معرفی عاملهای عمیق
تصور کنید یک هوش مصنوعی که نه تنها به سوالات شما پاسخ میدهد، بلکه پیشبینی میکند، وظایف را به بخشهای کوچکتر تقسیم میکند، لیست TODO خود را ایجاد کرده و حتی زیرآنتها (Sub-agents) را برای انجام کارها فعال میکند. این وعده عاملهای عمیق است. عاملهای هوش مصنوعی (AI Agents) قابلیتهای مدلهای زبانی بزرگ (LLM) را یک پله ارتقا میدهند، و امروز به بررسی عاملهای عمیق میپردازیم تا ببینیم چگونه میتوانند این سطح را بالاتر ببرند. عاملهای عمیق بر پایه LangGraph ساخته شدهاند، کتابخانهای که بهطور خاص برای ایجاد آنتهایی طراحی شده است که قادر به انجام وظایف پیچیده هستند.
تواناییهای اصلی عاملهای عمیق
ما با موفقیت عاملهای عمیق خود را ساختهایم و اکنون میبینیم که چگونه عاملهای هوش مصنوعی میتوانند قابلیتهای LLM را یک پله ارتقا دهند، از LangGraph برای مدیریت وظایف استفاده میکنند. با برنامهریزی داخلی، زیرآنتها و یک سیستم فایل مجازی، آنها TODOها، زمینه (Context) و گردشکارهای تحقیق را به طور روان مدیریت میکنند. عاملهای عمیق عالی هستند اما به یاد داشته باشید که اگر یک کار سادهتر باشد و بتوان آن را با یک عامل ساده یا LLM انجام داد، استفاده از آنها توصیه نمیشود.
نحوه دسترسی و عملکرد عاملهای عمیق
میتوانید از DeepAgents از طریق کتابخانه standalone deepagents استفاده کنید. این کتابخانه شامل قابلیتهای برنامهریزی است، میتواند زیرآنتها را ایجاد کند و از یک سیستم فایل برای مدیریت زمینه استفاده میکند. همچنین میتوان آن را با LangSmith برای استقرار و نظارت جفت کرد. این عاملها به طور پیشفرض از مدل «claude-sonnet-4-5-20250929» توسط Claude استفاده میکنند، اما این قابلیت قابل تنظیم است.
اجزای اصلی Deep Agents
قبل از شروع ایجاد عاملها، بیایید اجزای اصلی را درک کنیم:
- برنامهریزی: تعیین گامهای لازم برای رسیدن به هدف.
- زیرآنتها: تقسیم وظایف پیچیده به کارهای کوچکتر و تخصیص آنها به آنتهای مستقل.
- سیستم فایل مجازی: مدیریت حافظه، فایلها و زمینههای طولانی.
ساخت یک Deep Agent
برای این کار نیاز به موارد زیر دارید:
پیشنیازها
- یک کلید OpenAI (میتوانید از مدلهای دیگر مانند Gemini/Claude نیز استفاده کنید).
الزامات
- LangGraph
- Deep Agents Library
وارد کردن و راهاندازی API
در این بخش، مراحل لازم برای وارد کردن کتابخانههای مورد نیاز و راهاندازی API را شرح میدهیم. ما از OpenAI’s ‘gpt-4o-mini’ برای این نمونه استفاده میکنیم که قابل تغییر است.
تعریف ابزارها، زیرآنتها و آنت اصلی
این بخش شامل تعریف ابزارهای مورد نیاز (مانند جستجوی وب)، تنظیمات زیرآنتها و پیکربندی آنت اصلی برای هدایت فرآیند است. ما یک ابزار برای جستجوی وب تعریف کردهایم و آن را به عامل خود ارسال کردهایم.
اجرای اینفرانس
در اینجا، مراحل اجرای اینفرانس و مشاهده نتایج را شرح میدهیم. عامل ما توانست عملکرد خوبی داشته باشد، یک سیستم فایل مجازی حفظ کرد، پس از چندین تکرار پاسخ داد و فکر میکرد که باید یک «عامل عمیق» باشد.
بهبودهای بالقوه در آنت
همیشه جای برای بهبود وجود دارد. در بخش بعدی به بررسی این فرصتها خواهیم پرداخت.
پرسش و پاسخ
- آیا میتوانم مدل را تغییر دهم؟ بله، عاملهای عمیق از مدلهای بیطرف استفاده میکنند بنابراین میتوانید مدل را با تغییر پارامتر مدل تغییر دهید.
- آیا میتوانم از سرویس جستجوی دیگری استفاده کنم؟ بله، میتوانید از SerpAPI، Firecrawl یا Bing Search استفاده کنید و ابزار جستجو را مطابق با فرمت پاسخدهی جدید تنظیم کنید.
- آیا میتوانم زیرآنتهای متعددی ایجاد کنم؟ بله، میتوانید چندین زیرآنت با ابزارهای، دستورالعملهای سیستم و قابلیتهای خود ایجاد کنید.
شما به یک کلید OpenAI نیاز دارید تا این عامل را بسازید، میتوانید از ارائه دهنده مدل دیگری مانند Gemini/Claude نیز استفاده کنید.
نکات تکمیلی
عاملهای عمیق بهطور خودکار یک سیستم فایل مجازی برای مدیریت حافظه، فایلها و زمینههای طولانی فراهم میکنند. این امر نیاز به راهاندازی دستی را از بین میبرد، اگرچه میتوانید در صورت نیاز، پشتیبانگیری سفارشی را پیکربندی کنید.
منبع: لینک اصلی
این مطلب از منابع بینالمللی ترجمه و بازنویسی شده است.