AI Agents: چطوری ازشون بهینه استفاده کنیم؟

چند وقتیه همه‌جا صحبت از AI Agentهاست.ولی واقعیت اینه که خیلی وقت‌ها چیزی که ساخته می‌شه،یا یه پرامپت بزرگه یا یه اسکریپت پیچیده که اسم Agent روش گذاشتن.قبل از اینکه سراغ اتومات‌سازی بریم، باید بدونیم Agent واقعاً چیه و چطور باید ازش استفاده کنیم.

AI Agent دقیقاً چیه؟

AI Agent یک سیستم هدف‌محوره که:

• فقط پاسخ نمی‌ده

• تصمیم می‌گیره

• چند مرحله جلو می‌ره

• نتیجه رو ارزیابی می‌کنه

• و مسیرش رو اصلاح می‌کنه

به‌صورت خلاصه:

Model + Goal + Memory + Tools + Control Loop = Agent

مدل فکر می‌کنه،
Agent فکر می‌کنه و عمل می‌کنه.

چرا خیلی از Agentها شکست می‌خورن؟

تجربه نشون داده مشکل معمولاً یکی از ایناست:

• هدف مبهم

• قوانین (Rules) نامشخص

• آزادی بیش از حد

• نبود معیار ارزیابی

• استفاده‌ی اشتباه از ابزارها

Agent بدون محدودیت،مثل کد بدون معماریه.

اصل اول: هدف باید قابل سنجش باشه

پرامپت بد :

Improve frontend performance.

پرامپت خوب:

Reduce initial load time and identify top 3 performance bottlenecks in a React SPA.

Agent باید بدونه:

• کی موفق شده؟

• کی باید متوقف بشه؟

اصل دوم: Rules مهم‌تر از Prompt هستن

اینجا جاییه که اکثر افراد اشتباه می‌کنن.

Rules = خطوط قرمز Agent

مثال Rule برای Frontend Agent

Rules:

- Do not suggest premature optimization

- Prefer architectural fixes over micro-optimizations

- Always explain impact before suggesting code changes

- Avoid adding new dependencies unless justified

اصل سوم: Control Loop شفاف

Agent خوب باید این چرخه رو داشته باشه:

1️⃣ Analyze
2️⃣ Decide
3️⃣ Act
4️⃣ Evaluate
5️⃣ Adjust

و مهم‌تر:

بدونه کی باید متوقف بشه

مثال :

If no high-impact issues are found, stop and report.

اصل چهارم: ابزار کمتر، تصمیم بهتر

دادن ابزار زیاد به Agent همیشه خوب نیست.

بد:

• دسترسی به همه فایل‌ها

• اجرای کد

• تغییر مستقیم سورس

خوب:

• Read-only analysis

• پیشنهاد به‌جای اجرا

• خروجی قابل review توسط انسان

Agent نباید جای تصمیم نهایی رو بگیره.

اصل پنجم: Human-in-the-loop

بهترین Agentها:

• تصمیم می‌دن

• نه تصمیم نهایی

مثلاً:

• Architecture Review → پیشنهاد

• Performance Audit → اولویت‌بندی

• Code Review → هشدار

تصمیم نهایی همیشه با انسانه.

نمونه ساختار یک Agent بهینه

Role: Frontend Architecture Agent

Goal:
Detect architectural and performance risks in a React SPA.

Rules:
- No code modification
- Focus on system-level issues
- Rank findings by technical impact

Process:
1. Analyze project structure
2. Identify architectural smells
3. Evaluate performance implications
4. Generate actionable recommendations
5. Stop

جمع‌بندی

Agent خوب:

• با Rule کنترل می‌شه

• با هدف مشخص شروع می‌کنه

• با معیار مشخص تموم می‌شه

AI Agent قرار نیست جای ما فکر کنه؛
قراره تصمیم‌های بد رو زودتر لو بده.

همون‌طور که:

• Clean Code بدون معماری خطرناکه

• Agent بدون Rule هم خطرناکه
  
  
  منابع پیشنهادی برای مطالعه بیشتر

  • OpenAI — Best Practices for Building Agents

  • Anthropic — Constitutional AI & Agent Safety

  • LangChain Documentation — Agent Design Patterns

  • Google DeepMind — Planning and Reasoning in LLM-based Agents

  • Microsoft — Autonomous Agents Architecture