بناء وكيل ذكاء اصطناعي ذاتي التحسين باستخدام واجهة برمجة تطبيقات جيميني من جوجل

بناء وكيل ذكاء اصطناعي ذاتي التحسين باستخدام واجهة برمجة تطبيقات جيميني من جوجل

يوضح هذا البرنامج التعليمي كيفية إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي متطور وقادر على التحسين الذاتي باستخدام واجهة برمجة تطبيقات جيميني (Gemini) المتقدمة من جوجل. يتميز هذا الوكيل بالقدرة على حل المشكلات بشكل مستقل، وتقييم الأداء ديناميكيًا، والتعلم من النجاحات والإخفاقات، وتحسين قدراته بشكل متكرر من خلال التحليل الذاتي والتعديل الذاتي. سنستعرض البرنامج التعليمي عملية تنفيذ الشفرة بشكل منظم، مع شرح تفصيلي لآليات إدارة الذاكرة، وتتبع القدرات، وتحليل المهام المتكرر، وتوليد الحلول، وتقييم الأداء، وكل ذلك مدمج في حلقة تغذية راجعة قوية قائمة على التعلم الذاتي.

1. الإعدادات الأولية والمتطلبات

نقوم بإعداد المكونات الأساسية لبناء وكيل ذكاء اصطناعي مدعوم بالذكاء الاصطناعي ويعتمد على واجهة برمجة تطبيقات جوجل للذكاء الاصطناعي التوليدي. تساعد المكتبات مثل json و time و re و datetime على إدارة البيانات المنظمة، وتتبع الأداء، ومعالجة النصوص، بينما تساعد إشارات الأنواع (مثل Dict, List, Any) في ضمان كود قوي وسهل الصيانة.

2. تصميم الوكيل (SelfImprovingAgent)

تُعرّف الفئة SelfImprovingAgent إطار عمل قوي يستخدم واجهة برمجة تطبيقات جيميني من جوجل لحل المهام بشكل مستقل، وتقييم الذات، والتعلم التكيفي. تتضمن أنظمة ذاكرة منظمة، وتتبع القدرات، وحل المشكلات المتكرر مع دورات تحسين مستمرة، بل وتحاول التعديل الذاتي المُتحكم به. يسمح هذا التنفيذ المتقدم للوكيل بتحسين دقته وكفاءته و براعته في حل المشكلات بمرور الوقت، مما يخلق ذكاء اصطناعي ديناميكيًا قادرًا على التطور والتكيف بشكل مستقل.

2.1. تحليل المهمة (analyze_task)

تقوم هذه الدالة بتحليل المهمة المعطاة وتحديد النهج المناسب لحلها، وذلك من خلال توجيه استفسار إلى نموذج جيميني للحصول على تحليل مُنظم للمهمة، يشمل تعقيدها، والمهارات المطلوبة، والتحديات المحتملة، والنهج الموصى به، ومعايير النجاح.

2.2. حل المشكلة (solve_problem)

تُحاول هذه الدالة حل المشكلة باستخدام القدرات الحالية للوكيل. تتضمن هذه العملية:

• زيادة عداد التكرارات.
• طباعة معلومات عن المشكلة وتحليلها.
• توجيه استفسار إلى نموذج جيميني لحل المشكلة بناءً على القدرات السابقة والخبرات السابقة.
• قياس وقت الحل.
• تقييم جودة الحل باستخدام الدالة evaluate_solution.
• تخزين الحل في الذاكرة، مع تصنيفه كحل ناجح أو يحتاج للتحسين.

2.3. تقييم الحل (evaluate_solution)

تقوم هذه الدالة بتقييم جودة الحل الذي تم توليده على مقياس من 0.0 إلى 1.0، بناءً على معايير مثل الاكتمال، والصحة، والوضوح، والعملية، والإبداع.

2.4. التعلم من الخبرة (learn_from_experience)

تحلل هذه الدالة الأداء السابق للوكيل وتقترح تحسينات على قدراته. تُوجه استفسارًا إلى نموذج جيميني لتحليل مقاييس الأداء، وتحديد نقاط الضعف، واقتراح تحسينات محددة، وتحديث درجات القدرات، وتعلم أنماط جديدة.

2.5. توليد شفرة محسّنة (generate_improved_code)

تقوم هذه الدالة بتوليد نسخة محسّنة من شفرة معينة بناءً على هدف تحسين محدد.

2.6. التعديل الذاتي (self_modify)

تحاول هذه الدالة تحسين شفرة الوكيل نفسه، وهو إجراء يتطلب تنفيذًا دقيقًا في بيئة الإنتاج.

2.7. تشغيل دورة التحسين (run_improvement_cycle)

تُشغل هذه الدالة عدة دورات تحسين، حيث يحل الوكيل المشكلات، ويُقيّم أداءه، ويتعلم من تجاربه.

2.8. الحصول على تقرير الأداء (get_performance_report)

تُولد هذه الدالة تقريرًا شاملاً لأداء الوكيل، بما في ذلك متوسط جودة الحلول، ووقت الحل، ومعدل النجاح، والقدرات الحالية، والأنماط المُتعلمة، والتحسينات في الشفرة.

3. الوظيفة الرئيسية (main)

تُعدّ الوظيفة الرئيسية نقطة البداية لعرض فئة SelfImprovingAgent. تقوم بتهيئة الوكيل باستخدام مفتاح واجهة برمجة تطبيقات جيميني الخاص بالمستخدم، وتُحدد مهام برمجة وتصميم أنظمة عملية. ثم يتصدى الوكيل لهذه المهام بشكل متكرر، ويحللها، ويُحسّن قدراته على حل المشكلات عبر دورات تحسين متعددة. أخيرًا، يختبر الوكيل قدراته المُحسّنة من خلال مهمة جديدة ومعقدة، ويُظهر تقدمًا قابلًا للقياس، ويُقدم تقريرًا تفصيليًا عن الأداء.

4. تعليمات الإعداد (setup_instructions)

تُقدم هذه الدالة تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية إعداد بيئة جوجل كولاب لتشغيل الوكيل القادر على التحسين الذاتي، بما في ذلك تثبيت التبعيات، وإعداد وتكوين مفتاح واجهة برمجة تطبيقات جيميني، وتسليط الضوء على خيارات متنوعة لتخصيص وظائف الوكيل وتحسينها.

5. الخاتمة

يقدم هذا البرنامج التعليمي إطار عمل شامل لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي يؤدون المهام ويُحسّنون قدراتهم بنشاط بمرور الوقت. من خلال الاستفادة من قوة جيميني التوليدية المتقدمة ودمج حلقة تحسين ذاتي منظمة، يمكن للمطورين بناء وكلاء قادرين على التفكير المتطور، والتعلم المتكرر، والتعديل الذاتي.

المصدر: MarkTechPost