كما أن كل مبنى رائع يبدأ بأساس متين، فإن كل قدرة مميزة في برنامج الذكاء الاصطناعي تُعزى إلى إطاره. تتيح أطر عمل برنامج الذكاء الاصطناعي، أو أطر عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل، إنشاء برامج ذكاء اصطناعي ذكية وفعالة، تعمل كروبوتات دردشة بسيطة، وتُسهّل... الأتمتة الوكيليةأو المساهمة في حالات الاستخدام المعقدة في التمويل وسلسلة التوريد والرعاية الصحية والتصنيع، والروبوتات كجزء من نظام متعدد الوكلاء. 

ولكن ما هي أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي؟ كم عدد أنواع الأطر المختلفة الموجودة؟ وما هي العوامل التي تحتاج إلى معرفتها لاختيار الأطر المناسبة لحالة استخدامك؟ 

هيا نكتشف.

ما هو إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي؟ 

إطار عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي هو منصة أو مكتبة برمجيات متخصصة مصممة لبناء ونشر وإدارة وكلاء مستقلين أذكياء. يدرك هؤلاء الوكلاء بيئتهم، ويتخذون القرارات، ويتصرفون بناءً عليها.

تحتوي أطر العمل الوكيلة على أدوات ومكونات معيارية لتصميم وظائف الوكيل. وهي تُبسّط الإجراءات المعقدة في إنشاء الوكيل من خلال توفير هياكل مُحددة مسبقًا، ومنطق قابل لإعادة الاستخدام، وطبقات تجريد تُقسّم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر وأسهل إدارة.

إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتطوير - أسرع وأذكى وبدون تخمين

هل تريد وكلاء ذكاء اصطناعي دون أسابيع من البرمجة أو الإعدادات المعقدة؟ تخطَّ العقبات التقنية. Astera يمنحك مُنشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي واجهة سحب وإفلات، وتكاملات فعّالة، وأداءً مُلائمًا للمؤسسات. لا يشترط الحصول على شهادة في علوم البيانات.

تعرف على المزيد

إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي مقابل بنية وكيل الذكاء الاصطناعي 

هناك درجة من التداخل بين أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الوكيل و الهندسة المعمارية الوكيلية، حيث يتشارك كلاهما في مكونات متشابهة. في الواقع، غالبًا ما تُطبّق أطر عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل العناصر المعمارية مباشرةً، باستخدام أدوات مُعدّة مسبقًا لإضفاء الحيوية على هذه الهياكل. 

دعونا نفرق سريعًا بين الاثنين: 

• يوفر إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي الأدوات والبنية الأساسية لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي.
• تشير بنية وكيل الذكاء الاصطناعي إلى المكونات الأساسية (مثل الإدراك والاستدلال والتعلم) التي تمكن وظائف الذكاء الاصطناعي.

المكونات الرئيسية لإطار عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل 

تشتمل أطر عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل على مكونات مختلفة تساهم في عملية اتخاذ القرار والتفاعلات والقدرة على التكيف لدى الوكيل.

أنواع مختلفة من أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي وحالات استخدامها 

يمكن تصنيف أطر العمل الوكيلة بناءً على كيفية عمل الوكلاء وتعلمهم وتفاعلهم. تُمكّن بعض الأطر التعاون بين عدة وكلاء، بينما تُركز أخرى على اتخاذ القرارات، أو التعلم المُعزّز، أو الذكاء الهجين. إليك شرح شامل لأنواع أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفة، مع أمثلة لكل منها.

1. أطر عمل نظام متعدد الوكلاء (MAS) 

تتيح هذه الأطر لوكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين العمل معًا لتحقيق هدف مشترك. تُستخدم عادةً في الشبكات الذكية، وشبكات إنترنت الأشياء، والروبوتات السربية، حيث يحتاج الوكلاء المختلفون إلى تنسيق أعمالهم. تُعد أطر عمل MAS مفيدة بشكل خاص لعمليات المحاكاة واسعة النطاق وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة. ومع ذلك، تتطلب خبرة متقدمة في الذكاء الاصطناعي، وقد يكون إعدادها وإدارتها صعبًا. 

أمثلة: 

• JADE:تستخدم للذكاء الاصطناعي الموزع، وإنترنت الأشياء، والمحاكاة.
• السيوف:يدعم الاتصال بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي للأتمتة والروبوتات الدردشة.
• ميسون:مصمم لمحاكاة متعددة الوكلاء في الاقتصاد والعلوم الاجتماعية.

2. أطر عمل وكلاء التعلم المعزز (RL)

تساعد هذه الأطر وكلاء الذكاء الاصطناعي على التعلم بالتجربة والخطأ، مما يُحسّن عملية اتخاذ القرارات بمرور الوقت. تُستخدم على نطاق واسع في الروبوتات والألعاب والأتمتة، حيث يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التكيف مع المواقف الجديدة.  

تُعدّ أطر عمل التعلم المعزز مثالية لتدريب الذكاء الاصطناعي على التعامل مع المهام المعقدة، مثل السيارات ذاتية القيادة أو روبوتات الألعاب. من ناحية أخرى، تتطلب هذه الأطر كميات هائلة من البيانات وقوة حوسبة عالية لتكون فعّالة. 

أمثلة: 

• OpenAI رياضة:منصة شائعة لتدريب نماذج التعلم المعزز.
• راي رليب: تم تصميم RL القابل للتطوير للتدريب على الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.
• وكلاء الوحدة ML:مصمم خصيصًا لتدريب الذكاء الاصطناعي في الألعاب والمحاكاة.

3. الأطر الخاصة بالتطبيق 

تأتي هذه الأطر مزودةً بقدرات ذكاء اصطناعي مدمجة مصممة لمهام محددة، مثل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء أو التحليلات التنبؤية. وهي مثالية للشركات التي ترغب في استخدام الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى معرفة تقنية متعمقة. فهي سهلة التنفيذ، ولكنها قد لا توفر مرونةً تُضاهي أطر الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا. 

أمثلة: 

• راسا:إطار عمل مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي المحادثة.
• Dialogflow:إطار عمل الدردشة الآلية المدعوم بتقنية معالجة اللغة الطبيعية من Google.
• طاولة:أداة نمذجة المحاكاة القائمة على الوكيل

4. الأطر القائمة على البنية المعرفية 

صُممت هذه الأطر لمحاكاة التفكير البشري، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتفكير والتعلم واتخاذ القرارات. تُستخدم في تطبيقات متقدمة، مثل الروبوتات المعرفية ومساعدي الذكاء الاصطناعي، القادرين على التكيف مع احتياجات المستخدمين. ورغم قوتها، إلا أن تطويرها معقد، ويُستخدم بشكل رئيسي في مجالات متخصصة. 

أمثلة: 

• سور:صنع القرار بالذكاء الاصطناعي على غرار الإدراك البشري.
• أكت-ر:نموذج إدراكي لحل المشكلات على غرار النموذج البشري.
• NARS:الذكاء الاصطناعي التكيفي لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.

5. أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الموجهة نحو الأهداف 

تساعد هذه الأطر وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحقيق أهداف محددة بناءً على قواعد ومنطق مُحدد مسبقًا. تُستخدم على نطاق واسع في تحسين سلسلة التوريد، والخدمات اللوجستية، وأنظمة التخطيط الآلي. ورغم فعاليتها في البيئات المنظمة، إلا أنها قد تواجه صعوبات في ظروف واقعية غير متوقعة. 

أمثلة: 

• هدف: إطار عمل لاتخاذ القرارات باستخدام الذكاء الاصطناعي المبني على القواعد.
• جايسون: يستخدم نموذج الاعتقاد والرغبة والنية (BDI) لنمذجة السلوك.

6. أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الهجين

تجمع الأطر الهجينة بين تقنيات ذكاء اصطناعي متعددة، مثل الأنظمة القائمة على القواعد والتعلم المعزز، لإنشاء وكلاء أكثر مرونة وقابلية للتكيف. تُستخدم هذه الأطر غالبًا في عمليات المحاكاة المتقدمة، والسيارات ذاتية القيادة، والتطبيقات العسكرية. ورغم قدراتها العالية، إلا أنها تتطلب موارد وخبرات كبيرة لتطويرها. 

أمثلة: 

• PySC2:يجمع بين التعلم المعزز واتخاذ القرارات الاستراتيجية.
• CARLA:محاكاة سيارة ذاتية القيادة باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة.

7. أطر الذكاء الاصطناعي المُجسّد (الذكاء الاصطناعي للروبوتات والوكلاء الماديين)

تتيح هذه الأطر للذكاء الاصطناعي التفاعل مع العالم المادي، مما يجعلها أساسيةً للروبوتات وأتمتة المصانع وتقنيات القيادة الذاتية. فهي تُمكّن الروبوتات من معالجة المعلومات الحسية والاستجابة لمحيطها. إلا أنها تتطلب أجهزة متخصصة وتكاليف تطوير عالية. 

أمثلة: 

• ROS (نظام تشغيل روبوت):إطار عمل الذكاء الاصطناعي الرائد في مجال الروبوتات.
• الروبوتات:منصة محاكاة لأبحاث الروبوتات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

8. لغة الوكالة وأطر البيانات

تتضمن هذه الفئة الناشئة أطر عمل مصممة لإنشاء لغاتالسنتعمل بتقنية السنnts ذلك طريقة التوسع على بيانات معقدة، غالبًا باستخدام ماجستير القانون والتفكير المنظم. يدعمون الوحدات النمطية السنسلاسل nt، والمنطق القائم على الرسم البياني، والتوليد المعزز بالاسترجاع. تشمل حالات الاستخدام kالمعرفة السنnts، تحليل الوثائق، و تنسيق برنامج الماجستير في القانون.

أمثلة: 

• لانجشين: إطار عمل لبناء خطوط أنابيب الوكلاء التي يقودها LLM
• لانغغراف: لإنشاء وكلاء متعددي الخطوات مع منطق الرسم البياني
• مؤشر اللاما: يتيح للوكلاء الاستعلام والاستدلال على البيانات المنظمة وغير المنظمة

9. أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بدون أكواد

توفر أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بدون أكواد واجهة مرئية تعمل بالسحب والإفلات، مما يتيح للمستخدمين بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى كتابة أكواد. تُبسط هذه الأطر تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال توفير قوالب جاهزة، وسير عمل مؤتمتة، وتكامل مع تطبيقات الأعمال. وهي مثالية للمؤسسات التي تحتاج إلى نشر الذكاء الاصطناعي بسرعة دون الحاجة إلى خبرة متخصصة أو دورات تطوير طويلة. 

تعد أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بدون أكواد هي الأنسب لأتمتة الأعمال وخدمة العملاء وتحسين سير العمل، حيث تكون الأولوية للنشر السريع وسهولة الاستخدام على التخصيص العميق. 

على سبيل المثال: 

• Astera منشئ وكيل الذكاء الاصطناعي: حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.

وكلاء الذكاء الاصطناعي من الدرجة المؤسسية على بعد ساعات فقط

بدافع Asteraلم يكن بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بك أسهل من أي وقت مضى. استخدم أداة البناء المرئية لدينا، التي تعمل بالسحب والإفلات، ومجموعة من الوظائف الجاهزة لتطوير ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.

تحدث إلى فريقنا

كيفية اختيار إطار عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل المناسب 

تتطلب أطر العمل الوكيلة اختيارًا دقيقًا بناءً على عوامل تقنية وتشغيلية متعددة. من ناحية أخرى، تُلغي برامج بناء الوكلاء الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الكثير من هذا التعقيد، مما يُسهّل تبني الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. 

يجب أن يتوافق إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي المثالي مع حالة الاستخدام المحددة لديك، والخبرة الفنية، وأهداف التوسع طويلة الأجل.  

مع خيارات متنوعة، من مكتبات مفتوحة المصدر إلى منصات منخفضة الترميز وجاهزة للشركات، يكمن السر في إيجاد حل يوازن بين المرونة وسهولة الاستخدام وكفاءة النشر. ضع في اعتبارك الجوانب المهمة التالية لاتخاذ قرار مدروس: 

1. حدد حالة الاستخدام والمتطلبات الخاصة بك 

ابدأ بتحديد أهدافك. هل تُطوّر روبوت دردشة مُدعّمًا بالذكاء الاصطناعي، أم نظامًا لاتخاذ القرارات بشكل مستقل، أم محاكاةً متعددة الوكلاء؟ صُمّم كل إطار عمل لمعالجة حالات استخدام مُحدّدة، لذا فإن فهم متطلباتك مُسبقًا سيساعدك على اتخاذ القرار الصحيح. 

الأسئلة الرئيسية التي يجب طرحها: 

• هل يدعم الإطار التعلم القائم على القواعد أو التعلم التعزيزي أو التعلم القائم على LLM؟
• هل تحتاج إلى إمكانيات وكيل واحد أو وكلاء متعددين؟
• ما مدى تعقيد المهام التي يتعين على الوكيل الخاص بك القيام بها؟

2. ضع في اعتبارك بنية الإطار واستقراره 

يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة. يعتمد اختيار إطار العمل الوكيل المناسب على حجم مشروعك وتعقيده. بعض الأطر مُحسّنة للتطبيقات خفيفة الوزن، بينما صُممت أطر أخرى لدعم الأنظمة الموزعة واسعة النطاق. 

ابحث عن: 

• نمطية:هل يمكنك توسيع الإطار باستخدام المكونات الإضافية وواجهات برمجة التطبيقات؟
• دعم التزامن:هل يتعامل مع الطلبات المتعددة بكفاءة؟
• التوافق السحابي:هل يمكن دمجه مع منصات سحابية مثل AWS أو GCP أو Azure؟

3. تقييم سهولة التطوير والتكامل 

يلعب منحنى التعلم وتعقيد التكامل دورًا حاسمًا في وقت التطوير. تُمكّن برامج بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي منخفضة الكود من النشر السريع والفعال من خلال تمكين المستخدمين من إنشاء وكلاء دون الحاجة إلى معرفة برمجية عميقة، مما يجعلها مثالية للفرق غير التقنية. 

يعتبر: 

• المكونات المبنية مسبقًا:هل يحتوي على وحدات معالجة اللغة الطبيعية أو الاستدلال أو الذاكرة المضمنة؟
• التكامل مع الأدوات الموجودة:هل يمكنه الاتصال بواجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات أو خدمات المراسلة؟
• دعم المطورين والتوثيق: هل تم توثيق الإطار بشكل جيد ويتم صيانته بشكل نشط؟

4. تقييم الأداء والكفاءة 

إن قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على الاستجابة السريعة والعمل بكفاءة أمر ضروري لتقديم نتائج في الوقت الفعلي وإدارة المهام المعقدة بدقة. 

لتقييم أداء الإطار، ضع في اعتبارك ما يلي: 

• الكمون والإنتاجية:ما مدى سرعة معالجة الطلبات، وهل يمكنه التعامل مع أحمال العمل العالية دون تباطؤ؟
• استخدام الموارد:هل يقوم بإدارة موارد وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذاكرة بكفاءة لمنع الاختناقات؟
• التدرجية: هل يمكنه الحفاظ على الأداء العالي مع زيادة أحمال العمل، سواء من خلال المعالجة الموزعة أو الحوسبة المتوازية؟ 

5. الأمن والامتثال والصيانة 

يُعدّ الأمان أولوية قصوى، خاصةً لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعالجون بيانات حساسة أو سرية. عند اختيار إطار عمل، من المهم تقييم مدى التزامه بأفضل الممارسات في حماية البيانات والمصادقة والامتثال التنظيمي (مثل GDPR or (HIPAA)لا تعمل تدابير الأمان القوية على حماية البيانات فحسب، بل تساعد أيضًا في بناء الثقة في الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي. 

بالإضافة إلى الأمان، فكّر في استدامة الإطار على المدى الطويل. هل يُصان بشكل نشط مع تحديثات منتظمة لمعالجة الثغرات؟ هل يحظى بدعم قوي من المجتمع أو المؤسسة لضمان التطوير المستمر واستكشاف الأخطاء وإصلاحها؟ 

العوامل الرئيسية للتقييم: 

• تدابير خصوصية البيانات:كيف يدير الإطار سياسات التشفير والتحكم في الوصول والاحتفاظ بالبيانات؟
• شهادات الامتثال: هل تم تصميمه للاستخدام في الصناعات المنظمة، وتلبية معايير مثل GDPR أو HIPAA أو SOC 2؟
• القدرة على البقاء على المدى الطويل: هل تم اعتماد الإطار على نطاق واسع، مع التطوير النشط وشبكة دعم قوية؟

6. دعم الميزات المتقدمة

تتجاوز بعض أطر عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل الأتمتة الأساسية، حيث توفر إمكانيات متقدمة تُعزز ذكاء نظام الذكاء الاصطناعي وقدرته على التكيف. ميزات مثل الذاكرة طويلة المدى، والتكامل السلس مع الأدوات الخارجية، والتعاون بين الوكلاء المتعددين، تُحسّن بشكل كبير كيفية تعلم وكيل الذكاء الاصطناعي، واتخاذ القرارات، ومعالجة التحديات المعقدة. 

عند تقييم إطار العمل، ضع العوامل التالية في الاعتبار: 

• الذاكرة الثابتة:هل يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الاحتفاظ بالتفاعلات السابقة واستخدامها لتحسين الاستجابات بمرور الوقت؟
• دعم الأدوات الخارجية: هل يتكامل بسلاسة مع واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات أو مصادر المعرفة الخارجية لتوسيع وظائفه؟
• التعاون بين عدة وكلاء:هل يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين التواصل وتنسيق جهودهم لحل المهام المعقدة بكفاءة أكبر؟

7. اعتبارات التكلفة والترخيص 

الميزانية عاملٌ أساسيٌّ عند اختيار إطار عملٍ فعّال. فبينما تُوفّر خيارات المصادر المفتوحة حلولاً فعّالة من حيث التكلفة، إلا أنها غالبًا ما تتطلّب تطويرًا داخليًا كبيرًا وصيانةً مستمرّة.  

قد تكون تكلفة الأطر الملكية - وخاصةً منشئي وكلاء الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات - أعلى، ولكن غالبًا ما يتم تعويض هذه التكلفة من خلال قدرة المستخدمين غير الفنيين على بناء ونشر الوكلاء دون الاعتماد على موظفين فنيين باهظي الثمن، وذلك بفضل الخدمات المُدارة المدمجة والنشر المُبسط. 

ركز على ما يلي: 

• مفتوح المصدر مقابل الملكية:هل الإطار مجاني للاستخدام، أم أنه يتطلب اشتراكًا أو رسوم ترخيص؟
• تكاليف البنية التحتية: هل سيتطلب الحل موارد حوسبة مخصصة، مثل الخوادم المستندة إلى السحابة أو الأجهزة المحلية؟ 
• الدعم والصيانة: هل يوفر الإطار الدعم والتحديثات وتصحيحات الأمان على مستوى المؤسسة، أم سيحتاج فريقك إلى التعامل مع هذه الأمور داخليًا؟

الذكاء الاصطناعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي العمربناة NT مقابل أطر عمل الذكاء الاصطناعي التقليدية

تلخيص ذلك 

لأطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي القياسية مكانها. إذا كان لديك فريق من المطورين الخبراء، وتحتاج إلى تخصيص شامل وتحكم كامل في جميع جوانب تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتتحمل تكاليف التطوير والصيانة المرتفعة، فهناك إطار عمل مناسب لك، وستساعدك المعايير المذكورة هنا في العثور عليه. 

ومع ذلك، إذا كنت تبحث عن أوقات نشر أسرع، وتطوير وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر سهولة، وحل يمكنه القيام بالعمل الفني الشاق نيابةً عنك، فإن منشئ وكيل الذكاء الاصطناعي منخفض الكود هو تذكرتك لتنفيذ وكيل الذكاء الاصطناعي السريع والموثوق به. 

Astera منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي: بياناتك، وكلاؤك، وطريقتك 

Astera منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي هي أسرع طريقة لدمج الذكاء الاصطناعي في مؤسستك دون الحاجة إلى برمجة متخصصة أو فرق ذكاء اصطناعي كبيرة. بفضل مُصمم بصري يعمل بتقنية السحب والإفلات، ودعم أوامر بسيطة باللغة الإنجليزية، وتكامل سلس للبيانات، وخيارات نشر مرنة، يمكنك بناء وكلاء ذكاء اصطناعي أذكياء يُعززون الأتمتة، ويُحسّنون عملية اتخاذ القرارات، ويرفعون كفاءة الأعمال.  

سواء كنت تعمل على تحسين خدمة العملاء أو تبسيط العمليات أو تمكين الرؤى القائمة على البيانات، Astera يضع تطوير الذكاء الاصطناعي في أيدي فريقك. 

لا تدع التعقيد يُعيق تبنيك للذكاء الاصطناعي. مكّن مؤسستك من بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون بأمان مع بياناتك. تواصل معنا لمزيد من المعلومات!