وكلاء الذكاء الاصطناعي هم برامج برمجية مدعومة بواسطة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) التي تُكمل الأهداف بشكل تلقائي من خلال تقسيم المهام المعقدة واستخدام الأدوات وقواعد المعرفة. تشمل المكونات الرئيسية LLM (الدماغ)، التعليمات النظامية (الدليل)، الأدوات (اليدين)، تاريخ الدردشة قصير الأمد (لوحة)، والذاكرة طويلة المدى من خلال قواعد بيانات مثل Milvus لـ RAG. تربط التعليمات جميع المكونات؛ بدونها، يفتقد الوكيل إلى الاتجاه.

نصيحة #1: ارسمها — استخدم أدوات مثل draw.io وMermaid.js لإنشاء مخطط لعملية الأعمال وتدفق عمل الوكيل. هذا يضمن توافق الفريق، ويحدد نقاط الاتخاذ للقرار، ويساعد في تصحيح الأخطاء. نصيحة #2: استخدم أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي مثل IBM Bob للمساعدة في كتابة، وتنقيح، وتحديث التعليمات، والتقاط الأخطاء وضمان الاتساق. نصيحة #3: رتب التعليمات باستخدام أقسام واضحة — الهوية، الأهداف، القيود، الأدوات، والتدفق، باستخدام Markdown لتحسين القابلية للقراءة. نصيحة #4: حدد استخدام الأدوات بشكل صريح، محددًا متى وكيفية استدعاء كل أداة مع المعلمات المطلوبة.

نصيحة #5: ضمن عينات few-shot تُظهر التفاعلات المثالية لتوجيه سلوك الوكيل. نصيحة #6: تعامل مع الحالات الحدية والأخطاء من خلال تحديد سلوكيات البديلة ومسارات التصعيد. نصيحة #7: استخدم Git للتحكم في إصدارات التعليمات لتتبع التغييرات وتمكين الاسترجاع. نصيحة #8: اختبر بشكل متكرر مع سيناريوهات حقيقية، وحسّن التعليمات بناءً على الأداء الملاحظ للوكيل.

الكيانات الرئيسية: الشركات: IBM، Milvus