عوامل هوش مصنوعی – مروری بر یک مهندس نرم افزار

عوامل هوش مصنوعی اخیراً مورد توجه بسیاری قرار گرفته اند. TechRepublic پیش‌بینی کرد که استفاده از عوامل هوش مصنوعی در سال 2025 افزایش خواهد یافت. سام آلتمن از OpenAI در پست وبلاگ خود این موضوع را تکرار می‌کند و می‌گوید: «ممکن است شاهد باشیم که اولین عوامل هوش مصنوعی به نیروی کار ملحق شوند و خروجی شرکت‌ها را به طور مادی تغییر دهند.»

در این مقاله، ما یک نمای کلی از دیدگاه مهندس نرم‌افزار ارائه می‌کنیم تا در مورد عوامل هوش مصنوعی، انواع آنها و الگوهای رایج طراحی معماری آنها بحث کنیم. ما برنامه های کاربردی و داستان های موفقیت در دنیای واقعی را بررسی خواهیم کرد، مزایای آنها را تجزیه و تحلیل خواهیم کرد و چالش ها و فرصت های کلیدی در توسعه عوامل هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد. همچنین بینش هایی را در مورد زمان استفاده و عدم استفاده از عوامل هوش مصنوعی ارائه خواهیم داد و در مورد بهترین شیوه ها برای ایجاد عوامل موثر هوش مصنوعی صحبت خواهیم کرد.

فهرست مطالب

عامل هوش مصنوعی چیست؟

عامل هوش مصنوعی (AI) یک سیستم نرم‌افزاری است که بر اساس مدل‌های هوش مصنوعی (مثلاً مدل‌های زبان بزرگ (LLM)) ساخته می‌شود و به طور مستقل محیط خود را برای دستیابی به اهداف خاص درک می‌کند و بر روی آن عمل می‌کند. ویژگی های کلیدی که یک عامل هوش مصنوعی را تعریف می کند عبارتند از:

• خودمختاری: به طور مستقل با کمترین دخالت انسان عمل می کند
• هدف گرا: به سمت اهداف از پیش تعریف شده کار می کند
• کنش متقابل محیطی: محیط اطراف خود را حس می کند و عمل می کند
• سازگاری: از تجربیات درس می گیرد و عملکرد را بهبود می بخشد
• قابلیت چندگانه: وظایف مختلف از پرس و جوهای ساده تا حل مسائل پیچیده را انجام می دهد
• استفاده از ابزار: از منابع و APIهای موجود برای گسترش عملکرد استفاده می کند

برخلاف سیستم‌های سنتی هوش مصنوعی که وظایف از پیش تعریف‌شده را اجرا می‌کنند، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند تصمیمات مستقل بگیرند، اقدامات خود را برنامه‌ریزی کنند و استراتژی‌های خود را بر اساس بازخورد و شرایط در حال تغییر تنظیم کنند.

انواع عوامل هوش مصنوعی چیست؟

عوامل هوش مصنوعی را می توان به روش های مختلفی طبقه بندی کرد که هر کدام جنبه های مختلفی از قابلیت های آنها را برجسته می کند:

بر اساس پیچیدگی

بر اساس همکاری

تمایزات کلیدی

• گردش کار در مقابل نمایندگان: توالی های از پیش تعریف شده در مقابل تصمیم گیرندگان مستقل
• عامل در مقابل غیر عامل: استفاده از ابزار، با قابلیت یادگیری در مقابل سیستم‌های پاسخ ثابت

این طبقه بندی با ظهور معماری ها و قابلیت های عامل هوش مصنوعی جدید به تکامل خود ادامه می دهد.

الگوهای رایج طراحی معماری برای عوامل هوش مصنوعی چیست؟

اجزای اصلی معماری

معماری یک عامل هوش مصنوعی از چهار جزء اساسی تشکیل شده است: مدل، ابزار، حافظه و برنامه ریزی که در نمودار زیر نشان داده شده است:

شکل: AI Agent Architecture

1. مدل

مدل به عنوان تصمیم گیرنده مرکزی برای فرآیندهای عامل عمل می کند. این می تواند یک یا چند مدل زبان (LM) باشد که قادر به درک و تولید متن، تصاویر یا انواع دیگر داده ها هستند. می‌توان آن را برای وظایف و حوزه‌های خاص تنظیم کرد، عملکرد و دقت آن را افزایش داد و می‌توان آن را از طریق نمونه‌هایی از قابلیت‌ها و استفاده از ابزار اصلاح کرد.

2. ابزار

ابزارها رابط عامل با سیستم های خارجی هستند. آنها شامل APIهای سیستم، توابع و ذخیره‌های داده‌ای هستند که عامل را قادر می‌سازند با محیط‌ها، پایگاه‌های داده و سایر منابع، حتی سایر عوامل هوش مصنوعی تعامل داشته باشند. ابزارها شامل دو جزء اصلی، تعریف ابزار و اجرای ابزار هستند. تعریف ابزار نام ابزار، توضیحات و طرح ورودی را توصیف می کند، در حالی که اجرای ابزار نحوه استفاده از ابزار را برای انجام یک کار خاص مشخص می کند. JSON زیر نمونه ای از تعریف ابزار برای ابزار پرس و جو پایگاه داده را ارائه می دهد:

tools = {
  "name": "Database Query Tool",
  "description": "Tool for querying a database",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "type": "string",
        "description": "SQL query to execute"
      }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

بر اساس تعریف ابزار، مدل هوش مصنوعی می تواند بفهمد که ابزار چیست، چه زمانی باید از آن استفاده کرد و به چه پارامترهای ورودی نیاز دارد.
کد پایتون زیر نمونه ای از اجرای ابزار برای ابزار کوئری پایگاه داده را ارائه می دهد:

def execute_tool(query):
    if isinstance(query, str):
        # Execute the SQL query
        try:
          result = execute_sql_query(query)
          return result
        except Exception as e:
          return {"error": str(e)}
    else:
        raise ValueError("Unknown input: {}".format(query))

با تعریف و پیاده‌سازی ابزار، می‌توانیم به مدل زبان (مثلا Anthropic Claude 3.5 Haiku) اجازه دهیم که چگونه از ابزار برای انجام یک کار خاص استفاده کند. به عنوان مثال، مدل می تواند از ابزار پرس و جو پایگاه داده برای بازیابی اطلاعات از یک پایگاه داده و ایجاد پاسخ به درخواست کاربر استفاده کند.

from anthropic import Anthropic
import os

client = Anthropic(api_key=os.environ.get('ANTHEPIC_API_KEY'))
MODEL_NAME = "claude-3-5-haiku-20241022"

user_message = "What are the top 5 most popular products?"

response = client.messages.create(
        model=MODEL_NAME,
        max_tokens=4096,
        messages=[{"role": "user", "content": user_message}],
        tools=tools,
    )

3. حافظه

حافظه پایگاه دانش عامل است که اطلاعات را برای مراجعات آینده و تصمیم گیری ذخیره می کند. این شامل دو نوع اصلی، حافظه بلند مدت و حافظه کوتاه مدت است. معمولاً حافظه بلند مدت را می توان با استفاده از پایگاه داده های خارجی، نمودارهای دانش یا سیستم های تولید افزوده بازیابی (RAG) پیاده سازی کرد. حافظه کوتاه مدت یک فضای ذخیره سازی موقت برای اطلاعات مربوط به کار یا تعامل فعلی است. حافظه عوامل را قادر می‌سازد تا زمینه را در تعاملات خود حفظ کنند، از تجربیات گذشته بیاموزند و با محیط‌های در حال تغییر سازگار شوند. می‌توان از آن برای ذخیره ترجیحات کاربر، داده‌های تاریخی و اطلاعات مربوط به کار استفاده کرد و اطلاعات زمینه مرتبط لازم را برای مدل برای درک درخواست‌های کاربر، تصمیم‌گیری درست و ایجاد پاسخ‌های مناسب فراهم می‌کند.

4. استدلال و برنامه ریزی

استدلال و برنامه ریزی یک فرآیند (چرخه ای) مدیریت عملیات عامل را ارائه می دهد. این شامل پردازش اطلاعات، استدلال، تصمیم گیری اقدام، حافظه و مدیریت حالت است. به منظور دستیابی به نتایج استدلال و برنامه ریزی مناسب، عامل می تواند با پیروی از برخی چارچوب های استدلالی و منطقی مانند ReAct، CoT یا Tree-of-Thoughts ساخته شود که هر کدام قابلیت ها و الگوهای طراحی منحصر به فردی را ارائه می دهند.

با وجود این اجزا، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند وظایف پیچیده را انجام دهند، تصمیمات آگاهانه بگیرند و با شرایط متغیر سازگار شوند و استقلال و قابلیت‌های حل مشکل خود را افزایش دهند. به عنوان مثال، یک عامل توسعه نرم افزار AI را در نظر بگیرید. گردش کار ممکن است مانند نمودار زیر باشد:

شکل: جریان سطح بالای یک عامل کدگذاری (منبع: Anthropic.com)

• یک عامل برنامه نویسی درخواست/پرس و جوی کاربر را برای ایجاد یک ویژگی جدید دریافت می کند.
• عامل از مدل خود برای شفاف سازی، پالایش و در نهایت درک الزامات دقیق استفاده می کند.
• سپس از ابزارهایی مانند فایل‌ها، مخازن کد، اسناد و APIها برای جمع‌آوری اطلاعات مرتبط استفاده می‌کند.
• عامل فرآیند کدگذاری را برنامه ریزی می کند و آن را به وظایف کوچکتر و وظایف فرعی تقسیم می کند.
• وظایف کدگذاری را با استفاده از مدل برای تولید قطعه کد و ابزارهای دسترسی به منابع خارجی اجرا می کند.
• همچنین کد را آزمایش می کند و بازخورد را به کاربر ارائه می دهد.

الگوهای کلیدی طراحی

به طور کلی، چهار الگوی طراحی رایج، قابلیت‌های عامل هوش مصنوعی را افزایش می‌دهند:

1. انعکاس

این الگوی طراحی بر خود ارزیابی و بهبود تمرکز دارد. این عامل را قادر می سازد تا خروجی خود را به طور مکرر اصلاح کنند و عملکرد را در طول زمان افزایش دهند. به عنوان مثال می توان به بررسی کد و بهینه سازی اشاره کرد که در آن عوامل کار خود را تجزیه و تحلیل می کنند و تنظیماتی را برای بهبود کیفیت انجام می دهند.

شکل: الگوهای طراحی عامل – بازتاب (منبع: deeplearning.ai)

2. استفاده از ابزار

این الگوی طراحی بر توانایی عامل در استفاده از منابع خارجی برای افزایش قابلیت های خود تأکید می کند. با ادغام با پایگاه های داده، API ها و ابزارهای دیگر، عوامل می توانند به انبوهی از اطلاعات و عملکرد دسترسی داشته باشند و توانایی حل مسئله خود را گسترش دهند. نمونه ای از این یک ربات چت است که از پایگاه های دانش خارجی یا ابزارهای جستجوی وب برای ارائه پاسخ های دقیق به سوالات کاربران استفاده می کند.

شکل: الگوهای طراحی عامل – استفاده از ابزار (منبع: deeplearning.ai)

3. برنامه ریزی و توالی

این الگوی طراحی برای استفاده از یک مدل زبان بزرگ (LLM) برای تصمیم گیری مستقل در مورد دنباله ای از مراحل برای انجام یک کار بزرگ است. معمولاً نیاز به ایجاد برنامه های اجرایی چند مرحله ای، تجزیه وظایف پیچیده و ترتیب دادن اقدامات برای دستیابی به اهداف دارد. به عنوان مثال، یک آژانس رزرو سفر ممکن است با انتخاب پروازها، هتل ها و فعالیت ها بر اساس ترجیحات کاربر، یک برنامه سفر را برنامه ریزی کند.

شکل: الگوهای طراحی عامل – برنامه ریزی (منبع: deeplearning.ai)

4. سیستم های چند عاملی

این الگوی طراحی بر همکاری بین چندین عامل برای دستیابی به وظایف پیچیده تمرکز دارد. با تقسیم مسئولیت‌ها و هماهنگ کردن اقدامات، عوامل می‌توانند با یکدیگر همکاری کنند تا مشکلات را به طور مؤثرتری حل کنند. مثال‌ها شامل سیستم‌های مدیریت کارخانه با عوامل سرپرست و کارگر، یا سیستم‌های توسعه نرم‌افزار مشترک با عوامل متخصص در وظایف مختلف است.

شکل: الگوهای طراحی عامل – همکاری چند نماینده (منبع: deeplearning.ai)

برنامه های کاربردی و داستان های موفقیت در دنیای واقعی در عامل های هوش مصنوعی چیست؟

عوامل هوش مصنوعی ROI قابل توجهی را در صنایع مختلف ارائه می دهند. در اینجا نحوه اجرای آنها توسط شرکت های پیشرو آمده است:

خدمات و پشتیبانی مشتری

• 24/7 در دسترس بودن: رسیدگی به درخواست با حجم بالا.
• پشتیبانی شخصی: سفارشی سازی تعامل مبتنی بر داده.
• راه حل های پیشگیرانه: پیشگیری و مداخله زودهنگام.

به عنوان مثال،

برنامه های کاربردی سازمانی

• فروش و بازاریابی
  • صلاحیت رهبری و پرورش
  • اتوماسیون و تجزیه و تحلیل کمپین
• اتوماسیون فرآیند
  • نظارت و تفکیک سیستم های فناوری اطلاعات
  • بهینه سازی زنجیره تامین
  • تحلیل و گزارش مالی

به عنوان مثال،

سازمان‌هایی که عوامل هوش مصنوعی را به صورت استراتژیک پیاده‌سازی می‌کنند، شاهد پیشرفت‌هایی در کارایی، کاهش هزینه و کیفیت خدمات هستند. کلید انتخاب موارد استفاده است که با قابلیت های سازمانی و اهداف تجاری مطابقت دارد.

مزایای عوامل هوش مصنوعی چیست؟

عوامل هوش مصنوعی مزایای متعددی را ارائه می دهند که می تواند به طور قابل توجهی بهره وری و کارایی را در کارهای مختلف افزایش دهد. در اینجا چرا آنها ضروری هستند:

• عملیات خودمختار: عوامل هوش مصنوعی می توانند وظایف چند مرحله ای را با حداقل دخالت انسان انجام دهند. برخلاف ربات‌های چت که نیاز به تعامل دائمی دارند، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند به طور فعال برنامه‌ریزی کنند، استدلال کنند و اقداماتی را در سیستم‌های مختلف انجام دهند و زمان شما را برای کارهای مهم‌تر آزاد کنند.
• راه حل های خاص و شخصی: عوامل هوش مصنوعی می توانند راه حل های متناسب با نیازها و ترجیحات فردی ارائه دهند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها و رفتار کاربر، آنها می‌توانند توصیه‌ها، مشاوره‌ها و پشتیبانی شخصی‌سازی شده ارائه دهند که منجر به رضایت و تعامل بیشتر مشتری می‌شود.
• افزایش مهارت: عوامل هوش مصنوعی افراد را قادر می سازد تا بدون تخصص قبلی به نتایجی در سطح تخصصی دست یابند. تصور کنید که بتوانید نرم افزار بسازید یا محتوای بازاریابی با کیفیت بالا را بدون نیاز به مهارت های فنی یا طراحی ایجاد کنید. عوامل هوش مصنوعی این امکان را فراهم می کنند.
• تصمیم گیری پیشرفته: عوامل هوش مصنوعی در جمع آوری داده ها از منابع متعدد، تجزیه و تحلیل آن و ارائه نتایج سریعتر از روش های دستی برتری دارند. این منجر به بینش های مبتنی بر داده، فرآیندهای بهینه و حل سریع مشکلات می شود و به شما در تصمیم گیری بهتر کمک می کند.
• 24/7 در دسترس بودن: عوامل هوش مصنوعی می توانند به صورت شبانه روزی کار کنند و خدمات و پشتیبانی مستمر ارائه دهند. این تضمین می کند که بدون در نظر گرفتن مناطق زمانی یا ساعات کاری، به سؤالات مشتری پاسخ سریع داده شود، که منجر به بهبود رضایت مشتری و تجارب شخصی شده می شود.

این مزایا برای ایجاد بهبودهای عملیاتی قابل توجه، صرفه جویی در هزینه و افزایش کیفیت خدمات ترکیب می شوند و عوامل هوش مصنوعی را به یک دارایی ارزشمند در هر سازمان تبدیل می کنند.

چالش ها و فرصت های کلیدی در توسعه عوامل هوش مصنوعی چیست؟

ساخت عوامل موثر هوش مصنوعی با چالش های متعددی همراه است، اما همچنین فرصت های هیجان انگیزی را ارائه می دهد. بیایید ملاحظات اصلی را به زبان ساده بررسی کنیم:

افراد و مهارت ها

• یافتن استعدادهای متخصص: درست همانطور که برای اداره یک رستوران سطح بالا به سرآشپزهای با تجربه نیاز دارید، ساخت عوامل هوش مصنوعی نیز به متخصصانی نیاز دارد که فناوری های پیچیده را درک کنند.
• آموزش و توسعه: تیم ها برای همگام شدن با فناوری های هوش مصنوعی که به سرعت در حال تکامل هستند، به یادگیری مداوم نیاز دارند.

چالش های فنی

• یکپارچه سازی سیستم: به اتصال بلوک های LEGO فکر کنید – عوامل هوش مصنوعی باید به راحتی با سیستم های تجاری موجود مطابقت داشته باشند.
• قدرت محاسباتی: اجرای عامل های هوش مصنوعی مانند اجرای همزمان چندین رایانه بازی پیشرفته است – به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد.

داده ها و دانش

• اطلاعات با کیفیت: عوامل هوش مصنوعی برای یادگیری به داده های تمیز و دقیق نیاز دارند – مانند دانش آموزان به کتاب های درسی خوب.
• حفظ جریان: اطلاعات باید به طور منظم به روز شود تا اطمینان حاصل شود که عوامل هوش مصنوعی توصیه های دقیقی ارائه می دهند.

اعتماد و قابلیت اطمینان

• عملکرد ثابت: عوامل هوش مصنوعی باید مانند یک کارمند قابل اعتماد در موقعیت‌های واقعی کار کنند.
• نظارت انسانی: یافتن تعادل مناسب بین اتوماسیون هوش مصنوعی و نظارت انسانی.
• ایجاد اعتماد: شفاف سازی و قابل درک کردن عوامل هوش مصنوعی برای کاربران.

ملاحظات اخلاقی

• انصاف: اطمینان از اتخاذ تصمیمات بی طرفانه توسط عوامل هوش مصنوعی و رفتار یکسان با همه کاربران.
• تاثیر شغل: مدیریت دقیق نحوه تأثیر عوامل هوش مصنوعی بر نقش های موجود نیروی کار.

تاثیر تجاری

• سرمایه گذاری: مانند هر ابتکار تجاری بزرگ، پیاده سازی عوامل هوش مصنوعی به بودجه اولیه قابل توجهی نیاز دارد.
• سنجش موفقیت: پیگیری مزایای عینی مانند بهبود کارایی، صرفه جویی در هزینه و رضایت مشتری.

کلیدهای موفقیت

برای غلبه بر این چالش ها، سازمان ها باید:

1. به تدریج از کوچک و مقیاس شروع کنید – روی موارد استفاده خاص با مزایای واضح تمرکز کنید، سپس با کسب تجربه گسترش دهید.
2. روی داده‌های با کیفیت و تخصص سرمایه‌گذاری کنید – مانند کاشت یک باغ، دانه‌های خوب و باغبانان ماهر منجر به برداشت پرباری می‌شوند.
3. روی نیازها و تجربه کاربر تمرکز کنید – عوامل هوش مصنوعی را با در نظر گرفتن کاربر نهایی طراحی کنید و اطمینان حاصل کنید که ارزش واقعی را ارائه می دهند.
4. دستورالعمل های اخلاقی قوی را حفظ کنید – عوامل هوش مصنوعی بسازید که به حریم خصوصی، انصاف و شفافیت احترام بگذارند.
5. نظارت بر عملکرد و انطباق مداوم – میزان عملکرد عوامل هوش مصنوعی را اندازه گیری کنید و در صورت نیاز تنظیمات را انجام دهید.

به پیاده سازی عوامل هوش مصنوعی مانند ساخت یک بخش جدید فکر کنید – برای موفقیت نیاز به برنامه ریزی دقیق، منابع مناسب و مدیریت مداوم دارد.

چه زمانی از عوامل هوش مصنوعی استفاده کنیم و چه زمانی استفاده نکنیم؟

به عوامل هوش مصنوعی مانند استخدام یک کارمند جدید فکر کنید – آنها برای برخی کارها عالی هستند اما ممکن است برای برخی دیگر بیش از حد باشند. در اینجا یک راهنمای عملی آمده است:

زمان استفاده از عوامل هوش مصنوعی✅

چه زمانی از عوامل هوش مصنوعی اجتناب کنیم ❌

نکات مهم 💡

1. ساده را شروع کنید: اگر یک اسکریپت پایه این کار را می کند از عامل هوش مصنوعی استفاده نکنید
2. هزینه ها را در نظر بگیرید: هم در منابع محاسباتی و هم زمان توسعه فاکتور
3. به طور کامل تست کنید: همیشه ابتدا عوامل هوش مصنوعی را در یک محیط امن آزمایش کنید
4. نظارت بر عملکرد: پیگیری کنید که نماینده چقدر کار خود را به خوبی انجام می دهد

به این فکر کنید: وقتی به یک دستیار هوشمند و سازگار نیاز دارید که بتواند کارهای پیچیده را انجام دهد، از عوامل هوش مصنوعی استفاده کنید، اما از ابزارهای ساده تر برای کارهای معمول و قابل پیش بینی استفاده کنید.

بهترین روش ها برای ساخت عوامل موثر هوش مصنوعی چیست؟

با سادگی شروع کنید و فقط در صورت نیاز پیچیدگی را افزایش دهید. هنگام تصمیم‌گیری برای پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی عامل، مبادلات بین تأخیر، هزینه و عملکرد وظیفه را در نظر بگیرید.

1. کار بنیاد 🏗️

داده ها و ارزیابی

• مجموعه حقیقت زمینی: داده های با کیفیت بالا و دنیای واقعی را برای محک زدن جمع آوری کنید. هر چه کیفیت بالاتر باشد، عملکرد نماینده بهتر است.
• چارچوب ارزیابی: معیارهای موفقیت واضح را تعریف کنید. برای ارزیابی جامع از ترکیبی از ارزیابی خودکار و انسانی استفاده کنید.
• نظارت انسانی: برای ارزیابی دقیق از بازخورد متخصص استفاده کنید. قضاوت انسان برای ارزیابی وظایف پیچیده بسیار مهم است.

محدوده و طراحی

• مرزها را پاک کنید: قابلیت ها و محدودیت های عامل را تعریف کنید. از قول دادن یا کم کاری کردن خودداری کنید. با یک محدوده محدود شروع کنید و به تدریج گسترش دهید.
• طراحی تعامل: فرمت های ورودی/خروجی را مشخص کنید. از یکپارچگی یکپارچه با سیستم های موجود اطمینان حاصل کنید. تجربه کاربری و دسترسی را در نظر بگیرید.
• تجربه کاربری: شخصیت عامل و سبک ارتباطی را برنامه ریزی کنید. پاسخ‌ها را به تنظیمات و زمینه کاربر اختصاص دهید. برای تعاملات طبیعی و جذاب تلاش کنید.

2. پیاده سازی فنی 🔧

معماری

• ساده نگه دارید: سادگی را در طراحی نماینده خود حفظ کنید. با یک معماری پایه شروع کنید و در صورت نیاز گسترش دهید. از مهندسی بیش از حد خودداری کنید. روی عملکرد اصلی تمرکز کنید.
• طراحی مدولار: به جای سیستم های یکپارچه، عوامل کوچک و متمرکز بسازید. قابلیت کپسوله سازی برای نگهداری آسان و مقیاس پذیری. از معماری میکروسرویس استفاده کنید.
• انتخاب ابزار یا چارچوب: چارچوب های مناسب را انتخاب کنید. برای سرعت، دقت و بهره وری منابع بهینه سازی کنید. معاوضه بین سادگی و انعطاف پذیری را در نظر بگیرید. برای شروع سریع از مدل های از پیش آموزش دیده استفاده کنید.
• ادغام پلتفرم: راه حل های مدیریت شده مانند AWS Bedrock Agent یا Vertex AI گوگل را در نظر بگیرید. از خدمات ابری برای مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان استفاده کنید. از کانتینر برای قابلیت حمل استفاده کنید.

رویکردهای یادگیری

1. یادگیری درون متنی (تطبیق در زمان اجرا). به عنوان مثال، یک ربات چت که از بازخورد کاربران در طول مکالمه یاد می گیرد.
2. یادگیری مبتنی بر بازیابی (دسترسی به حافظه خارجی). به عنوان مثال، یک عامل توصیه که اطلاعات را از پایگاه دانش بازیابی می کند.
3. یادگیری مبتنی بر تنظیم دقیق (بهینه سازی از قبل آموزش دیده). به عنوان مثال، یک مدل زبان (مثلا OpenAI Codex) که برای وظایف توسعه نرم افزار به خوبی تنظیم شده است.

3. امنیت و قابلیت اطمینان 🔒

اقدامات امنیتی

• مجوز: مجوزهای انعطاف پذیر IAM را پیاده سازی کنید. از کنترل دسترسی مبتنی بر نقش استفاده کنید. دسترسی به داده ها را بر اساس نقش های کاربر محدود کنید. شیوه های مدیریت امن داده ها را اجرا کنید.
• رمزگذاری: از کلیدهای مدیریت شده توسط مشتری استفاده کنید. داده ها را در حالت استراحت و در حال انتقال رمزگذاری کنید. شیوه های مدیریت کلید ایمن را اجرا کنید.
• تایید اقدام: برای عملیات های حیاتی محافظ هایی اضافه کنید. اجرای تأیید چند مرحله ای برای اقدامات پرخطر. اجرای محدود کردن نرخ و throttling.

نظارت

• ورود به سیستم: قابلیت مشاهده جامع. تمام تعاملات و تصمیمات عامل را ثبت کنید. برای تجزیه و تحلیل آسان از لاگ ساختاری استفاده کنید. نظارت بر سلامت عامل، عملکرد و استفاده از منابع سیستم.
• تست کردن: چارچوب های ارزیابی خودکار. از تست های واحد، تست های یکپارچه سازی و تست های پایان به انتها استفاده کنید. اجرای خطوط لوله یکپارچه سازی و استقرار مداوم.
• کنترل کیفیت: فیلتر محتوا و نرده محافظ. اجرای تعدیل محتوا برای محتوای تولید شده توسط کاربر. از فیلترهای ناسزا و تحلیل احساسات استفاده کنید. سیاست ها و دستورالعمل های محتوا را اجرا کنید.

4. استراتژی مقیاس بندی 📈

استقرار تدریجی

1. تست داخلی با گروه کوچکی از کاربران یا اعضای داخلی تیم شروع کنید. بازخورد جمع آوری کنید و تکرار کنید.
2. انتشار خارجی محدود به یک پایگاه کاربری بزرگتر گسترش دهید یا مشتریان را انتخاب کنید. نظارت بر عملکرد و جمع آوری بازخورد.
3. عرضه کامل تولید مقیاس برای همه کاربران یا مشتریان. نظارت بر عملکرد و بازخورد کاربر. بهبود مستمر را اجرا کنید.

قابلیت استفاده مجدد

• ایجاد کاتالوگ های قابل استفاده مجدد کتابخانه هایی از اقدامات و گردش کار مشترک ایجاد کنید. از الگوها برای کارهای رایج استفاده کنید. اجرای کنترل نسخه برای کاتالوگ های عمل. از زنجیره عمل برای گردش های کاری پیچیده استفاده کنید.
• استانداردسازی پایگاه های دانش مخازن داده های ساخت یافته ایجاد کنید. از نمودارهای دانش برای سازماندهی داده ها استفاده کنید. اجرای نسخه سازی داده ها و کنترل دسترسی. از خطوط لوله داده برای پردازش داده ها استفاده کنید.
• نرده های محافظ مشترک ایجاد کنید. سیاست های تعدیل محتوا را اجرا کنید. از سیستم های مبتنی بر قانون برای فیلتر محتوا استفاده کنید. پیاده سازی مکانیسم های بازخورد کاربر

کلید Take Always و چشم انداز آینده در مورد عوامل هوش مصنوعی چیست؟

عوامل هوش مصنوعی نشان دهنده یک تحول قابل توجه در اتوماسیون نرم افزار هستند و قابلیت های قدرتمندی را برای اجرای وظایف پیچیده ارائه می دهند. در اینجا نکات کلیدی آورده شده است:

نکات کلیدی

• عوامل هوش مصنوعی در انجام وظایف غیرقابل پیش بینی و چند مرحله ای عالی هستند. آنها می توانند یاد بگیرند، تطبیق دهند و تصمیمات مستقل بگیرند.
• موفقیت مستلزم ایجاد تعادل بین پیچیدگی و نیازهای عملی است. از کوچک و به تدریج شروع کنید.
• الگوهای معماری و طراحی مناسب بسیار مهم هستند. بر طراحی مدولار و قابل نگهداری تمرکز کنید.

چشم انداز آینده

حوزه عوامل هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است. تماشا کنید برای:

• قابلیت های خودمختاری پیشرفته عوامل هوش مصنوعی فعال تر و خودکفاتر خواهند شد.
• بهبود همکاری بین نمایندگان سیستم های چند عاملی وظایف پیچیده را با هم انجام می دهند.
• سیستم های استدلالی پیچیده تر عوامل هوش مصنوعی مهارت های پیشرفته حل مسئله و تصمیم گیری را نشان خواهند داد.

به یاد داشته باشید: هنگامی که پیچیدگی کار، تلاش پیاده سازی را توجیه می کند، عامل های هوش مصنوعی را انتخاب کنید. برای کارهای ساده تر، روش های اتوماسیون سنتی ممکن است مناسب تر باشند.

ضمیمه – سوالات متداول (سؤالات متداول)

عوامل هوش مصنوعی در مقابل مدل‌های هوش مصنوعی

در حالی که عوامل هوش مصنوعی و مدل‌های هوش مصنوعی (به ویژه مدل‌های زبان بزرگ یا LLM) پایه‌های مشترکی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارند، اما اهداف متفاوتی را دنبال می‌کنند. تفاوت های اصلی بین مدل های هوش مصنوعی و عوامل هوش مصنوعی را می توان به سادگی به شرح زیر خلاصه کرد:

به عنوان مثال، مشتری به دنبال پشتیبانی را در نظر بگیرید:

• یک چت ربات مبتنی بر مدل هوش مصنوعی به سادگی با استفاده از داده های آموزشی خود به سؤالات پاسخ می دهد و به پاسخ های اولیه محدود می شود
• یک عامل هوش مصنوعی می تواند اقدامات جامعی انجام دهد:
  • دسترسی به تاریخچه مشتری
  • تشخیص مشکل خاص
  • پیشنهاد راه حل های هدفمند
  • انجام اقدامات مشخص (به عنوان مثال، پردازش بازپرداخت یا برنامه ریزی بازدید از تکنسین)

عوامل هوش مصنوعی در مقابل چت بات ها

در حالی که هم عوامل هوش مصنوعی و هم ربات‌های گفتگو از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، اما اهداف اساسی متفاوتی دارند:

مثال ها:

• ربات چت: پاسخ به سوالات متداول، ارائه اطلاعات محصول
• عامل هوش مصنوعی: مدیریت کل موارد خدمات مشتری، از جمله تشخیص، اجرای راه حل، و پیگیری

تمایز کلیدی در استقلال و دامنه توانایی نهفته است – چت بات ها رابط های مکالمه هستند، در حالی که عوامل هوش مصنوعی حل کننده مستقل مشکلات هستند.

AI Agents در مقابل Agentic AI

در حالی که اصطلاحات “عامل هوش مصنوعی” و “هوش مصنوعی عامل” اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، آنها جنبه های مختلفی از سیستم های هوش مصنوعی مستقل را نشان می دهند:

عوامل هوش مصنوعی بر روی پیاده سازی و معماری خاص متمرکز هستند:

• برنامه های مستقل فردی با قابلیت های تعریف شده
• ساخته شده با اجزای خاص (مدل، ابزار، ارکستراسیون)
• برای موارد یا دامنه های کاربری خاص طراحی شده است

هوش مصنوعی عامل نشان دهنده یک تغییر پارادایم گسترده تر است:

• فلسفه طراحی سیستم هوش مصنوعی با تاکید بر استقلال
• بر توانایی های حل مسئله با هدف کلی تمرکز کنید
• تاکید بر هوش و سازگاری در سطح سیستم

تمایزات کلیدی:

• دامنه: عوامل هوش مصنوعی پیاده سازی های عینی هستند. هوش مصنوعی عاملی یک رویکرد معماری است
• هدف: عوامل هوش مصنوعی وظایف خاصی را حل می کنند. هدف هوش مصنوعی عاملی برای استقلال بیشتر است
• پیاده سازی: عوامل هوش مصنوعی از فناوری های فعلی استفاده می کنند. هوش مصنوعی عامل توسعه آینده را هدایت می کند

این رابطه شبیه نحوه ارتباط یک سرویس وب فردی (عامل AI) با محاسبات ابری (AI Agentic) است – یکی یک پیاده سازی خاص و دیگری یک پارادایم گسترده تر.

عامل هوش مصنوعی در مقابل هوش مصنوعی سنتی

ظهور هوش مصنوعی عامل یک تغییر اساسی در نحوه عملکرد و تعامل سیستم های هوش مصنوعی با جهان است. این مقایسه تفاوت های اصلی را برجسته می کند:

مناطق تأثیر آینده از هوش مصنوعی عاملی:

1. عملیات تجاری: بهینه سازی جریان کار و تصمیم گیری مستقل
2. خدمات شخصی: کمک های آگاه از زمینه در مراقبت های بهداشتی، آموزشی و زندگی روزمره
3. نوآوری: توانمندسازی افراد غیرمتخصص برای دستیابی به نتایج در سطح تخصصی

این تغییر از هوش مصنوعی سنتی به هوش مصنوعی عاملی، به موازات تکامل از اتوماسیون اولیه به سیستم‌های واقعاً هوشمندی است که می‌توانند با انسان‌ها در حل چالش‌های پیچیده شریک شوند.