🎯 ۴ اشتباه مرگبار که ایجنت‌های هوش مصنوعی شما را نابود می‌کنند (و راه حل دقیق آن‌ها برای پروژه‌های واقعی)

در مسیر ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی برای پروژه‌های واقعی مثل بیمارستان‌ها، مشاورهای مالی و سیستم‌های تحلیلی، بارها به مشکلاتی برخوردم که همه به چند اشتباه مشترک برمی‌گردن.
اینجا می‌خوام مهم‌ترین این اشتباهات و راه‌حل‌هایی که خودم از دل پروژه‌ها یاد گرفتم رو بهتون بگم:

🔻 اشتباه ۱: پیچیده‌سازی بیش از حد پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering)
یکی از رایج‌ترین اشتباه‌ها استفاده از پرامپت‌های طولانی، مبهم و بدون دستورالعمل شفافه.
مثلاً به جای گفتن:

"تو یه دکتر با تجربه هستی، با بیمار گفتگو کن، علائم رو بپرس و تشخیص بده..."

و امید به اینکه مدل خودش همه‌چیزو بفهمه، بهتره پرامپت ساده و ساختاریافته بدیم + داده‌ی واقعی مثل:

• علائم بیمار از دیتاست‌های معتبر (مثل دیتای Kaggle)
• یا خروجی مدل بینایی مثل تصویر X-ray

✅ نتیجه: مدل به جای "حدس زدن"، بر اساس داده واقعی تصمیم می‌گیره. یعنی همون کاری که یه پزشک واقعی انجام می‌ده.

همچنین، برای تحلیل تصویر مثل شناسایی ذات‌الریه می‌تونید از مدل‌های Hugging Face استفاده کنید که مخصوص همین کار آموزش دیدن.
LLM فقط همه‌ی این خروجی‌ها رو به هم وصل می‌کنه و تصمیم نهایی رو می‌سازه.

🔻 اشتباه ۲: تست نکردن ابزارها و ایجنت‌ها به صورت مجزا
یکی دیگه از مشکلات اینه که بدون تست مجزای ابزارها، میایم همه‌چیز رو با هم ترکیب می‌کنیم.

راه‌حل:
قبل از ساخت گراف نهایی ایجنت‌ها، هر ابزار (مثل تابع Python، مدل تصویری یا جست‌وجوگر وب) رو جدا جدا تست کنید.
بعد هر ایجنت مستقل بسازید، و وقتی همه خوب کار کردن، اون‌ها رو در قالب یک ساختار نهایی ترکیب کنید.

✅ نتیجه: از اشکالات ناشی از یکپارچگی جلوگیری می‌کنید و توسعه‌پذیری بالا می‌ره.

🔻 اشتباه ۳: استفاده نکردن از RAG (Retrieval-Augmented Generation)
LLMها ممکنه اطلاعات نادرست (hallucination) تولید کنن یا جواب‌هایی بدن که شفاف نیست از کجا اومدن. RAG راه‌حل این مشکله:

• اسناد داخلی‌تون رو chunk کنید
• embedding بسازید
• توی vector DB ذخیره کنید
• و با کوئری‌های چندگانه، دقیق‌ترین پاسخ رو تولید کنید

اینطوری می‌تونید:

• از اسناد داخلی محافظت کنید
• به داده‌های به‌روز دسترسی داشته باشید
• خروجی دقیق، مستند و قابل اعتماد بگیرید

📎 اگه نیاز به آموزش کامل دارید، من ویدیویی میسازم که ساخت RAG برای مشاور سهام NVIDIA رو قدم‌به‌قدم توضیح می‌ده.

🔻 اشتباه ۴: نادیده گرفتن محدودیت توکن و context window
خیلی‌ها تصور می‌کنن می‌شه کل دیتابیس یا اسناد طولانی رو به LLM داد. در حالی که این مدل‌ها محدودیت توکن دارن (مثلاً ۴k، ۸k، یا حتی ۱۶k توکن).

تو پروژه‌ای که برای مشاوره مالی کار می‌کردم، کل تراکنش‌های بانکی چند ساله‌ی یک فرد رو داشتم. اگه همه‌رو یکجا می‌دادم به مدل، نه تنها نمی‌فهمید بلکه خطا هم می‌داد.

✅ راه‌حل:
داده‌ها رو بر اساس ماه یا دسته‌بندی‌های مشخص تقسیم کردم و هر بار فقط بخش مربوطه رو دادم به مدل.

📌 نتیجه: مدل بهتر می‌فهمه، سریع‌تر پاسخ می‌ده، و خروجی دقیق‌تره.

🧠 جمع‌بندی:
برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های واقعی:

• پرامپت رو ساده و مشخص طراحی کن
• ابزارها رو به صورت جداگانه تست کن
• از RAG برای اتصال به اسناد واقعی استفاده کن
• به محدودیت توکن احترام بذار و داده‌ها رو بخش‌بندی کن

📢 حالا نوبت شماست:
شما کدوم‌یک از این اشتباهات رو تجربه کردید؟
یا چه راه‌حل دیگه‌ای دارید که تو پروژه‌های واقعی جواب داده؟
بیاید تجربه‌هامون رو به اشتراک بذاریم.

#AI #AgenticAI #RAG #PromptEngineering #LangChain #LLM #HealthcareAI #FinanceAI #هوش_مصنوعی #ایجنت_هوشمند