Build AI Agents in Python: LangChain, LangGraph, MCP & RAG

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 :

تعلمك هذه الدورة كيفية بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي في بايثون من خلال بناء ستة من وكلاء الذكاء الاصطناعي. تأخذ كل وحدة مفهومًا واحدًا، وتشرحه، ثم تستخدمه في مشروع عمل، بحيث تعرف في النهاية كل جزء يحتاجه الوكيل: المخرجات المنظمة، واستدعاء الأدوات، وMCP، وRAG، وLangGraph، ووكيل يتحقق من عمله الخاص. ما ستبنيه
ستة مشاريع، واحد لكل وحدة، ويتم تشغيل كل واحد بحلول نهاية الوحدة النمطية الخاصة به:

• محلل بريد إلكتروني إلى CRM يحول رسائل البريد الإلكتروني الفوضوية إلى سجلات تم التحقق من صحتها، تم إنشاؤها باستخدام LiteLLM، Pydantic وInstructor، مع واجهة مستخدم Streamlit في الأعلى.
• وكيل أبحاث الأسهم الذي يستدعي أداة الأسعار المباشرة وأداة بحث الويب في حلقة ReAct. تكتب الحلقة يدويًا أولاً، ثم تستبدلها بـ LangChain، وتتتبع كل خطوة في LangSmith.
• خادم MCP وعميل MCP الخاص بك، متصلين بوكيل LangChain وبكلود سطح المكتب، ثم وكيل إعداد الاجتماع الذي يقرأ التقويم والفكرة من خلال MCP.
• وكيل أسئلة وأجوبة للمستند مع RAG مصمم يدويًا: التقطيع والتضمين وChromaDB والبحث عن التشابه والبحث قصير المدى و ذاكرة طويلة المدى حتى تتمكن من الإجابة على أسئلة المتابعة.
• محلل عرض تقديمي مخطط في LangGraph مع حالة مكتوبة، وفروع متوازية، وتوجيه مشروط، ونقاط تفتيش، وإيقاف مؤقت للموافقة البشرية، ورؤية على الشرائح، وتصحيح الأخطاء في LangGraph Studio.
• وكيل RAG يوجه أسئلته الخاصة، ويعيد كتابة الاستعلامات السيئة، ويعيد محاولة الاسترجاع الفاشلة، ويدقق مستندًا كاملاً، ويأتي مزودًا بمحادثة Chainlit واجهة المستخدم.

كيفية عمل الدورة التدريبية

• يمكنك إنشاء كل سطر بنفسك، باستخدام GitHub Copilot للإكمال، تمامًا كما يفعل المطور العامل. لا يتم لصق أي شيء من الملف النهائي. يتم شرح كل شيء جديد، بدءًا من Pydantic إلى أدوات الديكور والمزامنة مع الرسوم البيانية، في اللحظة التي يظهر فيها لأول مرة وقبل أن يدخل في مشروعك، بحيث عندما يتعطل شيء ما تعرف السبب.
• كل شيء يعمل مجانًا على نموذج محلي مع Ollama. التبديل إلى OpenAI أو Claude هو سطر واحد في ملف .env، لأن الكود مكتوب ضد LiteLLM من الدرس الأول.
• أنت تبني مشروعك الخاص، وليس نسخة من مشروعي. يحتوي الريبو المرجعي الخاص بي على علامة تشير إلى نهاية كل درس في التعليمات البرمجية، لذا إذا تخلفت عن الركب، ضع ملفاتك بجانب ملفاتي وأصلح الفرق.

لمن تستهدف هذه الدورة

• المطورون بأي لغة الذين يرغبون في إنشاء عملاء الذكاء الاصطناعي وقد قاموا بتأجيلها لأن كل شيء موجود في Python. لا تحتاج إلى بايثون. المعرفة الأساسية بأي لغة برمجة كافية. لقد جئت من عالم الواجهة الخلفية للمؤسسة بنفسي وتعلمت لغة بايثون من خلال وكلاء البناء.
• الطلاب والمبرمجون الذين علموا أنفسهم بأنفسهم والذين يريدون مجموعة من الوكلاء العاملين، وليس مجرد شهادة.

ما هي هذه الدورة ليست أنها ليست دورة تعلم الآلة. نحن لا ندرب النماذج ولا يوجد رياضيات. إنها ليست دورة بايثون أيضًا. يتم تدريس لغة Python حسب الحاجة، قطعة واحدة في كل مرة.
المتطلبات: كمبيوتر محمول مزود بذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 16 جيجابايت لتشغيل النماذج المحلية بشكل مريح، أو 8 جيجابايت إذا كنت تستخدم واجهة برمجة تطبيقات سحابية. تم تثبيت Python 3.13 وuv وGit معًا في محاضرة الإعداد.

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)