Agent AI چیست و چگونه کار می‌کند؟ راهنمای کامل برای توسعه‌دهندگان

مقدمه‌ای بر Agent AI

با پیشرفت سریع هوش مصنوعی، یک مفهوم جذاب با نام Agent AI یا هوش مصنوعی عامل‌محور در میان توسعه‌دهندگان و پژوهشگران محبوب شده است. این نوع سیستم‌ها نه تنها اطلاعات را تحلیل می‌کنند بلکه قابلیت تصمیم‌گیری مستقل، برنامه‌ریزی و اقدام‌سازی خودکار را دارند. آیا دوست دارید اپلیکیشنی بسازید که ابزارهایی را بر اساس شرایط خود اجرا کند یا به صورت خودکار ایمیل ارسال کرده و عملیات متفاوتی را انجام دهد؟ پاسخ در Agent AI نهفته است.

Agent AI چیست؟

در ساده‌ترین تعریف، Agent AI یک برنامه یا سیستم است که می‌تواند:

• محیط اطراف خود را درک کند (perceive)
• بر اساس داده‌های دریافت‌شده تصمیم‌گیری کند
• اقداماتی انجام دهد که احتمال دستیابی به هدفی خاص را افزایش دهد

ساختار پایه یک عامل هوشمند معمولاً شامل ۳ بخش اصلی است:

1. حسگر (Sensors): برای درک وضعیت فعلی محیط مانند زمان، داده‌ها، APIها و ...
2. موتور تصمیم‌گیری (Agent Engine): برای تحلیل موقعیت، تعیین اهداف و تصمیم‌سازی
3. محرک (Actuators): برای اجرای تصمیمات مانند ارسال پیام، اجرای کد، جستجوی داده

تفاوت Agent AI با chatbot یا LLM چیست؟

همگرایی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT با agent AI جذابیت زیادی دارد. در حالی که چت‌بات‌ها معمولاً روی مکالمه تمرکز دارند، Agent AI می‌تواند تصمیمات چندمرحله‌ای گرفته و اقداماتی مبتنی بر هدف انجام دهد.

به عبارت ساده:

• چت‌بات: پاسخ به ورودی‌ها
• LLM: تولید متن طبیعی
• Agent AI: تصمیم‌گیری و اقدام چندمرحله‌ای با استفاده از LLM + ابزارها

معماری Agent AI چگونه است؟

Agent AI معمولاً با معماری‌های مدولار ساخته می‌شود. یک معماری نمونه به صورت زیر است:

agent = Agent(
    planner=Planner(llm_model),
    tools=[WebSearchTool(), CodeExecutor(), EmailSender()],
    memory=LongTermMemory()
)

agent.run(prompt="بررسی کن روند قیمت بیت‌کوین رو و نتیجه را برایم ایمیل کن")

در این مثال، عامل از سه ابزار استفاده می‌کند و مراحل زیر را انجام می‌دهد:

1. کاربر دستور می‌دهد روند قیمت بیت کوین بررسی شود و ایمیل شود.
2. عامل تصمیم می‌گیرد از ابزار WebSearch استفاده کند.
3. داده‌ها تحلیل شده و نتیجه با EmailSender برای کاربر ارسال می‌شود.

ابزارهای مهم در Agent AI

برای توسعه Agent AI، معمولاً از ابزارها و کتابخانه‌هایی مانند موارد زیر استفاده می‌شود:

• LangChain: فریم‌ورک محبوب پیاده‌سازی agentها با LLM
• openai-python: جهت استفاده از GPT
• Python Tools: ابزارهایی برای جستجو، بازیابی داده، ارسال ایمیل و…

موارد کاربرد Agent AI

Agent AI می‌تواند در انواع سناریوهای واقعی استفاده شود. برخی موارد کاربردی عبارتند از:

• دستیارهای شخصی هوشمند مانند AutoGPT یا AgentGPT
• مدیریت ایمیل‌ها و جلسات
• تحلیل و جمع‌بندی اخبار یا گزارش‌های مالی
• خزنده‌های وب هوشمند
• سیستم‌های توصیه‌گر پیچیده

چگونه Agent AI بسازیم؟

برای شروع، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. انتخاب یک مدل زبان مناسب مانند GPT-4
2. استفاده از Langchain یا Autogen
3. پیاده‌سازی ابزارهای موردنیاز (مثلاً WebSearcher، PDFReader و...)
4. تشکیل Agent با تعریف workflow مورد نظر

نمونه کد ساده:

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.tools import Tool

agent = initialize_agent(
    tools=[my_custom_tool],
    llm=OpenAI(temperature=0.7),
    agent="zero-shot-react-description"
)

output = agent.run("نرخ تورم آمریکا در سال ۲۰۲۳ چقدر بوده؟")

نکات امنیتی در استفاده از Agentها

Agent AI قابلیت اجرای خودکار دستورات دارد و این ممکن است خطراتی مانند:

• اجرای دستورات مخرب
• دسترسی به منابع حساس
• انتقال داده‌های ناامن

برای کاهش این ریسک‌ها:

• محدود کردن ابزارهای مورد استفاده
• بررسی لاگ اقدامات
• استفاده از sandbox برای اجرای کد

جمع‌بندی

Agent AI به عنوان گام بعدی در تلفیق مدل‌های زبانی با منطق اجرایی، فرصت‌های زیادی برای توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند ایجاد کرده است. اگر به توسعه سیستم‌هایی علاقه‌مندید که بتوانند ورودی دریافت کرده، خودشان فکر کرده و دستورات را اجرا کنند، Agent AI دقیقاً آن چیزی است که باید یاد بگیرید.

برای یادگیری بیشتر، پیشنهاد می‌کنیم نگاهی به دوره آموزش ساخت Agent با LangChain در Devtube.ir داشته باشید.