دیفای Dify یک پلتفرم متنباز برای توسعه اپلیکیشنهای هوش مصنوعی مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) است [۶۶۹، ۷۰۱]. ۲. این سیستم با ترکیب مفاهیم BaaS و LLMOps، مسیر تبدیل ایده به محصول واقعی هوش مصنوعی را بسیار ساده و سریع میکند [۶۶۹، ۷۰۱]. ۳. مخاطبان اصلی آن هم برنامهنویسان و هم کاربران غیرفنی هستند که میتوانند بدون درگیری با پیچیدگیهای زیرساختی، اپلیکیشن بسازند [۱، ۴۰۳، ۷۰۱]. ۴. قابلیت کلیدی آن ارائه یک بوم بصری برای طراحی ورکفلوهای عاملمحور و پایپلاینهای پیشرفته RAG است [۶۶۹، ۶۷۶، ۶۸۹]. ۵. این پلتفرم از صدها مدل تجاری و محلی (مانند GPT-4، Anthropic و Llama) و ارائهدهندگان مختلف بهطور کامل پشتیبانی میکند [۶۶۹، ۶۸۹، ۷۰۲]. ۶. برخلاف ابزارهایی مانند LangChain که صرفاً یک جعبهابزار کدنویسی هستند، Dify یک راهکار کامل و آماده برای محیط عملیاتی (Production-ready) است [۴۰۵، ۶۷۰]. ۷. در Dify میتوان عاملهایی (Agents) ساخت که با استفاده از ابزارهای جانبی و پروتکل MCP، بهطور خودکار تصمیمگیری و اقدام کنند [۶۹۰، ۷۰۳، ۷۰۹، ۷۱۰]. ۸. مدیریت پایگاه دانش در آن بسیار بصری است و امکان ایندکسگذاری دادهها از فایلهای PDF، وبسایتها و Notion را فراهم میکند [۴، ۷۰۷، ۷۱۶]. ۹. ابزارهای نظارتی آن اجازه میدهند لاگها، نرخ مصرف توکن و عملکرد مدلها را بهصورت دقیق و لحظهای مشاهده و مدیریت کنید [۷۱۱، ۷۱۲، ۷۱۴]. ۱۰. محبوبیت بالای این پروژه در گیتهاب نشاندهنده تبدیل شدن آن به یک هاب مرکزی و استاندارد برای زیرساختهای هوش مصنوعی در سازمانهاست [۶۸۵، ۷۰۲، ۷۱۷].
من یک ابزار آموزشی ساختم براتون که بر اساس میکروتوکن لرنینگ یک روبات استارت میکنید و با این ابزار و مفاهیمش به صورت سریع آشنا میشید بهش میگن:
MicroToken Learning tools that i made it in last start up weekend
لینک روبات اینجاس
http://bale.im/defy_ai_bot
دیفای در 150 نیم خط. برای مطالعه در طول روز و شب
خواستید بگید روبات تلگرامش هم بسازم بفرستم براتون
--------------------------------------------------------------------------------
هر روز صبح، دفتر کار ما با صدای نوتیفیکیشنها پر میشود، نه موسیقی. یک منشن در اسلک از شما میخواهد بازخورد مشتری را بهروز کنید. نوشن گزارش روزانه را یادآوری میکند. بر اساس آمار Backlinko، در سال ۲۰۲۴ یک شرکت متوسط از ۱۱۲ ابزار نرمافزاری بهعنوان سرویس (SaaS) استفاده میکند و این عدد برای شرکتهای کوچکتر به حدود ۴۲ ابزار میرسد.
هر کلیک، هر جابجایی بین نرمافزارها و هر بار ورود به سیستم، بیصدا بودجهی توجه شما را مصرف میکند.
ما به کارمندانی مکانیکی تبدیل شدهایم که به رویدادها واکنش نشان میدهیم اما در به پایان رساندن یک کار مشخص ناتوانیم. شاید راهحل، یک اپلیکیشن دیگر نباشد، بلکه یک تغییر بنیادین در شیوهی کار ما باشد: حرکت از انجام دستی کارها به سمت سپردن آنها به ایجنتهای هوش مصنوعی (AI Agents) تا بهطور خودکار برای ما عمل کنند. در این مطلب، تأثیرگذارترین نکات کلیدی درباره این شیوهی جدید کار را بررسی میکنیم.
--------------------------------------------------------------------------------
در ادامه پنج تغییری را که این پارادایم جدید در حال رقم زدن است، بررسی میکنیم.
ما در حال گذار از پارادایم کارهای دستی به اتوماسیون رویدادمحور هستیم. این تغییر را میتوان اینگونه خلاصه کرد:
قبل از این: «میروم موجودی انبار را چک کنم.»
اکنون: «وقتی موجودی کالا "ناموجود" شد، بهطور خودکار به من اطلاع بده.»
در این دنیای جدید، یک «تریگر» (Trigger) نقطه شروع فرآیند است. تریگر منتظر کلیک دستی یک انسان نمیماند؛ بلکه رویدادهای دنیای بیرون را دنبال میکند و وقتی شرایط مورد نظر محقق شد، کل گردش کار را بهطور خودکار به جریان میاندازد. این یک «طراحی ضداضطراب» است، زیرا بار ذهنی به خاطر سپردن و بررسی مداوم کارها را از دوش ما برمیدارد و به ما اجازه میدهد روی کارهای ارزشمندتر تمرکز کنیم.
ابزارهای اتوماسیون سنتی که مبتنی بر «گردش کار» (Workflow) هستند، ساختاری مشخص و قطعی دارند. اما «ایجنتها» (Agents) پارادایم را تغییر میدهند؛ آنها به مدلهای زبان بزرگ (LLM) اجازه میدهند تا به صورت پویا فرآیندهای خود و ابزارهای مورد استفادهشان را هدایت کنند و کنترل مستقل خود را برای رسیدن به هدف، بدون نیاز به مسیرهای اجرایی از پیش تعیینشده، حفظ کنند. این تفاوت، یک جهش بزرگ در اتوماسیون است.
Zapier در اتصال سیستمها به یکدیگر عالی است، اما کارمندان دانشمحور همچنان بین ابزارها در رفتوآمد هستند تا تصمیم بگیرند چه زمانی یک فرآیند را آغاز کنند... این ابزار مشکل «اتصال» را حل میکند، نه «تصمیمگیری» را.
ترکیب «تریگر + ایجنت» برای حذف همین تصمیمگیریهای مکانیکی طراحی شده است. وقتی یک رویداد رخ میدهد، سیستم بر اساس قوانینی که شما تعریف کردهاید، آن را مسیریابی، پردازش و ثبت میکند. این یعنی اتوماسیون از انجام وظایف ساده فراتر رفته و به تصمیمگیری هوشمندانه رسیده است که قابلیتی بسیار قدرتمندتر است.
بسیاری از شرکتها فکر میکنند که برای موفقیت در حوزه هوش مصنوعی، باید بهترین و جدیدترین مدل را داشته باشند. اما واقعیت چیز دیگری است.
در اکثر سازمانها، گلوگاه اصلی مدل هوش مصنوعی نیست. بلکه مهندسی زمینه (Context Engineering) روی دادههای بدون ساختار است.
«مهندسی زمینه» اصطلاحی است برای فرآیند چالشبرانگیز تبدیل دادههای پراکنده داخلی – مانند فایلهای PDF، پاورپوینت، اکسل و HTML – به یک زمینه قابل اعتماد که مدل زبان بزرگ (LLM) بتواند آن را بفهمد و استفاده کند. این فرآیند، هسته اصلی تکنیک قدرتمندی است که با نام «تولید افزوده بازیابی» (Retrieval-Augmented Generation یا RAG) شناخته میشود. این نکته بسیار مهم است، زیرا نشان میدهد که اساس یک هوش مصنوعی قدرتمند و سفارشیشده، دادههای باکیفیت و ساختاریافته است و تمرکز را از خودِ هوش مصنوعی به اطلاعاتی که آن را تغذیه میکند، منتقل میکند.
یکی از نگرانیهای رایج در مورد هوش مصنوعی، استقلال کنترلنشدهی آن است. اما واقعیت این است که سطح نظارت انسان یک طیف قابل تنظیم است. سه الگوی اصلی برای تعامل انسان و هوش مصنوعی وجود دارد که به آن «طیف نظارت» (Oversight Spectrum) میگویند:
انسان-در-چرخه (Human-in-the-Loop - HITL): در این حالت، انسانها بهطور فعال در گردش کار مشارکت دارند و برای وظایف حساس، تأییدیهها و بازخوردهایی ارائه میدهند.
انسان-ناظر-بر-چرخه (Human-on-the-Loop - HOTL): در اینجا، انسانها نقش ناظر را دارند و تنها زمانی مداخله میکنند که سیستم با یک تصمیم کماطمینان، غیرعادی یا پرخطر مواجه شود و آن را به انسان ارجاع دهد.
انسان-خارج-از-چرخه (Human-out-of-the-Loop - HOOTL): در این الگو، هوش مصنوعی کاملاً مستقل و در چارچوب پارامترهای مشخص و محدودیتهای ایمنی (Guardrails) از پیش تعریفشده عمل میکند. دخالت انسان تنها در صورتی اتفاق میافتد که این مرزها نقض شوند.
اهمیت این مفهوم در این است که کسبوکارها میتوانند بر اساس میزان ریسک یک وظیفه، سطح مناسبی از نظارت انسانی را انتخاب کنند. این امر امکان پذیرش مسئولانه و تدریجی استقلال هوش مصنوعی را فراهم میکند.
در حالی که غولهای فناوری و شرکتهای بزرگ چارچوبهای سازمانی پیچیدهای مانند «چرخه حیات توسعه ایجنت» (ADLC) و AgentOps را برای مدیریت سیستمهای هوش مصنوعی خود مهندسی میکنند، موج جدیدی از پلتفرمهای لوکد (low-code) مانند Dify در حال دموکراتیزه کردن این فناوری است.
پلتفرم Dify با ارائهی یک طراح گردش کار بصری، به کاربران اجازه میدهد تا با کشیدن و رها کردن (drag-and-drop) گرههایی مانند IF/ELSE، LLM و Code، گردشکارهای هوشمند بسازند. مخاطب این پلتفرمها شامل کاربران غیرفنی نیز میشود و به تیمهای کسبوکار این قدرت را میدهد که بدون نیاز به کدنویسی گسترده، راهحلهای هوش مصنوعی خود را بسازند. این دموکراتیزه شدن فناوری، نوآوری را تسریع میکند، زیرا به افرادی که مشکلات کسبوکار را عمیقاً درک میکنند، اجازه میدهد تا مستقیماً برای حل آنها اتوماسیون ایجاد کنند.
--------------------------------------------------------------------------------
ما در حال گذار از دورانی هستیم که در آن کاربرانی منفعل برای ابزارهای مختلف بودیم، به دورانی که در آن مدیرانی فعال برای سیستمهای هوشمند و مستقل خواهیم بود؛ سیستمهایی که وظایف و تصمیمات را از طرف ما مدیریت میکنند. این گذار به معنای فاصله گرفتن از کلیکهای دستی و دنبال کردن رویدادها، حرکت از اتصال صرف به سوی تصمیمگیری هوشمند، و درک این است که خودمختاری هوش مصنوعی یک پیچ قابل تنظیم است—قدرتی که دیگر در انحصار توسعهدهندگان نیست. این تغییر فقط یک بهبود تدریجی نیست، بلکه یک جهش در نحوهی نگرش ما به کار است.
حالا که ساخت این ایجنتهای قدرتمند برای همه آسانتر میشود، اولین کار خستهکنندهای که به آنها میسپارید چیست؟
این سند به عنوان یک واژهنامه جامع طراحی شده تا ابهامات پیرامون اصطلاحات کلیدی در حوزه هوش مصنوعی مدرن، بهویژه سیستمهای عاملمحور را برطرف سازد. هدف ما ارائه تعاریف روشن و کاربردی برای مخاطبان فنی و غیرفنی است. هر اصطلاح با یک تعریف دقیق و یک مثال ملموس از متون منبع همراه شده تا درک عمیق و عملی مفاهیم را تسهیل کند. این واژهنامه به شما کمک میکند تا با اطمینان بیشتری در این حوزه پویا و در حال تحول حرکت کنید.
این سند به چهار بخش اصلی تقسیمبندی شده است:
مفاهیم بنیادی: بلوکهای سازنده اصلی فناوری هوش مصنوعی.
معماری هوش مصنوعی عاملمحور: ساختار و نحوه عملکرد سیستمهای هوشمند مستقل.
توسعه و عملیات (AgentOps): مدیریت چرخه عمر سیستمهای عاملمحور.
پیادهسازی عملی: ابزارها و پلتفرمهایی که این مفاهیم را به واقعیت تبدیل میکنند.
--------------------------------------------------------------------------------
برای ساخت هر نوع اپلیکیشن هوش مصنوعی پیشرفته، درک مفاهیم بنیادی مانند مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و بازیابی اطلاعات (RAG) ضروری است. این بخش به تشریح این بلوکهای سازنده اساسی میپردازد که پایههای سیستمهای هوشمند امروزی را تشکیل میدهند.
یک مدل زبان بزرگ (LLM) موتور شناختی اصلی در سیستمهای هوش مصنوعی است که قابلیت درک متنی، پردازش زبان طبیعی و استدلال را فراهم میکند. این مدلها به عنوان مغز محاسباتی عمل کرده و به اپلیکیشنها اجازه میدهند تا زبان انسان را بفهمند، تحلیل کنند و به آن پاسخ دهند.
مثال کاربردی: در پلتفرم Dify، کاربر هنگام ساخت یک اپلیکیشن هوش مصنوعی، میتواند از بین مدلهای مختلفی مانند GPT-3.5 Turbo یا سایر مدلهای پشتیبانیشده یکی را انتخاب کند تا به عنوان موتور شناختی اپلیکیشن خود از آن استفاده نماید.
هوش مصنوعی مولد، پارادایمی است که در پاسخ به پرامپتهای (دستورات) کاربر، محتوای جدیدی مانند متن، تصویر یا کد تولید میکند. این سیستمها در تولید محتوا عالی عمل میکنند اما فاقد قابلیت اجرای مستقل وظایف هستند و هر عملیات آنها مستلزم یک دستور اولیه از سوی کاربر است.
مثال کاربردی: در بخش Explore پلتفرم Dify، اپلیکیشنهای آمادهای مانند SEO blog generator وجود دارند. این ابزار بر اساس کلمات کلیدی ورودی کاربر، یک پست وبلاگ بهینهسازیشده برای موتورهای جستجو تولید میکند که نمونهای کلاسیک از کاربرد هوش مصنوعی مولد است.
RAG فرآیندی است که در آن، پیش از آنکه LLM پاسخی را تولید کند، اطلاعات مرتبط از یک پایگاه دانش خارجی (مانند اسناد سازمانی، وبسایتها یا فایلهای PDF) بازیابی میشود. این اطلاعات بازیابیشده به عنوان کانتکست (زمینه) به مدل ارائه میشود تا پاسخ نهایی دقیقتر، مرتبطتر و مبتنی بر دادههای اختصاصی باشد.
مثال کاربردی: فرآیند ساخت یک Knowledge Base در Dify یک نمونه عملی از RAG است. در ویدیوی آموزشی، یک فایل PDF (کتاب How AI Thinks) آپلود، به قطعات کوچکتر تقسیم (Chunking) و ایندکس میشود. سپس، عامل هوشمند از این پایگاه دانش برای پاسخ به سؤالاتی استفاده میکند که اطلاعات آن در دانش عمومی مدل وجود ندارد.
پایگاه دانش، منبع دادههای اختصاصی یک سازمان یا کاربر است که میتواند شامل اسناد متنی، صفحات وب یا حتی پایگاههای داده Notion باشد. این منبع داده به عنوان ورودی برای فرآیند RAG استفاده میشود تا LLM بتواند پاسخهای خود را بر اساس اطلاعات بهروز و اختصاصی تولید کند.
مثال کاربردی: در پلتفرم Dify، یک پایگاه دانش با نام demo KB با آپلود یک کتاب PDF ایجاد شد. این پایگاه دانش سپس به یک AI Agent به عنوان منبع اطلاعاتی (Context) متصل گردید تا عامل بتواند به سؤالات مربوط به محتوای آن کتاب پاسخ دهد.
قطعهبندی فرآیند تقسیم اسناد بزرگ به قطعات متنی کوچکتر و قابل مدیریت است. این کار برای پردازش مؤثر اطلاعات و ساخت یک پایگاه داده برداری (Vector Database) ضروری است. پلتفرمها معمولاً گزینههای خودکار (automatic) و سفارشی (custom) برای این فرآیند ارائه میدهند.
مثال کاربردی: در تنظیمات Dify، کاربر برای بهبود دقت بازیابی اطلاعات، از حالت سفارشی برای قطعهبندی استفاده کرد. او حداکثر اندازه قطعه (maximum chunk) را روی ۷۰۰ کاراکتر و همپوشانی قطعات (chunk overlap) را روی ۱۰٪ تنظیم نمود.
--------------------------------------------------------------------------------
حال که با مفاهیم پایهای آشنا شدیم، به بررسی چگونگی استفاده از این تکنولوژیها برای ساخت سیستمهای هوشمند مستقل میپردازیم.
پس از آشنایی با بلوکهای سازنده بنیادی، اکنون به بررسی معماری سیستمهای عاملمحور میپردازیم. درک این معماریها حیاتی است، زیرا این سیستمها صرفاً ابزارهای تولید محتوا نیستند، بلکه موجودیتهای محاسباتی مستقلی هستند که با برنامهریزی، استدلال و اجرای مستقل، وظایف پیچیده را با کمترین نظارت انسانی به انجام میرسانند.
باید بین یک عامل هوش مصنوعی و یک سیستم عاملمحور تفاوت قائل شد.
عامل هوش مصنوعی (AI Agent): یک سیستم تکموجودیتی است که برای انجام «عملیات با دامنه محدود» (narrowly scoped operations) طراحی شده است. این عاملها برای وظایف مشخص و ایزوله بسیار مؤثرند، اما کارایی آنها زمانی کاهش مییابد که موارد استفاده نیازمند حفظ زمینه، وابستگی متقابل وظایف و سازگاری با محیطهای پویا باشد.
سیستم عاملمحور (Agentic AI System): یک اکوسیستم پیچیده متشکل از چندین عامل متخصص است که برای دستیابی به اهداف گستردهتر و مدیریت فرآیندهای کسبوکار پویا و وابسته به هم، با یکدیگر همکاری، ارتباط و هماهنگی دارند.
مثال کاربردی: در استودیوی Dify، یک AI Agent ایجاد شد. این عامل با اتصال به یک Knowledge Base (برای دانش اختصاصی) و چندین Tool (مانند DuckDuckGo برای جستجوی وب و Yahoo Finance برای اطلاعات مالی) توانست وظایف مختلفی، از پاسخ به سؤالات درباره یک کتاب تا ارائه اطلاعات بازار بورس، را به صورت مستقل انجام دهد.
ابزارها قابلیتهای خارجی هستند که یک عامل هوشمند برای تعامل با دنیای خارج فراخوانی میکند. این ابزارها به عامل اجازه میدهند اطلاعاتی کسب کند یا عملیاتی را انجام دهد که فراتر از دانش داخلی LLM است، مانند جستجوی وب، دسترسی به APIها یا کار با پایگاههای داده.
مثال کاربردی: در Dify، کاربر بدون نیاز به کدنویسی، ابزارهای داخلی (built-in tools) متعددی را به عامل خود اضافه کرد. این ابزارها شامل DuckDuckGo Search برای جستجوی اطلاعات در وب، Yahoo Finance برای دریافت دادههای مالی و PubMed search برای جستجوی مقالات پزشکی بودند.
فراخوانی تابع مکانیزمی است که به LLM اجازه میدهد بر اساس پرامپت کاربر، ابزار مناسب را از میان ابزارهای موجود شناسایی کرده و آن را با پارامترهای صحیح فراخوانی کند. این قابلیت به عامل امکان میدهد تا به صورت پویا تصمیم بگیرد که کدام ابزار برای انجام یک وظیفه خاص مناسب است.
مثال کاربردی: عامل ساختهشده در Dify، پس از دریافت سؤال «کدام شرکتهای هوش مصنوعی در بازار بورس عملکرد خوبی داشتهاند؟»، به طور خودکار ابزار Yahoo Finance را فراخوانی کرد. این فرآیند نشاندهنده عملکرد Function Calling در پسزمینه است که بدون دخالت مستقیم کاربر انجام شد.
حلقه عامل، چرخه عملیاتی بنیادی است که رفتار یک عامل را هدایت میکند. این حلقه شامل چهار مرحله اصلی است:
Sense/Observe (حس/مشاهده): دریافت اطلاعات از محیط.
Plan/Think/Reason (برنامهریزی/تفکر/استدلال): پردازش اطلاعات و برنامهریزی برای اقدام بعدی.
Act (عمل): اجرای اقدام انتخابشده.
Learn/Reflect (یادگیری/تأمل): ارزیابی نتایج اقدام و بهروزرسانی دانش برای تصمیمات آینده.
مثال کاربردی: لاگهای (Logs) عامل در پلتفرم Dify نشان میدهد که چگونه عامل پس از دریافت یک کوئری (Sense)، تصمیم میگیرد از کدام ابزار استفاده کند (Plan)، آن ابزار را فراخوانی میکند (Act) و در نهایت نتیجه را برای تولید پاسخ نهایی سنتز میکند.
نکته مهم این است که اگرچه حلقه عامل یک مدل مفهومی است، اما در عمل بسیاری از چارچوبها تنها «مدیریت جریان» (flow management) را برای مراحل Sense، Plan و Act فراهم میکنند. مرحله Learn/Reflect اغلب خارج از زمینه تراکنش فوری رخ میدهد و باید به صراحت توسط توسعهدهنده پیادهسازی شود. برای مثال، در Dify، توسعهدهنده با تحلیل لاگها و افزودن حاشیهنویسی (annotations) میتواند به صورت دستی سیستم را بهبود بخشد و این دانش را در تکرارهای بعدی به کار گیرد.
این دو معماری برای سناریوهای متفاوتی مناسب هستند:
معماری تکعاملی: برای وظایف ساده، مشخص و با ورودی و خروجی قابل پیشبینی ایدهآل است.
معماری چندعاملی: برای گردشکارهای پیچیده که نیازمند هماهنگی بین چندین عامل متخصص است، مناسبتر میباشد.
مثال کاربردی: چارچوبهایی مانند CrewAI که در متون منبع به آن اشاره شده، نمونهای از معماری چندعاملی مبتنی بر نقش (role-based) هستند. در این چارچوب، هر عامل وظیفه مشخصی (مانند محقق، نویسنده یا بازبین) بر عهده دارد و با دیگران برای رسیدن به یک هدف مشترک همکاری میکند.
برای مدیریت ریسک و اطمینان از عملکرد صحیح عاملها، الگوهای مختلفی از نظارت انسانی وجود دارد:
Human-in-the-Loop (HITL): مشارکت فعال و مداوم انسان در گردش کار، مانند تأیید هر مرحله قبل از اجرا.
Human-on-the-Loop (HOTL): نظارت انسان در نقاط کلیدی و مداخله در صورت نیاز، مانند زمانی که سیستم یک هشدار ارسال میکند.
Human-out-of-the-Loop (HOOTL): عملکرد کاملاً مستقل عامل در چارچوب قوانین از پیش تعریفشده (Guardrails)، بدون دخالت مستقیم انسان.
مثال کاربردی: چارچوبهایی مانند LangGraph قابلیت توقف گردش کار برای دریافت تأیید انسانی (HITL) را فراهم میکنند. این ویژگی برای وظایf حساس مانند اجرای دستورات مالی یا ارسال ایمیلهای مهم که نیاز به بازبینی دارند، حیاتی است.
--------------------------------------------------------------------------------
با شناخت معماری عاملها، اکنون به بررسی چگونگی مدیریت چرخه عمر این سیستمهای پیچیده میپردازیم.
پس از بررسی معماریهای پیچیده تکعاملی و چندعاملی در بخش قبل، مشخص میشود که ساخت چنین سیستمهایی تنها نیمی از چالش است. ماهیت پویا و غیرقطعی آنها نیازمند یک پارادایم جدید برای مدیریت چرخه عمر است. این بخش AgentOps را معرفی میکند؛ چارچوب عملیاتی تخصصی که برای مهار این پیچیدگی و اطمینان از اینکه این سیستمهای هوشمند در محیط پروداکشن قابل اعتماد، مشاهدهپذیر و مقرونبهصرفه هستند، طراحی شده است.
LLMOps بر مدیریت چرخه عمر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) تمرکز دارد. در مقابل، AgentOps یک گام فراتر رفته و گسترشیافته LLMOps است. AgentOps علاوه بر مدیریت مدل، بر مدیریت چرخه عمر کامل سیستمهای عاملمحور تمرکز میکند که شامل برنامهریزی، استدلال، تصمیمگیری مستقل و تعامل با ابزارها نیز میشود.
مثال کاربردی: پلتفرم Dify با ارائه امکاناتی مانند لاگبرداری دقیق، مشاهده ردپا (tracing) و قابلیت بازخورد و حاشیهنویسی (annotations) بر روی لاگها، ابزارهای پایهای برای پیادهسازی اصول AgentOps را فراهم میکند.
مشاهدهپذیری به قابلیت درک عمیق وضعیت داخلی و رفتار یک عامل از طریق نظارت بر متریکها، لاگها و ردپای کامل تصمیمگیریها و اقدامات آن اشاره دارد. این قابلیت برای دیباگ کردن، بهینهسازی و اطمینان از عملکرد صحیح عاملها ضروری است.
مثال کاربردی: بخش Logs و Tracing در Dify به کاربر اجازه میدهد تمام مراحل اجرای یک درخواست را به صورت گامبهگام مشاهده کند؛ از کوئری ورودی گرفته تا ابزار فراخوانیشده (مثلاً تیکر GOOGL برای شرکت گوگل در ابزار Yahoo Finance) و خروجی نهایی.
اصول یکپارچهسازی و تحویل مستمر (CI/CD) برای توسعه عاملها نیز به کار میرود. در این زمینه، نه تنها کد، بلکه پرامپتها، مشخصات ابزارها و گردشکارها نیز به عنوان آرتیفکتهای درجه اول در نظر گرفته میشوند و باید به صورت خودکار تست و اعتبارسنجی شوند تا از پایداری و کیفیت سیستم اطمینان حاصل شود.
مثال کاربردی: APIهای ارائهشده توسط Dify را میتوان در یک خط لوله CI/CD ادغام کرد. به این ترتیب، هر تغییری در پرامپت یا گردشکار یک عامل، پیش از انتشار در محیط پروداکشن، به صورت خودکار تست میشود.
FinOps به عملیات مالی تخصصی برای کنترل و بهینهسازی هزینههای مبتنی بر توکن و استفاده از GPU در سیستمهای هوش مصنوعی، بهویژه در محیطهای چندابری، اشاره دارد. هدف آن، ایجاد شفافیت و مدیریت کارآمد هزینههای عملیاتی AI است.
مثال کاربردی: بخش reporting در Dify میزان مصرف توکنها (consumed tokens) را نمایش میدهد. این دادهها میتوانند به عنوان ورودی برای یک سیستم FinOps جهت تحلیل، پیشبینی و مدیریت هزینهها مورد استفاده قرار گیرند.
--------------------------------------------------------------------------------
پس از آشنایی با اصول مدیریت، به بررسی پلتفرمهایی میپردازیم که این مفاهیم را در عمل پیادهسازی میکنند.
پس از درک مفاهیم بنیادی (بخش ۱)، معماریهای پیشرفته (بخش ۲) و اصول عملیاتی (بخش ۳)، این بخش نهایی به پیادهسازی عملی میپردازد. مفاهیم تئوریک هوش مصنوعی از طریق پلتفرمهای کاربردی مانند Dify به ابزارهای ملموس تبدیل میشوند که به کاربران، صرفنظر از سطح دانش فنی، اجازه ساخت اپلیکیشنهای هوشمند و عاملمحور را میدهند.
این پلتفرمها با ترکیب مفاهیمی مانند Backend-as-a-Service (ارائه زیرساختهای آماده) و LLMOps (مدیریت چرخه عمر مدل)، به توسعهدهندگان و حتی افراد غیرفنی اجازه میدهند تا به سرعت اپلیکیشنهای هوش مصنوعی تولیدی بسازند و مدیریت کنند.
مثال کاربردی: در یکی از مقالات وبلاگ Dify، به داستان توسعهدهندهای اشاره شده که بدون هیچ تجربه قبلی در زمینه توسعه LLM، توانست با استفاده از Dify تنها در عرض دو روز یک چتبات پشتیبانی برای شرکت خود بسازد. این نمونه، قدرت این پلتفرمها در تسریع فرآیند توسعه را به خوبی نشان میدهد.
گردشکار یک بوم بصری است که در آن میتوان مراحل مختلف یک فرآیند پیچیده هوش مصنوعی را با استفاده از گرهها (Nodes) مدلسازی و خودکارسازی کرد. هر گره میتواند یک عملیات خاص مانند فراخوانی LLM، بازیابی اطلاعات (RAG)، ارسال درخواست HTTP یا اجرای یک قطعه کد باشد.
مثال کاربردی: در Dify، میتوان یک گردشکار را از ابتدا (Create from blank) ساخت. کاربر میتواند گرههای مختلف را به یکدیگر متصل کند تا یک فرآیند کامل، مانند یک عامل تحقیقاتی که ابتدا در وب جستجو میکند، سپس نتایج را خلاصه کرده و در نهایت یک گزارش تولید میکند، را پیادهسازی نماید.
این پلتفرمها به کاربران، بهویژه افراد با دانش فنی محدود، اجازه میدهند تا با استفاده از رابطهای کاربری بصری و کامپوننتهای آماده (drag-and-drop)، اپلیکیشنهای هوش مصنوعی بسازند. هدف اصلی آنها، دموکراتیزه کردن توسعه AI و کاهش وابستگی به تیمهای تخصصی برنامهنویسی است.
مثال کاربردی: در تمام مراحل نمایش داده شده در ویدیوی آموزشی Dify، کاربر حتی یک خط کد هم ننوشت. تمام فرآیندها، از ساخت پایگاه دانش و تعریف عامل هوشمند گرفته تا افزودن ابزارها و انتشار اپلیکیشن، از طریق رابط کاربری گرافیکی و با چند کلیک ساده انجام شد.
خودمیزبانی به معنای نصب و اجرای یک نرمافزار (مانند Dify) روی زیرساخت و سرورهای شخصی یا سازمانی است. مزیت اصلی این روش، کنترل کامل بر روی دادهها، امنیت و سفارشیسازی پلتفرم است که برای بسیاری از سازمانها، بهویژه آنهایی که با دادههای حساس سروکار دارند، یک الزام محسوب میشود.
مثال کاربردی: در مستندات Dify و فایل README.md گیتهاب آن، دستورالعمل نصب با استفاده از Docker و Docker Compose ارائه شده است. با اجرای چند دستور ساده در ترمینال، هر فردی میتواند نسخه کامل Dify را روی سرور محلی یا ابری خود راهاندازی کند.
--------------------------------------------------------------------------------
این واژهنامه سفری را از مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی تا پیادهسازیهای عملی آن ترسیم کرد. ما با بلوکهای سازنده اصلی مانند LLMها به عنوان موتورهای شناختی و RAG برای غنیسازی دانش آنها آغاز کردیم. سپس، به بررسی معماریهای عاملمحور پرداختیم که چگونه این بلوکها را برای ساخت سیستمهای خودمختار که قادر به برنامهریزی، استدلال و عمل هستند، ترکیب میکنند. این تکامل از تولید محتوای صرف به حل مسئله هدفمند، یک تغییر پارادایم کلیدی را نشان میدهد.
با این حال، قدرت و پیچیدگی سیستمهای عاملمحور، چالشهای عملیاتی جدیدی را به همراه دارد. از همین رو، به معرفی AgentOps به عنوان یک چارچوب ضروری برای مدیریت چرخه عمر این سیستمها پرداختیم. اصول AgentOps مانند مشاهدهپذیری، CI/CD تخصصی و مدیریت هزینهها (FinOps)، برای اطمینان از عملکرد قابل اعتماد، ایمن و کارآمد این سیستمها در مقیاس سازمانی حیاتی هستند.
در نهایت، مشاهده کردیم که چگونه پلتفرمهایی مانند Dify این مفاهیم پیشرفته را در دسترس همگان قرار میدهند. این ابزارها با ارائه رابطهای بصری، گردشکارهای کمکد و قابلیت خودمیزبانی، شکاف بین تئوری پیچیده و کاربرد عملی را پر میکنند. آنها به توسعهدهندگان و متخصصان کسبوکار قدرت میدهند تا به سرعت اپلیکیشنهای هوش مصنوعی قدرتمند بسازند و پارادایم عاملمحور را به یک واقعیت ملموس و ارزشمند در دنیای واقعی تبدیل کنند.
سیستمهای چندعاملی (Multi-Agent Systems) از چندین عامل هوشمند و تخصصی برای حل مسائل پیچیده استفاده میکنند. معماری این سیستمها، نحوه همکاری، هماهنگی و توزیع وظایف بین این عاملها را مشخص میکند و نقشی حیاتی در کارایی و موفقیت آنها دارد.
--------------------------------------------------------------------------------
انتخاب بین یک عامل واحد یا گروهی از عاملها به پیچیدگی وظیفه بستگی دارد.
معماری تکعاملی
معماری چندعاملی
ویژگیهای کلیدی:<br>- وظایف ساده و تعریفشده هستند.<br>- ورودیها و خروجیها قابل پیشبینیاند.<br>- دامنه عملیات محدود است.<br>- نیازی به هماهنگی پیچیده نیست.
ویژگیهای کلیدی:<br>- گردشکارهای پیچیده و چندمرحلهای دارند.<br>- نیاز به هماهنگی بین تخصصهای مختلف وجود دارد.<br>- وظایف به زیروظایف کوچکتر تقسیم میشوند.
مثال کاربردی: پاسخ به سوالات متداول مشتری
مثال کاربردی: هماهنگی زنجیره تأمین
حال که تفاوت اصلی مشخص شد، بیایید بر روی معماریهای مختلف استقرار سیستمهای چندعاملی تمرکز کنیم.
--------------------------------------------------------------------------------
معماری استقرار، جریان اطلاعات و کنترل را در یک سیستم چندعاملی تعیین میکند.
مشخصه
معماری عمودی (سلسلهمراتبی) / Vertical Architecture (Hierarchical)
معماری توزیعشده (همتا به همتا)
معماری ترکیبی
نحوه کار
یک عامل رهبر (Supervisor) وظایف را تجزیه کرده، به عاملهای کارگر (Worker) توزیع میکند، نتایج را ارزیابی کرده و خروجی نهایی را ترکیب میکند.
عاملها به صورت مستقل و بدون یک هماهنگکننده مرکزی با یکدیگر همکاری میکنند و اطلاعات و وظایف را در یک شبکه همتا به همتا به اشتراک میگذارند.
ترکیبی از دو رویکرد متمرکز و غیرمتمرکز را به کار میگیرد تا از مزایای هر دو بهرهمند شود.
مزایا
کنترل، کارایی و قابلیت حسابرسی بالا
انعطافپذیری و مقاومت بالا در برابر خطا (بدون نقطه شکست واحد)
تعادل بین کارایی و کنترل از یک سو و انعطافپذیری و مقاومت از سوی دیگر
معایب
وجود نقطه شکست واحد (Single Point of Failure) و ایجاد گلوگاه (Bottleneck)
پیچیدگی در هماهنگی و مدیریت وظایف
پیچیدگی در طراحی و مدیریت تعاملات بین الگوهای مختلف
بهترین کاربرد
گردشکارهای قابل پیشبینی و پرخطر که به یکپارچگی رویهای و حاکمیت دقیق نیاز دارند.
مسائل پیچیدهای که راهحل آنها بهتدریج و با همکاری متخصصان مختلف شکل میگیرد.
کاربردهای پیچیده مانند خودروهای خودران که هم به تصمیمگیری استراتژیک (متمرکز) و هم به واکنشهای سریع (غیرمتمرکز) نیاز دارند.
این معماریها از طریق الگوهای همکاری مشخصی پیادهسازی میشوند که در ادامه به دو الگوی اصلی آن میپردازیم.
--------------------------------------------------------------------------------
الگوهای همکاری، نحوه تعامل عاملها برای رسیدن به یک هدف مشترک را مشخص میکنند.
این الگو یک عامل ارکستراتور مرکزی را معرفی میکند که وظایف پیچیده را به زیرمجموعههای قابل مدیریت تجزیه کرده و به عاملهای تخصصی واگذار میکند. ناظر بر کل جریان کار نظارت دارد تا از اجرای صحیح و هماهنگ اطمینان حاصل کند. این الگو مستقیماً با معماری سلسلهمراتبی مرتبط است.
ویژگیهای کلیدی:
نوع الگو: سلسلهمراتبی (Hierarchical)
کارکرد اصلی: تجزیه هدف، واگذاری وظیفه و تجمیع نتایج.
مناسب برای:
گردشکارهای قابل پیشبینی، پرخطر یا حساس به ایمنی که نیازمند یکپارچگی رویهای، قابلیت حسابرسی و حاکمیت دقیق هستند.
در این الگوی مشارکتی، گروهی از عاملهای متخصص بهتدریج دانش و راهحلهای خود را به یک فضای کاری مشترک (تختهسیاه) اضافه میکنند. هر عامل تغییرات تختهسیاه را مشاهده کرده و بر اساس کار دیگران، مشارکت خود را اضافه میکند تا راهحل نهایی بهصورت تکاملی شکل بگیرد. این الگو نمونهای از یک رویکرد غیرمتمرکز است.
ویژگیهای کلیدی:
نوع الگو: مشارکتی (Collaborative)
کارکرد اصلی: مشارکت تدریجی در یک فضای کاری مشترک.
مناسب برای:
مسائلی که راهحل مشخص و از پیش تعیینشدهای ندارند و نیازمند همافزایی تخصصهای مختلف برای رسیدن به نتیجه هستند.
برای درک بهتر، آشنایی با انواع مختلف عاملها نیز مفید است.
--------------------------------------------------------------------------------
عاملها را میتوان بر اساس قابلیت، معماری و نقش عملکردی آنها دستهبندی کرد.
بر اساس قابلیت (Capability-Based):
Fixed automation: اتوماسیون ثابت (قوانین از پیش تعیینشده)
LLM-enhanced: بهبودیافته با LLM (درک زبان طبیعی و زمینه)
ReAct: استدلال + عمل (Reason + Act)
RAG + ReAct: بازیابی + استدلال + عمل
Tool-enhanced: بهبودیافته با ابزار (استفاده از ابزارهای خارجی)
Memory-enhanced: بهبودیافته با حافظه (حفظ زمینه دائمی)
بر اساس معماری (Architecture-Based):
تکعاملی (Single-agent): یک عامل مستقل برای وظایف ساده.
چندعاملی (Multi-agent): گروهی از عاملهای متخصص.
سلسلهمراتبی (Hierarchical): ساختار دستوری با یک ناظر و کارگران.
افقی (Horizontal): ساختار همتا به همتا (Peer-to-peer) و مشارکتی.
بر اساس نقش عملکردی (Functional Roles):
ادراک (Perception): حس کردن و تفسیر محیط.
شناخت (Cognition): برنامهریزی و استدلال برای تصمیمگیری.
عمل (Action): اجرای وظایف و تعامل با محیط.
هماهنگی (Coordination): سازماندهی و ارکستراسیون سایر عاملها.
