كيفية بناء الوكلاء (Agents) من الصفر: دليل شامل للمبتدئين
مرحبًا بكم في هذا الدليل التعليمي الشامل الذي سيرافقكم خطوة بخطوة في رحلة بناء الوكلاء (Agents) من الصفر. إذا كنت مبتدئًا في مجال الهندسة البرمجية وتتطلع إلى فهم كيفية إنشاء وكلاء ذكيين باستخدام أدوات حديثة ومكتبات خفيفة الوزن مثل Agno، فأنت في المكان الصحيح. في هذا المقال، سنستعرض الأساسيات، ونشرح المفاهيم بعمق، ونقدم أمثلة عملية لتطبيقها بنفسك. سواء كنت تسعى لتعزيز مهاراتك التقنية أو تطوير حلول مبتكرة في مجال الأفلييت، ستجد هنا كل ما تحتاجه لبدء هذه الرحلة بثقة.
ما هي الوكلاء (Agents) ولماذا تهمك؟
الوكلاء هم برامج ذكية قادرة على أداء مهام محددة بناءً على المدخلات التي تتلقاها. ما يميز الوكلاء متعددي الوسائط (Multimodal Agents) هو قدرتهم على التعامل مع أنواع مختلفة من المدخلات مثل النصوص، الصور، الصوت، وحتى الفيديو، ثم معالجتها باستخدام أدوات محددة لتوليد مخرجات متنوعة بنفس التنوع. تخيل أنك تطلب من وكيل معرفة آخر الأخبار في القاهرة، فيقوم بالبحث عبر الإنترنت، يجمع المعلومات، ثم يقدمها لك في شكل نص أو حتى مقطع صوتي. هذه القوة تجعل الوكلاء أداة مثالية لأتمتة المهام المعقدة بسهولة.
في هذا السياق، ظهرت مكتبة Agno كحل خفيف وفعّال لبناء هذه الوكلاء. تتميز ببساطتها وأدائها العالي، مما يجعلها مناسبة للمبتدئين والمحترفين على حد سواء. الآن، دعونا ننتقل إلى الجزء العملي ونبدأ في بناء وكيلنا الأول.
الخطوة الأولى: فهم مكونات الوكيل في Agno
قبل أن نكتب أي سطر برمجي، من المهم أن نفهم العناصر الأساسية التي يتكون منها الوكيل في مكتبة Agno:
- النموذج (Model): هو العقل المدبر للوكيل. يحدد كيفية معالجة المدخلات واتخاذ القرارات. في هذا الدليل، سنستخدم نموذج GPT-4o من OpenAI كمثال، لكنه يمكن استبداله بأي نموذج آخر حسب احتياجاتك.
- الأدوات (Tools): مجموعة من الوظائف التي يستخدمها الوكيل لتنفيذ المهام، مثل البحث عبر الإنترنت أو توليد الصوت باستخدام ElevenLabs.
- المعرفة (Knowledge): معلومات إضافية يمكن تزويد الوكيل بها لتكون خاصة بمجال معين، مثل وثائق Agno نفسها.
- التخزين (Storage): يسمح بحفظ المحادثات أو الجلسات للرجوع إليها لاحقًا.
باستخدام هذه المكونات، يمكننا بناء وكلاء بسيطين أو معقدين حسب الحاجة. لنبدأ بمثال بسيط.
الخطوة الثانية: إعداد بيئة العمل
لبناء الوكلاء، نحتاج إلى إعداد بيئة برمجية مناسبة. إليك الخطوات التفصيلية:
- تثبيت Python: تأكد من تثبيت Python على جهازك (الإصدار 3.8 أو أحدث). يمكنك تحميله من موقع Python الرسمي.
- إنشاء بيئة افتراضية: استخدم أداة مثل UV لإنشاء بيئة افتراضية:
uv venv source .venv/bin/activate # لنظام macOS/Linux .venv\Scripts\activate # لنظام Windows - تثبيت مكتبة Agno: استنسخ المستودع من GitHub باستخدام الأمر:
git clone https://github.com/agno-ai/agno.gitثم انتقل إلى المجلد وقم بتثبيت التبعيات:
cd Ascendancy إلى المجلد وقم بتثبيت التبعيات: cd agno uv pip install -r requirements.txt - تصدير مفتاح API: إذا كنت تستخدم أدوات مثل OpenAI أو ElevenLabs، ستحتاج إلى تصدير مفاتيح API الخاصة بك:
export OPENAI_API_KEY='your-openai-key' export ELEVENLABS_API_KEY='your-elevenlabs-key'
الآن، بيئتك جاهزة للبدء!
الخطوة الثالثة: بناء وكيل بسيط
لنبدأ بإنشاء وكيل بسيط يعمل كمراسل أخبار. افتح محرر الأكواد المفضل لديك (مثل VS Code أو Cursor) وانتقل إلى مجلد cookbook/agents_from_scratch داخل مستودع Agno.
انسخ الكود التالي في ملف جديد باسم simple_agent.py:
from agno import Agent
agent = Agent(
model="gpt-4o",
instructions="أنت مراسل أخبار. شارك قصة إخبارية من القاهرة."
)
response = agent.run("أخبرني بقصة إخبارية من القاهرة")
print(response)
قم بتشغيل الملف باستخدام:
python simple_agent.py
النتيجة ستكون قصة إخبارية قد تكون خيالية، لأن الوكيل يعتمد على معرفته العامة فقط. لتحسين ذلك، دعنا نضيف أداة بحث.
الخطوة الرابعة: إضافة أدوات للوكيل
لجعل الوكيل يبحث عن أخبار حقيقية، سنضيف أداة بحث عبر الإنترنت باستخدام DuckDuckGo API. قم بتحديث الكود كالتالي:
from agno import Agent
from agno.tools import duckduckgo_search
agent = Agent(
model="gpt-4o",
instructions="أنت مراسل أخبار. استخدم أداة البحث لجلب أخبار حقيقية من القاهرة.",
tools=[duckduckgo_search]
)
response = agent.run("أخبرني بآخر الأخبار من القاهرة")
print(response)
الآن، عند تشغيل الكود، سيقوم الوكيل بالبحث عبر الإنترنت باستخدام DuckDuckGo ويقدم لك خبرًا حقيقيًا مع رابط للمصدر. هذا هو المستوى الأول من الوكلاء: وكلاء مزودون بأدوات.
الخطوة الخامسة: إضافة المعرفة المحددة
ماذا لو أردنا أن نجعل الوكيل خبيرًا في موضوع معين؟ يمكننا تزويده بمعرفة خاصة. على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد من الوكيل الإجابة عن أسئلة حول Agno بناءً على وثائقها.
- قم بتحميل وثائق Agno من مستودع GitHub.
- أضفها كمعرفة باستخدام قاعدة بيانات متجهة مثل LanceDB:
from agno import Agent from agno.knowledge import load_knowledge agent = Agent( model="gpt-4o", instructions="أجب عن الأسئلة بناءً على وثائق Agno.", knowledge=load_knowledge("path/to/agno/docs", db="lancedb") ) response = agent.run("ما هي ميزات Agno الرئيسية؟") print(response)
سيبحث الوكيل في الوثائق ويجيب بدقة، مع إظهار المصادر التي اعتمد عليها.
الخطوة السادسة: إضافة التخزين لتتبع المحادثات
لجعل الوكيل يتذكر المحادثات السابقة، يمكننا إضافة نظام تخزين. على سبيل المثال، باستخدام SQLite:
from agno import Agent
from agno.storage import SQLiteStorage
storage = SQLiteStorage("agent_sessions.db")
agent = Agent(
model="gpt-4o",
instructions="أجب عن الأسئلة وحافظ على سجل المحادثة.",
storage=storage
)
response = agent.run("ما هي ميزات Agno؟")
print(response)
response = agent.run("ما الذي سألته آخر مرة؟")
print(response)
الآن، يمكن للوكيل تذكر أسئلتك السابقة والرد بناءً عليها.
الخطوة السابعة: بناء وكيل متعدد الوسائط
لنأخذ الأمور خطوة أبعد ونبني وكيلًا يمكنه توليد صور وصوت. سنستخدم DALL-E للصور وElevenLabs للصوت:
from agno import Agent
from agno.tools import elevenlabs_generate_audio, dall_e_generate_image
agent = Agent(
model="gpt-4o",
instructions="أنشئ صورة وصوت بناءً على الطلب.",
tools=[elevenlabs_generate_audio, dall_e_generate_image]
)
response = agent.run("أنشئ صورة لوكيل يقف على جسر البوابة الذهبية وصوت يصف المشهد.")
print(response)
سيقوم الوكيل بإنشاء صورة عبر DALL-E ومقطع صوتي عبر ElevenLabs، مما يظهر قوة الوكلاء متعددي الوسائط.
لماذا Agno مثالية لمشاريع الأفلييت؟
إذا كنت تعمل في مجال الأفلييت، فإن الوكلاء يمكن أن يكونوا أداة قوية لأتمتة المهام مثل جمع البيانات، تحليل الأخبار، أو حتى إنشاء محتوى تسويقي. بفضل خفة Agno وأدائها العالي (تستغرق الوكلاء حوالي 2 ميكروثانية للتشغيل و3.5 كيلوبايت فقط من الذاكرة)، يمكنك تشغيل آلاف الوكلاء بسرعة لدعم حملاتك على موقع مثل affiegy.com.
الخاتمة: ابدأ رحلتك الآن!
بناء الوكلاء ليس بالأمر المعقد كما قد يبدو. مع مكتبة Agno المفتوحة المصدر وهذا الدليل التفصيلي، أنت الآن مجهز لإنشاء وكلاء ذكيين يلبون احتياجاتك. سواء كنت مبتدئًا أو محترفًا في مجال الأفلييت، جرب هذه الخطوات، واستكشف المزيد من الأمثلة في مستودع Agno. شاركنا تجربتك في التعليقات على مدونة أفلييت مصر، واستعد لتحويل أفكارك إلى واقع تقني مذهل.
