كيفية بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات في لغة سي شارب

الصفحة الرئيسية » Python » كيفية بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات في لغة سي شارب

لم يعد بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات في لغة C# حلماً مستقبلياً؛ بل أصبح طريقة عملية للغاية لأتمتة سير العمل وتحليل البيانات وربط تطبيقات .NET الخاصة بك بنماذج لغوية كبيرة (LLMs).. مع البنية الصحيحة، يمكنك الانتقال من عميل دردشة بسيط إلى وكلاء إنتاجيين يقومون بالتحليل والاستدعاءات لواجهات برمجة التطبيقات وتنسيق سير العمل واحترام قيود المؤسسة مثل الأمان والمراقبة والتحكم في التكاليف.

يرشدك هذا الدليل إلى كيفية ربط مفاهيم وكلاء الذكاء الاصطناعي الحديثة ببيئة C#، وكيفية دمج Azure OpenAI وواجهة برمجة تطبيقات OpenAI Assistants، وكيفية دمج كل ذلك في ممارسات هندسة البرمجيات القوية لـ .NET.سنقوم أيضًا بربط هذه الأفكار بأطر عمل الوكلاء الناشئة من مايكروسوفت وأدوات الذكاء الاصطناعي في Visual Studio Code، حتى تحصل على رؤية كاملة من النموذج الأولي المحلي إلى النشر السحابي القابل للتوسع.

من روبوتات الدردشة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الكامل في لغة C#

على مستوى عالٍ، يُعدّ وكيل الذكاء الاصطناعي نظامًا يسعى لتحقيق أهداف بدلاً من مجرد الاستجابة لمطالبات فردية.وهذا يعني أن الوكيل يحتاج إلى مزيج من التفكير والأدوات والوعي بالسياق والذاكرة حتى يتمكن من تحديد ما يجب فعله بعد ذلك، وليس فقط ما يجب الرد به في الدور الحالي.

من الناحية العملية، يمكنك اعتبار الوكيل بمثابة طبقة تنسيق فوق عميل إدارة دورة حياة التطبيق (LLM) بالإضافة إلى مجموعة من الأدوات المعروضة كطرق .NET أو واجهات برمجة تطبيقات أو خدمات خارجية.يساهم النموذج في الاستدلال وفهم اللغة، بينما يساهم كود C# الخاص بك في منطق الأعمال والوصول إلى البيانات والأمان والتكامل مع أنظمتك الحالية.

غالباً ما تعتمد الأنظمة الحديثة على نماذج لغوية ضخمة لاتخاذ القرارات أو خوارزميات البحث أو منطق التخطيط، لكنها لا تصبح مفيدة حقاً إلا عندما يتم ربطها بالأدوات.قد تتضمن الأدوات استعلامات قواعد البيانات، وواجهات برمجة تطبيقات HTTP، والخدمات المصغرة الداخلية، والبحث عن الملفات، أو مترجم التعليمات البرمجية المعزول حيث يمكن للوكيل تشغيل رمز تحليل البيانات بأمان.

يُعدّ الوعي بالسياق العنصر الحاسم الأخير، حيث يسمح للوكيل باستخدام سجل المحادثات، ومخازن البيانات المتجهة، وبيانات المؤسسة، أو مخططات المعرفة كجزء من عملية الاستدلال.. يمكن أن يكون هذا السياق بسيطًا مثل سجل محادثة قصير محفوظ في الذاكرة، أو معقدًا مثل حالة سير عمل موزعة تمتد عبر عدة وكلاء ومخازن بيانات.

المكونات الأساسية للمساعدين والوكلاء الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي

توفر لك واجهات برمجة تطبيقات OpenAI وAzure OpenAI Assistants مجموعة محددة للغاية من العناصر الأساسية لبناء وكلاء في لغة C#بدلاً من إنشاء آلات الحالة يدويًا، فإنك تعمل مع كيانات محددة جيدًا تتوافق مع طريقة تفكير وعمل العوامل القائمة على نموذج LLM.

يمثل المساعد الشخصية المُهيأة للذكاء الاصطناعي: أي نموذج يستخدمه، وما هي التعليمات التي يتبعها، وما هي الأدوات المسموح له باستخدامها.في لغة C#، يرتبط هذا بكائن تقوم بإنشائه مع خيارات مثل الاسم وتعليمات النظام وقائمة بتعريفات الأدوات التي تصف ما يمكن للنموذج استدعاؤه.

سلسلة المحادثات هي جلسة محادثة تربط المستخدم بالمساعد بمرور الوقت. يقوم الخيط بتخزين قائمة الرسائل المرتبة، ويتعامل تلقائيًا مع اقتطاع السياق للبقاء ضمن حدود الرموز المميزة، ويعمل كعمود فقري لذاكرة الوكيل لهذا التفاعل.

الرسائل هي أجزاء المحتوى الملموسة التي تتدفق بين المستخدم والمساعدفي واجهة برمجة تطبيقات المساعدين، يمكن أن تحتوي الرسالة على نص عادي أو صور أو ملفات أخرى. في لغة C#، يتم التعامل معها ككائنات في مجموعة، حيث يتم فحص النص أو التعليقات التوضيحية أو معرّفات الملفات المرتبطة بها بناءً على المحتوى.

عملية التشغيل هي العملية التي تبدأ عملية التفكير التي يقوم بها المساعد بشأن محتوى سلسلة الرسائلبمجرد بدء التشغيل، يقوم المساعد بتطبيق إعداداته، وقراءة الرسائل، واستدعاء الأدوات حسب الحاجة، ثم يضيف رسائل جديدة بنتائجه إلى نفس سلسلة العمليات.

تسجل خطوات التشغيل التسلسل التفصيلي للإجراءات التي يقوم بها المساعد أثناء التشغيلمن خلال فحص هذه البيانات، يمكنك معرفة الأدوات التي تم استدعاؤها، والوسائط التي تم تمريرها، والرسائل التي تم إنشاؤها، وكيف توصل البرنامج إلى إجابته النهائية. يُعد هذا الأمر بالغ الأهمية لتصحيح الأخطاء، والمراقبة، والتدقيق في بيئات المؤسسات.

بالإضافة إلى هذه الأساسيات، يمكن للمساعدين استخدام أدوات متعددة بالتوازي لإنجاز المهامتتضمن أنواع الأدوات المدمجة النموذجية مترجم التعليمات البرمجية الذي يمكنه تشغيل أجزاء من التعليمات البرمجية في بيئة تشغيل معزولة، واستدعاء الوظائف المخصصة (وظائف .NET الخاصة بك المعروضة كأدوات) وإمكانيات البحث عن الملفات التي توسع النموذج بمعرفة خارجية.

استخدام الأدوات: تنفيذ التعليمات البرمجية، واستدعاءات الدوال، والبحث عن الملفات

الأدوات هي التي تحول نموذج اللغة السلبي إلى وكيل قادر على إنجاز المهام داخل تطبيق .NET الخاص بكبدلاً من إرجاع النص فقط، يمكن للنموذج أن يقرر استدعاء دالة أو تنفيذ التعليمات البرمجية أو البحث في مخزن الملفات عندما تكون هذه هي أفضل طريقة للإجابة على طلب المستخدم.

تتيح أداة تفسير التعليمات البرمجية للوكيل كتابة التعليمات البرمجية وتشغيلها في بيئة معزولة لمهام مثل تحليل البيانات أو التصور أو عمليات المحاكاة الأساسيةمن لغة C#، لا تقوم بتشغيل هذا الكود مباشرة؛ بل تقوم بتكوين المساعد بإمكانية تفسير الكود ثم تقرأ المخرجات التي ينتجها، مثل الصور التي تم إنشاؤها أو النتائج المنظمة.

يُتيح استدعاء الدوال الوصول إلى منطق المجال الخاص بك كأدوات يمكن للنموذج تحديدها واستدعائها.تصف كل وظيفة ببيانات وصفية: الاسم، والغرض، ومخطط المعلمات. ثم يختار المساعد متى يتم تشغيل هذه الوظائف بناءً على مدخلات المستخدم والاستدلال الوسيط، بينما يتولى تطبيق C# الخاص بك التحقق من الصحة، والأخطاء، والمهلات.

تتيح أدوات البحث عن الملفات للوكيل إمكانية ربط ردوده ببيانات خارجية، مثل الوثائق أو التقارير أو قواعد المعرفة.تقوم بتحميل الملفات، وإنشاء مخازن أو فهارس متجهة، ومنح المساعد إمكانية الوصول إليها. ومن ثم، يستطيع النموذج استرجاع أجزاء المحتوى ذات الصلة ودمجها في إجاباته، مما يحسن دقة المعلومات وإمكانية تتبعها.

من المبادئ الأساسية للتصميم أن تكون الأدوات آمنة ومرنة، مع التحقق القوي من صحة المدخلات، ومعالجة الأخطاء، وحدود واضحة للموارد.على الرغم من أن برنامج إدارة التعلم (LLM) يختار متى يتم استدعاؤهم، إلا أن كود C# الخاص بك يظل مسؤولاً بشكل كامل عن تطبيق قواعد العمل وحدود المعدل وسياسات الوصول إلى البيانات.

إنشاء وكيل تطبيق وحدة تحكم .NET بسيط باستخدام Azure OpenAI

لجعل كل هذا ملموسًا، يمكنك البدء بتطبيق وحدة تحكم .NET بسيط يتواصل مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI أو Azure OpenAI Assistantsهذا النوع من المشاريع البسيطة مثالي لوكلاء إثبات المفهوم الذين يعيشون بالكامل في التعليمات البرمجية ولكنهم يستخدمون بالفعل الأدوات والملفات وسلاسل المحادثات.

تتمثل الخطوة الأولى في إنشاء مشروع وحدة تحكم .NET وإضافة حزم SDK اللازمة التي تتيح لك الوصول إلى عملاء OpenAI وAzure OpenAI. مع وجود هذه العناصر، يمكنك إنشاء عميل OpenAI عام باستخدام مفتاح API الخاص بك أو عميل خاص بـ Azure يشير إلى نقطة نهاية Azure OpenAI الخاصة بك ويستخدم بيانات اعتماد مثل DefaultAzureCredential.

من العميل العام، يمكنك الحصول على عملاء متخصصين: عميل مساعد لإدارة المساعدين والخيوط والعمليات، وعميل ملفات لتحميل وتنزيل الملفات.. هذا الفصل يوضح أي العمليات تتعلق بالتكوين والتنسيق مقابل معالجة الملفات الخام.

يمكنك بعد ذلك إنشاء دفق مستندات في الذاكرة مباشرةً داخل كود C# الخاص بك لمحاكاة بيانات الأعمال الحقيقيةعلى سبيل المثال، يمكنك تعريف مستند JSON صغير يحتوي على مقاييس المبيعات الشهرية لمعرفات المنتجات المختلفة وتحويله إلى دفق يمكن لعميل الملفات تحميله.

بمجرد تحميل الملف لاستخدامه من قِبل المساعد، تُعيد المنصة مُعرّف ملف يمكنك ربطه بمخزن متجهات جديد وإرفاقه بالمساعد كمورد للبحث عن الملفات.في نفس إعدادات المساعد، يمكنك أيضًا تمكين مترجم التعليمات البرمجية بحيث لا يتمكن الوكيل من البحث عن القيم فحسب، بل يمكنه أيضًا إنشاء رسوم بيانية أو تحليلات أكثر تقدمًا.

بعد إعداد خيارات المساعد بالاسم والتعليمات وتعريفات الأدوات، تقوم بإنشاء المساعد المدعوم بنموذج مثل gpt-4oيمكنك أيضًا تكوين سلسلة رسائل برسالة مستخدم أولية، ربما شيء مثل طلب أداء منتج معين بمرور الوقت وطلب عرض مرئي.

يتيح لك برنامج العميل المساعد إنشاء سلسلة العمليات وبدء تشغيلها فورًا في استدعاء واحد، ثم استطلاع حالة التشغيل حتى تصل إلى حالة نهائية.تُعد حلقة الاستطلاع هذه بسيطة ولكنها فعالة لأدوات سطر الأوامر؛ في بيئة خدمة الويب أو الخلفية، قد تنتقل إلى أنماط تعتمد على الأحداث أو أنماط غير متزامنة بدلاً من ذلك.

بمجرد اكتمال العملية، يتم إعادة بث الرسائل من سلسلة العمليات بترتيب تصاعدي، وطباعة ردود المساعد على وحدة التحكم.. بالنسبة لكل جزء من المحتوى، يمكنك فحص النص والتعليقات التوضيحية التي تشير إلى ملفات الإدخال أو الإخراج وأي صور تم إنشاؤها بواسطة مترجم التعليمات البرمجية والتي تقوم بعد ذلك بحفظها على القرص وتسجيلها باستخدام علامة عنصر نائب بسيطة في مخرجات وحدة التحكم.

إدارة الحالة والذاكرة وتصميم المحادثة

بمجرد تجاوز الأمثلة التوضيحية البسيطة، تصبح الحالة والذاكرة من الاعتبارات الأساسية في تصميم وكيل C# الخاص بكيكمن التحدي في أن سجل المحادثات ينمو بلا حدود، بينما تحتوي النماذج على حدود صارمة للرموز المميزة، كما أنك تحتاج أيضًا إلى الاحتفاظ بالبيانات لأغراض الامتثال أو التحليلات أو تصحيح الأخطاء.

تتمثل إحدى الاستراتيجيات الشائعة في الحفاظ على سلاسل محادثات أو جلسات منفصلة لكل مستخدم أو حالة استخدام، وتلخيص المحادثة بشكل دوري للاحتفاظ فقط بالسياق الأكثر صلة.يمكن إنشاء الملخصات بواسطة النموذج نفسه ثم تخزينها جنبًا إلى جنب مع البيانات الوصفية المنظمة في قاعدة بيانات أو مخزن متجهات.

يستخدم نهج أكثر تطوراً الأهمية الدلالية عند تحديد ما يجب الاحتفاظ به أو ضغطه أو حذفهبدلاً من مجرد حذف أقدم الرسائل، يمكنك وضع علامات أو فهرسة المحتوى حسب المواضيع أو الكيانات أو العمليات التجارية، وتشغيل استعلامات مستهدفة لإعادة بناء السياق المطلوب فقط لتشغيل جديد.

في لغة C#، عادةً ما يتم تنفيذ الذاكرة كمزيج من ذاكرة التخزين المؤقت داخل العملية للوصول السريع ووحدات التخزين الدائمة لضمان المتانة وإمكانية التدقيق.قد يعني ذلك إقران قاعدة بيانات علائقية للبيانات الوصفية المنظمة مع قاعدة بيانات متجهة للبحث الدلالي عبر المحتوى غير المنظم، وكل ذلك مخفي خلف واجهات المستودع التي يمكن لوكلائك استدعاؤها دون الاهتمام بالتكنولوجيا الأساسية.

يُعد تصميم المحادثة المدروس أمرًا بالغ الأهمية أيضًا: يجب عليك صياغة تعليمات النظام، ووصف الأدوات، وتوجيهات المستخدم بحيث يتمكن نظام إدارة التعلم من التفكير بفعالية مع البقاء ضمن حدود نطاق عملك.وهذا يشمل توضيح متى يجب على الوكيل طرح أسئلة توضيحية، ومتى يجب استدعاء أداة، ومتى يجب رفض طلب يقع خارج نطاقه المسموح به.

أدوات مثل وظائف C# وواجهات برمجة التطبيقات والخدمات الخارجية

في التطبيقات الحقيقية، تكون أقوى الأدوات هي وظائف المجال الخاصة بك، والتي يتم عرضها بحيث يمكن للوكيل تنسيق العمل عبر أنظمتك الداخليةقد تشمل هذه العمليات إنشاء التذاكر، والاستعلام عن سجلات العملاء، وإجراء الحسابات المالية، أو تشغيل سير العمل في الخدمات المصغرة الحالية لديك.

لكل أداة، يجب توفير بيانات وصفية غنية تصف وظيفتها، والمدخلات التي تتوقعها، وما تُرجعه، ويفضل أن يكون ذلك في مخطط قابل للقراءة آلياً.وهذا يساعد الحاصل على درجة الماجستير في القانون على اختيار الأداة المناسبة، وبناء حجج صحيحة، وتفسير النتائج بشكل صحيح، مما يقلل من الهلوسات والأخطاء.

من ناحية التنفيذ، يحتاج كل معالج أدوات في لغة C# إلى برمجة وقائية: التحقق الصارم من صحة المدخلات، ومعالجة الاستثناءات القوية، وفترات زمنية معقولة.قد يحاول الوكيل القيام بأشياء لا معنى لها من الناحية التجارية؛ يجب أن يفرض الكود الخاص بك سياسات بدلاً من افتراض أن النموذج يتصرف دائمًا بشكل متوقع.

من الحكمة أيضاً تسجيل كل استدعاء للأداة مع اسم المستخدم الذي استدعاها، وجزء المطالبة الذي أدى إلى تشغيلها، والنتيجة.وهذا يمنحك سجل تدقيق واضح، ويدعم مراجعات الأمان، ويتيح لك ضبط الأدوات الأكثر فعالية أو التي تحتاج إلى ضوابط إضافية.

تنسيق وتدفقات عمل متعددة الوكلاء في .NET

مع ازدياد تعقيد سيناريوهاتك، قد تجد أن وكيلًا واحدًا لا يكفي، وأنك بحاجة إلى عدة وكلاء متخصصين يعملون معًا.على سبيل المثال، قد يركز أحد الموظفين على البحث وجمع البيانات، وآخر على التحليل، وثالث على صياغة مخرجات سهلة الاستخدام.

من الناحية المفاهيمية، يتوافق هذا جيدًا مع أنماط سير العمل التي يعرفها مطورو .NET بالفعل: الخطوات المتسلسلة، والفروع المتوازية، وعمليات التسليم، وأدوار المشرفين.بدلاً من المنطق المبرمج مسبقًا، يقوم العملاء بالتنسيق من خلال الرسائل المنظمة ومساحة عمل مشتركة، لكن أنماط التنسيق تبدو مألوفة.

تُمرر سير العمل المتسلسلة مخرجات أحد العوامل مباشرةً إلى العامل التالي، وهي مثالية للمهام الخطية مثل جمع المتطلبات والتصميم والتنفيذ والمراجعة.تتيح سير العمل المتوازية لعدة جهات معالجة جوانب مختلفة من المشكلة في نفس الوقت، ثم دمج نتائجها في خطوة لاحقة.

تسمح أنماط تسليم المهام بانتقال المسؤولية من وكيل إلى آخر بناءً على شروط معينة، مثل عتبات الثقة أو فئات المحتوى أو إجراءات المستخدم.تتيح إعدادات نمط الدردشة الجماعية لعدة وكلاء المشاركة في محادثة مشتركة حيث يمكنهم مناقشة الخيارات وتبادل الأفكار والتوصل إلى حل في الوقت الفعلي.

تُدخل الإعدادات الخاضعة للإشراف أو الهرمية وكيلًا إداريًا يقوم بمراجعة النتائج الوسيطة، وتوزيع المهام، وحل النزاعات.في .NET، يمكنك تمثيل هذا التنسيق باستخدام عمال الخلفية أو قوائم انتظار الرسائل أو محركات سير العمل، بينما تتواصل الوكلاء أنفسهم من خلال واجهة برمجة تطبيقات المساعدين أو التجريدات ذات الصلة.

Microsoft.Extensions.AI و VectorData و Agent Framework

لجعل عملية بناء الوكلاء أكثر سهولة لمطوري .NET، تقدم مايكروسوفت مكتبات أساسية مثل Microsoft.Extensions.AI و Microsoft.Extensions.VectorDataتم تصميم هذه المكتبات لتكون مشابهة لحزم Microsoft.Extensions الأخرى التي تستخدمها بالفعل للتسجيل والتكوين وحقن التبعية.

توفر ملحقات الذكاء الاصطناعي مكونات معيارية للعمل مع النماذج والأدوات والمطالبات بطريقة قابلة للتوصيل.بدلاً من ترميز مورد LLM معين بشكل ثابت، يمكنك تسجيل موفري النماذج وتبديلهم عبر التكوين، وهو أمر مفيد للغاية عندما تحتاج إلى تحقيق التوازن بين التكلفة وزمن الاستجابة والقدرة عبر البيئات.

تركز امتدادات بيانات المتجهات على دمج البحث الدلالي والتوليد المعزز بالاسترجاع في تطبيقاتكإنها تجرد تطبيقات قواعد البيانات المتجهة المحددة وتوفر لك واجهات مشتركة لتخزين وبحث وإدارة التضمينات التي تدعم الذاكرة طويلة المدى للوكيل الخاص بك.

بالإضافة إلى هذه المكونات الأساسية، يهدف إطار عمل Microsoft Agent إلى تقديم مستوى تجريد أعلى مصمم خصيصًا لسيناريوهات الوكلاء وسير العمل.بينما تستمر التفاصيل في التطور، فإن الهدف هو توفير طريقة متسقة لتحديد الوكلاء والأدوات وسير العمل والسياق، مع تكامل قوي في النظام البيئي الأوسع لـ .NET و Azure.

مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي، وAzure AI Foundry، والوكلاء من Visual Studio Code

يفضل العديد من المطورين استكشاف النماذج الأولية للوكلاء مباشرةً من محرر النصوص الخاص بهم، وهذا هو بالضبط المكان الذي تأتي فيه ملحقات AI Toolkit وAzure AI Foundry لبرنامج Visual Studio Code.معًا، يتيح لك ذلك استعراض النماذج ونشرها وتقييم جودتها وربطها بالوكلاء دون مغادرة بيئة البرمجة الخاصة بك.

يُظهر ملحق مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي كتالوجًا للنماذج حيث يمكنك فحص النماذج المستضافة على السحابة والنماذج المحلية، بما في ذلك تلك التي يتم تقديمها عبر أدوات مثل Ollamaيمكنك تشغيل النماذج المستضافة على GitHub، ومقارنة المخرجات من نماذج مختلفة جنبًا إلى جنب، ومعرفة أيها يناسب حالة الاستخدام الخاصة بك بسرعة.

يُضيف التكامل مع Azure AI Foundry طبقةً أخرى: حيث يمكنك نشر النماذج مباشرةً إلى Azure، وإنشاء نماذج لرمز عميل C# لاستدعائها، وتعديل الإعدادات والبيانات الوصفية من داخل VS Code.وهذا يبسط المسار من التجربة إلى الإنتاج، خاصة عندما يكون فريقك موجودًا بالفعل في بيئة Azure.

تساعد هذه الإضافات أيضًا في التقييم من خلال تمكينك من إعداد مجموعات بيانات الاختبار، وإجراء التقييمات، وفحص النتائج في أدوات مثل Data Wrangler.يمكنك تحديد مقيّمين مخصصين مصممين خصيصًا لمجالك، وتشغيلهم عبر دفعات من مخرجات النموذج، وتصور أين يكون أداء وكلائك جيدًا أو يواجهون صعوبات.

بالنسبة لإنشاء الوكلاء، تدعم الأدوات إنشاء وكلاء باستخدام مطالبات النظام، وإنشاء رسائل النظام تلقائيًا، والاتصال بخوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) التي تعرض أدوات خارجية.يمكنك حتى إنشاء وكلاء على غرار غرف الهروب أو وكلاء خاصين بمجال معين يتصلون بخوادم MCP مخصصة تمثل خدماتك الخاصة.

يوفر لك Azure AI Foundry نفسه مصممًا مرئيًا للوكلاء بالإضافة إلى مزامنة YAMLوهذا يعني أنه يمكنك تكوين الوكلاء، وإرفاق أدوات مثل بحث Bing أو مترجم التعليمات البرمجية، واختبار التفاعلات في بيئة تجريبية، ثم تصدير التكوين أو مزامنته في نظام التحكم في المصدر، مما يحافظ على توافق كود C# الخاص بك وتعريفات الوكيل.

اختبار ومراقبة وضبط تكلفة وكلاء الذكاء الاصطناعي المكتوب بلغة C#

تتطلب البرامج الجاهزة للإنتاج نفس مستوى الدقة الذي تتطلبه أي خدمة أخرى بالغة الأهمية: اختبار شامل، وقياس عن بُعد جيد، وإدارة مستمرة للتكاليف.الفرق هو أن نماذج التعلم المحدود (LLMs) تجلب متغيرات جديدة مثل المخرجات العشوائية واستخدام الرموز التي يجب عليك أيضًا مراقبتها.

أما فيما يتعلق بالاختبار، فأنت بحاجة إلى مزيج من اختبارات الوحدة التقليدية لأدواتك ومحادثات على نمط التكامل تحاكي تدفقات المستخدم الواقعية.. تتحقق اختبارات الوحدة من أن كل أداة تتصرف بشكل صحيح بالنظر إلى مدخلات معينة، بينما تتحقق اختبارات المحادثة من أن الوكيل يختار أدوات معقولة، وينتج حججًا صحيحة، ويبقى ضمن حدود السياسة.

ينبغي أن تشمل إمكانية المراقبة أكثر من مجرد النجاح أو الفشل؛ فأنت تريد توزيعات زمن الاستجابة، واستهلاك الرموز، وتتبعات خطوات التشغيل، وإحصائيات استدعاء الأدوات.. هذه المقاييس تسهل اكتشاف التراجعات عند تغيير النماذج أو المطالبات أو تطبيقات الأدوات، كما أنها تساعدك على ضبط نظامك من حيث الأداء والتكلفة.

يرتبط التحكم في التكاليف ارتباطًا وثيقًا بكيفية إدارة مدة المحادثات وتكرارها فيما يتعلق بمكالمات الأدوات.يمكن أن تؤدي المحادثات الطويلة وغير المحدودة إلى زيادة استخدام الرموز وإبطاء الاستجابات، لذا فإن استراتيجيات مثل التلخيص ونوافذ السياق والاقتطاع الذكي ضرورية في أي عملية نشر جادة بلغة C#.

من المستحسن أيضاً تتبع معدلات النجاح على مستوى مسارات التنفيذ أو سير العمل المحددة، وليس فقط على مستوى الوكيل بشكل عام.وبهذه الطريقة، يمكنك معرفة أي المسارات عبر نظامك متعدد الوكلاء موثوقة وأيها تحتاج إلى مطالبات أفضل أو أدوات جديدة أو ضوابط إضافية.

الأمن والامتثال وتكامل المؤسسات

عندما يبدأ وكلاؤك بالتعامل مع البيانات الحساسة أو أتمتة العمليات بالغة الأهمية للأعمال، لا يمكن اعتبار الأمن والامتثال أمراً ثانوياً.إن الجمع بين مرونة إدارة دورة حياة المنتج وقيود المؤسسة يتطلب موقفًا أمنيًا مدروسًا للغاية.

أولاً، لا تقم أبدًا بتضمين بيانات الاعتماد أو الأسرار بشكل مباشر في كود C# الخاص بكاستخدم آليات إدارة الأسرار القياسية في منصة السحابة الخاصة بك، أو متغيرات البيئة، أو الهويات المُدارة، وتأكد من أن عملية الوكيل الخاصة بك لديها فقط الامتيازات التي تحتاجها حقًا.

ثانيًا، يجب أن تمر كل مكالمة خارجية تُجرى نيابةً عن الوكيل عبر طبقات التنظيف والتحقق.يشمل ذلك كلاً من مدخلات المستخدم والوسائط التي يولدها النموذج للأدوات، حيث يمكن أن يحتوي كلاهما على محتوى غير متوقع أو مشوه أو ضار.

ثالثًا، يجب عليك تسجيل كل استدعاء للأداة ومراجعته، بما في ذلك السياق الرئيسي مثل المستخدم، والوكيل المُستدعي، والنظام المستهدف، والنتيجة.في الصناعات الخاضعة للتنظيم، قد يكون سجل التدقيق هذا إلزاميًا؛ وحتى خارج تلك البيئات، فهو لا يقدر بثمن للاستجابة للحوادث والحوكمة.

وأخيرًا، قم بمواءمة بنية النشر الخاصة بك مع أنماط المؤسسات مثل فصل مستويات التحكم والاستدلالوهذا يعني عزل عمليات التنسيق والتكوين والمراقبة عن عمليات الاستدلال الثقيلة، مما يحسن قابلية التوسع والأمان والمرونة التشغيلية.

النشر والتوسع والربط بالتحليلات

بمجرد أن تعمل وكلاء C# بشكل جيد في الاختبارات، ستحتاج إلى استراتيجية نشر قابلة للتوسع بسلاسة وتتكامل مع بقية مكونات نظامك.تُعدّ الحاويات والمنسقات وخدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة حلفاءك هنا.

يتمثل النمط الشائع في تجميع طبقة تنسيق الوكلاء في حاويات وتشغيلها ضمن Kubernetes أو أي منسق آخر، مع تفويض استدلال LLM إلى خدمات مُدارة مثل Azure OpenAI.يتيح لك هذا توسيع نطاق مستوى التحكم ومستوى الاستدلال بشكل مستقل مع تقلب الطلب.

غالباً ما تستفيد التفاعلات طويلة الأمد أو المكثفة مع العملاء من المعالجة غير المتزامنة وقوائم الانتظار.بدلاً من حظر طلبات HTTP أثناء اكتمال عملية تشغيل معقدة متعددة الخطوات، يمكنك وضع عناصر العمل في قائمة الانتظار، والسماح للعاملين في الخلفية بمعالجتها وإخطار العملاء عندما تكون النتائج جاهزة.

من منظور الأعمال، تظهر القيمة الحقيقية غالبًا عند إدخال مخرجات الوكلاء في أدوات التحليلات وذكاء الأعمالقد يعني ذلك دفع الملخصات المنظمة أو القرارات أو المقاييس إلى مستودعات البيانات وعرضها من خلال لوحات المعلومات في Power BI أو منصات ذكاء الأعمال الأخرى.

هذه الحلقة المغلقة - حيث يقوم العملاء بتوليد الأفكار أو اتخاذ الإجراءات، وتقوم التحليلات بقياس التأثير، وتقوم الفرق بتكرار التوجيهات والأدوات - تحول الذكاء الاصطناعي من مجرد ابتكار إلى قدرة تشغيلية مستدامةبمرور الوقت، يمكنك تحديد أي من الوكلاء يحقق أعلى عائد على الاستثمار، وأي سير عمل يجب أتمتته بشكل أكبر، وأين يجب أن تبقى الرقابة البشرية حاضرة.

بجمع كل هذه العناصر معًا، ستحصل على بيئة متكاملة تتمحور حول لغة C#، حيث تتعاون المساعدات والأدوات وسير العمل والخدمات السحابية: توفر واجهة برمجة تطبيقات المساعدات (Assistants API) إمكانية الاستدلال الحواري، ويوفر كود .NET الخاص بك أدوات قوية وحالة بيانات فعّالة، وتوفر مكتبات Microsoft.Extensions تجريدات واضحة، بينما تعمل Azure AI Foundry بالإضافة إلى AI Toolkit على تبسيط عملية التجريب والنشر.. مع الاهتمام الدقيق بالذاكرة، وإمكانية المراقبة، والأمان، والبنية، يمكن لهذه العوامل أن تقدم تحسينات حقيقية وقابلة للقياس في الكفاءة وجودة القرار والأتمتة في جميع أنحاء مؤسستك.