Agent AI چیست؟
در دنیای هوش مصنوعی، مفهوم عامل هوشمند (Agent AI) به سیستمی اطلاق می‌شود که می‌تواند محیط اطراف خود را درک کرده، تصمیم‌گیری کند و اقدامات مناسبی را برای رسیدن به هدف انجام دهد. این ساختار به‌ویژه در ساخت سیستم‌های پیچیده مانند ربات‌ها، دستیارهای مجازی و بازی‌های هوشمند کاربرد دارد.
ساختار یک Agent AI
هر Agent از اجزای زیر تشکیل می‌شود:
- حسگرها (Sensors): برای دریافت اطلاعات از محیط.
- مفسر (Percept): تفسیر داده‌های ورودی.
- موتور تصمیم‌گیری (Decision Engine): انتخاب بهترین اقدام با توجه به هدف.
- محرک‌ها (Actuators): برای انجام عملیات در محیط.
نمودار ساختار کلی Agent
محیط ← [حسگرها] → [مفسر] → [موتور تصمیم‌گیر] → [محرک‌ها] → تأثیر روی محیط
تفاوت Agent AI با مدل‌های سنتی هوش مصنوعی
مدل‌های سنتی مانند classification یا regression معمولاً تنها روی داده‌ها تمرکز دارند. در حالیکه Agent AI:
- در تعامل دائمی با محیط است.
- تصمیم‌گیری پویا دارد.
- هدف‌محور عمل می‌کند.
به عبارت دیگر، Agent AI نه فقط یک مدل پیش‌بینی‌کننده بلکه یک موجودیت فعال در تعامل با جهان است.
نمونه‌هایی از Agent AI در عمل
بیایید چند کاربرد واقعی Agent AI را بررسی کنیم:
۱. دستیارهای مجازی (مثل Siri یا Google Assistant)
این سیستم‌ها ورودی صوتی را گرفته، پردازش کرده و پاسخ یا عملی متناسب ارائه می‌دهند.
۲. ربات‌های خودران (Autonomous Robots)
ربات‌هایی که با دوربین‌ها و سنسورها محیط را می‌فهمند و در مسیر حرکت می‌کنند. مثلاً:
اگر فاصله از مانع < 30cm:
توقف
وگرنه:
ادامه حرکت به جلو
۳. Agent در بازی‌های ویدیویی
در بازی‌ها موجوداتی وجود دارند که به صورت مستقل حرکت کرده و واکنش نشان می‌دهند. آن‌ها مثالی عالی از Agent هستند.
ویژگی‌های یک Agent موفق
برای اینکه یک Agent کارآمد و هوشمند باشد، باید:
- دارای ادراک قوی از محیط باشد.
- توان تصمیم‌گیری در شرایط نامطمئن را داشته باشد.
- بتواند یادگیری تدریجی داشته باشد.
طبقه‌بندی Agentها
انواع معمول Agentهای هوشمند عبارت‌اند از:
- Agent ساده واکنشی:
فقط بر اساس وضعیت فعلی عمل می‌کند. - Agent واکنشی با حافظه:
وضعیت‌های گذشته را نیز تحلیل می‌کند. - Agent هدف‌محور:
هدفی دارد و بهترین روش برای رسیدن به آن را انتخاب می‌کند. - Agent یادگیرنده:
توانایی بهبود رفتار خود بر اساس تجربه را دارد.
استفاده از LLM به‌عنوان Agent
امروزه مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT و Claude به عنوان پایه Agentهای هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرند. این Agentها:
- دستورهای زبان طبیعی دریافت می‌کنند.
- با APIهای خارجی ترکیب می‌شوند.
- قادر به تجزیه و تحلیل داده و پاسخ‌گویی هوشمندانه هستند.
برای مثال:
ورودی: ❝پرداخت قبض آب را انجام بده❝
Agent:
تشخیص هدف ← اتصال به API پرداخت ← اجرا
ابزارهای ساخت Agent AI
برخی از فریم‌ورک‌ها و ابزارهایی که در ساخت Agentها استفاده می‌شوند:
- LangChain: ساخت عامل‌های مبتنی بر LLM
- Auto-GPT: عامل‌های خودمختار بر اساس زبان طبیعی
- Microsoft Semantic Kernel: ادغام توانایی‌های LLM با توابع سفارشی
جمع‌بندی
Agent AI نقش مهمی در آینده هوش مصنوعی دارد، چرا که قدرت تصمیم‌گیری و اقدام را به سیستم‌ها می‌دهد. از دستیارهای صوتی تا ربات‌های صنعتی، جایی نیست که بتوان از کاربرد Agentها چشم‌پوشی کرد. یادگیری درباره Agentها یکی از کلیدهای ورود به هوش مصنوعی پیشرفته و دنیای Agentهای خودمختار است.
برای یادگیری بیشتر در حوزه AI می‌توانید به دوره‌های تخصصی وب‌سایت DevTube.ir مراجعه کنید.
