لبناء عملاء الذكاء الاصطناعي، ابدأ بوظيفة واحدة، وليس بإطار عمل. حدد ما يقدمه المستخدم للوكيل، وما هو العمل الذي يتعين عليه القيام به، وكيف تبدو النتيجة الجيدة. ثم أضف الأدوات والسياق وعمليات التحقق والحلقة اللازمة لإنهاء هذه المهمة بشكل موثوق.

وهذا يتجنب حدوث خطأ شائع: بناء نظام وكيل متقن قبل أن تصبح المهمة نفسها واضحة.

هذا الدليل مخصص للمطورين والمشغلين وخبراء المجال الذين يرغبون في تحويل سير عمل قابل للتكرار إلى وكيل ذكاء اصطناعي عامل دون المبالغة في بناء الإصدار الأول.

ل؛د ​

  • ابدأ بمهمة واحدة ضيقة ومخرجات واضحة.
  • اكتب سير العمل قبل اختيار الأدوات أو الإطار.
  • أعط الوكيل الأدوات التي يحتاجها فقط.
  • قم بإضافة الذاكرة وحواجز الحماية والوكلاء المتعددين فقط عندما تتطلب المهمة ذلك.
  • اختبر باستخدام مدخلات حقيقية وفوضوية، وليس فقط المثال الذي بنيت عليه.
  • إذا كانت معظم القيمة موجودة في سير العمل نفسه، فيمكن أن تكون مهارة الذكاء الاصطناعي طريقة أبسط لحزمها وشحنها.

المحتويات ​

ما الذي يجعل عميل الذكاء الاصطناعي فعليًا؟ ​

وكيل الذكاء الاصطناعي هو نموذج يمكنه تحديد ما يجب فعله بعد ذلك، واستخدام الأدوات، ومراقبة النتيجة، والاستمرار حتى يصل إلى الهدف أو يحتاج إلى مدخلات بشرية.

وهذا يختلف عن استجابة chatbot العادية. يمكن لروبوت الدردشة أن يشرح كيفية التحقق من موقع الويب. يمكن للوكيل فحص الموقع واستخدام المتصفح أو أداة الاختبار وجمع الأدلة وإرجاع تقرير نهائي.

تختلف البنية الدقيقة. تصف OpenAI Agents SDK الوكلاء كنماذج مجهزة بالتعليمات والأدوات، مع حواجز حماية اختيارية وعمليات تسليم وجلسات وتتبع. يُميز Anthropic بشكل مفيد بين سير العمل، حيث يتحكم الكود في المسار، والوكلاء، حيث يتمتع النموذج بمزيد من الحرية في تحديد كيفية إكمال المهمة.

والخلاصة العملية بسيطة: استخدم أقل قدر من الاستقلالية التي تحتاجها الوظيفة. غالبًا ما يكون سير العمل الثابت أفضل للعمل المتوقع. يصبح الوكيل مفيدًا عندما لا يمكن ترميز المسار بشكل كامل مسبقًا.

كيفية بناء عملاء الذكاء الاصطناعي: عملية مكونة من 8 خطوات ​

1. ابدأ بوظيفة واحدة ​

تجنب الأهداف مثل:

بناء وكيل تسويق.

لا يوجد خط نهاية واضح. يمكنها البحث، أو كتابة الإعلانات، أو تحليل التحليلات، أو التخطيط للحملات، أو القيام بكل ذلك بشكل سيئ.

نقطة البداية الأفضل هي:

قم بمراجعة الصفحة المقصودة وإرجاع مشكلات التحويل الخمسة ذات الأولوية القصوى مع الأدلة والإصلاحات المقترحة.

الآن الوظيفة لها حدود.

قبل أن تكتب شاركدي، أجب عن ثلاثة أسئلة:

ما الذي يتم إدخاله؟ عنوان URL أو ملخص أو ملف أو مستودع أو جدول بيانات أو رسالة.

ما العمل الذي يحدث؟ الخطوات التي يجب على الوكيل اتخاذها.

ما النتيجة؟ تقرير أو ملف تم تحريره أو تغيير التعليمات البرمجية أو عرض تقديمي أو قائمة مختصرة أو أي نتيجة أخرى.

إذا كانت هذه الأشياء الثلاثة غير واضحة، فمن المحتمل أن الوكيل لا يزال واسعًا جدًا.

2. اكتب سير العمل قبل المطالبة ​

اكتب كيف يمكن لإنسان قادر أن يقوم بهذه المهمة.

بالنسبة لوكيل أبحاث منافس، قد يكون ذلك:

  1. فهم الشركة والسوق.
  2. تحديد المنافسين ذوي الصلة.
  3. التحقق من المصادر العامة المعتمدة.
  4. قارن بين المنتج والتسعير وتحديد المواقع والتغييرات الأخيرة.
  5. التحقق من المطالبات الهامة.
  6. قم بإعداد تقرير منظم.

يخبرك هذا بالمكان الذي يحتاج فيه النموذج إلى الحكم، والمكان الذي يكون فيه الكود العادي أفضل، والمكان الذي يجب أن يتوقف فيه الوكيل للمدخلات البشرية. كما أنه يمنحك شيئًا ملموسًا لاختباره لاحقًا.

3. قم بإضافة الأدوات التي تحتاجها المهمة فقط ​

الأدوات هي التي تسمح للوكيل بالانتقال من الحديث عن العمل إلى القيام به.

قد يحتاج وكيل الأبحاث إلى البحث على الويب وإنشاء الملفات. قد يحتاج وكيل الترميز إلى الوصول إلى المستودع وأوامر الصدفة والاختبارات وتحرير الملفات. قد يحتاج وكيل المستندات إلى تحليل الملفات وطريقة لإنشاء ملفات PDF أو جداول البيانات أو الشرائح.

تتضمن أدوات OpenAI Agents SDK حاليًا بحث الويب المستضاف والبحث عن الملفات وتنفيذ التعليمات البرمجية وإنشاء الصور وأدوات MCP وأدوات وقت التشغيل المحلية ووظائف Python المخصصة.

المزيد من الأدوات ليست أفضل تلقائيًا. تضيف كل أداة قرارًا آخر ونقطة فشل أخرى. ابدأ بأصغر مجموعة أدوات يمكنها إنهاء المهمة.

4. حدد السياق الذي يحتاجه الوكيل ​

يجمع الوكلاء الذين يعملون لفترة طويلة الكثير من المعلومات: الرسائل ونتائج الأدوات والملفات ونتائج البحث والخطط والقرارات السابقة.

لا تحتاج إلى كل ذلك في كل منعطف.

امنح الوكيل السياق الذي يساعده في اتخاذ القرار التالي، واحتفظ بالباقي متاحًا فقط عند الحاجة. تسمي Anthropic هذا هندسة السياق: إدارة المجموعة الكاملة من المعلومات المتاحة للنموذج، وليس مجرد كتابة مطالبة أفضل.

يجب أن تحل الذاكرة مشكلة حقيقية. إذا انتهت المهمة في جلسة واحدة، فقد لا تحتاج إلى ذاكرة دائمة. إذا كان الوكيل يعمل عبر أيام أو مشاريع، فقد تكون التفضيلات المحفوظة أو حالة المشروع ذات أهمية.

5. تحديد المخرجات والفحوصات ​

"أعط المستخدم إجابة مفيدة" هو خط نهاية ضعيف.

يمكن أن تعود مراجعة موقع الويب دائمًا:

المجالمثال
العددمن الصعب العثور على CTA على الهاتف المحمول
الأدلةتظهر CTA أسفل شاشتين كاملتين للمحتوى
الأولويةعالية
الإصلاح المقترحانقل الإجراء الأساسي إلى إطار العرض الأول

قد يطلب وكيل الأبحاث روابط المصدر للمطالبات المهمة. شركةقد يقوم وكيل ding بإجراء الاختبارات بعد إجراء التغييرات. قد يقوم وكيل استبيان الأمان بوضع علامة على الإجابات غير المدعومة بالمستندات المتوفرة.

هذا هو المكان الذي تنتمي إليه الدرابزين. يدعم SDK الحالي الخاص بـ OpenAI حواجز الإدخال والإخراج والأدوات للتحقق من عمليات تشغيل الوكيل واستدعاءات الأدوات.

إجراءات مثل حذف البيانات، أو إرسال رسائل خارجية، أو نشر المحتوى، أو تغيير أنظمة الإنتاج يجب أن يكون لها عادةً نقطة تفتيش بشرية ما لم يتم التحكم في البيئة بشكل صارم.

6. قم ببناء أصغر نسخة صالحة للعمل ​

لا تحتاج إلى بنية متعددة الوكيل للإصدار الأول.

فيما يلي مثال صغير لـ Python باستخدام OpenAI Agents SDK وأداة بحث الويب المستضافة الخاصة بها:

بيثون
استيراد غير متزامن
من وكلاء استيراد وكيل، عداء، WebSearchTool

وكيل = وكيل(
    الاسم = "الباحث المنافس"،
    تعليمات = """
    ابحث عن المنافسين الذين ذكرهم المستخدم.
    قارن المنتج والتسعير وتحديد المواقع والتحديثات العامة الأخيرة.
    استشهد بالمصدر للادعاءات الواقعية.
    قم بإرجاع تقرير منظم قصير.
    """،
    الأدوات=[WebSearchTool()],
)

غير المتزامن ديف الرئيسي ():
    النتيجة = انتظار Runner.run(
        وكيل,
        "قارن Linear وJira وAsana لفريق منتج مكون من 20 شخصًا."
    )
    طباعة (result.final_output)

إذا كان __name__ == "__main__":
    asyncio.run(الرئيسي())

قم بتثبيت SDK باستخدام:

باش
نقطة تثبيت وكلاء openai

ستحتاج أيضًا إلى تكوين مفتاح OpenAI API. ومن هناك، يمكنك إضافة حواجز الحماية أو الجلسات أو المزيد من الأدوات فقط عندما يحتاج سير العمل إليها.

يمكنك إنشاء نفس النمط باستخدام أطر عمل أخرى، أو كتابة الحلقة بنفسك. إن أهمية إطار العمل أقل من أهمية ما إذا كان الوكيل يستطيع إكمال المهمة بشكل موثوق.

7. اختبر الحالات القبيحة ​

من المحتمل أن يعمل العرض التوضيحي الأول الخاص بك. هذا لا يخبرك بالكثير.

جرّب المدخلات التي سيرسلها الأشخاص فعليًا:

  • مختصر غامض
  • ملف مفقود
  • تعليمات متضاربة
  • وثيقة كبيرة جدًا
  • المصدر الذي لا يستطيع الوكيل الوصول إليه
  • أداة تقوم بإرجاع خطأ
  • طلب خارج النطاق المقصود

ثم تحقق من الجولة بأكملها، وليس فقط الإجابة النهائية. هل اختار الوكيل الأداة المناسبة؟ هل استمر في العمل بعد أن حصل على معلومات كافية؟ هل عوضت التفاصيل المفقودة؟ هل توقفت في الوقت المناسب؟

يوصي دليل Anthropic لعام 2026 [لتقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي] (https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents) باستخدام التقييمات لجعل حالات الفشل مرئية قبل أن تصل إلى مرحلة الإنتاج. يتضمن SDK الخاص بـ OpenAI أيضًا تتبع المنعطفات النموذجية، واستدعاءات الأدوات، وحواجز الحماية، وعمليات التسليم.

احتفظ بمجموعة صغيرة من المهام الحقيقية وأعد تشغيلها كلما قمت بتغيير المطالبة أو الأدوات أو النموذج.

8. قم بإضافة المزيد من الوكلاء فقط عندما لا يكون هناك ما يكفي من الوكلاء ​

تكون الأنظمة متعددة الوكلاء منطقية عندما تحتاج أجزاء مختلفة من الوظيفة حقًا إلى أدوات أو سياق أو تعليمات مختلفة.

قد يستخدم نظام البحث وكيلًا واحدًا للجمعإيه المصادر، وآخر للتحقق من الأدلة، وثالث لكتابة التقرير. قد يقوم نظام الدعم بتوجيه الفواتير والأسئلة الفنية إلى متخصصين مختلفين.

لكن تقسيم مهمة واحدة بسيطة عبر عدة وكلاء عادةً ما يؤدي إلى زيادة التكلفة والمزيد من الأماكن التي قد يفشل فيها سير العمل.

يوصي [بناء العوامل الفعالة] (https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) من Anthropic بالبدء بأنماط بسيطة وقابلة للتركيب وإضافة التعقيد فقط عندما يؤدي ذلك إلى تحسين النتيجة.

إذا كان وكيل واحد يستطيع القيام بالمهمة بشكل جيد، فاحتفظ بوكيل واحد.

عندما تكون مهارة الذكاء الاصطناعي كافية ​

ليس كل وكيل مفيد يحتاج إلى تطبيقه الخاص.

في بعض الأحيان يكون الجزء المهم هو سير العمل نفسه: قائمة المراجعة والتعليمات والبرامج النصية والمراجع والأمثلة وتنسيق الإخراج الذي يجعل الوكيل العام جيدًا في وظيفة واحدة.

هذا هو المكان الذي يمكن أن تكون فيه مهارة الذكاء الاصطناعي مفيدة.

تصف Anthropic مهارات الوكيل بأنها مجلدات تحتوي على تعليمات ونصوص برمجية وموارد حتى يتمكن الوكيل من تحميل المعرفة المتخصصة عندما تتطلب المهمة ذلك. قد تبدو المهارة البسيطة كما يلي:

نص
مراجعة الموقع/
├── SKILL.md
├── المراجع/
│ └── review-checklist.md
├── البرامج النصية/
│ └── تحليل-page.py
└── الأصول/
    └── تقرير-template.html

يشرح SKILL.md متى يتم استخدام المهارة وكيف ينبغي إنجاز المهمة. يمكن أن تحتوي الملفات الداعمة على مراجع تفصيلية أو نصوص برمجية حتمية أو قوالب أو أصول لا تحتاج إلى أن تكون موجودة في التعليمات الرئيسية.

يعمل هذا بشكل جيد عندما يكون لديك بالفعل عملية احترافية قابلة للتكرار وترغب في جعلها قابلة لإعادة الاستخدام دون إنشاء واجهة مستخدم منفصلة وواجهة خلفية أولاً.

كيفية جعل الوكيل قابلاً للاستخدام من قبل أشخاص آخرين ​

وكيل العمل على الكمبيوتر المحمول الخاص بك ليس منتجًا بعد.

إذا قمت بإنشاء تطبيقك الخاص، فلا تزال بحاجة إلى التفكير في الواجهة والمصادقة والاستضافة والفوترة وعزل المستخدم والسجلات وكيفية تلقي الأشخاص للنتيجة.

هناك طريق آخر يتمثل في تجميع سير العمل كمهارة ونشره من خلال سوق الوكلاء الحاليين.

في Capafy، يمكن أن تصبح المهارة وكيلًا قائمًا على المهارات باستخدام بطاقة الوكيل الخاصة بها. يمكن للناشرين السماح للمستخدمين بتشغيل المهارة عبر الإنترنت مع الحفاظ على خصوصية المطالبات الأساسية والبرامج النصية وسير العمل، أو تقديم المهارة الكاملة كتنزيل.

إذا كانت لديك بالفعل مهارة في Claude Code، أو Codex، أو OpenClaw، أو Hermes، فقم بتثبيت مهارة Capafy Publisher:

نص
قم بتثبيت https://capafy.ai/install-publisher-skill.md

قم ببناء سير العمل المفيد أولاً. ويأتي التوزيع بعد أن يتمكن الوكيل من إنتاج نتيجة فعليةالإقليم الشمالي.

الأسئلة المتداولة ​

ما هي أسهل طريقة لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي؟ ​

أسهل طريقة لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي هي البدء بمهمة واحدة ضيقة، وكتابة سير العمل بلغة واضحة، وإعطاء النموذج الأدوات اللازمة فقط لإنهائه. أنشئ نسخة وكيل واحد أولاً. أضف الذاكرة وحواجز الحماية والمزيد من العوامل فقط بعد أن تظهر الاختبارات الحقيقية ضرورتها.

هل أحتاج إلى معرفة لغة بايثون لبناء عملاء الذكاء الاصطناعي؟ ​

لا، تعد لغة Python شائعة بالنسبة للوكلاء المعتمدين على التعليمات البرمجية نظرًا لأن العديد من حزم تطوير البرامج (SDK) للوكلاء والأمثلة تدعمها جيدًا، ولكن العمل الأساسي هو تحديد الوظيفة وسير العمل والأدوات والمخرجات. يمكنك أيضًا إنشاء مهارات الذكاء الاصطناعي القابلة لإعادة الاستخدام أو استخدام منشئي الوكلاء المرئيين عندما يناسبون المهمة ووقت التشغيل الذي تحتاجه.

ما الفرق بين وكيل الذكاء الاصطناعي ومهارة الذكاء الاصطناعي؟ ​

وكيل الذكاء الاصطناعي هو النظام الذي يقوم بالعمل: فهو يتلقى هدفًا، ويستخدم الأدوات، ويتخذ القرارات، ويعيد النتيجة. مهارة الذكاء الاصطناعي عبارة عن حزمة قابلة لإعادة الاستخدام من التعليمات والبرامج النصية والموارد التي تمنح الوكيل سير عمل متخصص. يمكن لوكيل واحد تحميل مهارات مختلفة لمهام مختلفة.

هل يجب علي إنشاء وكيل واحد للذكاء الاصطناعي أم نظام متعدد الوكلاء؟ ​

ابدأ بوكيل واحد. يكون النظام متعدد الوكلاء منطقيًا عندما تحتاج أجزاء منفصلة من الوظيفة إلى أدوات أو سياق أو أذونات أو تعليمات متخصصة مختلفة. إذا تمكن وكيل واحد من إكمال سير العمل بشكل موثوق، فإن تقسيمه إلى عدة وكلاء عادةً ما يؤدي إلى إضافة تكلفة وتصحيح الأخطاء دون تحسين النتيجة.

قم ببناء الوظيفة أولاً ​

أفضل إجابة على كيفية إنشاء عملاء الذكاء الاصطناعي ليست "اختيار إطار عمل".

اختر وظيفة. اجعل المدخلات والمخرجات واضحة. اكتب سير العمل. أضف الأدوات التي تحتاجها المهمة بالفعل، ثم اختبر الوكيل مقابل المدخلات الحقيقية حتى يمكنك الوثوق في النتيجة.

عندها فقط قرر ما إذا كنت بحاجة إلى ذاكرة ثابتة، أو المزيد من الاستقلالية، أو وكلاء متعددين، أو تطبيق كامل حولها.

إذا كان سير العمل في حد ذاته هو الجزء القيم، فقم بتجميعه كمهارة وشحنها أولاً.

قراءة ذات صلة: ما هو Capafy؟ من مهارة الذكاء الاصطناعي إلى المنتج المدفوع · كيفية كسب المال باستخدام الذكاء الاصطناعي: بيع مهارات الذكاء الاصطناعي على Capafy

المصادر: OpenAI Agents SDK · OpenAI Agents SDK: الأدوات · أنثروبي: البناء الفعال الوكلاء · أنثروبي: إزالة الغموض عن تقييمات وكلاء الذكاء الاصطناعي · أنثروبي: وكيل المهارات · Capafy