عن الدورة
تقدّم هذه الدورة مدخلاً عملياً لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلية (Agentic AI) باستخدام LangChain وLangGraph، مع التركيز على إنشاء تدفقات عمل ديناميكية مدعومة بالذاكرة والتكرار والتأمل (Reflection) والتنسيق (Orchestration). ستبدأ بتعلّم كيفية قيام LangGraph ببناء الوكلاء عبر «العُقد» (Nodes) و«حواف التحكم» (Control Edges)، بما يتيح سلوكاً ذا حالة (Stateful) وتدفّقات منطقية معقّدة يمكنها اتخاذ قرارات وتغيير المسار أثناء التنفيذ. ستفهم كيف تُنمذج الحالة وتُمرَّر بين خطوات سير العمل، وكيف تُستخدم أنماط مثل التسلسل والتوجيه والتوازي لبناء تطبيقات أكثر مرونة وقابلية للتوسّع. بعد ذلك ستستكشف معماريات الوكلاء ذاتية التحسين، بما في ذلك Reflection وReflexion وReAct، لتصميم تدفقات عمل يستطيع فيها الوكيل تقييم منطقه الخاص، ومراجعة خطوات سابقة، وتحسين جودة المخرجات. ستساعدك مختبرات موجّهة على بناء وكلاء يطبّقون حلقات تغذية راجعة، ويصقلون الاستدلال، ويرفعون الأداء باستخدام أساليب تقييم منظّمة ومخرجات مُهيكلة. ثم تنتقل إلى تصميم الأنظمة متعددة الوكلاء، حيث تتعلّم كيف يتعاون وكلاء متخصصون ضمن مهام متكاملة. ستبني تطبيقات متعددة الوكلاء باستخدام CrewAI عبر تعريف المهام، وإخراجات منظمة، ودمج الأدوات. كما ستنشئ وكلاء وتدفّقات عمل باستخدام BeeAI، وتُصمّم محادثات متعددة الوكلاء باستخدام AG2. وأخيراً ستطبّق استراتيجيات تنسيق تُنسّق عمل عدة وكلاء لحل مهام معقّدة، مع اختيار الأطر وأنماط التصميم الأنسب لتحسين الأداء وسهولة الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي.
ماذا ستتعلم
- شرح كيف تدعم أطر العمل الوكيلية تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي معيارية وقابلة للتوسع
- تطبيق أنماط تدفق العمل في LangGraph مثل التدفقات التسلسلية والتوجيه والتوازي
- بناء تطبيقات متعددة الوكلاء باستخدام CrewAI عبر المهام والمخرجات المنظمة وتكامل الأدوات
- إنشاء وكلاء وتدفقات عمل باستخدام BeeAI وتصميم محادثات متعددة الوكلاء باستخدام AG2
- تنفيذ استراتيجيات تنسيق (Orchestration) تُنسّق عدة وكلاء لحل مهام معقّدة
- اختيار أطر العمل وأنماط التصميم المناسبة لتحسين الأداء وقابلية الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
المدرسون
Skills Network
IBM