ساخت عامل هوش مصنوعی با پایتون: راهنمای عملی از صفر تا صد

خلاصه

یاد می‌گیرید چگونه با ترکیب GPT-5، Langchain و ابزارهای حافظه، عاملی بسازید که فکر کند، تصمیم بگیرد و با دنیای خارج تعامل داشته باشد. کافی‌ست چند خط کد بنویسید و الگوهای React یا RAG را انتخاب کنید.

مقدمه

آیا می‌خواهید ربات‌هایی بسازید که خودشان مقاله جست‌وجو کنند، ایمیل بنویسند یا دیتابیس آپدیت کنند؟ این مقاله همه‌چیز را ساده می‌کند.

اجزای اصلی عامل هوشمند

موتور LLM

قلاب عامل شما یک مدل زبانی مثل GPT-5 یا Claude است. این مدل منطق و زبان را تأمین می‌کند.

الگوی پرامpt

با React یا Plan-and-Execute، به عامل می‌گویید چگونه فکر کند و عمل کند.

ابزارها

• API گوگل برای جست‌وجو
• لایبرری Pandas برای خواندن CSV
• توابع دل‌خواه خودتان برای ارسال ایمیل

حافظه

بافر کوتاه‌مدت برای چت جلسه و بردار بلندمدت برای یادگیری در طول زمان.

حلقه کنترل

به‌صورت تکراری: مشاهده → تصمیم → عمل → بروزرسانی حافظه.

بهترین فریم‌ورک‌های پایتون

Langchain

ساختار ماژولار؛ رابطه ابزار و LLM را یک‌خطی می‌کند.

Llama Index

هر فایل PDF یا اکسل را به دانش قابل جست‌وجو برای عامل تبدیل می‌کند.

Crew AI

چند عامل با نقش‌های مشخص مثل «تحلیل‌گر» و «نویسنده» کنار هم قرار دهید.

الگوهای طلایی طراحی

گام‌به‌گام اولین عامل

گام ۱: هدف مشخص کنید

مثلاً «پیدا کردن آخرین قیمت ارز دیجیتال و نوشتن گزارش یک‌صفحه‌ای».

گام ۲: محیط راه‌اندازی

pip install langchain openai pandas streamlit

گام ۳: کد نسخه مینیمال

from langchain.agents import initialize_agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="react", verbose=True)
agent.run("قیمت بیت‌کوین را پیدا کن و خلاصه بنویس")

گام ۴: تست و تکرار

ابزار جدید اضافه کنید، حافظه بلندمدت فعال کنید، رابط Streamlit بسازید.

نکات کلیدی عملی

• اول ساده شروع کنید؛ پیچیدگی را کم‌کم اضافه کنید.
• از مدل‌های محلی مثل Olama برای حفظ حریم خصوصی استفاده کنید.
• هر تغییر را با یونیت‌تست چک کنید تا loop بی‌نهایت پیش نیاید.