بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain
تعتمد وكلاء LangChain على LangGraph للعمل. يقوم النموذج باستدعاء الأدوات في حلقة تكرارية، ويستمر في ذلك حتى يجد إجابة نهائية.
يمكنك بناء وكيل لتصنيف وتوجيه طلبات الدعم باستخدام createAgent. ستحتاج إلى ثلاثة أشياء:
- نموذج (model)
- قائمة من الأدوات (tools)
- تعليمات النظام (system prompt)
كيف تعمل الحلقة التكرارية: يأخذ النموذج دوره. في كل دور، يقوم بأحد أمرين:
- يعيد نصاً لإنهاء عملية التشغيل.
- يستدعي أداة. تقوم LangChain بتشغيل الأداة وتبدأ دوراً جديداً بالنتيجة المحصلة.
يجب عليك ضبط recursionLimit. هذا يمنع الوكيل من الدخول في حلقة تكرارية لا نهائية.
كيفية تعريف الأدوات:
استخدم دالة tool مع مخطط Zod. امنح كل أداة اسماً ووصفاً؛ فهذا يساعد النموذج على تحديد متى يستخدمها.
تدفق مثالي لوكيل دعم:
- يسأل المستخدم سؤالاً.
- يستدعي النموذج
get_customer. - يستدعي النموذج
get_invoice. - يستدعي النموذج
search_knowledge_base. - يقوم النموذج بإنشاء تذكرة دعم أو تقديم إجابة.
مقارنة بين حزم تطوير البرمجيات (SDKs):
LangChain:
- الأفضل لتقنيات RAG ومجموعات الوكلاء المعقدة.
- يستخدم
tool()مع مخططات Zod. - يستخدم
agent.invokeأوagent.stream. - يستخدم LangGraph للذاكرة.
Vercel AI SDK:
- الأفضل لتطبيقات TypeScript.
- يستخدم
tool()معinputSchema. - يستخدم
generateText.
OpenAI Agents SDK:
- الأفضل لسير العمل المعتمد أساساً على OpenAI.
- يستخدم
tool()مع معاملات Zod. - يستخدم
run().
اختر LangChain إذا كنت بحاجة إلى أدوات تحميل المستندات (document loaders) وأدوات الاسترجاع (retrievers) في مكان واحد. اختر Vercel أو OpenAI إذا كنت تريد طبقة وكلاء بسيطة.
المصدر: https://dev.to/zsevic/building-ai-agents-with-langchain-5e69
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi