إذا كنت تعمل في تطوير البرمجيات والذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، فمن المرجّح أنك تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي بانتظام. يوضح هذا المقال كيفية بناء أول وكيل لك. وقبل البناء، يستحق الأمر تحديد المصطلح. هناك إجابات كثيرة، لكن معظمها يتفق على أن وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام برمجي يستخدم نموذج لغة كبيراً يستدعي أداة أو أكثر ضمن حلقة متكررة للوصول إلى هدف ما. ويمكن أن يتراوح هذا الهدف من الإجابة عن سؤال بسيط إلى التحكم في متصفحك لحجز تذكرة طيران أو تطوير برمجيات معقدة.
في الأنظمة الوكيلية، تصف الحلقة الدورة بين النموذج والتطبيق وأدواته. ولا تتطلب حلقة while أو for حرفية. يمرّ المثال هنا عبر هذه الدورة مرة واحدة: يطلب النموذج أداة، ويشغّلها Python، ويستخدم النموذج النتيجة للإجابة. ولن يقوم الوكيل بأي شيء معقد، وهذا مقصود بالتصميم، لإبقاء الأمور بسيطة في البداية.
المثال هو مساعد دعم لمتجر إلكتروني خيالي. تُخزَّن بيانات الطلبات في قاعدة بيانات SQLite، لذلك لا يستطيع نموذج اللغة الإجابة عن أسئلة الطلبات بمفرده. وبدلاً من ذلك، يطلب النموذج دالة Python تُسمى get_order_total، تستعلم عن قاعدة البيانات وتعيد القيمة الفعلية. أما إجمالي الطلب رقم 1001 الخاص بـ Sarah Jones فهو GBP 96.95.
يمكن للنموذج أن يطلب تنفيذ عملية ما، لكن Python هو من يقرر ما إذا كانت مسموحة وينفذها. يعمل النموذج محلياً عبر Ollama، لذا لا حاجة إلى حساب سحابي أو مفتاح API. ويطبع البرنامج الدالة المطلوبة ومعاملاتها ونتيجة قاعدة البيانات، مما يجعل التبادل مرئياً بدلاً من إخفائه داخل إطار عمل للوكلاء.
المصدر: Towards Data Science · لخّصه HeadlinesBriefing