الاصطناعي على مراجعة عمله بشكل نقدي وتحسين الجودة بشكل تكراري - تمامًا مثل مراجعة الكود الآلية.
سيناريوهات التطبيق:
- مراجعة الكود وتحسينه تلقائيًا
- تحسين جودة المستندات
- تصحيح الأخطاء الذاتي في نتائج المخرجات
2. استخدام الأدوات (Tool Use)
ربط الذكاء الاصطناعي بقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات الخارجية، مما يمكنه من تنفيذ الإجراءات فعليًا، وليس مجرد إنشاء نصوص.
سيناريوهات التطبيق:
- استعلامات قواعد البيانات وعملياتها
- البحث على الويب واسترجاع المعلومات
- تنفيذ الكود واختباره
- إرسال رسائل البريد الإلكتروني وإدارة التقويم
3. التخطيط (Planning)
تقسيم المهام المعقدة إلى خطوات قابلة للتنفيذ يمكن للذكاء الاصطناعي اتباعها والتكيف معها عندما لا تسير الأمور كما هو متوقع.
سيناريوهات التطبيق:
- تحليل المهام وجدولتها
- أتمتة إدارة المشاريع
- تصميم سير عمل تكيفي
4. تعاون الوكلاء المتعددين (Multi-Agent)
تنسيق أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة ومتخصصة للتعامل مع أجزاء مختلفة من سير العمل المعقد.
سيناريوهات التطبيق:
- محاكاة تعاون الفريق
- تقسيم المهام المتخصصة
- المعالجة الموزعة للأنظمة المعقدة
المنهج الدراسي للدورة
الوحدة 1: مقدمة إلى سير عمل الوكيل (Agentic Workflows)
- مرحبًا (دقيقتان)
- ما هو الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI)؟ (5 دقائق) - فهم جوهر الذكاء الاصطناعي الوكيل
- درجات الاستقلالية (5 دقائق) - تحليل درجات الاستقلالية
- فوائد الذكاء الاصطناعي الوكيل (4 دقائق) - مزايا الذكاء الاصطناعي الوكيل
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل (7 دقائق) - سيناريوهات التطبيق العملي
- تحليل المهام (Task Decomposition) (8 دقائق) - تحديد الخطوات في سير العمل
- تقييم الذكاء الاصطناعي الوكيل (Evals) (5 دقائق) - إطار عمل تطوير مدفوع بالتقييم
- أنماط تصميم الوكيل (Agentic Design Patterns) (7 دقائق) - نظرة عامة على أنماط التصميم
- اختبار الوحدة 1 (10 دقائق) - اختبار الوحدة
- جرب وكيل البحث (Research Agent) (10 دقائق) - ممارسة وكيل البحث
الوحدات 2-5: مواضيع متقدمة
ستتعمق الوحدات اللاحقة من الدورة في تفاصيل تنفيذ أنماط التصميم المختلفة، وفي النهاية ستبني وكيل بحث كاملًا قادرًا على:
- جمع المعلومات
- تحليل النتائج
- إنشاء تقارير شاملة
- تنفيذ سير عمل مستقل
المشروع العملي: وكيل البحث (Research Agent)
المشروع العملي الأساسي للدورة هو بناء وكيل بحث وظيفي بالكامل، قادر على:
# مثال على سير العمل
1. تخطيط استراتيجية البحث
2. استدعاء محرك بحث الويب
3. تنزيل صفحات الويب ذات الصلة
4. تجميع وترتيب النتائج
5. صياغة مخطط تفصيلي
6. مراجعة التحرير للتأكد من الاتساق
7. إنشاء تقرير Markdown
مميزات المشروع:
- 🔍 أتمتة جمع المعلومات
- 📊 تحليل وتجميع ذكي
- 📝 إنشاء تقارير منظمة
- 🔄 تحسين تكراري متعدد الخطوات
منهجية التعلم
التنفيذ التقني
- استخدام بايثون الخالص - البناء من المبادئ الأولى، دون إخفاء تفاصيل الأطر
- مستقل عن الأطر - تعلم المفاهيم الأساسية، يمكن تطبيقها على أي إطار عمل وكيل
- خطوة بخطوة - فهم الأساسيات أولاً، ثم استكشاف أدوات الأطر
المهارات العملية
- ✅ تحليل العمليات التجارية إلى سير عمل وكيل
- ✅ تحديد المهام المناسبة لتنفيذ الوكيل
- ✅ بناء إطار اختبار قوي
- ✅ إجراء تحليل منهجي للأخطاء
- ✅ تحسين النظام للنشر في بيئة الإنتاج
التقييم والتحسين
تركز الدورة بشكل خاص على منهجية التطوير المدفوعة بالتقييم (Evals)، وهي مفتاح بناء وكلاء فعالين:
القدرات الأساسية:
- 📈 تصميم مقاييس الأداء
- 🐛 طرق تحليل الأخطاء
- 🔍 تتبع سير العمل (Traces)
- 🎯 التحسين على مستوى المكونات
- 🚀 الاستعداد للنشر في بيئة الإنتاج
رؤية أندرو نج:
"لقد وجدت أن أكبر مؤشر على ما إذا كان الشخص يمكنه بناء وكلاء بفعالية هو ما إذا كان يعرف كيفية دفع عملية موحدة للتقييم وتحليل الأخطاء. قد تقضي الفرق التي لا تعرف كيفية القيام بذلك شهورًا في تعديل الوكلاء دون إحراز أي تقدم تقريبًا."
الفئات المستهدفة
الطلاب المثاليون
- 💻 مطورون برمجيات - يرغبون في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لبناء أنظمة مستقلة تتعامل مع سير عمل متعدد الخطوات
- 🐍 مبرمجو بايثون - يمتلكون مهارات برمجة بايثون بمستوى متوسط
- 🤖 ممارسو الذكاء الاصطناعي - لديهم فهم أساسي لنماذج اللغة الكبيرة وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، ويرغبون في تعميق مهاراتهم العملية
المتطلبات المسبقة
- أساسيات برمجة بايثون
- فهم أساسي لنماذج اللغة الكبيرة (LLM)
- خبرة في استدعاء واجهات برمجة التطبيقات (APIs) (مفيدة ولكنها ليست ضرورية)
قيمة الدورة
لماذا يجب أن تتعلم هذه الدورة؟
- إتقان المهارات المتطورة - الذكاء الاصطناعي الوكيل هو أحد أكثر المهارات المطلوبة في سوق عمل الذكاء الاصطناعي حاليًا
- خبرة عملية - بناء تطبيقات وكيل على مستوى الإنتاج من الصفر
- منهجية منهجية - تعلم أنماط التصميم المثبتة وأفضل الممارسات
- تطبيق مرن - بعد فهم المفاهيم الأساسية، يمكنك التنفيذ باستخدام أي إطار عمل
- التطوير الوظيفي - ستكون متقدمًا بشكل كبير على معظم الفرق التي تبني وكلاء
أمثلة على سيناريوهات التطبيق
- 📝 إنشاء المحتوى وتحريره
- 🔬 البحث والتحليل العميق
- 💼 أتمتة خدمة العملاء
- 📈 أتمتة سير عمل التسويق
- 👨💻 إنشاء الكود ومراجعته
- ⚖️ فحص الامتثال للمستندات القانونية
- 🏥 أبحاث الرعاية الصحية
- 📊 أبحاث المنتجات التجارية
تعريف بالمدرب
أندرو نج
- 🎓 رائد في مجال الذكاء الاصطناعي
- 🧠 المؤسس المشارك لـ Google Brain
- 📚 المؤسس المشارك لـ Coursera
- 🏢 كبير العلماء السابق في بايدو (Baidu)
- 👨🏫 مبتكر دورات التعلم الآلي التي أثرت في ملايين المتعلمين
نصائح للتعلم
- أكمل درسًا واحدًا يوميًا - حافظ على استمرارية التعلم
- مارس العمل يدويًا - اتبع الدورة لبناء المشاريع
- افهم بعمق - افهم المبادئ بدلاً من حفظ الأطر
- جرب وابتكر - حاول تطبيق الأنماط التي تعلمتها على مشاريعك الخاصة
- انضم إلى المجتمع - شارك في منتديات DeepLearning.AI
مخرجات الدورة
بعد إكمال الدورة، ستكون قادرًا على:
✅ فهم المفاهيم الأساسية ومزايا الذكاء الاصطناعي الوكيل
✅ تنفيذ أنماط تصميم الوكيل الأربعة الرئيسية
✅ بناء تطبيقات وكيل على مستوى الإنتاج
✅ تقييم وتحسين أنظمة الوكيل
✅ تحديد سيناريوهات الأعمال المناسبة لتنفيذ الوكيل
✅ بناء وكلاء باستخدام أي إطار عمل أو بايثون الخالص
✅ الحصول على شهادة معتمدة من DeepLearning.AI
ملخص
هذه دورة ذات قيمة عملية عالية، يدرسها خبير رائد في مجال الذكاء الاصطناعي، أندرو نج. لا تعلم الدورة المعرفة النظرية فحسب، بل تركز أيضًا على تنمية القدرات العملية، وخاصة منهجية التطوير المدفوعة بالتقييم، وهي مهارة حاسمة غالبًا ما تتجاهلها العديد من الفرق. سواء كنت ترغب في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، أو الحصول على ميزة تنافسية في مسارك المهني، فإن هذه الدورة هي فرصة تعليمية لا تفوت في عام 2025.
رابط الدورة: https://www.deeplearning.ai/courses/agentic-ai/