ai agent چیست؟ عاملها یا ایجنتهای هوش مصنوعی (AI Agents) نرمافزارهایی هستند که با استفاده از هوش مصنوعی، بهجای کاربر هدفگذاری میکنند و کارها را انجام میدهند. این عاملها توانایی فکر کردن، برنامهریزی و بهخاطر سپردن اطلاعات را دارند و تا حدی مستقل هستند؛ بدین معنی که میتوانند تصمیمگیری کنند، یاد بگیرند و خودشان را با شرایط جدید وفق دهند.
این تواناییها تا حد زیادی به دلیل قابلیتهای چندرسانهای هوش مصنوعی مولد و مدلهای پایه هوش مصنوعی به وجود آمدهاند. عاملهای هوش مصنوعی میتوانند همزمان انواع مختلف اطلاعات مثل متن، صدا، تصویر، ویدئو، کد و موارد دیگر را پردازش کنند. ایجنتها میتوانند گفتگو کنند، استدلال داشته باشند، آموزش ببیندند و تصمیم بگیرند.
همچنین این ایجنتها با گذشت زمان هوشمندتر میشوند و میتوانند انجام تراکنشها و فرایندهای کاری و تجاری را سادهتر و سریعتر کنند. علاوه بر این، ایجنتهای هوش مصنوعی میتوانند با عاملهای دیگر همکاری کنند تا کارهای پیچیدهتر و بزرگتر را بهصورت هماهنگ انجام دهند. در این مقاله از مجله دانشکار به طور کامل در مورد ai agent چیست؟ صحبت میکنیم.
ویژگیهای مهم ai agent چیست؟
اگرچه مهمترین ویژگیهای یک عامل هوش مصنوعی «استدلال کردن» و «اقدام کردن» هستند (مطابق چارچوب ReAct)، اما با گذشت زمان قابلیتهای بیشتری به آنها اضافه شده است. مهمترین این ویژگیها عبارتاند از:
استدلال (Reasoning)
این فرایند شناختی شامل استفاده از منطق و اطلاعات موجود برای نتیجهگیری، استنباط و حل مسئله است. عاملهای هوش مصنوعی که توانایی استدلال قوی دارند، میتوانند دادهها را تحلیل کنند، الگوها را تشخیص دهند و بر اساس شواهد و شرایط، تصمیمهای آگاهانه بگیرند.
اقدام کردن (Acting)
توانایی انجام عمل یا اجرای وظایف بر اساس تصمیمها، برنامهها یا ورودیهای بیرونی، برای تعامل ایجنت هوش مصنوعی با محیط و رسیدن به هدفها ضروری است. این اقدامها میتواند فیزیکی (در هوش مصنوعی که بدن رباتیک دارد) یا دیجیتال (مثل ارسال پیام) بهروزرسانی دادهها یا فعالسازی فرایندهای دیگر باشند.
مشاهده و درک محیط (Observing)
جمعآوری اطلاعات از محیط یا وضعیت موجود، برای درک شرایط و تصمیمگیری درست اهمیت زیادی دارد. این کار میتواند از طریق روشهای مختلف مانند بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی یا تحلیل دادههای حسگرها انجام میشوند.
برنامهریزی (Planning)
طراحی یک برنامه هدفمند برای رسیدن به اهداف، بخش مهمی از رفتار هوشمندانه است. عاملهای هوش مصنوعی دارای توانایی برنامهریزی میتوانند مراحل لازم را مشخص کنند، گزینههای مختلف را بسنجند و بهترین مسیر را بر اساس اطلاعات موجود و نتیجه مورد نظر انتخاب کنند. این کار اغلب شامل پیشبینی آینده و در نظر گرفتن موانع احتمالی است.
همکاری (Collaborating)
توانایی همکاری مؤثر با دیگران، چه انسانها و چه سایر عاملهای هوش مصنوعی، برای رسیدن به یک هدف مشترک در محیطهای پیچیده بسیار مهم است. همکاری به ارتباط مؤثر، هماهنگی و درک دیدگاههای دیگران نیاز دارد.
خودبهبوددهی (Self-refining)
قابلیت یادگیری، اصلاح رفتار و سازگار شدن با شرایط جدید، از ویژگیهای مهم سیستمهای هوش مصنوعی پیشرفته است. عاملهایی که این توانایی را دارند، میتوانند از تجربهها یاد بگیرند، بر اساس بازخورد عملکرد خود را اصلاح کنند و بهمرور زمان کارایی و تواناییهایشان را بهبود دهند. این کار اغلب با استفاده از روشهای یادگیری ماشین، الگوریتمهای بهینهسازی یا سازوکارهای اصلاح خود انجام میشود.
تفاوت بین عاملهای هوش مصنوعی (AI Agents)، دستیارهای هوش مصنوعی (AI Assistants) و باتها (Bots)
دستیارهای هوش مصنوعی (AI Assistants) در واقع نوعی از عاملهای هوش مصنوعی هستند که بهصورت برنامه یا محصول طراحی شدهاند تا مستقیماً با کاربر همکاری کنند و با درک زبان طبیعی و ورودیهای انسانی، کارها را انجام دهند. این دستیارها میتوانند استدلال کنند و با نظارت کاربر، بهجای او اقداماتی انجام دهند.
دستیارهای هوش مصنوعی اغلب داخل همان محصول یا نرمافزاری که کاربر از آن استفاده میکند قرار دارند. ویژگی مهم آنها تعامل مرحلهبهمرحله با کاربر در طول انجام یک کار است. دستیار به درخواستها و دستورهای کاربر پاسخ میدهد و ممکن است انجام برخی اقدامات را پیشنهاد کند، اما تصمیمگیری نهایی بر عهده خود کاربر است.
| مورد مقایسه | ایجنت هوش مصنوعی (AI Agent) | دستیار هوش مصنوعی (AI Assistant) | بات (Bot) |
|---|---|---|---|
| هدف | انجام خودکار و پیشدستانه کارها بدون نیاز به دخالت مداوم کاربر | کمک به کاربر در انجام وظایف | خودکارسازی کارهای ساده یا مکالمات |
| قابلیتها | انجام کارهای پیچیده و چندمرحلهای، یادگیری و سازگاری با شرایط، تصمیمگیری مستقل | پاسخ به درخواستها، ارائه اطلاعات، انجام کارهای ساده، پیشنهاد راهکار (تصمیم نهایی با کاربر است) | پیروی از قوانین از پیش تعیینشده، یادگیری محدود، تعاملهای ساده |
| نوع تعامل | فعال و هدفمحور (خودش شروع به عمل میکند) | واکنشی (در پاسخ به درخواست کاربر) | واکنشی (در پاسخ به دستور یا محرک مشخص) |
تفاوتهای کلیدی
- استقلال عمل (Autonomy): عاملهای هوش مصنوعی بیشترین میزان استقلال را دارند و میتوانند برای رسیدن به یک هدف، بهصورت مستقل عمل کرده و تصمیم بگیرند. دستیارهای هوش مصنوعی استقلال کمتری دارند و برای انجام کارها به راهنمایی و ورودی کاربر نیازمندند. باتها کمترین میزان استقلال را دارند و اغلب فقط از قوانین و دستورهای از پیش برنامهریزیشده پیروی میکنند.
- سطح پیچیدگی (Complexity): عاملهای هوش مصنوعی برای مدیریت کارها و فرایندهای پیچیده و چندمرحلهای طراحی شدهاند، در حالی که دستیارهای هوش مصنوعی و باتها بیشتر برای وظایف سادهتر و تعاملهای محدود مناسب هستند.
- یادگیری (Learning): عاملهای هوش مصنوعی اغلب از یادگیری ماشین استفاده میکنند تا با گذشت زمان عملکرد خود را بهبود دهند و با شرایط جدید سازگار شوند. دستیارهای هوش مصنوعی ممکن است تا حدی قابلیت یادگیری داشته باشند، اما باتها معمولا یادگیری بسیار محدود داشته یا اصلا ندارند.
دورههای مرتبط:
هوش مصنوعی (AI) با پایتون
هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
AI Agent
نحوه کار ai agent چیست؟
هر عامل هوش مصنوعی در ابتدا نقش، شخصیت و شیوه ارتباطی مشخصی دارد و همراه با آن، دستورالعملها و ابزارهایی که میتوانند از آنها استفاده کنند، تعریف میشوند. این اجزا با هم باعث میشوند ایجنت هوش مصنوعی رفتاری هدفمند و قابل اعتماد داشته باشد. در ادامه به اجزا اشاه میکنیم:
شخصیت (Persona)
داشتن یک شخصیت مشخص و تعریفشده باعث میشود ایچنت هوش مصنوعی رفتار و لحن ثابتی داشته باشد و متناسب با نقشی که به او سپرده شده عمل کند. این شخصیت با گذشت زمان و از طریق تجربه و تعامل با محیط میتواند تکامل پیدا کند و پختهتر شود.
حافظه (Memory)
عامل هوش مصنوعی به چند نوع حافظه مجهز است که عبارتند از:
- حافظه کوتاهمدت برای تعاملهای لحظهای و فعلی
- حافظه بلندمدت برای نگهداری اطلاعات تاریخی و گفتگوهای گذشته
- حافظه رویدادی برای ثبت تجربهها و تعاملهای قبلی
- حافظه اشتراکی یا اجماعی برای ذخیره اطلاعاتی
چهار ساختار حافظه به عامل کمک میکنند زمینه گفتگو را حفظ کرده، از تجربهها یاد بگیرد و با یادآوری تعاملهای گذشته، عملکرد خود را بهبود دهد و با شرایط جدید سازگار شود.
ابزارها (Tools)
ابزارها در واقع توابع یا منابع خارجی هستند که عامل هوش مصنوعی میتواند برای تعامل با محیط و افزایش تواناییهایش از آنها استفاده کند. این ابزارها امکان انجام کارهای پیچیده را فراهم میکنند؛ مانند دسترسی به اطلاعات، پردازش و تغییر دادهها یا کنترل سیستمهای بیرونی! ابزارها میتوانند بر اساس نوع رابط کاربری به ابزارهای فیزیکی، گرافیکی یا نرمافزاری تقسیم شوند. یادگیری استفاده از ابزارها به معنای آموزش ایجنت برای درک درست قابلیت هر ابزار و تشخیص زمان و نحوه مناسب استفاده از آنها است.
مدل (Model)
مدلهای زبانی بزرگ (LLMها) پایه و اساس ساخت عاملهای هوش مصنوعی هستند. این مدلها نقش «مغز» ایجنت را دارند و به آن توانایی درک زبان، استدلال و اقدام کردن میدهند. در کنار مدل زبانی، بخشهای دیگر سیستم به عامل کمک میکنند تا استدلالهای خود را به عمل تبدیل کرده و تصمیمهایش را اجرا کند.
انواع ai agent چیست؟
عاملهای هوش مصنوعی را میتوان بر اساس تواناییها، نقشها و محیطی که در آن فعالیت میکنند، به شکلهای مختلفی دستهبندی کرد. تعریفهای متنوعی برای انواع و دستههای ایجنتها وجود دارد، اما در ادامه مهمترین دستهبندیها به زبان ساده توضیح داده شده است.
دستهبندی بر اساس نوع تعامل
یکی از رایجترین روشها برای دستهبندی عاملها، نحوه تعامل آنها با کاربر است. بعضی ایجنتها مستقیماً با انسان در ارتباط هستند و بعضی دیگر در پسزمینه و بدون دخالت مستقیم کاربر کار میکنند.
عاملهای تعاملی (Interactive Partners یا Surface Agents): این عاملها مستقیماً با انسان گفتگو میکنند و در انجام کارهایی مثل پشتیبانی مشتری، خدمات درمانی، آموزش و حتی تحقیقات علمی کمک میکنند. این ایجنتها پشتیبانی هوشمند و شخصیسازیشده دارند. ایجنتهای مکالمهای مانند پرسشوپاسخ، گفتوگوی دوستانه و ارائه دانش عمومی در این گروه قرار میگیرند. این ایجنتها معمولا با درخواست کاربر فعال میشوند و هدفشان پاسخ دادن به سؤالها یا انجام تراکنشها و وظایف مورد نظر کاربر است.
عاملهای پسزمینه خودکار (Autonomous Background Processes یا Background Agents): این ایجنتها بدون تعامل مستقیم با انسان و در پشت صحنه فعالیت میکنند. وظیفه آنها خودکارسازی کارهای تکراری، تحلیل دادهها برای استخراج نتایج مفید، بهینهسازی فرایندها و شناسایی و حل پیشدستانه مشکلات احتمالی است. عاملهای گردش کار (Workflow Agents) در این دسته قرار میگیرند. این عاملها اغلب بر اساس رویدادها فعال میشوند و مجموعهای از کارها یا زنجیرهای از وظایف را بهصورت خودکار انجام میدهند.
دستهبندی بر اساس تعداد عاملها
ایجنتهای هوش مصنوعی را میتوان از نظر تعداد نیز به دو گروه اصلی تقسیم کرد:
عامل تکگانه (Single Agent): این نوع عامل بهصورت مستقل برای رسیدن به یک هدف مشخص عمل میکند. از ابزارها و منابع بیرونی برای انجام وظایف خود استفاده میکند و برای کارهای مشخص و تعریفشده که نیاز به همکاری با عاملهای دیگر ندارند، بسیار مناسب است. ایجنت تکگانه اغلب فقط از یک مدل پایه هوش مصنوعی برای پردازش و تصمیمگیری استفاده میکند.
عامل چندگانه (Multi-Agent): در این حالت، چند ایجنت هوش مصنوعی با هم همکاری میکنند یا حتی با هم رقابت دارند تا به یک هدف مشترک یا اهداف جداگانه برسند. این سیستمها از تواناییها و نقشهای متفاوت هر عامل استفاده میکنند تا کارهای پیچیدهتر را انجام دهند. سیستمهای چندعامله میتوانند رفتارهای انسانی مثل ارتباط و تعامل بین افراد را شبیهسازی کنند. هر ایجنت در این سیستم میتواند از مدل پایه متفاوتی استفاده کند که متناسب با وظیفهاش انتخاب شده است.
مرتبط: انواع هوش مصنوعی کدامند؟
مزایای استفاده از ai agent چیست؟
عاملهای هوش مصنوعی با اضافه کردن استقلال عمل، خودکارسازی وظایف و توانایی تعامل با دنیای واقعی از طریق ابزارها و حتی بدنههای فیزیکی (مانند رباتها)، قابلیتهای مدلهای زبانی را به شکل قابل توجهی گسترش میدهند. مهمترین مزایای آنها عبارتاند از:
افزایش بهرهوری و کارایی
- افزایش خروجی کار: ایجنتها میتوانند مانند نیروهای متخصص، وظایف را بین خود تقسیم کنند و در نتیجه حجم کار بیشتری را در زمان کمتر انجام دهند.
- اجرای همزمان وظایف: چند ایجنت میتوانند بهطور همزمان روی کارهای مختلف کار کنند، بدون اینکه مزاحم یکدیگر شوند.
- خودکارسازی: عاملها کارهای تکراری و زمانبر را انجام میدهند و به انسانها این امکان را میدهند که روی کارهای خلاقانهتر و مهمتر تمرکز کنند.
بهبود تصمیمگیری
- همکاری: ایجنتها میتوانند با یکدیگر همکاری کنند، ایدهها را بررسی و نقد کنند و از تجربههای هم یاد بگیرند؛ این موضوع منجر به تصمیمهای دقیقتر میشود.
- سازگاری با شرایط: عاملها قادرند با تغییر شرایط، برنامهها و راهبردهای خود را بهسرعت تطبیق دهند.
- استدلال قویتر: از طریق گفتوگو، بازخورد و اصلاح مداوم، ایجنتها میتوانند استدلال خود را بهبود دهند و احتمال خطا را کاهش دهند.
افزایش توانمندیها
- حل مسائل پیچیده: عاملها با ترکیب تواناییهای مختلف خود میتوانند مسائل دشوار دنیای واقعی را حل کنند.
- ارتباط طبیعی با زبان انسان: ایجنتها زبان انسانی را درک میکنند و میتوانند هم با انسانها و هم با ایجنتهای دیگر ارتباط برقرار کنند.
- استفاده از ابزار: عاملها میتوانند با استفاده از ابزارها به دنیای بیرون متصل شوند، اطلاعات بهدست آورند و اقدامات عملی انجام دهند.
- یادگیری و خودبهبوددهی: ایجنتها از تجربههای خود یاد میگیرند و بهمرور زمان عملکردشان بهتر میشود.
تعامل اجتماعی و شبیهسازی
- شبیهسازیهای واقعگرایانه: عاملها میتوانند رفتارهای اجتماعی شبیه انسان، مانند ایجاد رابطه، تبادل اطلاعات و همکاری را شبیهسازی کنند.
- رفتارهای emergent (ظهوری): از تعامل ساده میان ایجنتها، رفتارهای پیچیده و پیشبینینشدهای بهصورت طبیعی شکل میگیرد که شبیه پویاییهای اجتماعی واقعی است.
چالشهای استفاده از ai agent چیست؟
با وجود مزایای زیاد عاملهای هوش مصنوعی، استفاده از آنها با چالشها و محدودیتهایی هم همراه است که باید به آنها توجه کرد:
- وظایفی که نیاز به همدلی عمیق و هوش هیجانی دارند: ایجنتهای هوش مصنوعی در درک احساسات ظریف انسانی با مشکل مواجه میشوند. کارهایی مانند مشاوره روانشناسی، مددکاری اجتماعی یا حل تعارضها به سطح بالایی از همدلی، درک عاطفی و فهم نشانههای غیرکلامی نیاز دارند؛ چیزی که هوش مصنوعی در حال حاضر بهطور کامل از آن برخوردار نیست. در موقعیتهای اجتماعی پیچیده، ممکن است عملکرد عاملها ضعیف باشد.
- موقعیتهایی با حساسیت اخلاقی بالا: ایجنتهای هوش مصنوعی تصمیمهای خود را بر اساس دادهها میگیرند، اما فاقد قضاوت اخلاقی و وجدان انسانی هستند. به همین دلیل، در حوزههایی مانند اجرای قانون، تشخیص و درمان پزشکی و تصمیمگیریهای قضایی که پیامدهای اخلاقی جدی دارند، استفاده از آنها میتواند چالشبرانگیز و پرریسک باشد.
- محیطهای فیزیکی غیرقابل پیشبینی: عاملهای هوش مصنوعی در محیطهایی که بسیار پویا و غیرقابل پیشبینی هستند و نیاز به واکنش لحظهای و مهارتهای حرکتی پیچیده دارند، با دشواری روبهرو میشوند. نمونههایی از این محیطها شامل جراحی، برخی فعالیتهای ساختمانی و عملیات امداد و نجات در شرایط بحرانی است.
- کاربردهای پرهزینه از نظر منابع: طراحی، توسعه و پیادهسازی ایجنتهای هوش مصنوعی پیشرفته به توان پردازشی بالا و منابع مالی قابل توجهی نیاز دارد. این موضوع ممکن است استفاده از آنها را برای پروژههای کوچک یا سازمانهایی با بودجه محدود دشوار یا حتی غیرممکن کند.
استقرار عاملهای هوش مصنوعی برای مقیاسپذیری و بهرهوری با Cloud Run
عاملهای هوش مصنوعی به دلیل نیاز به قدرت پردازشی انعطافپذیر برای استدلال، برنامهریزی و استفاده از ابزارها، گزینه بسیار مناسبی برای اجرا روی Cloud Run هستند. Cloud Run یک پلتفرم کاملا مدیریتشده و بدون سرور (Serverless) است که به شما اجازه میدهد کد ایجنت هوش مصنوعی خود که معمولا داخل یک کانتینر قرار دارد را بهصورت یک سرویس یا Job مقیاسپذیر و قابل اعتماد اجرا کنید. در این روش، مدیریت زیرساخت از دوش توسعهدهنده برداشته میشود و تمرکز اصلی روی بهبود منطق و هوشمندی عامل باقی میماند.
Cloud Run قابلیتهایی دارد که دقیقاً با نیازهای ایجنتهای هوش مصنوعی پیشرفته هماهنگ است. این قابلیتها عبارتند از:
- مقیاسپذیری و بهصرفه بودن از نظر هزینه: Cloud Run بهصورت خودکار تعداد نمونههای کانتینر را در زمان اوج درخواستها افزایش میدهد و نکته مهم این است که وقتی عامل غیرفعال باشد، میتواند تا صفر کاهش پیدا کند. یعنی فقط زمانی هزینه پرداخت میکنید که ایجنت واقعا در حال اجرا و انجام کار است. این ویژگی Cloud Run را برای کارهای مقطعی و هدفمحور بسیار اقتصادی و مقرونبهصرفه میکند.
- مدیریت و ارائه عامل هوش مصنوعی: منطق اصلی عامل که شامل ارتباط با مدلها، انتخاب ابزار مناسب و فرایند استدلال است، بهعنوان یک سرویس روی Cloud Run اجرا میشود. این سرویس یک آدرس HTTPS پایدار در اختیار شما قرار میدهد تا ایجنت بهراحتی از طریق API در اپلیکیشنها استفاده شود یا با عاملهای دیگر ارتباط برقرار کند.
- ارتباط عامل با عامل (Agent-to-Agent یا A2A): فریم ورکهایی مانند Agent Development Kit (ADK) طوری طراحی شدهاند که بهسادگی با Cloud Run یکپارچه شوند و فرایند استقرار عاملها را بسیار راحتتر کنند.
در مجموع، سازمانها با استفاده از محیط امن، منعطف و مقیاسپذیر Cloud Run میتوانند سیستمهای پیچیده شامل یک ایجنت یا چند عامل هوش مصنوعی را بهشکل کارآمد، پایدار و مقرونبهصرفه به مرحله اجرا برسانند.
موارد استفاده از ai agent چیست؟
سازمانها از عاملهای هوش مصنوعی برای پوشش طیف گستردهای از نیازها استفاده میکنند. این موارد را میتوان در شش دسته کلی زیر دستهبندی کرد:
1- عاملهای مشتری (Customer Agents)
این عاملها تجربه مشتری را شخصیسازی میکنند و با درک نیازهای مشتری، پاسخ به پرسشها، حل مشکلات یا پیشنهاد محصولات و خدمات مناسب، تعاملات را بهبود میبخشند. این ایجنتها میتوانند بهصورت یکپارچه در چندین کانال مانند وب، موبایل یا نقطه فروش فعالیت کنند و حتی با صدا یا ویدئو در تجربه محصول ادغام شوند.
2- عاملهای کارکنان (Employee Agents)
ایجنتهای کارکنان با سادهسازی فرایندها، مدیریت وظایف تکراری و پاسخ به سوالات کارکنان، بهرهوری را افزایش میدهند. همچنین میتوانند در ویرایش و ترجمه محتوای مهم و ارتباطات سازمانی کمک کنند.
3- عاملهای خلاقانه (Creative Agents)
این عاملها فرآیند طراحی و خلق محتوا را تقویت میکنند و با تولید ایدهها، تصاویر، محتوا، شخصیسازی و کمک به کمپینها، روند خلاقانه را سرعت میبخشند. این ایجنتها میتوانند در نوشتن، طراحی گرافیک و تولید محتوای بازاریابی نقش کلیدی ایفا کنند.
4- عاملهای داده (Data Agents)
ایجنتهای داده برای تحلیلهای پیچیده طراحی شدهاند. این ایجنتها میتوانند از دادهها بینشهای ارزشمند استخراج کنند و اقدامهای مناسب انجام دهند، اما صحت و یکپارچگی اطلاعات را نیز حفظ میکنند.
5- عاملهای کدنویسی (Code Agents)
این عاملها توسعه نرمافزار را با تولید کد هوشمند و کمک به برنامهنویسی تسریع میکنند و میتوانند یادگیری زبانها و پایگاههای کد جدید را سریعتر کنند. سازمانها با استفاده از این ایجنتها به بهرهوری بالاتر، استقرار سریعتر و کد تمیزتر و واضحتر دست پیدا میکنند.
6- عاملهای امنیتی (Security Agents)
عاملهای امنیتی با کاهش حملات و افزایش سرعت بررسی تهدیدات، امنیت سازمان را تقویت میکنند. این ایجنتها میتوانند در تمامی مراحل چرخه امنیتی از جمله پیشگیری، تشخیص و پاسخ نظارت داشته باشند و سطح امنیت را در سطح گستردهای حفظ کنند.
گوگل کلود و عاملهای هوش مصنوعی (AI Agents)
گوگل کلود مجموعهای از محصولات و راهکارها را در حوزه عاملهای هوش مصنوعی دارد. این خدمات شامل دستیارهای هوش مصنوعی یکپارچه، عاملهای آماده استفاده، برنامههای کاربردی هوش مصنوعی و پلتفرم ابزارها برای توسعه و سفارشیسازی عاملها هستند. در ادامه مهمترین این محصولات و ابزارها توضیح معرفی شدهاند:
Vertex AI Agent Builder
با استفاده از این ابزار میتوانید عاملها و برنامههای هوش مصنوعی را با زبان طبیعی یا رویکرد کدنویسی بسازید. همچنین میتوانید عاملها یا اپلیکیشنها را بهسادگی به دادههای سازمانی متصل کنید و آنها را در محیط کسبوکار اجرا کنید.
Conversational Agents and Dialogflow
پلتفرم Dialogflow امکان ساخت عاملهای مکالمهای ترکیبی را فراهم میکند که هم از قابلیتهای تعیینشده (deterministic) و هم از هوش مصنوعی مولد (generative AI) بهره میبرند.
Gemini Enterprise
یک پلتفرم امن برای کشف، ایجاد، اجرا و مدیریت عاملهای هوش مصنوعی در سراسر سازمان شماست. این پلتفرم به سازمانها کمک میکند عاملهای خود را بهصورت مقیاسپذیر و امن به کار گیرند.
Vertex AI Agent Engine
یک محیط اجرای کاملاً مدیریتشده است که با استفاده از SDK و API ساده، امکان استقرار و مدیریت عاملها را فراهم میکند. هر عاملی میتواند در هر فریمورک مبتنی بر Python اجرا و سریعاً مستقر شود.
Vertex AI Agent Garden (Github)
مجموعهای گردآوریشده از نمونهها، راهکارها، ابزارها و فریمورکهای آماده برای سرعت بخشیدن به توسعه و استقرار عاملهای هوش مصنوعی.
Agent Development Kit (ADK)
یک SDK متنباز پایتون برای ساخت سیستمهای چندعامله پیچیده با قابلیت ارکستراسیون، حافظه و ابزارهای توسعهدهنده است.
A2A Protocol
یک فریمورک متنباز که ابتدا توسط گوگل توسعه داده شد تا ساخت عاملهای هوش مصنوعی را آسان کند. عاملهای ساختهشده با پروتکل A2A قابلیت همکاری با هر سرویس، پلتفرم یا زیرساختی را دارند.
Cloud Run
پلتفرم کاملا مدیریتشده و بدون سرور برای استقرار کانتینری عاملها و برنامههاست که مقیاسپذیری خودکار و کارایی پرداخت بر اساس میزان استفاده را دارد. این ویژگی باعث شده تا Cloud Runبرای اجرای عاملهای هوش مصنوعی پیچیده و مقیاسپذیر بسیار مناسب باشد.
کلام آخر
ai agent چیست؟ عاملها یا ایجنتهای هوش مصنوعی ابزارهایی پیشرفته و منعطف هستند که با ترکیب قدرت پردازش، یادگیری و تعامل، میتوانند کارهای پیچیده و چندمرحلهای را بهصورت خودکار انجام دهند و در نتیجه زمان، هزینه و تلاش انسانها را کاهش دهند. این عاملها در آینده نزدیک نقش مهم در تحول کسبوکارها و بهبود بهرهوری و خلاقیت خواهند داشت، هرچند نیاز به مدیریت هوشمند و توجه به محدودیتها و چالشهای اخلاقی و فنی آنها همچنان ضروری است.
منبع: cloud.google.com
