بناء مساعد بحث متعدد الوكلاء باستخدام LangGraph

تنتقل هندسة الذكاء الاصطناعي بسرعة من تطبيقات الأوامر البرمجية الواحدة إلى أنظمة معقدة ومستقلة متعددة الوكلاء. إذا كانت لديك مهارات أساسية في Python وترغب في بناء تطبيقات ذكية يمكنها البحث والاستنتاج والتعاون، فهذه هي نقطة انطلاقك. ترشدك هذه الدورة عبر المفاهيم التأسيسية للذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI). ستتعلم كيفية تصميم مساعد بحث متعدد الوكلاء يقوم بتفكيك الاستعلامات المعقدة، واسترجاع معلومات دقيقة، وتوليف البيانات في استجابات متماسكة. من خلال قراءة التفسيرات المنظمة ومقتطفات التعليمات البرمجية العملية، ستنتقل من البرمجة التقليدية إلى تنسيق الذكاء الاصطناعي الحديث. ما ستتعلمه: • فهم المصطلحات والتعريفات والهيكلية الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء. • بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موزعة وذات حالة (stateful) باستخدام LangGraph و Python. • تنفيذ أنماط توليد مدعوم بالاسترجاع (RAG) التأسيسية لربط استجابات الوكيل ببيانات واقعية. • تصميم وكلاء متخصصين يتعاونون للبحث وتلخيص وتنسيق المعلومات. • تطبيق ممارسات Python الحديثة مثل type hints و dataclasses لهندسة ذكاء اصطناعي قوية. • إدارة حالة الوكيل، والتوجيه، وذاكرة المحادثة بشكل فعال. تبدأ الرحلة بتحليل واضح لمصطلحات الذكاء الاصطناعي الرئيسية والتعريفات التأسيسية قبل الانتقال إلى التنفيذ العملي. ستستكشف تمارين مكتوبة خطوة بخطوة تجمع تدريجياً بين الوكلاء المنفردين في نظام بحث تعاوني قوي. تم تصميم هذه الدورة لمطوري Python والمبتدئين المتحمسين لاستكشاف هندسة الذكاء الاصطناعي، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في تعلم الآلة. ابدأ في بناء مساعدي الذكاء الاصطناعي المستقلين الخاصين بك اليوم.