دوره معماری‌های هوش مصنوعی عاملی با الگوها، فریم‌ورک‌ها و MCP

آنچه یاد خواهید گرفت: عامل هوش مصنوعی چیست؟ اجزای عامل‌های هوش مصنوعی چیست؟ چگونه یک عامل هوش مصنوعی بسازیم؟ هوش مصنوعی عاملی چیست؟ معماری‌های چندعاملی گردش‌کار عاملی چیست؟ فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی - بررسی فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی عاملی درک الگوهای طراحی هوش مصنوعی عاملی RAG عاملی چیست؟ - استدلال پیشرفته: RAG عاملی ارتباطات و پروتکل‌های عامل - استفاده از پروتکل‌های عاملی (MCP، A2A و ACP) پروتکل Model Context Protocol (MCP) در طراحی عملی مهندسی زمینه برای عامل‌های هوش مصنوعی چرخه عمر توسعه عامل (ADLC) همراه با توسعه عامل در سطح سازمانی ساخت لایه عاملی برای فروشگاه الکترونیکی عامل‌های هوش مصنوعی چگونه از Generative AI استفاده می‌کنند؟ چه زمانی از عامل‌های هوش مصنوعی استفاده کنیم (و چه زمانی نه) حلقه عاملی: ادراک، استدلال، اقدام، یادگیری (PRAL) تفاوت حیاتی بین عامل هوش مصنوعی و هوش مصنوعی عاملی هوش مصنوعی عاملی چگونه کار می‌کند: معماری‌های سطح سیستم (ارکستراسیون یا کورئوگرافی) الگوهای ارکستراسیون عاملی (ترتیبی، هم‌زمان، گفت‌وگوی گروهی، Handoff ،Magentic) الگوی «Tool Use» الگوی «برنامه‌ریزی» الگوی «بازاندیشی» (فراشناخت) الگوی ترکیبی «ReAct» الگوی «مسیریاب و متخصص» الگوی «Handoff» (گردش‌کار ترتیبی) الگوی «گفت‌وگوی گروهی / مناظره» الگوی «ازدحام» (موازی‌سازی) الگوی «انسان در حلقه» (HITL) الگوی «خروج / منطق سفارشی» RAG عاملی در برابر RAG سنتی: تفاوت حیاتی RAG عاملی چگونه کار می‌کند؟: حلقه «پژوهشگر فعال» معماری MCP: میزبان/مشتری MCP، سرور و پروتکل پیش‌نیازهای دوره مبانی معماری نرم‌افزار مبانی Generative AI توضیحات دوره آیا آماده‌اید از یک توسعه‌دهنده سنتی به یک معمار هوش مصنوعی عاملی تبدیل شوید؟ ما در حال گذار از دوران ساده‌ی Generative AI هستیم؛ دورانی که در آن فقط به‌صورت منفعل از مدل‌ها می‌خواهیم متن تولید کنند، به دوران هوش مصنوعی عاملی؛ جایی که سیستم‌های خودمختاری طراحی می‌کنیم که بتوانند خودشان ادراک کنند، استدلال کنند، اقدام انجام دهند و مسائل پیچیده را حل کنند. ساختن یک عامل نمایشی ساده است. اما ساختن یک سیستم عامل در سطح سازمانی که مقیاس‌پذیر و امن باشد، دشوار است. این دوره، راهنمای جامع طراحی برای معماران نرم‌افزار و مهندسان ارشد است که می‌خواهند ساخت معماری عاملی واقعی را به‌طور کامل یاد بگیرند. این دوره فراتر از اسکریپت‌نویسی ساده می‌رود؛ ما روی الگوها، پروتکل‌ها و چرخه‌های عمر موردنیاز برای یکپارچه‌سازی عامل‌های هوشمند در اکوسیستم‌های عظیم سازمانی تمرکز می‌کنیم. آنچه یاد خواهید گرفت: تسلط به اصول عاملی: تفاوت بین عامل‌های ساده هوش مصنوعی و هوش مصنوعی عاملی واقعی را درک کنید و به «حلقه عاملی» (ادراک، استدلال، اقدام، یادگیری) مسلط شوید. طراحی معماری سیستم‌های چندعاملی: یاد بگیرید چگونه تیم‌هایی از عامل‌ها را برای حل اهداف پیچیده با استفاده از الگوهای همکاری هماهنگ کنید. پیاده‌سازی الگوهای طراحی عاملی: الگوهای قابل‌استفاده‌مجددی مانند ReAct، بازاندیشی (فراشناخت) و برنامه ریزی را برای حل مسائل تکرارشونده معماری بیاموزید. یکپارچه‌سازی سازمانی با MCP: به‌صورت عمیق وارد پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol) شوید و یاد بگیرید چگونه سرورهایی بسازید که میکروسرویس‌های موجود شما را به‌عنوان ابزار در اختیار هر عامل قرار دهند. ساخت RAG عاملی: RAG سنتی را به عامل‌های پژوهشی فعال تبدیل کنید که بتوانند روی داده‌ سازمانی شما استدلال کنند. چرخه عمر توسعه عامل (ADLC): کل چرخه عمر یک عامل را، از جمله امنیت، حاکمیت، ارزیابی و عملیات، مدیریت کنید. پروژه نهایی واقعی: یک لایه عاملی کامل را روی یک معماری واقعی میکروسرویس‌های فروشگاه الکترونیکی طراحی و یکپارچه کنید. نقشه راه دوره این دوره یک مسیر ساختارمند چهار بخشی را دنبال می‌کند که شما را از مفاهیم پایه به پیاده‌سازی پیشرفته در سطح سازمانی می‌رساند: بخش 1: مبانی عامل با پاسخ به پرسش اساسی شروع می‌کنیم: چگونه یک عامل هوش مصنوعی می‌سازید؟ آناتومی یک عامل را بررسی می‌کنیم و بین ابزارهای ساده و سیستم‌های خودمختار تمایز قائل می‌شویم. شما به ضربان قلب هر عامل یعنی حلقه عاملی مسلط می‌شوید و مسیر داده را از خلال ادراک، استدلال، اقدام و یادگیری دنبال می‌کنید تا فیزیولوژی داخلی عامل را درک کنید. بخش 2: معماری، الگوها و فریم‌ورک‌ها پس از درک عامل، به سطح سیستم می‌رویم. معماری عاملی را بررسی می‌کنیم و به‌طور ویژه روی همکاری چندعاملی و گردش‌کارهای عاملی تمرکز خواهیم کرد. سبک‌های معماری مانند ارکستراسیون در برابر کورئوگرافی را مقایسه می‌کنید و چشم‌انداز برترین فریم‌ورک‌ها (LangChain ،LlamaIndex ،Microsoft Agent Framework) را مرور می‌کنید. مهم‌تر از همه، بخش بزرگی را به الگوهای طراحی عاملی اختصاص می‌دهیم، جایی که یاد می‌گیرید چگونه این موارد را پیاده‌سازی کنید: الگوی برنامه‌ریزی: تجزیه اهداف پیچیده الگوی بازاندیشی: توانمندسازی عامل‌ها برای نقد و بهبود کار خودشان الگوی ترکیبی ReAct: ترکیب حلقه‌های استدلال و اقدام بخش 3: یکپارچه‌سازی سازمانی و تکنیک‌های پیشرفته در این بخش به لایه یکپارچه‌سازی می‌رسیم. بزرگ‌ترین چالش صنعت را بررسی می‌کنیم: پروتکل‌های عامل. یک راهنمای گام‌به‌گام برای Model Context Protocol (MCP) دریافت می‌کنید و یاد می‌گیرید چگونه سرورهایی بسازید که چگونگی ارتباط عامل‌ها با APIهای شما را استاندارد کنند. همچنین RAG عاملی را برای استدلال پیشرفته روی داده‌ها و مهندسی زمینه را برای جایگزین‌کردن مهندسی پرامپت شکننده با معماری اطلاعاتی قدرتمند پوشش می‌دهیم. بخش 4: چرخه عمر و پروژه نهایی در نهایت، چرخه عمر توسعه عامل (ADLC) را پوشش می‌دهیم و به نیازهای سخت سازمانی مانند امنیت، حاکمیت و ارزیابی می‌پردازیم. در پایان، یک پروژه نهایی بزرگ داریم که در آن همه آموخته‌های خود را برای طراحی و یکپارچه‌سازی یک سیستم چندعاملی در بک‌اند واقعی میکروسرویس‌های فروشگاه الکترونیکی به کار می‌گیرید. این دوره برای چه کسانی است؟ معماران نرم‌افزار که می‌خواهند عامل‌های هوش مصنوعی را در معماری‌های سازمانی موجود یکپارچه کنند. توسعه‌دهندگان ارشد که می‌خواهند فراتر از پرامپت دادن به LLMها بروند و سیستم‌های خودمختار بسازند. مهندسان هوش مصنوعی که به دنبال تسلط بر پروتکل‌های استانداردی مانند MCP و الگوهای پیشرفته چندعاملی هستند. رهبران فنی که مسئول تعریف استراتژی پذیرش هوش مصنوعی در شرکت خود هستند. در پایان این دوره، شما فقط قادر به نوشتن یک اسکریپت عامل نخواهید بود. شما می‌توانید کل سیستم‌های عاملی را برای سازمان طراحی، یکپارچه و مدیریت کنید. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ توسعه‌دهندگان و معماران نرم‌افزار که می‌خواهند به معماری‌های هوش مصنوعی عاملی مسلط شوند.