مقدمه
با رشد سریع مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models یا LLM) مانند GPT و ظهور چارچوب‌هایی مانند LangChain و AutoGPT، مفهوم Agent AI در دنیای توسعه هوش مصنوعی بیش از پیش مطرح شده است. Agentها واحدهایی هستند که توانایی تصمیم‌گیری، برنامه‌ریزی و تعامل با منابع داده و کاربر را دارند. در این مقاله، کاربرد AI Agent ها در معماری برنامه های نوین را بررسی می‌کنیم و نشان می‌دهیم که چگونه این Agentها با LLM و RAG ترکیب می شوند تا راه حل های هوشمندانه تری بسازند.
Agent AI چیست؟
Agent در هوش مصنوعی به یک واحد مستقل اطلاق می شود که توانایی تصمیم‌گیری بر اساس محیط و اهداف مشخص را دارد. یک AI Agent در زمینه سیستم های مدرن معمولاً ساختاری ترکیبی دارد که شامل بخش های زیر است:
- بررسی وضعیت محیط یا برنامه
- استفاده از هوش مصنوعی برای تصمیم گیری
- اجرای عملکرد مناسب (مانند فراخوانی API، کوئری در پایگاه داده و...)
- یادگیری از بازخورد
ویژگی های یک AI Agent مدرن
- توانایی استدلال تحلیلی با کمک LLM
- پشتیبانی از اهداف چندمرحله‌ای (Multi-step Goals)
- تعامل پیوسته با کاربر
- پاسخ دهی مبتنی بر داده های به‌روز با RAG
رابطه Agent AI با LLM
مدل های زبانی بزرگ مانند GPT-4 توان های تحلیلی/زبانی فوق العاده ای دارند، اما به تنهایی برای انجام وظایف پیچیده کافی نیستند. Agentها نقش کنترل‌گر را بازی می کنند و LLM را به عنوان موتور استدلالی استفاده می‌کنند.
معماری ساده یک Agent با LLM
طرح عملکردی:
1. دریافت ورودی از کاربر
2. تحلیل هدف توسط LLM
3. تقسیم هدف به زیروظایف
4. اجرای هر وظیفه با ابزار مخصوص
5. ارائه خروجی نهایی به کاربر
در این معماری، LLM معمولاً برای تصمیم گیری و تولید متن استفاده می شود، اما Agent وظیفه فراخوانی APIها، اتصال به پایگاه داده و استفاده از ابزارهای واقعی را دارد.
افزایش دقت و پوشش با RAG
یکی از محدودیت های LLM، اطلاعات ثابت و قدیمی آن هاست. با استفاده از تکنیک RAG (Retrieval-Augmented Generation) می توان اطلاعات به روز و خاص دامنه را به مدل تزریق کرد.
RAG چگونه کار می کند؟
- جستجوی اسناد مرتبط با سوال یا درخواست کاربر
- ارسال اسناد به مدل زبان به همراه ورودی کاربر
- تولید پاسخ متنی دقیق و زمینه‌دار
این الگو در Agentها نیز قابل استفاده است، به نحوی که Agent قبل از تصمیم گیری یا پاسخ دهی، اطلاعات مورد نیاز را با RAG بازیابی می کند.
مثال عملی: ساخت پاسخ دهنده هوشمند به سوالات سازمانی
فرض کنیم سازمانی می خواهد باتی داشته باشد که به سوالات کارکنان درباره سیاست‌های HR پاسخ دهد.
مراحل اجرا:
- نمایه سازی فایل های PDF راهنمای منابع انسانی در پایگاه داده向جستجوی向 مشابه (مثل FAISS)
- ساخت Agent با قابلیت:
- دریافت سوال از کاربر
- استفاده از RAG برای استخراج پاسخ‌های احتمالی
- ارسال متون به LLM برای خلاصه‌سازی و پاسخ نهایی
نمونه کد ساده با LangChain:
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.tools import Tool
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI()
retrieval_tool = RetrievalQA(llm=llm, retriever=your_retriever)
agent = initialize_agent([
Tool(name="HR Retriever", func=retrieval_tool.run, description="Provides HR answers")
], llm)
response = agent.run("زمان مرخصی زایمان چیست؟")
print(response)تکنولوژی های پرکاربرد در توسعه AI Agent
- LangChain
- AutoGPT
- Semantic Kernel (مایکروسافت)
- OpenAI Functions
- Chroma و FAISS برای RAG
چالش ها و نکات امنیتی
- مدیریت رفتارهای ناخواسته Agent (Prompt Injection)
- کنترل پاسخ های حساس یا نامناسب
- بررسی دقیق داده های بازیابی شده
- احراز هویت و مجوزهای لازم برای دسترسی به ابزار و APIها
جمع بندی
AI Agent ها در حال تبدیل شدن به یکی از اجزای کلیدی اپلیکیشن های هوشمند هستند. با ترکیب قدرت استدلال LLM و اطلاعات هدفمند از طریق RAG، می توان Agentهایی ساخت که مانند یک انسان فکر می کنند، می آموزند و پاسخ می دهند.
اگر قصد دارید برنامه ای بسازید که توانایی تعامل هوشمندانه با کاربر یا سیستم های دیگر داشته باشد، حتماً به استفاده از Agent AI و ترکیب آن با LLM و RAG فکر کنید. برای یادگیری بیشتر در این زمینه، می توانید به دوره طراحی Agent و LLM در اپلیکیشن در Devtube.ir مراجعه فرمایید.
