مرحبا، إنه Nomadev هنا! إذا كنت مثلي، فربما لاحظت أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يغزو العالم. على محمل الجد، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي هم أكثر من مجرد ضجيج، فهم يقومون بالفعل بتشغيل الأنظمة الذكية، وأتمتة المهام، واتخاذ القرارات نيابة عن الشركات. لقد تعمقت في هذا المجال، وثق بي، المستقبل يحركه الوكلاء.

الآن، إذا كنت تريد أن تكون جزءًا من هذه الثورة وتبني عملاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بك، فستحتاج إلى الأطر المناسبة للبدء. لذلك، قمت باختيار أفضل 5 أطر عمل من شأنها أن تساعدك على إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي المتطورين في عام 2024. سواء كنت تقوم ببناء مساعدين أذكياء أو أنظمة متعددة الوكلاء، فإن هذه الأدوات ستلبي احتياجاتك.

---

1. كرو آي

CrewAI هو إطار العمل الذي أستخدمه إذا كنت تتطلع إلى بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون كفريق. تخيل "طاقمًا" من العملاء، لكل منهم دور محدد، يتعاونون لحل المشكلات المعقدة. سواء كان الأمر يتعلق بتنسيق المهام، أو التعامل مع المشاريع، أو إدارة أجزاء متحركة متعددة، فإن CrewAI يجعل من السهل محاكاة العمل الجماعي في العالم الحقيقي في بيئة الذكاء الاصطناعي. إنها مثالية للمشاريع التي تحتاج إلى وكلاء متعددين يتعاونون مثل الفرق البشرية.

لماذا كرو آي؟

يتألق CrewAI في السيناريوهات التي تحتاج فيها إلى حل المشكلات بشكل تعاوني. فهو يسمح بتفويض المهام الديناميكية - يمكن للوكلاء تخطيط المهام وتعيينها وإدارتها في الوقت الفعلي، وتعديلها حسب الضرورة بناءً على المعلومات الجديدة. يتميز الاتصال بين الوكلاء بالقوة، مما يمكّن الوكلاء من تنسيق جهودهم وتحقيق النتائج بشكل أسرع وأكثر كفاءة. بفضل بنيتها القائمة على الأدوار، تجعل CrewAI من السهل محاكاة العمل الجماعي الشبيه بالإنسان، وهو أمر بالغ الأهمية للمشاريع المعقدة.

---

2. لانجشين

LangChain هو إطار عمل قوي لأي شخص يقوم ببناء التطبيقات التي تعتمد على LLMs. سواء كنت تستخدم نماذج GPT-4 أو Anthropic أو Hugging Face، تعمل LangChain على تبسيط العملية من خلال تقديم واجهة موحدة وبنية معيارية. يأتي محملاً بمكونات معدة مسبقًا مثل المطالبات والموزعات وإدارة الذاكرة لتسهيل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة.

لماذا لانج تشين؟

إذا كنت تعمل مع وكلاء معتمدين على LLM، فيجب أن تكون LangChain في أعلى قائمتك. إنه يوفر بنية معيارية وقابلة للتوسيع حيث يمكنك تبديل LLMs أو المطالبات أو الأدوات المختلفة بناءً على احتياجاتك. تجعل إدارة الذاكرة من LangChain رائعة للتعامل مع المحادثات الطويلة أو سير العمل متعدد الخطوات، وهو أمر بالغ الأهمية لروبوتات الدردشة وأنظمة الإجابة على الأسئلة. بفضل واجهته الموحدة، يمكنك بسهولة دمج العديد من مقدمي خدمات LLM مثل OpenAI وHugging Face.

---

3. Vertex AI Agent Builder

يعد Vertex AI Agent Builder من Google Cloud نظامًا أساسيًا قويًا للمطورين الذين يتطلعون إلى إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي على مستوى المؤسسات دون الحاجة إلى خبرة عميقة في التعلم الآلي. فهو يجمع بين النماذج الأساسية لشركة Google، والذكاء الاصطناعي للمحادثة، وقدرات البحث في بيئة واحدة، مما يجعل من السهل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية. سواء كنت تستخدم وحدة التحكم بدون تعليمات برمجية أو أطر عمل أكثر تقدمًا مثل LangChain، فإن Vertex AI يوفر المرونة لكل من حالات الاستخدام البسيطة والمعقدة.

لماذا Vertex AI Agent Builder؟

تتفوق Vertex AI في بناء

وكلاء الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة مع ميزات مثل البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، استدعاءات وظائف الوكيل ، و على مستوى المؤسسة حماية. فهو يسمح للوكلاء بالتكامل مع مصادر بيانات المؤسسة، مما يضمن أن تكون الاستجابات دقيقة وذات صلة بالسياق. بالإضافة إلى ذلك، فإن ارتكازها على بيانات المؤسسة يعني أنه يمكنك الوثوق بمخرجات الذكاء الاصطناعي. يدعم Vertex AI أيضًا إنشاء مسارات عمل متعددة الوكلاء، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات المعقدة.

---

4. نواة مايكروسوفت الدلالية

Microsoft Semantic Kernel عبارة عن مجموعة تطوير خفيفة الوزن ومفتوحة المصدر تسمح لك بدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في قاعدة التعليمات البرمجية الموجودة لديك بسهولة. إنه مصمم لـ تطبيقات على مستوى المؤسسات ويتم استخدامه بالفعل من قبل شركات Microsoft وFortune 500 لأتمتة العمليات التجارية. بفضل دعم C# وPython وJava، يتميز Semantic Kernel بالمرونة والتركيبية والآمنة، حيث يوفر القياس عن بعد والخطافات والمرشحات لحلول الذكاء الاصطناعي المسؤولة.

لماذا Microsoft Semantic Kernel؟

Semantic Kernel هو البرنامج الوسيط النهائي

لدمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المؤسسات. إنها مقاومة للمستقبل حيث يمكنك تبديل نماذج الذكاء الاصطناعي دون إعادة كتابة قاعدة التعليمات البرمجية بالكامل مع تقدم التكنولوجيا. يسمح إطار العمل لنماذج الذكاء الاصطناعي باستدعاء التعليمات البرمجية الموجودة لديك عبر المكونات الإضافية، مما يسهل أتمتة المهام. تضمن البنية المعيارية والقابلة للتوسعة لـ Semantic Kernel أنه يمكنك الاستمرار في الاعتماد على وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك مع نمو احتياجاتك. 5. مايكروسوفت أوتوجين

---

Microsoft AutoGen

هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر مصمم لبناء وتنسيق

أنظمة محادثة متعددة الوكلاء . فكر في AutoGen باعتباره PyTorch لتطوير الذكاء الاصطناعي القائم على الوكيل - فهو يبسط تنسيق سير العمل المعقد الذي يتضمن وكلاء متعددين. يسمح AutoGen للوكلاء بالتحدث واستخدام الأدوات وحتى التعاون مع البشر، مما يجعله إطارًا مثاليًا لبناء تطبيقات الجيل التالي التي تدعم LLM. لماذا مايكروسوفت AutoGen؟

تم تصميم AutoGen من أجل

المحادثات متعددة الوكلاء

وسير العمل، مما يجعل من السهل أتمتة المهام المعقدة حيث يحتاج الوكلاء إلى التواصل مع بعضهم البعض. من خلال دعم

LLMs وتكامل الأدوات ، يوفر AutoGen المرونة لتصميم الأنظمة المستقلة أو الأنظمة البشرية في الحلقة . سواء كنت تعمل على برامج الدردشة الآلية أو المساعدين أو أنظمة أتمتة المهام، فإن وكلاء AutoGen القابلين للتخصيص سيساعدونك على إنشاء تطبيقات قوية وقابلة للتطوير. جدول المقارنة

---

وكلاء الذكاء الاصطناعي

---

، وهذه الأطر هي التي تقود هذه المهمة. يعد

CrewAI مثاليًا للأنظمة التعاونية حيث يحتاج العديد من الوكلاء إلى العمل معًا. LangChain وVertex AI Agent Builder يتفوقان في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تدعم LLM وعلى مستوى المؤسسات، بينما يقدم Microsoft Semantic Kernel وAutoGen للمؤسسات حلول المحادثة على المستوى ومتعددة الوكلاء، على التوالي. يتمتع كل إطار من هذه الأطر بنقاط قوته، لذا اختر الإطار الذي يناسب احتياجاتك، واستعد لبناء عملاء الذكاء الاصطناعي للغد. برمجة سعيدة!

لذا، إذا كنت متشوقًا لمعرفة المزيد وترغب في البقاء على اطلاع بكل جزء من البرنامج التعليمي، فتأكد من متابعتي على Twitter وتشغيل تلك الإشعارات. بهذه الطريقة، لن تفوت أيًا من الأحداث. واسمحوا لي أن أعرف ما هو المفضل لديك في التعليقات أدناه؟

قل مرحبًا لـ Nomadev على Twitter!

شكرًا لانضمامك إلي في هذا الاستكشاف. حتى المرة القادمة، ابق فضوليًا واستمر في الابتكار!

---

---