أنماط هندسة الوكلاء لبناء أنظمة متعددة الوكلاء - تأليف Ali Arsanjani & Juan Pablo Bustos (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب: حوّل تجارب الذكاء الاصطناوي التوليدي (GenAI) إلى وكلاء أذكياء جاهزين للإنتاج باستخدام أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع، وأنماط معمارية، وأطر عمل، بالإضافة إلى أفضل الممارسات في مجال الذكاء الاصطناعي المسؤول والحوكمة. هدية مع كتابك: نسخة PDF خالية من إدارة الحقوق الرقمية (DRM) + إمكانية الوصول إلى قارئ Packt من الجيل التالي*. المميزات الرئيسية: - بناء أنظمة ذكاء اصطناعي توليدي (GenAI) قوية، سواء كانت أحادية الوكيل أو متعددة الوكلاء، للاستخدام في الشركات - فهم نموذج نضج الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكيل وخارطة طريق الاعتماد في المؤسسات - استخدام هندسة الأوامر وتحسينها، وأساليب متنوعة من تقنية التوليد المعزز بالاسترداد (RAG)، وعمليات الذكاء الاصطناعي للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMOps) لتعزيز قدرات وأداء الذكاء الاصطناعي - عند شراء النسخة المطبوعة أو نسخة Kindle يتضمن كتاباً إلكترونياً مجانياً بصيغة PDF. وصف الكتاب: لقد تجاوز الذكاء الاصطناعي التوليدي مرحلة الضجيج الإعلامي، وتواجه الشركات الآن تحدي تحويل النماذج الأولية إلى حلول قابلة للتوسع. يعد هذا الكتاب دليلك لبناء وكلاء أذكياء مدعومين بنماذج اللغات الكبيرة LLMs. بدءاً من نموذج نضج الذكاء الاصطناعي التوليدي، ستتعلم كيفية تقييم جاهزية مؤسستك ووضع خارطة طريق نحو اعتماد الذكاء الاصطناعي الوكيلي. ستتقن المواضيع الأساسية مثل اختيار النماذج ونشر LLM، وصولاً إلى الأساليب المتقدمة مثل RAG، والضبط الدقيق، والتعلم في السياق in-context learning، وعمليات LLMOps، خاصة في سياق الذكاء الاصطناعي الوكيلي. ستستكشف مكتبة غنية من أنماط تصميم الذكاء الاصطناعي الوكيل لمعالجة قضايا التنسيق، والقابلية للتفسير، والقدرة على تحمل الأخطاء، والتفاعل بين الإنسان والوكيل. يقدم هذا الكتاب بنية ملموسة وهرمية للأنظمة متعددة الوكلاء، حيث تقوم وكلاء التنسيق رفيعة المستوى بإدارة سير عمل الأعمال المعقدة من خلال تفويض عمليات فرعية كاملة إلى وكلاء متخصصين. كما ستتعرف على كيفية تعاون هؤلاء الوكلاء والتواصل فيما بينهم باستخدام بروتوكول Agent-to-Agent (A2 أمبير). لضمان جاهزية أنظمتكم للتشغيل الفعلي، نقدم لكم إطار عمل عملياً للمراقبة باستخدام استدعاءات دورة الحياة (life cycle callbacks)، مما يمنحكم إمكانية التتبع الدقيقة اللازمة لتصحيح الأخطاء، والامتثال، وإدارة التكاليف. كما أن كل نمط مدعوم بسيناريوهات من الواقع وأمثلة برمجية باستخدام مجموعة أدوات تطوير الوكلاء (ADK) مفتوحة المصدر. *يتطلب التسجيل عبر البريد الإلكتروني وإثبات الشراء

ما ستتعلمه:

• تطبيق أنماط التصميم للتعامل مع انحراف التعليمات، وتحسين التنسيق، وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي مقاومة للأخطاء
• تصميم الأنظمة باستخدام الطبقات الثلاث لمجموعة الوكلاء: استدعاء الوظائف، وبروتوكولات الأدوات (MCP)، والتعاون بين الوكلاء (A2 أمبير)
• تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي (GenAI) مسؤولة وأخلاقية وقابلة للحوكمة
• استخدام أطر عمل مثل ADK و LangGraph و CrewAI مع أمثلة برمجية
• إتقان أفضل الممارسات في هندسة الأوامر، وعمليات نماذج اللغات الكبيرة (LLMOps)، وعمليات الوكلاء (AgentOps)
• بناء أنظمة وكيلة باستخدام تقنيات RAG، والضبط الدقيق، والتعلم في السياق

لمن هذا الكتاب: هذا الكتاب مخصص لمطوري الذكاء الاصطناعي، وعلماء البيانات، والمهنيين الطامحين لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) والذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI) لحل تحديات الأعمال. يُتوقع أن يكون لدى القارئ إلمام أساسي بمفاهيم البيانات والبرمجيات. يقدم الكتاب مساراً واضحاً للمبتدئين، بينما يوفر رؤى متقدمة للأفراد الذين بدأوا بالفعل في تجربة هذه التقنيات. ومن خلال دراسات حالة من الواقع، وأدلة تقنية، وأمثلة تركز على مرحلة الإنتاج، يدعم الكتاب نطاقاً واسعاً من مستويات المهارة؛ بدءاً من تعلم الأساسيات وصولاً إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي مستقلة ومتطورة للاستخدام في الشركات. جدول المحتويات

• الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركات: المشهد العام، ومستوى النضج، والتركيز على الوكلاء
• النماذج اللغوية الكبيرة الجاهزة للوكلاء: الاختيار، والنشر، والتكييف
• طيف تكييف النماذج اللغوية الكبيرة للوكلاء: من تقنية RAG إلى الضبط الدقيق
• بنية الذكاء الاصطناعي الوكيل: المكونات والتفاعلات
• أنماط تنسيق الوكلاء المتعددين
• أنماط الوكلاء الخاصة بالقابلية للتفسير والامتثال
• أنماط المتانة والقدرة على تحمل الأخطاء
• أنماط التفاعل بين الإنسان والوكيل
• الأنماط على مستوى الوكيل
• الأنماط على مستوى النظام للجاهزية للإنتاج (ملاحظة: يرجى استخدام خيار قراءة العينة للاطلاع على المزيد من الفصول)