Agent AI چیست؟ مقدمه‌ای برای برنامه‌نویسان

مقدمه‌ای بر Agent AI

در حوزه هوش مصنوعی، Agent به نرم‌افزاری اطلاق می‌شود که می‌تواند در یک محیط خاص به صورت خودکار عمل کند، تصمیم‌گیری نماید و واکنش نشان دهد. در سال‌های اخیر، فرهنگ طراحی سیستم‌های هوشمندی که بتوانند بدون دخالت مستقیم انسان کارهای پیچیده‌ای را انجام دهند، رشد قابل توجهی داشته است و Agent AI یا عامل‌های هوشمند در قلب این تحول قرار دارند.

Agent چیست؟

یک عامل (Agent) موجودیتی است که:

• درک (Perception) دارد: از محیط اطلاعات جمع‌آوری می‌کند.
• اقدام (Action) می‌کند: با محیط تعامل دارد.
• هدفی را دنبال می‌کند و از سیاست‌های تصمیم‌گیری برای رسیدن به آن استفاده می‌کند.

در دنیای نرم‌افزار، این عامل می‌تواند یک برنامه مستقل، یک ربات چت، یا حتی یک سیستم خودران باشد.

ویژگی‌های یک Agent هوشمند

Agent هوشمند از سایر سیستم‌ها متمایز است زیرا:

• قابلیت یادگیری (Learning) از تجربه‌های گذشته را دارد.
• می‌تواند تصمیم‌گیری بهینه داشته باشد.
• می‌تواند به اهداف پیچیده پاسخ دهد.
• در صورت نیاز با دیگر عامل‌ها تعامل برقرار می‌کند (Multi-agent systems).

ساختار کلی Agent AI

هر عامل هوشمند از بخش‌های زیر تشکیل شده است:

1. Perception module: اطلاعات محیط را دریافت می‌کند.
2. Decision-making module: با استفاده از الگوریتم‌ها، تصمیم می‌گیرد.
3. Action module: تصمیمات را پیاده‌سازی می‌کند.
4. Memory/State: حالت فعلی و داده‌های تجربه‌شده قبلی را ذخیره می‌کند.

یک مثال ساده با کد پایتون

یک عامل ساده که در یک محیط برای پیدا کردن غذا عمل می‌کند:

class SimpleAgent:
    def __init__(self):
        self.energy = 100

    def perceive(self, environment):
        return environment.get❝food_location❝()

    def decide(self, perception):
        if perception:
            return ❝move_to❝, perception
        return ❝wander❝, None

    def act(self, action):
        act_type, location = action
        if act_type == ❝move_to❝:
            print(f❝Moving to food at {location}❝)
            self.energy += 10
        else:
            print(❝Wandering...❝)
            self.energy -= 1

کاربردهای Agent AI

عامل‌های هوشمند در حوزه‌های متعددی کاربرد دارند:

• ربات‌های فیزیکی: مانند ربات‌های نظافتگر، پهپادها و وسایل نقلیه خودران.
• عامل‌های نرم‌افزاری: مانند دستیارهای مجازی (مانند Siri یا Google Assistant).
• سیستم‌های چندعاملی (MAS): در شبیه‌سازی‌های نظامی، اقتصادی و شبکه‌های اجتماعی.
• بازی و شبیه‌سازی: بسیاری از بازی‌های ویدیویی از عامل‌های هوشمند برای کنترل شخصیت‌ها استفاده می‌کنند.

تفاوت Agent AI با LLM (مدل‌های زبانی بزرگ)

برخی گمان می‌کنند LLMها همان Agent AI هستند. اگرچه مدل‌های زبانی مانند GPT می‌توانند یکی از اجزای یک Agent باشند، اما خود Agent AI ساختاری کامل‌تر با قابلیت هدف‌گذاری، اقدام، حالت و تصمیم‌گیری دارد. در واقع، ترکیب LLM با Agent AI قابلیت توسعه عامل‌های گفتگومحور بسیار توانمندی را فراهم می‌سازد.

معماری سیستم‌های Agent

بسته به نیاز، معماری‌های مختلفی برای ساخت Agentها وجود دارند:

• Model-based Agents
• Goal-based Agents
• Utility-based Agents
• Learning Agents

هر کدام از این معماری‌ها بسته به سطح هوشمندی و نیاز سیستم انتخاب می‌شوند.

تکنولوژی‌های پرکاربرد

برای توسعه Agent AI می‌توان از زبان‌ها و ابزارهای مختلف استفاده کرد، از جمله:

• Python: به‌ویژه کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، Gym، LangChain
• JavaScript/Node.js: برای عامل‌های مبتنی بر وب
• Unity یا Unreal Engine: در ساخت Agentهای بازی
• ROS (Robot Operating System): برای عوامل فیزیکی رباتیک

به کجا از اینجا؟

Agent AI می‌تواند در آینده شیوه تعامل انسان با سیستم‌های هوشمند را متحول کند. اگر علاقه‌مند به توسعه عامل‌های هوشمند هستید، پیشنهاد می‌کنیم از دوره Agent AI در Devtube.ir بازدید کنید که به صورت عملی به آموزش ساخت Agent با LangChain و Python پرداخته است.

جمع‌بندی

در این مقاله با مفهوم Agent AI آشنا شدیم؛ سیستمی هوشمند که می‌تواند در یک محیط احساس، تصمیم‌گیری، و اقدام کند. با ساختارهای پایه، مثال‌ها و کاربردهای متنوع آن آشنا شدیم. این حوزه تلفیقی است از دانش هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، الگوریتم‌های تصمیم‌گیری و طراحی نرم‌افزار. ورود به این دنیای جالب می‌تواند بستری مناسب برای ساخت برنامه‌های آینده باشد.