أكتر من مجرد آلات: عملاء الذكاء الاصطناعي- AI Agents
المقال بيتكلم عن التطور والقدرات بتاعة عملاء الذكاء الاصطناعي، وبيركز على قدرتهم على التعامل مع المواقف الغير متوقعة والشغل بشكل مستقل.
ملخص للنقط الرئيسية اللي اتناقشت في المقال:
١. حدود الذكاء الاصطناعي التقليدي: الأنظمة التقليدية بتتبع مسارات مبرمجة وثابتة، وده بيحد من قدرتها على التوسع والمرونة. الأنظمة دي بتواجه صعوبات لما بتحصل تغييرات عن المدخلات المتوقعة، وده بيكسر سير التفاعل .
٢. تقديم عملاء الذكاء الاصطناعي: العملاء دول، اللي بيعتمدوا على نماذج أساسية، بيمثلوا تقدم كبير. هم أنظمة مستقلة قادرة على التكيف مع التغييرات في الوقت الحقيقي، والتعامل مع السيناريوهات الغير متوقعة، والتعاون بسلاسة .
٣. تركيب عملاء الذكاء الاصطناعي واللي بتتمثل في:
الشخصية: بتحدد وظيفة العميل وخبرته، وبتشكل سلوكه وردوده.
الإدراك: بيشمل جمع البيانات من البيئة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات والحساسات ومدخلات المستخدم.
التفكير واتخاذ القرار: العملاء بيحللوا البيانات ويقرروا الإجراءات باستخدام نماذج زي نماذج اللغة الكبيرة.
الذاكرة: بتسمح للعملاء بالاحتفاظ بالمعلومات عبر التفاعلات، باستخدام الذاكرة قصيرة وطويلة المدى.
التخطيط: العملاء بيضعوا خطط لتحقيق الأهداف، زي ما البشر بيعملوا استراتيجيات.
الفعل: تنفيذ الخطط من خلال التفاعلات مع العالم.
التعلم: العملاء بيتحسنوا من خلال التعلم من ردود الفعل وتكييف ردودهم
٤. التنسيق والتعاون: الأنظمة متعددة العملاء بتمكن العملاء من العمل مع بعض، وتبادل المعرفة وتقسيم المهام لتحقيق الأهداف المشتركة. ده بيتم تسهيله من خلال وسطاء الرسائل زي Apache Kafka .
٥. واجهة الأدوات: العملاء بيستخدموا أدوات لتوسيع قدراتهم، زي ما البشر بيستخدموا أدوات لتحسين قدراتهم. ده بيشمل استخدام واجهات برمجة التطبيقات والهياكل النمطية .
٦. قابلية التوسع وهيكل الخدمات المصغرة: المقال بيأكد على أهمية تصميم العملاء كخدمات مصغرة - خفيفة ومتخصصة وقابلة للتشغيل البيني. الطريقة دي بتسمح بأنظمة عملاء قابلة للتوسع ومرنة، وبتمكن من تنفيذ سير عمل معقد من غير ما تخلق أنظمة ضخمة.
لينك المقالة:
https://sdtimes.com/ai/more-than-machines-the-inner-workings-of-ai-agents/