در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟ در این دوره به‌صورت کاملا عملی و پروژه‌محور، از مبانی تا Production، یک Agent امن و تعاملی با LangGraph می‌سازید. ابتدا با مفهوم HITL، معماری...
در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟
در این دوره به‌صورت کاملا عملی و پروژه‌محور، از مبانی تا Production، یک Agent امن و تعاملی با LangGraph می‌سازید. ابتدا با مفهوم HITL، معماری Agent امن و مقایسه `interrupt()` با `interrupt_before` آشنا می‌شوید، محیط توسعه را راه‌اندازی می‌کنید و اولین interrupt ساده را با Checkpointer پیاده می‌کنید؛ سپس درک عمیقی از State، `thread_id` و مکانیزم `Command(resume=...)` به‌دست می‌آورید. در ادامه، الگوهای تعاملی پیشرفته را پیاده‌سازی می‌کنید: درخواست تایید/رد با Decision Node و مسیرهای شرطی، دریافت ورودی متنی آزاد برای تکمیل پارامترهای Tool، ساخت سوالات چندگزینه‌ای و فرم‌های چندفیلدی، ویرایش State توسط انسان و بازبینی خروجی Agent پیش از اجرا، و در نهایت تاییدهای زنجیره‌ای چندمرحله‌ای همراه با مدیریت Timeout. در پایان، پایداری و بهینه‌سازی را یاد می‌گیرید: ذخیره‌سازی پایدار State با Postgres Checkpointer و از سرگیری Session پس از قطعی، و در قالب پروژه نهایی، یک دستیار هوشمند امن مبتنی بر HITL با Tool Calling و Streaming Response می‌سازید. در پایان نیز تست سناریوهای واقعی، مدیریت خطاها و بهترین شیوه‌های استقرار در محیط Production را فراخواهید گرفت و یک Agent حرفه‌ای، امن و آماده استفاده در پروژه‌های واقعی در اختیار خواهید داشت.
اهمیت یادگیری ساخت Agentهای تعاملی هوش مصنوعی در LangGraph چیست؟
Agentهای کاملا خودمختار در بسیاری از سناریوهای واقعی — مانند اجرای تراکنش بانکی، ارسال ایمیل، حذف داده، یا فراخوانی Toolهای پرهزینه و خطرناک — غیرقابل اعتماد و حتی پرخطر هستند. الگوی HITL این شکاف را پر می‌کند و به شما امکان می‌دهد تعادل میان خودکارسازی و نظارت انسانی را به‌صورت دقیق کنترل کنید. با یادگیری این الگو می‌توانید سیستم‌هایی بسازید که خروجی مدل را پیش از اجرا به تایید کاربر می‌سپارند، در صورت نیاز پارامترهای Tool را از انسان می‌گیرند، امکان ویرایش State توسط اپراتور را فراهم می‌کنند و در سناریوهای چندمرحله‌ای، فرایند تایید زنجیره‌ای و مدیریت Timeout را به درستی پیاده می‌کنند. این مهارت امروزه یکی از الزامات اصلی برای ساخت Agentهای Production-grade در سازمان‌ها و محصولات تجاری محسوب می‌شود؛ چرا که بدون آن، نه از نظر امنیتی و نه از نظر انطباق با قوانین، نمی‌توان Agent را در محیط واقعی مستقر کرد.
Agentهای تعاملی هوش مصنوعی چیست؟
Agentهای تعاملی هوش مصنوعی، سیستم‌هایی هستند که می‌توانند با دریافت اطلاعات از کاربر یا محیط، وضعیت را تحلیل کنند، تصمیم بگیرند و برای انجام یک هدف مشخص اقدام کنند. این Agentها معمولا با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، ابزارهای مختلف و حافظه، با کاربر تعامل دارند و می‌توانند وظایفی مانند پاسخ‌گویی، جست‌وجو، برنامه‌ریزی و اجرای فرایندهای مختلف را انجام دهند.
LangGraph چیست؟
LangGraph یک چارچوب متن‌باز برای ساخت، مدیریت و اجرای Agentها و برنامه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر مدل‌های زبانی است. این ابزار امکان طراحی فرایندهای چندمرحله‌ای، مدیریت وضعیت، ایجاد مسیرهای تصمیم‌گیری و تعامل بین Agentها و ابزارهای مختلف را فراهم می‌کند. LangGraph بیشتر برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده و قابل کنترل، مانند Agentهای تعاملی، دستیارهای هوشمند و فرایندهای خودکار استفاده می‌شود.
هنوز نظری ثبت نشده است.
