# بناء وكلاء متقدمين باستخدام بروتوكول سياق النموذج (MCP) وتنسيق متعدد الوكلاء
يوضح هذا البرنامج التعليمي كيفية بناء وكيل متقدم يستخدم بروتوكول سياق النموذج (MCP) يعمل بسلاسة داخل بيئات Jupyter أو Google Colab. صُمم النظام مع مراعاة التطبيق العملي في العالم الحقيقي، مع التركيز على تنسيق متعدد الوكلاء، والوعي بالسياق، وإدارة الذاكرة، واستخدام الأدوات الديناميكية. سنرى كيف يتخصص كل وكيل في دوره الخاص، سواء كان ذلك في التنسيق أو البحث أو التحليل أو التنفيذ، وكيف يشكلون معًا سربًا قادرًا على التعامل مع المهام المعقدة. [الاكواد الكاملة هنا](رابط_الاكواد)
## مكونات النظام الأساسية
نبدأ باستيراد المكتبات الأساسية في Python اللازمة لمعالجة البيانات، والتسجيل، وهيكلة الوكيل، مع تهيئة التسجيل لتحسين تصحيح الأخطاء. ثم نتحقق من توفر واجهة برمجة التطبيقات (API) Gemini، حتى نتمكن من دمجها بسلاسة إذا تم تثبيتها؛ وإلا، فإننا نعمل في وضع التجربة. [الاكواد الكاملة هنا](رابط_الاكواد)
* **`AgentRole` (نوع تعداد):** يُحدد أدوار الوكلاء (منسق، باحث، محلل، منفذ).
* **`Message` (فئة بيانات):** تخزن رسائل الاتصال مع سياقها (الدور، المحتوى، الطابع الزمني، البيانات الوصفية).
* **`AgentContext` (فئة بيانات):** يحتوي على معلومات سياق الوكيل (المعرف، الدور، القدرات، الذاكرة، الأدوات).
## تصميم وكيل MCP المتقدم
تم تصميم فئة `MCPAgent` لتكون متوافقة مع بيئة Jupyter، وتمتلك قدرات متقدمة، بما في ذلك:
* **تهيئة القدرات والأدوات:** يتم تحديد القدرات والأدوات المتاحة لكل وكيل بناءً على دوره. مثال: المنسق لديه قدرات على تقسيم المهام وتنسيق الوكلاء، بينما الباحث لديه قدرات على البحث وجمع البيانات.
* **معالجة الرسائل:** تعالج الوكيل الرسائل الواردة مع الوعي بالسياق، وتستخدم ذاكرة لتخزين سجل المحادثات.
* **توليد الاستجابات:** تستخدم الوكيل واجهة برمجة التطبيقات Gemini (إن وجدت) لإنشاء استجابات ذكية، مع وجود وضع تجريبي مع استجابات محاكاة في حال عدم توفر Gemini.
* **تحليل القدرات المستخدمة:** يحدد الوكيل القدرات التي استخدمها لمعالجة الرسالة.
* **اقتراح الإجراءات التالية:** يقدم الوكيل اقتراحات للإجراءات التالية بناءً على استجابته.
[الاكواد الكاملة هنا](رابط_الاكواد)
## تنسيق متعدد الوكلاء باستخدام `MCPAgentSwarm`
تدير فئة `MCPAgentSwarm` سربًا من وكلاء MCP ذوي الأدوار المتخصصة، وتوفر وظائف ل:
* **إنشاء وكلاء:** تُنشئ الوكلاء حسب الحاجة مع تحديد دورهم.
* **تنسيق المهام:** تقسم المهام المعقدة إلى مهام فرعية، وتوزعها على الوكلاء المناسبين، ثم تجمع النتائج.
* **تسجيل التاريخ:** تسجل جميع المهام المنفذة ونتائجها.
* **الحصول على حالة السرب:** تقدم نظرة عامة على حالة السرب.
[الاكواد الكاملة هنا](رابط_الاكواد)
## عرض توضيحي متكامل مع Jupyter/Colab
يُقدم العرض التوضيحي إمكانيات وكلاء MCP المتقدمين في بيئة Jupyter/Colab:
* **التفاعل مع وكيل واحد:** يُظهر تفاعلًا مع وكيل باحث.
* **تنسيق متعدد الوكلاء:** يُظهر كيفية تنسيق مهمة معقدة عبر عدة وكلاء.
* **حالة السرب:** يُعرض حالة السرب الحالي.
العرض التوضيحي يعمل في وضع التجربة مع استجابات محاكاة إذا لم يتم توفير مفتاح API Gemini.
[الاكواد الكاملة هنا](رابط_الاكواد)
## الخاتمة
لقد قمنا في هذا البرنامج التعليمي بعرض كيفية بناء نظام وكلاء متقدم يستخدم بروتوكول سياق النموذج (MCP) مع تنسيق متعدد الوكلاء، ووعي السياق، ودمج Gemini. يُمكن لهذا النظام التعامل مع مهام معقدة عن طريق تقسيمها وتوزيعها على وكلاء متخصصة، ثم دمج النتائج. يُتيح هذا النهج مرونة وكفاءة عالية في معالجة المعلومات واتخاذ القرارات.
[رابط صفحة GitHub](رابط_github) | [رابط تويتر](رابط_تويتر) | [رابط Reddit](رابط_ريديت) | [رابط النشرة البريدية](رابط_النشرة)ملاحظة: قم باستبدال رابط_الاكواد و رابط_github و رابط_تويتر و رابط_ريديت و رابط_النشرة بالروابط الفعلية.
اترك تعليقاً