Agent SDK OpenAI

توسعه هوش مصنوعی در سال‌های اخیر شاهد تحولات چشمگیری بوده است. سیستم‌های ساده مبتنی بر قوانین به مدل‌های زبانی پیچیده‌ای تبدیل شده‌اند که شاهد آن بوده‌ایم. عصر ربات‌های هوش مصنوعی - سیستم‌های خودران قادر به درک، برنامه‌ریزی و انجام وظایف پیچیده با کمترین کمک انسانی - در حال ظهور است.

OpenAI، Agent SDK OpenAI را ایجاد کرده است، ابزاری که توسعه دهندگان را در این محیط همیشه در حال تغییر متحول خواهد کرد. این واقعیت که این فناوری هم قوی و هم سبک است، نشان دهنده پیشرفت بزرگی است. با این وجود، این فناوری انعطاف‌پذیری لازم را برای موارد استفاده پیچیده ارائه می‌دهد و به توسعه‌دهندگان در تمام سطوح مهارت اجازه می‌دهد تا برنامه‌های هوش مصنوعی عامل‌محور ایجاد کنند.

با بررسی چندین سیستم عامل - از جمله کار من بر روی Manus AI Agent: Autonomous AI Revolution - با کمال میل به شما نشان می‌دهم که چگونه OpenAI عامل‌ها را ایجاد می‌کند. این فقط تئوری نیست. ما مثال‌های کاربردی ایجاد خواهیم کرد، در مورد بهترین روش‌ها بحث خواهیم کرد و یک برنامه کاربردی عامل را از ابتدا ایجاد می‌کنیم که برای تولید مناسب است. چه در برنامه نویسی هوش مصنوعی تازه کار باشید و چه یک متخصص با تجربه که مایل به افزودن به جعبه ابزار خود هستید، این آموزش جامع تمام آنچه را که برای استفاده موفقیت آمیز از Agent SDK OpenAI نیاز دارید، به شما آموزش می‌دهد. بیایید مستقیماً وارد آن شویم.

Agent SDK OpenAI که بر روی پایتون طراحی شده است، برنامه‌های هوش مصنوعی عامل‌محور را ساده می‌کند. برخلاف سیستم‌های پیچیده‌تر که نیاز به درک انتزاعات زیادی دارند، Agent SDK سرراست است. در عوض، بر مجموعه‌ای محدود اما قوی از ابتداییات تأکید دارد که هنگام ترکیب با ابزارهای داخلی پایتون، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا سیستم‌های مبتنی بر عامل پیچیده ایجاد کنند. اساساً، SDK توسعه کار گذشته OpenAI با ربات‌هایی است که آن‌ها را Swarm نامیده‌اند. با پایین نگه داشتن منحنی یادگیری، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌توانند به روشی منظم ابزار ارائه شوند، چندین عامل متخصص می‌توانند با هم همکاری کنند و عناصر ایمنی می‌توانند معرفی شوند.

Agent SDK با ویژگی‌های ضروری که توسعه عامل را ساده می‌کند، ارائه می‌شود:

• حلقه عامل داخلی: به طور خودکار ابزارها را فراخوانی می‌کند، نتایج را به LLM می‌فرستد و حلقه را تا زمانی که LLM کار خود را تمام کند ادامه می‌دهد.
• رویکرد اول پایتون: از ویژگی‌های زبان بومی پایتون برای هماهنگی و زنجیره‌سازی استفاده می‌کند و نیاز به یادگیری انتزاعات جدید را از بین می‌برد.
• تحویل: هماهنگی و واگذاری بین چندین عامل متخصص را امکان‌پذیر می‌کند.
• حفاظت‌ها: امکان اعتبارسنجی ورودی و بررسی‌های ایمنی را فراهم می‌کند که به موازات اجرای عامل اجرا می‌شوند.
• ابزارهای تابع: هر تابع پایتون را به یک ابزار با تولید و اعتبارسنجی خودکار طرح تبدیل می‌کند.
• ردیابی: قابلیت‌های داخلی برای تجسم، اشکال‌زدایی و نظارت بر جریان‌های کاری عامل.

معماری Agent SDK حول سه جزء اصلی می‌چرخد:

1. عامل‌ها: LLMهای مجهز به دستورالعمل‌ها و ابزارها
2. تحویل: سازوکارهایی برای نمایندگان برای واگذاری وظایف به سایر نمایندگان
3. حفاظت‌ها: سیستم‌هایی برای اعتبارسنجی ورودی‌ها به عامل‌ها

بیایید تجسم کنیم که چگونه این اجزا با هم تعامل دارند:

 +-----------------+      +-----------------+ ¦                 ¦      ¦                 ¦ ¦  Primary Agent  ¦-----?¦ Specialized     ¦ ¦  (Coordinator)  ¦      ¦ Agent A         ¦ ¦                 ¦      ¦                 ¦ +-----------------+      +-----------------+          ¦          ¦               +-----------------+          ¦               ¦                 ¦          +--------------?¦ Specialized     ¦                          ¦ Agent B         ¦                          ¦                 ¦                          +-----------------+                 

این معماری جریان‌های کاری پیچیده‌ای را امکان‌پذیر می‌کند که در آن یک عامل اصلی می‌تواند چندین عامل متخصص را هماهنگ کند، که هر کدام جنبه‌های خاصی از یک کار بزرگ‌تر را انجام می‌دهند.

در حالی که چندین چارچوب عامل در اکوسیستم وجود دارد، Agent SDK OpenAI خود را از طریق سادگی و ادغام محکم با مدل‌های OpenAI متمایز می‌کند. برخلاف چارچوب‌هایی مانند AutoGen (که من در مقاله‌ام در مورد AI Agents with AutoGen on Azure Functions به آن پرداخته‌ام)، Agent SDK اولویت را به حداقل رساندن منحنی یادگیری نسبت به گزینه‌های سفارشی‌سازی گسترده می‌دهد.

در اینجا یک مقایسه سریع آورده شده است:

قبل از اینکه وارد ساخت عامل‌ها شویم، بیایید محیط توسعه خود را راه‌اندازی کنیم. این فرآیند سرراست است و به حداقل پیکربندی نیاز دارد.

اکنون که محیط خود را راه‌اندازی کرده‌ایم، بیایید یک عامل مفیدتر بسازیم که بتواند با استفاده از ابزارها اقداماتی را انجام دهد.

یکی از قدرتمندترین ویژگی‌های Agent SDK توانایی ایجاد سیستم‌هایی از چندین عامل است که می‌توانند از طریق تحویل با هم همکاری کنند. این به شما امکان می‌دهد تا عوامل تخصصی برای وظایف مختلف بسازید و آن‌ها را برای حل مشکلات پیچیده با هم کار کنید.

هنگام ساخت عوامل هوش مصنوعی، پیاده‌سازی اقدامات ایمنی برای اطمینان از اینکه عوامل شما به درستی رفتار می‌کنند و ورودی‌های کاربر را با خیال راحت مدیریت می‌کنند، بسیار مهم است. Agent SDK برای این منظور حفاظ‌هایی را ارائه می‌دهد.

همانطور که برنامه‌های کاربردی عامل شما از نظر پیچیدگی رشد می‌کنند، اشکال‌زدایی و نظارت موثر ضروری می‌شوند. Agent SDK قابلیت‌های ردیابی داخلی را برای کمک به درک و بهینه‌سازی رفتار عوامل شما فراهم می‌کند.

اکنون که اجزای کلیدی Agent SDK را پوشش داده‌ایم، بیایید همه چیز را کنار هم قرار دهیم تا یک برنامه کاربردی عامل کامل بسازیم: یک دستیار برنامه‌ریزی سفر که می‌تواند به کاربران در برنامه‌ریزی سفرهای خود کمک کند.

در اینجا چند نکته برای توسعه موثر با Agent SDK آورده شده است:

• شروع کوچک: با ایجاد یک عامل ساده با یک ابزار شروع کنید و به تدریج پیچیدگی را افزایش دهید.

• دستورالعمل‌ها را واضح و مختصر نگه دارید: اطمینان حاصل کنید که دستورالعمل‌های عامل شما واضح و مختصر هستند. این به LLM کمک می‌کند تا منظور شما را درک کند و پاسخ‌های دقیق ارائه دهد.

• از نام‌های توصیفی برای ابزارها استفاده کنید: از نام‌های توصیفی برای ابزارهای خود استفاده کنید تا LLM بتواند بفهمد از آن‌ها برای چه استفاده‌ای استفاده کند.

• از حاشیه‌نویسی‌های نوع استفاده کنید: از حاشیه‌نویسی‌های نوع برای پارامترها و بازگشت ابزارها استفاده کنید. این به SDK کمک می‌کند تا به طور خودکار طرح ابزار را تولید کند.

• حفاظ‌ها را تست کنید: اطمینان حاصل کنید که حفاظ‌های خود را با طیف وسیعی از ورودی‌ها آزمایش می‌کنید تا مطمئن شوید که همانطور که انتظار می‌رود کار می‌کنند.

• رفتار عامل را ردیابی کنید: از قابلیت‌های ردیابی SDK برای درک رفتار عامل و شناسایی زمینه‌های بهبود استفاده کنید.

با دنبال کردن این روش‌ها، می‌توانید برنامه‌های کاربردی عامل قدرتمند و قابل اعتمادی را با Agent SDK OpenAI بسازید.

Agent SDK OpenAI ابزاری قدرتمند برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی عامل‌محور است. به لطف سادگی، ویژگی‌های کلیدی و قابلیت تولید پاسخ‌های دقیق، SDK راه‌حل عالی برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند با کمترین زحمت عامل‌های هوش مصنوعی را ایجاد و اجرا کنند. با درک اصول، پیاده‌سازی محافظ‌ها، آزمایش جامع و پذیرش شیوه‌های توسعه عالی، می‌توانید از Agent SDK OpenAI برای ایجاد کاربردهای پیشرفته و پیچیده‌ای استفاده کنید. چه در پایتون تازه کار باشید و چه یک توسعه‌دهنده با تجربه، Agent SDK ابزارها و قابلیت‌های مورد نیاز برای نوآوری در زمینه هوش مصنوعی را در اختیار شما قرار می‌دهد.