Agentes IA Experto Inteligencia Artificial con LangGraph

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

تم تصميم هذه الدورة التدريبية على مستوى الخبراء لمطوري الذكاء الاصطناعي والمهندسين المعماريين الذين يسعون إلى إتقان النشر على نطاق النظام لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI) المعقدين والتعاونيين. انسَ النصوص البسيطة باستدعاء نموذج واحد؛ هنا سوف تنغمس في التصميم والتنفيذ وإطلاق الإنتاج لأنظمة قوية ومستقلة متعددة الوكلاء باستخدام قوة LangChain، وبشكل أساسي، بنية LangGraph.

---

الأساسيات والأدوات المتقدمة
تبدأ الدورة بالتعمق في بنيات عوامل الذكاء الاصطناعي الحديثة، مع التركيز بشكل خاص على تحديات التنسيق وإدارة الحالة واتخاذ القرارات الديناميكية في البيئات متعددة الوكلاء. سوف تتعلم كيفية استغلال مجموعة أدوات LangChain بشكل كامل:

• إدارة الأدوات: إنشاء أدوات مخصصة وآمنة وفعالة لعملائك للتفاعل مع قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية والخدمات القديمة.
• الذكريات المتقدمة (الذاكرة): تنفيذ أنواع مختلفة من الذاكرة (سجل الدردشة المتجه قصير وطويل المدى) بحيث يحافظ الوكلاء على السياق ويتعلمون من تفاعلاتهم بمرور الوقت.
• السلاسل المعيارية (السلاسل): تصميم طبيعي معقد ومُحسّن سير عمل معالجة اللغة (NLP).
  

إتقان LangGraph for Flows Multi-Agent
إن جوهر الدورة هو LangGraph، وهو امتداد LangChain قائم على الرسم البياني والذي يسمح لك بتحديد منطق سير العمل كرسم بياني للحالة المحدودة. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لجلب الوكلاء إلى الإنتاج، لأنه يسمح بما يلي:

تحديد الأدوار والانتقالات: تنفيذ الوكلاء بأدوار محددة (على سبيل المثال، المجدول، الباحث عن المعلومات، مدقق الكود) وتحديد الشروط التي بموجبها تنتقل السيطرة من وكيل إلى آخر بدقة.

إدارة الدورة والتصحيح الذاتي: إنشاء حلقات متكررة حيث يمكن للوكلاء تصحيح الأخطاء أو تحسين الاستجابات أو تكرار المشكلة حتى الوصول إلى حالة الحل الأمثل، وتقليد عملية التفكير البشري أو دورة DevOps.

استمرارية الحالة: ضمان الحفاظ على حالة الرسم البياني بأمان، مما يسمح بالمرونة واستئناف العمليات المعقدة بمرور الوقت.

النشر والمراقبة وقابلية التوسع (النشر وعمليات MLOps)
يظهر مستوى "الخبير" في مرحلة الإنتاج. سنغطي أفضل ممارسات MLOps المطبقة على أنظمة الوكلاء:

• الحاويات: حزم أنظمتك متعددة الوكلاء باستخدام Docker لضمان قابلية النقل والتكرار.
• النشر بدون خادم أو في حاوية: إستراتيجيات لجلب الوكلاء إلى الأنظمة الأساسية السحابية (AWS، وGoogle Cloud، وAzure) وضمان توفرهم وقابلية التوسع.
• المراقبة وقابلية المراقبة: تنفيذ التسجيل المتقدم والأدوات مثل LangSmith (أو البدائل) لتتبع قرارات الوكيل (الآثار)، وتشخيص حالات الفشل، وقياس زمن الوصول، وتحسين تكاليف نماذج اللغات الكبيرة (LLMs).

عند الانتهاء، لن تكون قادرًا فقط على إنشاء نظام متعدد الوكلاء على جهازك المحلي، ولكن ستتمتع أيضًا بالخبرة العملية لتصميم بنيات المؤسسة وضمان الموثوقية وتوسيع نطاق وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك ليشمل ملايين المستخدمين أو المعاملات. هذا هو المستوى التالي في الهندسة السريعة وتنفيذ الذكاء الاصطناعي المتطور.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)