کتاب Building Applications with AI Agents

در زمان شروع کارم روی اتصال مدل‌های زبانی، ابزارها، ارکستراسیون (هماهنگ‌سازی) و حافظه به یکدیگر و تبدیل آنها به چیزی که امروز آن را عامل (Agent) می‌نامیم، از توانایی این الگو شگفت‌زده شدم و در عین حال دیدم که چقدر در مورد این موضوع سردرگمی وجود دارد.

در طول ساخت و اشتراک‌گذاری یافته‌هایم در زمینه ساخت عامل‌ها برای بررسی حوادث، شکار تهدید، شناسایی آسیب‌پذیری و موارد دیگر، متوجه شدم که این الگوی طراحی جدید به ما امکان می‌دهد تا دسته‌های کاملاً جدیدی از مشکلات را حل کنیم. اما با این حال، موانع عملی بسیاری برای قابل اطمینان کردن آنها در کاربردهای دنیای واقعی وجود دارد.

مهندسان، دانشمندان، مدیران محصول و مدیران ارشد، همگی می‌خواستند بیشتر بدانند: «چگونه می‌توانم عامل خودم را به کار بیندازم؟» «من می‌توانم عامل خودم را گاهی اوقات به کار بیندازم، اما چطور می‌توانم آن را همیشه یا بیشتر اوقات به کار بیندازم؟» «چگونه یک مدل مناسب برای مورد استفاده‌ام انتخاب کنم؟» «چگونه ابزارهای خوبی برای عاملم طراحی کنم؟» «به چه نوع حافظه‌ای نیاز دارم؟» «آیا باید از RAG استفاده کنم؟» «آیا باید یک سیستم تک‌عاملی یا چندعاملی بسازم؟» «از چه معماری‌ای استفاده کنم؟» «آیا به Fine-tuning نیاز دارم؟» «چگونه عامل‌ها را قادر به یادگیری از تجربه و بهبود در طول زمان کنم؟»

در حالی که مقالات و پست‌های وبلاگی زیادی وجود دارند که بر جنبه‌های خاصی از طراحی سیستم‌های عامل تمرکز می‌کنند، من متوجه شدم که راهنماهای جامع، در دسترس و قابل اعتمادی در این زمینه وجود ندارد. نتوانستم کتابی را پیدا کنم که بتوانم با همکارانم به اشتراک بگذارم، بنابراین تصمیم گرفتم خودم آن را بنویسم.

از طریق بحث‌های عمیق، به تیم‌ها کمک کرده‌ام تا پیچیدگی‌های عامل‌های هوش مصنوعی را در نظر بگیرند و به اهداف، محدودیت‌ها و محیط‌های خاص خودشان توجه کنند. سیستم‌های عامل هوش مصنوعی پیچیده هستند و خودمختاری، تصمیم‌گیری و تعامل را به شیوه‌ای ترکیب می‌کنند که در نرم‌افزارهای سنتی دیده نمی‌شود.

آنها داده‌محور و تطبیق‌پذیر هستند و شامل اجزای متعددی مانند ادراک، استدلال، عمل و یادگیری می‌شوند، در حالی که با کاربران، ابزارها و عامل‌های دیگر نیز ارتباط برقرار می‌کنند. برای پیچیده‌تر شدن مسائل، مدل‌های بنیادی که این عامل‌ها را هدایت می‌کنند، ذاتاً احتمالاتی و تصادفی هستند، که ارزیابی و آزمایش آنها را دشوارتر می‌کند.

کتاب Building Applications with AI Agents یک رویکرد جامع برای ساخت برنامه‌ها با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. تمام چرخه حیات، از مفهوم‌سازی تا استقرار و نگهداری را پوشش می‌دهد، که با مطالعات موردی واقعی، مراجع و بازبینی توسط متخصصان این حوزه همراه است.

بخش‌های مربوط به موضوعات پیشرفته—مانند معماری عامل‌ها، یکپارچه‌سازی ابزار، سیستم‌های حافظه، ارکستراسیون، هماهنگی چندعاملی، اندازه‌گیری، نظارت، امنیت و ملاحظات اخلاقی—نیز با نظرات متخصصان اصلاح شده‌اند.

کتاب Building Applications with AI Agents در مورد چیست؟

این کتاب یک چارچوب عملی برای ساخت برنامه‌های قوی با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این کتاب به چالش‌های کلیدی می‌پردازد و راه‌حل‌هایی برای سؤالاتی مانند موارد زیر ارائه می‌دهد:

• تعریف یک عامل هوش مصنوعی چیست و چه زمانی باید از آن استفاده کنم؟ تفاوت عامل‌ها با سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) سنتی چیست؟
• چگونه معماری‌های عامل را برای موارد استفاده خاص طراحی کنم، از جمله انتخاب سناریو و اجزای اصلی مانند ابزارها، حافظه، برنامه‌ریزی و ارکستراسیون؟
• راهکارهای مؤثر برای برنامه‌ریزی، استدلال، اجرا، انتخاب ابزار و توپولوژی‌های عامل مانند زنجیره‌ها (Chains)، درخت‌ها (Trees) و گراف‌ها (Graphs) چیستند؟
• چگونه می‌توانم عامل‌ها را قادر به یادگیری از تجربه از طریق روش‌های غیرپارامتری، Fine-tuning و یادگیری انتقالی (Transfer Learning) کنم؟
• چگونه از یک سیستم تک‌عاملی به سیستم‌های چندعاملی مقیاس‌پذیر شوم، از جمله الگوهای هماهنگی مانند رویکردهای دموکراتیک، سلسله‌مراتبی یا Actor-critic؟
• چگونه با استفاده از معیارها، آزمایش و نظارت بر تولید، عملکرد عامل را ارزیابی و بهبود بخشم؟
• بهترین ابزارها و فریم‌ورک‌ها برای توسعه، استقرار و ایمن‌سازی عامل‌ها در برابر ریسک‌ها کدامند؟
• چگونه مطمئن شوم که عامل‌ها ایمن، اخلاقی و مقیاس‌پذیر هستند، با در نظر گرفتن تجربه کاربری (UX)، اعتماد، سوگیری، انصاف و رعایت مقررات؟

محتوای کتاب Building Applications with AI Agents بر اساس اصول مهندسی تثبیت‌شده و شیوه‌های نوظهور در عامل‌های هوش مصنوعی است، با مطالعات موردی (مانند پشتیبانی مشتری، دستیارهای شخصی، حقوقی، تبلیغات و عامل‌های بازبینی کد) و بحث در مورد مزایا و معایب برای کمک به شما در تطبیق راه‌حل‌ها با نیازهایتان.

کتاب Building Applications with AI Agents در مورد چه چیزی نیست؟

کتاب Building Applications with AI Agents مقدمه‌ای بر اصول اولیه هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین نیست. این کتاب فرض را بر آشنایی با مفاهیمی مانند شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و برنامه‌نویسی اولیه در زبان‌هایی مانند پایتون می‌گذارد. اگر با این موارد آشنا نیستید، منابعی معرفی شده‌اند، اما تمرکز اصلی بر روی ساخت کاربردی عامل‌هاست.

همچنین، کتاب Building Applications with AI Agents یک راهنمای گام‌به‌گام برای ابزارهای خاص نیست، زیرا فناوری‌ها به سرعت در حال تکامل هستند. در عوض، این کتاب راهنمایی برای ارزیابی و انتخاب ابزارها ارائه می‌دهد، با استفاده از شبه‌کد و مثال‌ها برای توضیح مفاهیم. برای پیاده‌سازی عملی، آموزش‌های آنلاین و مستندات توصیه می‌شوند، از جمله فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain و AutoGen.

کتاب Building Applications with AI Agents برای چه کسانی است؟

کتاب Building Applications with AI Agents برای مهندسان، توسعه‌دهندگان و رهبران فنی‌ای است که قصد دارند برنامه‌های مبتنی بر عامل هوش مصنوعی بسازند. کتاب Building Applications with AI Agents برای نقش‌هایی مانند مهندسان هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده و مدیران محصول با گرایش فنی مناسب است. شما ممکن است با سناریوهای زیر ارتباط برقرار کنید:

• وظیفه ساخت یک سیستم خودگردان برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری یا خدمات تعاملی به شما محول شده است.
• شما یک نمونه اولیه عامل دارید و می‌خواهید آن را برای تولید آماده و مقاوم کنید.
• تیم شما با قابلیت اطمینان عامل‌ها دست و پنجه نرم می‌کند—مدیریت خطاها، تطبیق با محیط‌های پویا یا هماهنگی وظایف پیچیده—و شما به دنبال رویکردهای سیستماتیک شامل ارکستراسیون، حافظه و یادگیری از تجربه هستید.
• شما در حال یکپارچه‌سازی عامل‌ها در جریان‌های کاری موجود هستید و به دنبال بهترین شیوه‌ها برای مقیاس‌پذیری، هماهنگی چندعاملی، طراحی تجربه کاربری، اندازه‌گیری، اعتبارسنجی، نظارت و امنیت هستید.

اگر شما یک توسعه‌دهنده ابزار هستید که شکاف‌های موجود در اکوسیستم عامل‌ها را شناسایی می‌کنید، یک محقق که در حال بررسی کاربردها هستید، یا یک کارجو که برای نقش‌های مربوط به عامل هوش مصنوعی آماده می‌شود، نیز می‌توانید از این کتاب بهره‌مند شوید.

نحوه مطالعه کتاب Building Applications with AI Agents

فصل‌ها بر اساس چرخه حیات ساخت یک برنامه عامل هوش مصنوعی، در سه بخش اصلی سازماندهی شده‌اند.

سه فصل اول کتاب Building Applications with AI Agents مفاهیم اصلی، اصول طراحی و اجزای ضروری را پوشش می‌دهند:

• فصل ۱ به معرفی عامل‌ها، قابلیت‌هایشان، موارد استفاده، مقایسه آن‌ها با یادگیری ماشین سنتی و پیشرفت‌های اخیر می‌پردازد.
• فصل ۲ یک نمای کلی از طراحی سیستم‌های عامل ارائه می‌دهد، از جمله انتخاب سناریو، اجزای اصلی (انتخاب مدل، ابزارها، حافظه، برنامه‌ریزی)، بده‌بستان‌های طراحی، الگوهای معماری (تک‌عاملی، چندعاملی، ماژولار) و بهترین شیوه‌ها.
• فصل ۳ بر طراحی تجربه کاربری تمرکز دارد، شامل روش‌های تعامل (متنی، گرافیکی، صوتی، تصویری)، تجربیات همگام در مقابل ناهمگام، حفظ زمینه، اطلاع‌رسانی قابلیت‌ها، اعتماد و اصول کلیدی تجربه کاربری.

پنج فصل بعدی کتاب Building Applications with AI Agents بر ایجاد، ارکستراسیون و مقیاس‌پذیری عامل‌ها تمرکز دارند:

• فصل ۴ به طور عمیق به ابزارها می‌پردازد، از جمله طراحی (محلی، مبتنی بر API، پلاگین، سلسله‌مراتبی) و توسعه خودکار ابزار (تولید کد، یادگیری تقلیدی، یادگیری ابزار از طریق پاداش).

• فصل ۵ ارکستراسیون را پوشش می‌دهد، با مبانی (پارامتری‌سازی، انتخاب ابزار، اجرا)، روش‌های انتخاب ابزار (تولیدی، معنایی، سلسله‌مراتبی، یادگیری ماشینی)، توپولوژی‌های ابزار (تجزیه، اجرای تکی/موازی/ترتیبی، زنجیره‌ها، درخت‌ها، گراف‌ها) و استراتژی‌های برنامه‌ریزی (اجرای افزایشی، Zero-shot، Few-shot، ReAct).
• فصل ۶ حافظه را بررسی می‌کند، از جمله رویکردهای بنیادی (پنجره‌های متنی، مبتنی بر کلمات کلیدی)، حافظه معنایی و مخازن برداری (Semantic Search، RAG، حافظه تجربه)، GraphRAG (گراف‌های دانش) و حافظه کاری (وایت‌بردها، یادداشت‌برداری).
• فصل ۷ به یادگیری از تجربه می‌پردازد، با یادگیری غیرپارامتری (تجربیات به عنوان مثال، اکتشاف/بهره‌برداری، بازتاب)، یادگیری پارامتری (Fine-tuning مدل‌های بزرگ/کوچک) و یادگیری انتقالی.
• فصل ۸ مقیاس‌گذاری از یک عامل به چندین عامل را بررسی می‌کند، از جمله زمان استفاده از چندعاملی، هماهنگی (دموکراتیک، مدیر، سلسله‌مراتبی، Actor-critic، طراحی خودکار) و فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain.

پنج فصل پایانی کتاب Building Applications with AI Agents به اعتبارسنجی، نظارت، امنیت، بهبود و یکپارچه‌سازی انسان و عامل می‌پردازند:

• فصل ۹ پوشش می‌دهد که چگونه می‌توان با اهداف کلیدی (دقت، استحکام، کارایی و غیره)، مجموعه‌های ارزیابی، تست‌های واحد (ابزارها، برنامه‌ریزی، حافظه، یادگیری)، تست‌های یکپارچه‌سازی (سرتاسری، سازگاری، توهمات)، محدودیت‌ها و آمادگی استقرار، اندازه‌گیری و اعتبارسنجی را انجام داد.
• فصل ۱۰ بر نظارت بر تولید تمرکز دارد، از جمله دلایل شکست‌ها، معیارهای عامل (سلامت سیستم، ارزیابی خودکار/انسانی، بازخورد)، تغییر توزیع و نظارت در مقیاس بزرگ (تحلیل، هشدار، ثبت وقایع).
• فصل ۱۱ حلقه‌های بهبود را بررسی می‌کند، با خطوط بازخورد (تشخیص مسئله، بررسی انسانی، اصلاح، اولویت‌بندی)، آزمایش (استقرار سایه، A/B testing، تطبیقی، محدودسازی) و یادگیری مستمر (درون‌متنی، آموزش مجدد آفلاین، تقویت آنلاین).
• فصل ۱۲ به حفاظت از سیستم‌های عامل می‌پردازد، پوشش ریسک‌های منحصربه‌فرد، ایمن‌سازی LLMها (انتخاب مدل، دفاع‌ها، Red Teaming، Fine-tuning)، حفاظت از داده (حریم خصوصی، منشأ)، ایمن‌سازی عامل‌ها (حفاظت‌ها، محافظت‌های خارجی/داخلی) و حاکمیت/رعایت مقررات.

• فصل ۱۳ به انسان‌ها و عامل‌ها می‌پردازد، با اصول اخلاقی (نظارت، شفافیت، انصاف، قابلیت توضیح، حریم خصوصی)، ایجاد اعتماد/نظارت، رسیدگی به سوگیری و ملاحظات پاسخگویی/مقرراتی.

اگر با بخش‌هایی آشنا هستید، می‌توانید از آن‌ها بگذرید—کتاب به صورت ماژولار طراحی شده است.

نکته: من اغلب از ضمیر «ما» برای اشاره به شما (خواننده) و خودم استفاده می‌کنم تا فضای یادگیری مشارکتی ایجاد کنم.