المرحلة السادسة: التطبيق العملي لمشاريع الذكاء الاصطناعي والنشر في الإنتاج

أنماط التصميم الوكيلة: دليل عملي لبناء أنظمة ذكية

نظرة عامة على الدورة

"أنماط التصميم الوكيلة: دليل عملي لبناء أنظمة ذكية" هو دليل شامل لتصميم أنظمة الوكلاء الذكية الاصطناعية، كتبه أنطونيو غولي، مدير الهندسة في مكتب CTO في Google. هذا الكتاب الإلكتروني العملي المكون من 406 صفحة يركز على أنماط التصميم لبناء أنظمة وكلاء ذكية اصطناعية.

مقدمة عن المؤلف

أنطونيو غولي هو مدير أول في Google، يشغل حاليًا منصب مدير الهندسة في مكتب CTO. لديه أكثر من 30 عامًا من الخبرة ذات الصلة وهو شخصية معروفة في الصناعة يتمتع بخبرة عميقة في الذكاء الاصطناعي والبحث وتقنيات الحوسبة السحابية.

ميزات الدورة

1. مورد مجاني ومفتوح

• يكتب المؤلف هذا الكتاب في بيئة مفتوحة، ويمكن لأي شخص الوصول إليه مجانًا للمراجعة والاقتراحات
• لا توجد جدران دفع أو تسجيل أو قيود أخرى
• يوفر مستودع GitHub أمثلة كاملة لملفات PDF وأمثلة التعليمات البرمجية لـ Jupyter Notebook

2. موجه نحو الممارسة

• يركز كل فصل على نمط تصميم وكيل معين
• يقدم نظرة عامة مفصلة على النمط
• يتضمن تطبيقات عملية وحالات استخدام
• يحتوي على مثال واحد أو أكثر من أمثلة التعليمات البرمجية العملية
• الوجبات الرئيسية في نهاية كل فصل للمراجعة السريعة

3. دعم عبر الأطر

لتوفير "لوحة" ملموسة لأمثلة التعليمات البرمجية، يستخدم هذا الدليل ثلاثة أطر تطوير وكلاء بارزة:

• LangChain و LangGraph: يوفران طرقًا مرنة لبناء تسلسلات تشغيلية معقدة
• Crew AI: يوفر إطارًا منظمًا لتنسيق العديد من الوكلاء
• مجموعة أدوات مطور وكلاء Google (Google ADK): توفر أدوات لبناء وتقييم ونشر الوكلاء

من خلال عرض أمثلة عبر هذه الأدوات، يكتسب القراء فهمًا واسعًا لكيفية تطبيق هذه الأنماط في أي بيئة تقنية.

المحتوى الأساسي: 21 نمط تصميم

يغطي هذا الكتاب 21 نمط تصميم وكيل أساسي، من المفاهيم الأساسية إلى الموضوعات المتقدمة:

الأنماط الأساسية

• تسلسل المطالبات: تنفيذ المطالبات المتسلسل للمهام المعقدة متعددة الخطوات
• التوجيه: تصنيف الطلبات الذكي وتوجيهها إلى المعالجات المناسبة
• استخدام الأدوات: التكامل والإدارة الاستراتيجيان للأدوات الخارجية

أنماط الذاكرة والتعلم

• إدارة الذاكرة: الاستمرارية السياقية من خلال التخزين الذكي للمعلومات
• محول التعلم: التحسين الديناميكي من خلال الخبرة والملاحظات

أنماط التخطيط والتعاون

• المخطط: تقسيم المهام المنظم مع إدارة التبعيات
• التعاون بين الوكلاء المتعددين: حل المشكلات التعاوني من خلال تنسيق الوكلاء
• اتصال الوكيل: بنية تحتية منظمة للاتصال لتنسيق الوكلاء

أنماط ضمان الجودة

• التصحيح الذاتي: إدارة الأخطاء المنهجية ومرونة النظام
• المدقق البشري: تكامل الرقابة البشرية الاستراتيجية لمراقبة الجودة
• معالج الاستثناءات: إدارة الأخطاء المنهجية ومرونة النظام

الأنماط المتقدمة

• مسترجع RAG: الوصول الديناميكي إلى المعرفة الخارجية أثناء إنشاء الاستجابة
• مكامل MCP: اتصال موحد مع الموارد الخارجية
• محسن الموارد: المراقبة والتحسين الديناميكيان للموارد
• حارس السلامة: آليات سلامة شاملة لحدود التشغيل المقبولة
• المقيِّم: تقييم شامل للأداء وتتبع صحة النظام
• المحدد: ترتيب المهام الذكي وجدولتها بناءً على معايير متعددة
• المستكشف: تحقيق منهجي في البيئات غير المعروفة لاكتساب المعرفة
• محرك الاستدلال: استنتاج منطقي منهجي وحل منظم للمشكلات
• مراقب الهدف: وظيفة تنفيذية توفر التوجيه والمساءلة

أهداف التعلم

من خلال هذه الدورة، ستكون قادرًا على:

1. فهم الأسس النظرية لأنماط تصميم الوكلاء: إتقان المفاهيم والمبادئ الأساسية وراء كل نمط
2. اكتساب المهارات العملية: تنفيذ هذه الأنماط الأساسية الـ 21
3. بناء أنظمة ذكية: بناء أنظمة أكثر ذكاءً وقدرة واستقلالية على لوحة التطوير التي تختارها
4. تطبيق أفضل الممارسات: استخدام الحلول التي تم اختبارها في المعركة لمعالجة تحديات التصميم والتنفيذ الشائعة في المجال الوكيلي
5. تحسين جودة النظام: تحسين هيكل وصيانة وموثوقية وكفاءة الوكلاء الذين تبنيهم

هيكل الدورة

تنظيم الفصل

• يركز كل فصل على نمط وكيل واحد
• تبني الفصول على بعضها البعض ولكن يمكن استخدامها أيضًا كدليل مرجعي
• انتقل إلى الأنماط التي تعالج التحديات المحددة التي تواجهك

تكوين المحتوى

يتضمن كل فصل:

1. نظرة عامة على النمط: مقدمة مفصلة لتعريف النمط والسيناريوهات القابلة للتطبيق
2. التطبيقات العملية: يعرض حالات الاستخدام الواقعية
3. أمثلة التعليمات البرمجية: يوفر رمز تنفيذ قابل للتشغيل
4. الوجبات الرئيسية: يلخص نقاط المعرفة الأساسية

المتطلبات الفنية

أطر التطوير

# مثال LangChain
from langchain import PromptTemplate, LLMChain

# مثال Crew AI
from crewai import Agent, Task, Crew

# مثال Google ADK
from google_adk import Agent, Tool

الجمهور المستهدف

• مطورو الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة
• مهندسو البرمجيات
• مهندسو النظم
• الأفراد التقنيون الذين يرغبون في بناء أنظمة وكلاء ذكية
• الباحثون المهتمون بأنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة

الفلسفة الأساسية

أهمية أنماط التصميم

أنماط التصميم الوكيلة ليست قواعد جامدة، بل هي قوالب أو مخططات تم اختبارها في المعركة تقدم مناهج مثبتة لتحديات التصميم والتنفيذ القياسية في المجال الوكيلي.

قيمة الأنماط

من خلال تطبيق أنماط التصميم هذه، يمكنك الحصول على:

• هيكل: منطق وكيل واضح
• قابلية الصيانة: سهولة الفهم والتعديل على التعليمات البرمجية
• المتانة: حلول موثوقة مثبتة
• الكفاءة: أداء النظام الأمثل
• لغة مشتركة: مصطلحات قياسية للتعاون الجماعي

مسار التعلم من الأساسي إلى المتقدم

1. المرحلة التأسيسية:

   • فهم الأنماط الأساسية مثل تسلسل المطالبات والتوجيه
   • تعلم استخدام الأدوات وإدارة سير العمل الأساسية

2. المرحلة المتوسطة:

   • إتقان إدارة الذاكرة واسترجاع RAG
   • تنفيذ التخطيط والتعاون بين الوكلاء المتعددين

3. المرحلة المتقدمة:

   • استكشاف التصحيح الذاتي ومحول التعلم
   • تنفيذ أنماط على مستوى المؤسسة مثل حارس السلامة ومحسن الموارد

موارد مستودع GitHub

محتويات المستودع

• مستند PDF: كتاب إلكتروني كامل مكون من 424 صفحة
• Jupyter Notebooks: أمثلة التعليمات البرمجية العملية لكل نمط
• أمثلة التعليمات البرمجية: عمليات التنفيذ عبر أطر متعددة

إحصائيات المستودع

• ⭐ النجوم: 1.1 ألف +
• 🔱 الشوكات: 400+
• 📝 اللغة: Jupyter Notebook

قيمة التطبيق العملي

للمطورين

• يوفر أمثلة تعليمات برمجية قابلة للتطبيق مباشرة
• تعلم أفضل الممارسات في الصناعة
• تسريع عملية تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي

للقادة التقنيين

• فهم المنطق المعماري لأنظمة الذكاء الاصطناعي
• تجنب المزالق الشائعة في الذكاء الاصطناعي: الهلوسة، وفقدان السياق، والأداء غير الموثوق به
• توفير مناهج تطوير موحدة للفرق

للمنظمات

• إطلاق القيمة الحقيقية لأنظمة الذكاء الاصطناعي
• بناء حلول ذكاء اصطناعي قابلة للصيانة وقابلة للتطوير
• تقليل المخاطر التقنية في مشاريع الذكاء الاصطناعي

الموضوعات التقنية الرئيسية

تقنيات المطالبة المتقدمة

• كتابة مطالبات واضحة ومفصلة
• استخدام الأمثلة الإيجابية والسلبية
• تشجيع الاستدلال خطوة بخطوة
• تحديد الطول أو تنسيق الإخراج المطلوب

إدارة الذاكرة

• الاستمرارية السياقية
• تخزين المعلومات الذكي
• الذاكرة طويلة الأجل وقصيرة الأجل

RAG (إنشاء معزز بالاسترجاع)

• الوصول الديناميكي إلى المعرفة
• تكامل المعلومات الخارجية
• تحسين دقة الاستجابة

التواصل بين الوكلاء

• آليات التنسيق
• بروتوكولات تمرير الرسائل
• سير العمل التعاوني

استخدام الأدوات

• تكامل واجهة برمجة التطبيقات الخارجية
• استدعاء الوظائف
• استراتيجيات اختيار الأدوات

السلامة وضمان الجودة

أنماط السلامة

• حارس السلامة: يضمن العمليات ضمن الحدود المقبولة
• معالج الاستثناءات: إدارة الأخطاء المنهجية
• المدقق البشري: مراجعة بشرية للقرارات الحاسمة

مراقبة الجودة

• المقيِّم: تقييم الأداء
• التصحيح الذاتي: تصحيح الأخطاء التلقائي
• مراقب الهدف: فحوصات محاذاة الهدف

موارد التعلم الموصى بها

الموارد الرسمية

• مستودع GitHub: https://github.com/sarwarbeing-ai/Agentic_Design_Patterns
• رابط منشور Springer: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-032-01402-3
• رابط شراء Amazon: https://www.amazon.com/Agentic-Design-Patterns-Hands-Intelligent/dp/3032014018

التعلم التكميلي

• وثائق هندسة المطالبات Anthropic: https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
• وثائق LangChain الرسمية
• وثائق Crew AI
• وثائق Google ADK

ملخص

"أنماط التصميم الوكيلة" هو مورد شامل وعملي ومجاني يوفر منهجًا منظمًا لبناء أنظمة وكلاء ذكية اصطناعية. من خلال 21 نمطًا مصممًا بعناية، من الأساسي إلى المتقدم، مع أمثلة تعليمات برمجية عبر الأطر، يوفر هذا الكتاب للمطورين والمهندسين المعماريين والقادة التقنيين المعرفة والأدوات اللازمة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة وقابلة للصيانة وفعالة.

سواء كنت بدأت للتو في تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي أو تتطلع إلى تحسين الأنظمة الحالية، فإن هذا الكتاب يقدم رؤى قيمة وإرشادات عملية. طبيعته المفتوحة والمجانية تجعله موردًا لا يقدر بثمن لمجتمع الذكاء الاصطناعي.