تطوير تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs): بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنظمة الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة

عصر روبوتات المحادثة البسيطة يتطور إلى عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين القادرين على التفكير والتعاون وتنفيذ الإجراءات عبر شبكة الويب. إذا كنت تريد تجاوز استدعاءات API الأساسية وبناء أنظمة ذكية تتفاعل مع شبكات التواصل الاجتماعي والبروتوكولات اللامركزية، فهذه الدورة هي نقطة البداية. من خلال هذا الدليل النصي، ستنتقل من متعلم فضول إلى مطور ذكاء اصطناعي قادر على تصميم وتكوين ونشر بنيات متعددة الووكلاء. ستتعلم كيفية إعداد البيئات المحلية، وتنسيق وكلاء متعددين لحل المهام المعقدة، وربط إبداعاتك بمنصات العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية للوكلاء المستقلين القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة وأنظمة الوكلاء المتعددين. - تكوين نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و Llama و Qwen محلياً باستخدام Ollama. - تنفيذ أنماط اتصال متقدمة باستخدام AutoGen وبروتوكول سياق النموذج (MCP). - دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي مع منصات خارجية، بما في ذلك Telegram وسائل التواصل الاجتماعي وأطر عمل Web3 مثل Virtual Protocol. - تطبيق الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) ونماذج الرؤية واللغة (VLM) لتوسيع قدرات الوكلاء. - تصميم سير عمل مخصص يتعاون فيه الوكلاء بشكل مستقل، وتحليل البيانات، وإدارة رموز العملات المشفرة المحاكاة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والميكانيكا الأساسية لاستدلال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM). وستتقدم بعد ذلك من خلال أدلة مكتوبة خطوة بخطوة لتكوين بيئات الوكلاء، وإدارة الذاكرة، وتنفيذ بروتوكولات الاتصال بين وكلاء متعددين. تم تصميم هذه الدورة لمطوري الذكاء الاصطناعي الطموحين، ومهندسي البرمجيات، وعشاق التكنولوجيا الذين يرغبون في بناء تطبيقات الجيل التالي. لا توجد خبرة سابقة مطلوبة في وكلاء الذكاء الاصطناعي أو تقنية البلوكشين (Blockchain)، على الرغم من أن الفهم الأساسي لمفاهيم البرمجة يعد مفيداً. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول شبكة وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلة خاصة بك.