DeerFlow: إطار عمل متعدد الوكلاء مفتوح المصدر لأتمتة أبحاث الذكاء الاصطناعي

أطلقت شركة بايت دانس (ByteDance) مؤخراً إطار عمل DeerFlow مفتوح المصدر، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء مصمم لتعزيز سير العمل البحثي المعقد من خلال دمج قدرات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع أدوات محددة المجال. يُبنى DeerFlow على LangChain و LangGraph، ويوفر منصة منظمة وقابلة للتوسيع لأتمتة المهام البحثية المتطورة – من استرجاع المعلومات إلى إنشاء محتوى متعدد الوسائط – ضمن بيئة تعاونية تتضمن التفاعل البشري.

مواجهة تعقيدات البحث من خلال التنسيق متعدد الوكلاء

لا يقتصر البحث الحديث على الفهم والتفكير، بل يشمل أيضاً توليف الأفكار من وسائل بيانات وأدوات وواجهات برمجة تطبيقات (APIs) متنوعة. غالباً ما تفشل نماذج اللغات الكبيرة التقليدية أحادية الوحدة في هذه السيناريوهات، لأنها تفتقر إلى البنية المعيارية للتخصص والتنسيق عبر المهام المختلفة. يعالج DeerFlow هذه المشكلة من خلال اعتماد بنية متعددة الوكلاء، حيث تقوم كل وكيل بأداء وظيفة متخصصة مثل تخطيط المهام، واسترجاع المعرفة، وتنفيذ التعليمات البرمجية، أو توليف التقارير. تتفاعل هذه الوكلاء من خلال رسم بياني موجه تم إنشاؤه باستخدام LangGraph، مما يسمح بتنسيق المهام وتحكم تدفق البيانات بشكل فعال. تتميز هذه البنية بأنها هرمية ولا متزامنة – قادرة على توسيع نطاق سير العمل المعقد مع الحفاظ على الشفافية وإمكانية تصحيح الأخطاء.

تكامل عميق مع LangChain وأدوات البحث

يستخدم DeerFlow في جوهره LangChain للتفكير القائم على نماذج اللغات الكبيرة ومعالجة الذاكرة، بينما يوسع وظائفه من خلال سلاسل أدوات مصممة خصيصاً للبحث:

• البحث والزحف على الويب: للحصول على معلومات في الوقت الفعلي وجمع البيانات من مصادر خارجية.
• واجهة سطر الأوامر (REPL) في بايثون والتصور: لتمكين معالجة البيانات، والتحليل الإحصائي، وإنشاء التعليمات البرمجية مع التحقق من التنفيذ.
• تكامل منصة التحكم في النماذج (MCP): التوافق مع منصة التحكم في النماذج الداخلية لشركة ByteDance، مما يسمح بخطوط أتمتة أعمق للتطبيقات المؤسسية.
• توليد مخرجات متعددة الوسائط: بالإضافة إلى الملخصات النصية، يمكن لوكلاء DeerFlow المشاركة في تأليف الشرائح، وإنشاء نصوص البودكاست، أو صياغة عناصر مرئية.

يجعل هذا التكامل المعياري النظام مناسباً بشكل خاص لمحللي البحوث، وعلماء البيانات، والكتاب التقنيين الذين يهدفون إلى الجمع بين التفكير والتنفيذ وتوليد المخرجات.

التفاعل البشري كأولوية أساسية في التصميم

على عكس الوكلاء المستقلين التقليديين، يُدمج DeerFlow الملاحظات والتدخلات البشرية كجزء لا يتجزأ من سير العمل. يمكن للمستخدمين مراجعة خطوات استنتاج الوكلاء، أو تجاوز القرارات، أو إعادة توجيه مسارات البحث أثناء التشغيل. وهذا يعزز الموثوقية، والشفافية، والتماشي مع أهداف المجال المحددة – وهي سمات حاسمة للنشر في بيئات العالم الحقيقي في الأوساط الأكاديمية، والشركات، وأبحاث وتطوير.

النشر وتجربة المطور

تم تصميم DeerFlow ليكون مرناً وقابلاً للتكاثر. يدعم الإعداد البيئات الحديثة مع Python 3.12+ و Node.js 22+. يستخدم uv لإدارة بيئة Python و pnpm لإدارة حزم JavaScript. عملية التثبيت موثقة جيداً وتتضمن خطوط أنابيب مُعدة مسبقاً وحالات استخدام مثاليه لمساعدة المطورين على البدء بسرعة. يمكن للمطورين توسيع أو تعديل رسم بياني الوكيل الافتراضي، أو دمج أدوات جديدة، أو نشر النظام عبر بيئات سحابية ومحلية. يتم صيانة قاعدة التعليمات البرمجية بنشاط وترحب بالمساهمات المجتمعية بموجب ترخيص MIT التراخي.

الخلاصة

يمثل DeerFlow خطوة كبيرة نحو أتمتة قابلة للتوسيع مدعومة بالوكلاء للمهام البحثية المعقدة. تُبرز بنيته متعددة الوكلاء، وتكامله مع LangChain، وتركيزه على التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، مكانته المتميزة في نظام بيئي سريع التطور لأدوات نماذج اللغات الكبيرة. بالنسبة للباحثين، والمطورين، والمنظمات التي تسعى إلى تشغيل الذكاء الاصطناعي لسير العمل كثيفة البحث، يوفر DeerFlow أساسًا قوياً ومعياريًا للبناء عليه. يمكنكم زيارة صفحة GitHub وصفحة المشروع.

المصدر: MarkTechPost