راهنمای عملی ساخت عامل هوشمند: از ایده تا پیاده‌سازی

زمان مطالعه: 10 دقیقه

امروز دیگر صحبت از چت‌بات‌های ساده نیست؛ تمرکز جهان فناوری روی ساخت عامل‌ هوشمند است، سیستم‌هایی که نه‌تنها پاسخ می‌دهند بلکه خودشان تصمیم می‌گیرند چه باید بکنند. این عامل‌ها می‌توانند هدف کاربر را بفهمند، مراحل انجام کار را برنامه‌ریزی کنند و از ابزارهای مختلف برای رسیدن به نتیجه استفاده کنند. در واقع، ساخت عامل‌های هوشمند به معنای خلق سیستمی است که بتواند مثل یک همکار دیجیتال فکر کند، تصمیم بگیرد و وظایف را به‌طور مستقل پیش ببرد.

در این مقاله، یاد می‌گیریم چگونه از مرحله‌ی درک مفهوم تا پیاده‌سازی عملی، یک عامل هوش مصنوعی بسازیم. ابتدا اجزای اصلی عامل را معرفی می‌کنیم، سپس روش طراحی و انتخاب مدل مناسب را بررسی خواهیم کرد. در ادامه، با استفاده از یک نمونه‌ی کدنویسی گام‌به‌گام، نحوه‌ی ساخت یک عامل هوشمند واقعی را مرور می‌کنیم.

عامل هوشمند چیست؟

عامل هوشمند

عامل هوشمند (AI Agent) را می‌توان یک سیستم خودمختار دانست که با تکیه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مجموعه‌ای از ابزارها، قادر است وظایف مشخصی را بدون دخالت مستقیم انسان انجام دهد. برخلاف چت‌بات‌های سنتی که صرفا پاسخ‌هایی از پیش‌تعریف‌شده ارائه می‌دهند، یک عامل هوشمند توانایی درک هدف کاربر، برنامه‌ریزی گام‌های لازم برای رسیدن به آن هدف و اجرای عملیات در محیط واقعی را دارد. در واقع، عامل هوشمند پلی است میان هوش زبانی و هوش عملیاتی — یعنی مدلی که فقط متن را نمی‌فهمد، بلکه می‌تواند بر اساس آن تصمیم بگیرد و عمل کند.

در معماری‌های مبتنی بر LLM، عامل‌ها در قلب فرایند قرار دارند. آن‌ها ورودی کاربر را تحلیل می‌کنند، از حافظه (Memory) برای نگهداری داده‌های پیشین بهره می‌برند، با ابزارها (Tools) تعامل دارند تا اطلاعات یا عملکردهای بیرونی را فراخوانی کنند، و از طریق حلقه‌ی استدلال (Reasoning Loop) تصمیم می‌گیرند که گام بعدی چه باشد. این چرخه مداوم باعث می‌شود عامل بتواند نه‌تنها پاسخ دهد، بلکه یاد بگیرد، اصلاح کند و کار را تا رسیدن به نتیجه ادامه دهد — درست مانند یک انسان در حال حل مسئله.

در مقایسه با چت‌بات‌ها یا اتوماسیون‌های سنتی، عامل‌های هوشمند انعطاف‌پذیرتر و مستقل‌ترند. چت‌بات‌ها معمولا محدود به الگوهای مکالمه یا اسکریپت‌های از پیش تعیین‌شده هستند، اما یک عامل هوشمند می‌تواند در موقعیت‌های جدید تصمیم بگیرد و حتی از ابزارهایی استفاده کند که طراحش از ابتدا برای آن تعریف نکرده است. به همین دلیل، ساخت عامل‌های هوش مصنوعی یکی از گام‌های کلیدی در حرکت به سمت نسل بعدی نرم‌افزارها و سیستم‌های خودکار محسوب می‌شود.

چه زمانی باید AI Agent بسازیم؟

عامل‌های هوش مصنوعی زمانی کاربرد دارند که محیط مسئله ثابت و قابل پیش‌بینی نباشد و سیستم نیاز به تصمیم‌گیری پویا و چندمرحله‌ای داشته باشد. در چنین شرایطی، برخلاف چت‌بات‌های معمولی، عامل هوشمند می‌تواند با تکیه بر حافظه، ابزار و استدلال گام‌به‌گام، مسیر رسیدن به هدف را به‌صورت مستقل طراحی و اجرا کند.

برای مثال، در فین‌تک می‌توان از عامل‌ها برای تحلیل خودکار معاملات یا پایش هوشمند ریسک استفاده کرد؛ جایی که داده‌ها متنوع، پویا و غیرقابل پیش‌بینی‌اند. در آموزش، عامل‌های هوشمند می‌توانند به‌عنوان دستیار یادگیری عمل کنند — مثلا با درک سطح دانش کاربر، مسیر آموزشی شخصی‌سازی‌شده‌ای پیشنهاد دهند. در تحلیل داده نیز عامل‌ها می‌توانند با ترکیب جست‌وجوی اطلاعات، تفسیر نتایج و تولید گزارش، کل فرایند تحلیل را از ابتدا تا انتها به‌صورت خودکار پیش ببرند.

به طور خلاصه، زمانی باید به سراغ ساخت عامل‌های هوش مصنوعی رفت که نیاز به انعطاف، خودمختاری و استدلال چندمرحله‌ای وجود داشته باشد — ویژگی‌هایی که نرم‌افزارهای سنتی فاقد آن هستند و عامل‌ها دقیقاً برای پر کردن همین شکاف طراحی شده‌اند.

انتخاب مدل عامل هوشمند و سیاست‌های عملکردی

انتخاب مدل مناسب یکی از مهم‌ترین گام‌ها در ساخت عامل‌های هوش مصنوعی است. در این مرحله باید معیارهایی مانند هزینه، سرعت پاسخگویی و دقت مدل را مدنظر قرار داد تا عامل بتواند به‌صورت کارآمد و قابل اعتماد وظایف خود را انجام دهد. مدل‌های بزرگ‌تر ممکن است دقت بالاتری ارائه دهند، اما هزینه و زمان پردازش آن‌ها بیشتر است؛ بنابراین انتخاب باید متناسب با هدف و محدودیت‌های پروژه انجام شود.

پس از انتخاب مدل، بهتر است ابتدا یک baseline ساده ساخته شود؛ نسخه‌ای که عملکرد پایه عامل را نشان می‌دهد و امکان اندازه‌گیری و ارزیابی دارد. سپس با تحلیل خروجی‌ها و بازخوردها می‌توان مدل و استراتژی‌های اجرایی عامل را بهینه‌سازی کرد؛ برای مثال تنظیم promptها، انتخاب ابزارهای مناسب، یا بهبود الگوریتم‌های تصمیم‌گیری گام‌به‌گام. این روند، اطمینان می‌دهد که عامل نه‌تنها پاسخگو، بلکه کارآمد و قابل اتکا باشد.

طراحی ابزارها و معماری ارکستراسیون

یکی از اجزای کلیدی در ساخت عامل‌های هوش مصنوعی، طراحی ابزارها است. ابزارها وظایفی مشخص را انجام می‌دهند و عامل از آن‌ها برای تکمیل مراحل مختلف هدف کاربر استفاده می‌کند. هر Tool می‌تواند یک تابع ساده مانند جست‌وجوی وب، خواندن سند، یا ارسال ایمیل باشد و یا سرویس پیچیده‌تری که داده‌ها را پردازش کرده و نتیجه تحلیلی ارائه می‌دهد. عامل با انتخاب هوشمندانه ابزار مناسب در هر مرحله، قادر می‌شود فعالیت‌های پیچیده را به‌صورت خودکار انجام دهد.

معماری عامل‌ها معمولا از الگوهایی مانند Manager/Worker و Chaining بهره می‌برد. در الگوی Manager/Worker، یک بخش اصلی (Manager) برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری می‌کند و وظایف کوچک‌تر به Workerها سپرده می‌شوند تا اجرا شوند. الگوی Chaining به عامل اجازه می‌دهد چندین عملیات را به صورت زنجیره‌ای و مرحله‌به‌مرحله اجرا کند؛ خروجی هر مرحله به عنوان ورودی مرحله بعدی استفاده می‌شود. این طراحی‌ها باعث می‌شوند عامل بتواند به‌صورت انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر کار کند و وظایف پیچیده را با دقت و کارآمدی بالا انجام دهد.

اجزای اصلی ساخت عامل هوشمند

یک عامل هوشمند معمولا از سه مولفه‌ی کلیدی تشکیل شده است: مدل، ابزارها و دستورالعمل‌ها.

مدل (Model): هسته‌ی تصمیم‌گیری عامل است و معمولا یک LLM محسوب می‌شود. مدل توانایی درک هدف کاربر، تحلیل اطلاعات و تولید پاسخ یا برنامه‌ی عملیاتی را دارد.
ابزارها (Tools): مجموعه‌ای از توابع یا سرویس‌ها هستند که عامل برای انجام وظایف خاص از آن‌ها استفاده می‌کند؛ مانند جست‌وجو، پردازش داده‌ها، ارسال پیام یا تحلیل نتایج. ابزارها عامل را قادر می‌سازند فعالیت‌های پیچیده را به گام‌های اجرایی قابل کنترل تقسیم کند.
دستورالعمل‌ها (Instructions): مجموعه‌ای از قوانین و راهنمایی‌ها هستند که رفتار عامل را هدایت می‌کنند. این دستورالعمل‌ها شامل نحوه‌ی استفاده از ابزارها، اولویت‌بندی گام‌ها و محدودیت‌های ایمنی و اخلاقی می‌شود.

ساخت گام‌به‌گام عامل هوشمند

ساخت گام به گام عامل هوشمند

در این بخش وارد جنبه عملی می‌شویم و یاد می‌گیریم چگونه یک عامل کاربردی و ساده بسازیم که بتواند هدف کاربر را تحلیل کرده، ابزار مناسب را انتخاب کند و خروجی تولید نماید. این بخش به‌صورت مرحله‌ای با توضیح هر قسمت و نمونه کد ارائه شده است تا قابل اجرا و قابل فهم باشد.

هدف این پیاده‌سازی، ساخت یک عامل هوشمند ساده است که بتواند:

هدف کاربر را درک کند،
ابزار مناسب را برای انجام وظایف انتخاب کند،
و خروجی عملیاتی یا تحلیلی تولید نماید.

این نمونه پایه‌ای است و می‌تواند به راحتی با افزودن حافظه، ابزارهای بیشتر و اتصال به مدل‌های واقعی گسترش یابد.

۱. نقشه کلی معماری یک عامل هوشمند

یک عامل هوشمند معمولا از چند مولفه اصلی تشکیل می‌شود که با هم کار می‌کنند تا تصمیم‌گیری، اجرا و کنترل را مدیریت کنند:

رابط مدل زبانی (LLM Interface)

این بخش هسته ارتباط عامل با مدل زبانی است. در نمونه‌های اولیه، می‌توان از یک مدل شبیه‌سازی‌شده استفاده کرد و در نسخه‌های پیشرفته آن را با مدل‌های واقعی OpenAI یا HuggingFace جایگزین نمود.

Retriver ساده (In-memory)

این ماژول برای جستجو و بازیابی داده‌ها یا دانش مورد نیاز عامل به کار می‌رود. در نمونه اولیه، می‌توان از لیست متون یا داده‌های موجود در حافظه استفاده کرد و برای کاربردهای بزرگ‌تر، به سیستم‌هایی مانند FAISS یا Milvus ارتقا داد.

ابزارها (Tools)

مجموعه‌ای از توابع و سرویس‌ها هستند که عامل برای انجام وظایف مختلف از آن‌ها استفاده می‌کند؛ مانند خواندن اسناد، فراخوانی API، پردازش داده‌ها یا ارسال ایمیل.

برنامه‌ریز و حلقه اجرای تصمیم (Planner / Loop)

مغز عامل که با مدل زبانی صحبت می‌کند، گام‌های لازم برای رسیدن به هدف کاربر را طراحی می‌کند و برای هر مرحله ابزار مناسب را انتخاب می‌نماید. این حلقه به عامل امکان می‌دهد عملیات را به صورت گام‌به‌گام اجرا و بهینه کند.

محافظ‌ها و محدودیت‌ها (Guardrails / Safety checks)

شامل محدودیت خروجی، تعیین حداکثر تعداد گام‌ها و گزینه‌های human-in-the-loop برای نظارت و کنترل رفتار عامل است تا از خطاها و عملکرد ناخواسته جلوگیری شود.

لاگ‌گذاری و سنجش عملکرد (Logging / Metrics)

ثبت فعالیت‌ها، زمان پاسخ، میزان موفقیت یا خطا و سایر شاخص‌های عملکرد عامل، امکان بررسی و بهبود مستمر سیستم را فراهم می‌کند.

۲. کد نمونه (نمونه عملی)

کد به بخش‌های کوچکتر تقسیم شده تا فهم آن راحت باشد:

مرحله ۱: تعریف انتزاعی LLM (Interface)

class LLMInterface:
    “””
    انتزاعی: متد generate(prompt) خروجی متنی تولید می‌کند.
    جایگزینی: می‌توان از OpenAI یا HuggingFace استفاده کرد.
    “””
    def generate(self, prompt: str, max_tokens: int = 256) -> str:
        # نمونه ساده: پاسخ شبیه‌سازی‌شده
        return f”[LLM mock reply to prompt: {prompt[:60]}…]”

class LLMInterface:

“”“

انتزاعی: متد generate(prompt) خروجی متنی تولید می‌کند.

جایگزینی: می‌توان از OpenAI یا HuggingFace استفاده کرد.

““”

def generate(self, prompt: str, max_tokens: int = 256) -> str:

# نمونه ساده: پاسخ شبیه‌سازی‌شده

return f“[LLM mock reply to prompt: {prompt[:60]}…]”

این کلاس رابطی است برای مدل زبانی. در نسخه واقعی، می‌توانید آن را با OpenAI API یا pipeline مدل HuggingFace جایگزین کنید.

مرحله ۲: ایجاد Retriever ساده (In-memory)

class SimpleRetriever:
    def __init__(self, docs: list):
        “””
        docs: لیست (id, text)
        این نمونه از بردارها استفاده نمی‌کند و فقط جستجوی متن ساده انجام می‌دهد.
        “””
        self.docs = docs

    def search(self, query: str, top_k: int = 3) -> list:
        # جستجوی ساده بر اساس تعداد کلمات مشترک
        q_tokens = set(query.lower().split())
        scored = []
        for doc_id, text in self.docs:
            text_tokens = set(text.lower().split())
            score = len(q_tokens & text_tokens)
            scored.append((score, doc_id, text))
        scored.sort(reverse=True, key=lambda x: x[0])
        return [(doc_id, text) for score, doc_id, text in scored[:top_k]]

class SimpleRetriever:

def __init__(self, docs: list):

“”“

docs: لیست (id, text)

این نمونه از بردارها استفاده نمی‌کند و فقط جستجوی متن ساده انجام می‌دهد.

““”

self.docs = docs

def search(self, query: str, top_k: int = 3) -> list:

# جستجوی ساده بر اساس تعداد کلمات مشترک

q_tokens = set(query.lower().split())

scored = []

for doc_id, text in self.docs:

text_tokens = set(text.lower().split())

score = len(q_tokens & text_tokens)

scored.append((score, doc_id, text))

scored.sort(reverse=True, key=lambda x: x[0])

return [(doc_id, text) for score, doc_id, text in scored[:top_k]]

این کلاس به Agent امکان می‌دهد داده‌های مرتبط را جستجو و بازیابی کند. در نسخه واقعی، می‌توان از FAISS یا Milvus و embedding-based retrieval استفاده کرد.

مرحله ۳: تعریف Tools

from typing import Callable

class Tool:
    def __init__(self, name: str, func: Callable, description: str = “”):
        self.name = name
        self.func = func
        self.description = description

    def run(self, *args, **kwargs):
        return self.func(*args, **kwargs)

# نمونه توابع ابزار
def tool_search_web(query: str) -> str:
    return f”Search results for ‘{query}’ (mocked).”

def tool_read_document(doc_id: str, retriever: SimpleRetriever) -> str:
    for did, text in retriever.docs:
        if did == doc_id:
            return text
    return “Document not found.”

def tool_send_email(recipient: str, subject: str, body: str) -> str:
    return f”Email sent to {recipient} with subject ‘{subject}’.”

from typing import Callable

class Tool:

def __init__(self, name: str, func: Callable, description: str = “”):

self.name = name

self.func = func

self.description = description

def run(self, *args, **kwargs):

return self.func(*args, **kwargs)

# نمونه توابع ابزار

def tool_search_web(query: str) -> str:

return f“Search results for ‘{query}’ (mocked).”

def tool_read_document(doc_id: str, retriever: SimpleRetriever) -> str:

for did, text in retriever.docs:

if did == doc_id:

return text

return “Document not found.”

def tool_send_email(recipient: str, subject: str, body: str) -> str:

return f“Email sent to {recipient} with subject ‘{subject}’.”

این ابزارها نمونه‌هایی هستند که Agent می‌تواند برای انجام کارها استفاده کند.

مرحله ۴: طراحی Agent — Planner + Executor

class SimpleAgent:
    def __init__(self, llm, tools: list, retriever, max_steps: int = 6):
        self.llm = llm
        self.tools = {t.name: t for t in tools}
        self.retriever = retriever
        self.max_steps = max_steps
        self.history = []  # برای لاگ‌ها

    def plan(self, user_goal: str, context: str = None) -> list:
        # تولید پلان گام‌به‌گام توسط LLM (اینجا mock شده)
        steps = [
            {“action_description”: “Search web”, “tool”: “search_web”, “input”: user_goal},
            {“action_description”: “Read top doc”, “tool”: “read_document”, “input”: “doc_1”},
            {“action_description”: “Summarize findings”, “tool”: “llm_summarize”, “input”: “Use previous results”},
            {“action_description”: “Send summary”, “tool”: “send_email”, “input”: “user@example.com||Summary subject||Summary body”}
        ]
        return steps

    def execute(self, user_goal: str, user_email: str = None):
        context_snippets = [t[1] for t in self.retriever.search(user_goal, top_k=2)]
        plan = self.plan(user_goal, context=”\n”.join(context_snippets))
        log = {“goal”: user_goal, “plan”: plan, “steps”: []}
        step_count = 0

        for step in plan:
            if step_count >= self.max_steps:
                log[“steps”].append({“status”: “max_steps_exceeded”})
                break
            tool_name = step.get(“tool”)
            inp = step.get(“input”, “”)
            try:
                if tool_name == “llm_summarize”:
                    prompt = f”Summarize: {inp}\nContext:\n” + “\n”.join(context_snippets)
                    result = self.llm.generate(prompt)
                elif tool_name == “read_document”:
                    result = tool_read_document(inp, self.retriever)
                elif tool_name == “search_web”:
                    result = tool_search_web(inp)
                elif tool_name == “send_email”:
                    parts = inp.split(“||”)
                    recipient = parts[0] if parts else (user_email or “user@example.com”)
                    subject = parts[1] if len(parts) > 1 else “Result”
                    body = parts[2] if len(parts) > 2 else “Summary”
                    result = tool_send_email(recipient, subject, body)
                else:
                    result = f”Unknown tool: {tool_name}”
                log[“steps”].append({“step”: step_count + 1, “tool”: tool_name, “result”: result, “status”: “ok”})
            except Exception as e:
                log[“steps”].append({“step”: step_count + 1, “tool”: tool_name, “status”: “error”, “error”: str(e)})
            step_count += 1
        return log

class SimpleAgent:

def __init__(self, llm, tools: list, retriever, max_steps: int = 6):

self.llm = llm

self.tools = {t.name: t for t in tools}

self.retriever = retriever

self.max_steps = max_steps

self.history = [] # برای لاگ‌ها

def plan(self, user_goal: str, context: str = None) -> list:

# تولید پلان گام‌به‌گام توسط LLM (اینجا mock شده)

steps = [

{“action_description”: “Search web”, “tool”: “search_web”, “input”: user_goal},

{“action_description”: “Read top doc”, “tool”: “read_document”, “input”: “doc_1”},

{“action_description”: “Summarize findings”, “tool”: “llm_summarize”, “input”: “Use previous results”},

{“action_description”: “Send summary”, “tool”: “send_email”, “input”: “user@example.com||Summary subject||Summary body”}

]

return steps

def execute(self, user_goal: str, user_email: str = None):

context_snippets = [t[1] for t in self.retriever.search(user_goal, top_k=2)]

plan = self.plan(user_goal, context=“\n”.join(context_snippets))

log = {“goal”: user_goal, “plan”: plan, “steps”: []}

step_count = 0

for step in plan:

if step_count >= self.max_steps:

log[“steps”].append({“status”: “max_steps_exceeded”})

break

tool_name = step.get(“tool”)

inp = step.get(“input”, “”)

try:

if tool_name == “llm_summarize”:

prompt = f“Summarize: {inp}\nContext:\n” + “\n”.join(context_snippets)

result = self.llm.generate(prompt)

elif tool_name == “read_document”:

result = tool_read_document(inp, self.retriever)

elif tool_name == “search_web”:

result = tool_search_web(inp)

elif tool_name == “send_email”:

parts = inp.split(“||”)

recipient = parts[0] if parts else (user_email or “user@example.com”)

subject = parts[1] if len(parts) > 1 else “Result”

body = parts[2] if len(parts) > 2 else “Summary”

result = tool_send_email(recipient, subject, body)

else:

result = f“Unknown tool: {tool_name}”

log[“steps”].append({“step”: step_count + 1, “tool”: tool_name, “result”: result, “status”: “ok”})

except Exception as e:

log[“steps”].append({“step”: step_count + 1, “tool”: tool_name, “status”: “error”, “error”: str(e)})

step_count += 1

return log

این کلاس شامل حلقه‌ی اصلی Agent است که پلان را می‌سازد و گام‌ها را اجرا می‌کند.

مرحله ۵: اجرای نمونه

def demo_run():
    docs = [
        (“doc_1”, “این یک سند نمونه درباره پردازش زبان طبیعی و عوامل هوش مصنوعی است.”),
        (“doc_2”, “مفاهیم کلیدی شامل ابزارها، مدل‌ها و محافظ‌ها است.”),
        (“doc_3”, “نکات عملی برای تست و مانیتورینگ عامل‌ها.”)
    ]
    retriever = SimpleRetriever(docs)
    llm = LLMInterface()
    tools = [
        Tool(“search_web”, tool_search_web),
        Tool(“read_document”, lambda doc_id: tool_read_document(doc_id, retriever)),
        Tool(“llm_summarize”, lambda text: llm.generate(f”Summarize: {text}”)),
        Tool(“send_email”, tool_send_email)
    ]
    agent = SimpleAgent(llm, tools, retriever)
    user_goal = “تهیه خلاصه فنی درباره معماری agentها”
    result = agent.execute(user_goal, user_email=”pov@example.com”)
    import json
    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

if __name__ == “__main__”:
    demo_run()

def demo_run():

docs = [

(“doc_1”, “این یک سند نمونه درباره پردازش زبان طبیعی و عوامل هوش مصنوعی است.”),

(“doc_2”, “مفاهیم کلیدی شامل ابزارها، مدل‌ها و محافظ‌ها است.”),

(“doc_3”, “نکات عملی برای تست و مانیتورینگ عامل‌ها.”)

]

retriever = SimpleRetriever(docs)

llm = LLMInterface()

tools = [

Tool(“search_web”, tool_search_web),

Tool(“read_document”, lambda doc_id: tool_read_document(doc_id, retriever)),

Tool(“llm_summarize”, lambda text: llm.generate(f“Summarize: {text}”)),

Tool(“send_email”, tool_send_email)

]

agent = SimpleAgent(llm, tools, retriever)

user_goal = “تهیه خلاصه فنی درباره معماری agentها”

result = agent.execute(user_goal, user_email=“pov@example.com”)

import json

print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

if __name__ == “__main__”:

demo_run()

۴. توضیح اجرای نهایی و خروجی

پس از اجرای عامل، خروجی هر گام در کنسول نمایش داده می‌شود.
عامل قادر است هنگام موفقیت، نتیجه را چاپ کند و در صورت خطا، پیام مناسبی ارائه دهد.

۵. گام‌های بعدی برای توسعه واقعی

برای اینکه یک عامل هوشمند از نمونه اولیه به یک سیستم واقعی و کاربردی تبدیل شود، باید چند مرحله کلیدی توسعه انجام شود:

جایگزین کردن LLMInterface

اگر می‌خواهید از OpenAI استفاده کنید: در متد generate از openai.ChatCompletion.create یا openai.responses استفاده کنید، یا از transformers.pipeline(“text-generation”) HuggingFace بهره ببرید.
نکته: همیشه از prompt templates و دستورالعمل (few-shot examples) برای کنترل بهتر خروجی استفاده کنید.

بهبود Retriever

فعلا از جستجوی ساده کلمه‌ای استفاده کردیم. برای کار جدی باید از embedding-based retrieval استفاده کنیم:
- تولید embeddings (مثلا با OpenAI embeddings یا sentence-transformers).
- ذخیره در FAISS/Milvus/Weaviate و جستجوی KNN.
این کار دقت پلنینگ و استفاده ابزارها را بسیار افزایش می‌دهد.

طراحی ابزارها (Tools)

هر tool باید: مستندسازی، تایپ‌چک، timeout، تست و sandbox داشته باشد.
برای callهای خارجی حتما circuit-breaker و retry و logging بگذارید.

پلنینگ و parse خروجی LLM

در نمونه ما پلن را شبیه‌سازی کردیم. در حالت واقعی از قالب JSON یا ابزارهایی مثل function-calling (اگر API از آن پشتیبانی کند) استفاده کنید تا خروجی قابل parse و ایمن باشد.
مثال: از You must output valid JSON در prompt استفاده کنید و سپس با try/except JSON loads را parse کنید.

نگهداری state / memory

اگر agent نیاز به حافظه طولانی‌مدت دارد، از vector store برای embeddings مکالمات/نتایج استفاده کنید و هنگام ساخت prompt، relevant memoryها را بازیابی کنید.

محافظ‌ها (Guardrails)

محدودیت تعداد گام (max_steps)
محدودیت‌های content (فیلتر کردن خروجی‌های مضر)
human-in-the-loop برای گام‌های بحرانی (مثلا قبل از ارسال ایمیل نهایی از کاربر تایید بگیرید)

تست و معیارها

برای هر سناریو تست‌های انتها-به-انتها بنویسید (E2E) — سناریوهای موفق و سناریوهای خطا.
متریک‌ها: success_rate (آیا هدف تحقق یافت؟)، average_steps، time_per_step، خطاهای ابزارها.

استقرار و مقیاس

ارکستراسیون: اگر agentها زیاد شدند، از الگوهای Manager/Worker و queue (مثلا RabbitMQ/Kafka) استفاده کنید.
برای LLM calls مقیاس و caching را درنظر بگیرید (cache برای پاسخ‌های ثابت).

۶. نمونه prompt template برای پلان (قابل استفاده با LLM واقعی)

You are an agent planning assistant.
User goal: {user_goal}
Context: {context_snippets}

Produce a JSON array named “steps”. Each element must be an object:
– action_description: short human-friendly description
– tool: name of the tool to call (one of: search_web, read_document, llm_summarize, send_email)
– input: string input for the tool

Return only valid JSON.
Max steps: 6

You are an agent planning assistant.

User goal: {user_goal}

Context: {context_snippets}

Produce a JSON array named “steps”. Each element must be an object:

– action_description: short human–friendly description

– tool: name of the tool to call (one of: search_web, read_document, llm_summarize, send_email)

– input: string input for the tool

Return only valid JSON.

Max steps: 6

سنجش عملکرد عامل هوش مصنوعی

در ساخت عامل‌های هوش مصنوعی، ایجاد محافظ‌ها (Guardrails) ضروری است تا رفتار عامل کنترل‌شده، امن و قابل اعتماد باشد. محافظ‌ها شامل محدودیت‌های محتوایی، قواعد اخلاقی، و سیاست‌های عملیاتی می‌شوند تا عامل در شرایط غیرمنتظره یا داده‌های حساس، واکنش مناسبی نشان دهد و از خطاهای جدی جلوگیری شود. به عنوان مثال، یک عامل در حوزه فین‌تک نباید بدون بررسی امنیتی تراکنش مالی انجام دهد یا اطلاعات حساس کاربران را افشا کند.

همزمان با محافظ‌ها، سنجش عملکرد عامل برای اطمینان از کیفیت و اعتمادپذیری سیستم ضروری است. این سنجش می‌تواند شامل معیارهایی مانند دقت پاسخ‌ها، سرعت اجرا، میزان خطاها و توانایی عامل در حل مسائل چندمرحله‌ای باشد. با اندازه‌گیری این شاخص‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند نقاط ضعف عامل را شناسایی کرده، بهینه‌سازی انجام دهند و اطمینان حاصل کنند که عامل در محیط واقعی عملکرد قابل قبول و قابل پیش‌بینی دارد.

نتیجه‌گیری و مسیر توسعه‌ی بعدی

عامل‌های هوشمند توانایی ایجاد تحول در تعامل انسان و ماشین را دارند؛ زیرا می‌توانند تصمیم‌گیری پویا، استدلال چندمرحله‌ای و استفاده هوشمندانه از ابزارها را با هم ترکیب کنند. این سیستم‌ها فراتر از چت‌بات‌های معمولی عمل می‌کنند و می‌توانند در محیط‌های غیرقابل پیش‌بینی، وظایف پیچیده را به‌صورت مستقل و هدفمند انجام دهند.

با گسترش حافظه، ابزارها و مدل‌های پیشرفته، عامل‌ها قادر خواهند بود خود را با تغییرات محیط تطبیق دهند، عملکرد خود را بهینه کنند و ارزش عملی بیشتری ارائه دهند. آینده‌ی عامل‌های هوشمند در مسیر توسعه سیستم‌هایی است که نه‌تنها پاسخگو و مستقل هستند، بلکه قابلیت یادگیری و بهبود مستمر دارند و می‌توانند به هسته‌ی تصمیم‌گیری بسیاری از کسب‌وکارها و برنامه‌های خودکار تبدیل شوند.

منابع

cdn.openai.com

سوالات متداول

چت‌بات معمولا محدود به پاسخ به ورودی‌های متنی است، اما عامل هوشمند می‌تواند تصمیم بگیرد، ابزار مناسب را انتخاب کند و چندمرحله‌ای عملیات انجام دهد.

با استفاده از APIهای مدل‌های زبانی بزرگ مانند OpenAI یا مدل‌های آماده HuggingFace و تعریف کلاس واسط (Interface) برای تعامل با مدل.

بستگی به پیچیدگی عامل دارد. نمونه‌های پایه با دانش متوسط برنامه‌نویسی قابل پیاده‌سازی هستند، اما توسعه‌ی عامل‌های پیشرفته به تجربه در مدل‌های زبانی، APIها و معماری‌های نرم‌افزاری نیاز دارد.

راهنمای عملی ساخت عامل هوشمند: از ایده تا پیاده‌سازی

عامل هوشمند چیست؟

چه زمانی باید AI Agent بسازیم؟

انتخاب مدل عامل هوشمند و سیاست‌های عملکردی

طراحی ابزارها و معماری ارکستراسیون

اجزای اصلی ساخت عامل هوشمند

ساخت گام‌به‌گام عامل هوشمند

۱. نقشه کلی معماری یک عامل هوشمند

۲. کد نمونه (نمونه عملی)

مرحله ۱: تعریف انتزاعی LLM (Interface)

مرحله ۲: ایجاد Retriever ساده (In-memory)

مرحله ۳: تعریف Tools

مرحله ۴: طراحی Agent — Planner + Executor

مرحله ۵: اجرای نمونه

۴. توضیح اجرای نهایی و خروجی

۵. گام‌های بعدی برای توسعه واقعی

۶. نمونه prompt template برای پلان (قابل استفاده با LLM واقعی)

سنجش عملکرد عامل هوش مصنوعی

سوالات متداول

دیدگاه‌ها

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

راهنمای عملی ساخت عامل هوشمند: از ایده تا پیاده‌سازی

عامل هوشمند چیست؟

چه زمانی باید AI Agent بسازیم؟

انتخاب مدل عامل هوشمند و سیاست‌های عملکردی

طراحی ابزارها و معماری ارکستراسیون

اجزای اصلی ساخت عامل هوشمند

ساخت گام‌به‌گام عامل هوشمند

۱. نقشه کلی معماری یک عامل هوشمند

۲. کد نمونه (نمونه عملی)

مرحله ۱: تعریف انتزاعی LLM (Interface)

مرحله ۲: ایجاد Retriever ساده (In-memory)

مرحله ۳: تعریف Tools

مرحله ۴: طراحی Agent — Planner + Executor

مرحله ۵: اجرای نمونه

۴. توضیح اجرای نهایی و خروجی

۵. گام‌های بعدی برای توسعه واقعی

۶. نمونه prompt template برای پلان (قابل استفاده با LLM واقعی)

سنجش عملکرد عامل هوش مصنوعی

سوالات متداول

مطالب مرتبط

دیدگاه‌ها

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ