# إطار عمل BeeAI: بناء أنظمة عمل متعددة الوكلاء الذكية
## مقدمة
يقدم هذا البرنامج التعليمي شرحًا عمليًا لاستخدام إطار عمل BeeAI لبناء نظام متعدد الوكلاء ذكي وفعال. سنتعرف على المكونات الأساسية، وكيفية إنشاء وكلاء مخصصين، وأدوات العمل، وإدارة الذاكرة، ومراقبة الأحداث، وكيف يُسهّل BeeAI تطوير وكلاء متعاونين ذكيين. سنُظهر أيضًا كيف يمكن لهذه الوكلاء تنفيذ مهام معقدة مثل أبحاث السوق، وتحليل الشفرات، والتخطيط الاستراتيجي، باستخدام نمط معياري جاهز للإنتاج.
## تثبيت الحزم المطلوبة
قبل البدء، يجب تثبيت جميع الحزم اللازمة، بما في ذلك إطار عمل BeeAI (`beeai-framework`)، لضمان جاهزية بيئة العمل لتطوير أنظمة متعددة الوكلاء. بعد التثبيت، نحاول استيراد الوحدات الأساسية من BeeAI. في حالة فشل الاستيراد، ننتقل بسلاسة إلى تنفيذ مخصص للحفاظ على وظائف سير العمل.
```python
import subprocess
import sys
import asyncio
import json
from typing import Dict, List, Any, Optional
from datetime import datetime
import os
def install_packages():
packages = [
"beeai-framework",
"requests",
"beautifulsoup4",
"numpy",
"pandas",
"pydantic"
]
print("Installing required packages...")
for package in packages:
try:
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])
print(f" {package} installed successfully")
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(f" Failed to install {package}: {e}")
print("Installation complete!")
install_packages()
try:
from beeai_framework import ChatModel
from beeai_framework.agents import Agent
from beeai_framework.tools import Tool
from beeai_framework.workflows import Workflow
BEEAI_AVAILABLE = True
print(" BeeAI Framework imported successfully")
except ImportError as e:
print(f" BeeAI Framework import failed: {e}")
print("Falling back to custom implementation...")
BEEAI_AVAILABLE = Falseإنشاء نموذج لغة كبير وهمي وأدوات مخصصة
نقوم بتعريف MockChatModel لمحاكاة سلوك نموذج اللغة الكبير عندما يتعذر الوصول إلى BeeAI، مما يسمح لنا باختبار نماذج سير العمل دون الاعتماد على واجهات برمجة تطبيقات خارجية. إلى جانب ذلك، نقوم بإنشاء فئة أساسية CustomTool، بمثابة مخطط لأدوات محددة بالمهام يمكن للوكلاء استخدامها، مما يضع الأساس لقدرات وكلاء معززة بالأدوات.
class MockChatModel:
"""Mock LLM for demonstration purposes"""
def __init__(self, model_name: str = "mock-llm"):
self.model_name = model_name
async def generate(self, messages: List[Dict[str, str]]) -> str:
"""Generate a mock response"""
# ... (Implementation details omitted for brevity) ...class CustomTool:
"""Base class for custom tools"""
def __init__(self, name: str, description: str):
self.name = name
self.description = description
async def run(self, input_data: str) -> str:
"""Override this method in subclasses"""
raise NotImplementedErrorأدوات مخصصة: أبحاث السوق وتحليل الشفرات
أداة أبحاث السوق
نقوم بتطبيق MarketResearchTool كمُوسّع متخصص لفئة CustomTool الأساسية. تحاكي هذه الأداة معلومات السوق الحقيقية من خلال إرجاع رؤى مُعرفة مسبقًا حول اتجاهات إطار عمل الذكاء الاصطناعي، والمنافسين الرئيسيين، ومعدلات التبني، والتحديات الصناعية. بهذه الطريقة، نُجهّز وكلاءنا لاتخاذ توصيات مدروسة وقائمة على البيانات أثناء تنفيذ سير العمل.
class MarketResearchTool(CustomTool):
# ... (Implementation details omitted for brevity) ...أداة تحليل الشفرات
نقوم بتطبيق CodeAnalysisTool، والذي يُمكّن وكلاءنا من تقييم أجزاء الشفرات بناءً على الهيكل، والتعقيد، والتوثيق، ومعالجة الأخطاء. تُولّد هذه الأداة اقتراحات ثاقبة لتحسين جودة الشفرة.
class CodeAnalysisTool(CustomTool):
# ... (Implementation details omitted for brevity) ...وكيل مخصص وسير عمل مخصص
نقوم بتعريف فئة CustomAgent، ونُجهز كل وكيل بدوره، وتعليماته، وذاكرته، وأدواته، وإمكانية الوصول إلى نموذج اللغة الكبير. يسمح هذا التصميم لكل وكيل باتخاذ قرار ذكي بشأن الحاجة إلى أداة، ثم توليف الاستجابات باستخدام كل من التحليل واستنتاجات نموذج اللغة الكبير، مما يضمن سلوكًا قابلًا للتكيف وواعيًا بالسياق.
class CustomAgent:
# ... (Implementation details omitted for brevity) ...نقوم بتطبيق WorkflowMonitor لتسجيل وتتبع الأحداث طوال التنفيذ، مما يمنحنا رؤية في الوقت الفعلي للإجراءات التي يتخذها كل وكيل. مع فئة CustomWorkflow، نقوم بتنسيق عملية متعددة الوكلاء بأكملها، وتعيين المهام، والحفاظ على السياق المشترك بين الوكلاء، والتقاط جميع الرؤى ذات الصلة. يضمن هذا الهيكل عدم تنفيذ المهام بطريقة منسقة وشفافة فحسب، بل أيضًا توليد ملخص شامل يبرز التعاون والنتائج الرئيسية.
class WorkflowMonitor:
# ... (Implementation details omitted for brevity) ...class CustomWorkflow:
# ... (Implementation details omitted for brevity) ...عرض عملي متقدم لسير العمل
نُظهر سير عملين قويين:
- عرض عملي لأدوات فردية: نختبر قدرات
MarketResearchToolوCodeAnalysisToolمباشرةً، ونضمن توليد رؤى ذات صلة بشكل مستقل. - عرض عملي متقدم لسير العمل: نُنشر ثلاثة وكلاء متخصصين،
MarketAnalystوTechArchitectوStrategicPlanner، لمعالجة مهام تحليل الأعمال بشكل تعاوني.
async def advanced_workflow_demo():
# ... (Implementation details omitted for brevity) ...الخاتمة
بناءً على ما سبق، قمنا ببناء وتنفيذ سير عمل قوي متعدد الوكلاء باستخدام إطار عمل BeeAI (أو بديل مخصص)، مما يُظهر إمكاناته في تطبيقات استخبارات الأعمال في العالم الحقيقي. لقد رأينا مدى سهولة إنشاء وكلاء بأدوار محددة، وإرفاق أدوات لزيادة المهام، ومراقبة التنفيذ بطريقة شفافة.
المراجع
- [رابط الكود](أضف رابط الكود هنا)
---
**ملاحظة:** تم حذف بعض تفاصيل التنفيذ في أمثلة الكود للحفاظ على الإيجاز. يمكنك الرجوع إلى الكود الأصلي للحصول على التفاصيل الكاملة.
اترك تعليقاً