المجموعة التقنية الدقيقة التي أستخدمها لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي في بيئات الإنتاج
العروض التجريبية تظهر شيئاً، وأنظمة الإنتاج تظهر شيئاً آخر. هناك فجوة بينهما يتجاهلها الكثيرون.
يطلق الناس الآن وصف "وكيل" (agent) على كل شيء. روبوت محادثة بذاكرة هو وكيل، ونص برمجي يحتوي على حلقة تكرار هو وكيل. هذا الخطأ يؤدي إلى هندسة سيئة؛ حيث ينتهي بك الأمر بالمبالغة في هندسة المهام البسيطة، والتقصير في هندسة المهام المعقدة.
يجب أن يكون للوكيل هدف محدد. لا ينبغي له مجرد اتباع تعليمات، بل يجب على الوكيل الحقيقي أن يقرر ما يجب فعله تالياً، وأن يتعامل مع الإخفاقات، وأن يعرف متى ينتهي العمل.
تحقق من نظامك مقابل هذه القواعد:
- إذا كان لا بد للإنسان من توجيه كل خطوة، فهي واجهة محادثة وليست وكيلاً.
- إذا كان النظام يتعافى من استدعاء أداة فاشل، فأنت تبني وكيلاً.
- إذا كان النظام يقسم الهدف إلى مهام فرعية، فلديك وكيل حقيقي.
الفرق الناجحة لا تبني محركات استدلال عامة، بل تبني مسارات عمل (pipelines) ضيقة ومصممة لغرض محدد. إنهم يركزون على ثلاثة أشياء:
- تصميم الأدوات: إنشاء واجهات نظيفة ليقوم الوكيل باستدعائها.
- التعامل مع الإخفاقات: اتخاذ القرار بشأن ما يجب فعله عندما لا تعيد الأداة أي نتيجة.
- القابلية للملاحظة (Observability): تتبع سبب اتخاذ الوكيل لقرار معين.
تتغير أطر العمل مثل LangChain أو CrewAI كل شهر، لكن إطار العمل أقل أهمية من الأنماط البرمجية. استخدم هذه الأنماط للنجاح:
- التخطيط ثم التنفيذ: استخدم خطوة لإنشاء خطة وخطوة منفصلة لاتباعها.
- فصل الاسترجاع عن الاستدلال: جلب السياق مهمة مختلفة عن استخدامه.
- التسليم الصريح: استخدم سجلات منظمة (structured logs) عندما ينقل وكيل العمل إلى وكيل آخر.
تعد تقنية RAG معياراً أساسياً، لكن معظم الناس يفشلون في عملية تقسيم النصوص (chunking). إذا قمت بتقسيم النص بشكل سيئ، سيفقد النموذج السياق ويبدأ في الهلوسة. إذا كانت نتائجك غير مفيدة، فراجع البيانات الوصفية (metadata) واستراتيجيات التقسيم قبل إلقاء اللوم على النموذج.
التحدي ليس في مطاردة المعايير المرجعية (benchmarks)، بل في بناء أنظمة يمكنك الوثوق بها للعمل عندما لا تكون مراقباً لها. ركز على الحوكمة، والقابلية للملاحظة، والاستخدام الموثوق للأدوات.
سيركز أفضل المهندسين على تصميم الأنظمة، وليس فقط هندسة الأوامر (prompt engineering). ابنِ أنظمة يمكن للآخرين صيانتها.
المصدر: https://dev.to/aibughunter/the-exact-stack-i-use-to-build-production-ai-agents-no-fluff-2lmp