توانایی‌های عامل‌های عمیق
این عامل‌ها می‌توانند وظایف ساختاریافته‌ای که در طول زمان گسترش می‌یابند را مدیریت کنند. آن‌ها برنامه‌ریزی می‌کنند، کارها را تقسیم می‌کنند، پیشرفت خود را ذخیره کرده و به مراحل قبلی رجوع می‌کنند. چنین قابلیتی آن‌ها را برای جریان‌های کاری تجاری که نیازمند دقت و ثبات هستند، مناسب می‌سازد.
نحوه کار عامل‌های عمیق
هر Deep Agent شامل چهار بخش اصلی است:
- پرامپت سیستمی که آن را با هدف کلی هم‌راستا نگه می‌دارد.
- ابزار برنامه‌ریزی داخلی که کارهای بزرگ را به مراحل کوچک‌تر تقسیم می‌کند.
- زیرعامل‌ها (Sub-agents) که وظایف مشخص را بر اساس نقش خود انجام می‌دهند.
- سیستم فایل مجازی که نتایج را ذخیره کرده و زمینه را در طول فرآیند حفظ می‌کند.
این ساختار باعث می‌شود Deep Agents وظایف پیچیده را با خطای کمتر انجام دهند و تیم‌ها بتوانند مسیر تصمیم‌گیری را مرحله به مرحله دنبال کنند.
نمونه واقعی: عامل تحقیقاتی باز (Open Deep Research Agent)
یکی از نخستین نمونه‌های عملی Deep Agents، عامل تحقیقاتی باز است. این ابزار رایگان می‌تواند یک موضوع را تعریف کند، منابع مرتبط را جمع‌آوری کرده، نکات کلیدی را خلاصه کرده و در نهایت یک گزارش تحقیقاتی کامل با منابع ارجاعی تولید کند.
نویسندگان، توسعه‌دهندگان و تحلیلگران از این ابزار برای تسریع تولید محتوا استفاده می‌کنند. فرآیند آن شفاف است: تعریف موضوع، یافتن منابع، خلاصه‌سازی، و تهیه گزارش نهایی. خروجی، متنی دقیق و ساختاریافته است که در کسری از زمان روش دستی به دست می‌آید.
چه کسانی از Deep Agents استفاده می‌کنند؟
شرکت‌هایی مانند Cisco، Klarna، Uber، LinkedIn و Replit هم‌اکنون از این عامل‌ها در تولید استفاده می‌کنند. LangGraph به آن‌ها کمک می‌کند سیستم عامل‌های خود را مدیریت کنند، عملکرد را رصد کرده و کنترل‌های امنیتی اعمال کنند.
Qualtrics نیز نسخه‌ی اختصاصی خود را توسعه داده است که Experience Agents نام دارد. این عامل‌ها برای مدیریت تعاملات مشتری و کارمند به کار می‌روند و می‌توانند در بسترهای مختلف عمل کرده و بسته به وظیفه نقش خود را تغییر دهند.
طبق نظرسنجی لانگ‌چین از بیش از ۱۳۰۰ متخصص، بیش از نیمی از تیم‌ها هم‌اکنون از عامل‌ها در محیط واقعی استفاده می‌کنند و نزدیک به ۸۰ درصد قصد دارند در سال آینده آن را گسترش دهند.
چرا Deep Agents از سیستم‌های سنتی بهتر عمل می‌کنند؟
عامل‌های قدیمی غالباً در پاسخ‌های چندمرحله‌ای شکست می‌خوردند. آن‌ها حافظه نداشتند، برنامه‌ریزی نمی‌کردند و انعطاف‌پذیری کمی داشتند. Deep Agents این مشکلات را با اجرای چندمرحله‌ای، حفظ زمینه و تفویض وظایف حل کرده‌اند.
توسعه‌دهندگان اکنون کنترل بیشتری دارند: می‌توانند پرامپت‌های ماژولار بسازند، جریان‌های کاری قابل‌استفاده مجدد ایجاد کنند و عملکرد عامل را به صورت لحظه‌ای ردیابی کنند. نتیجه، خطای کمتر و خروجی‌های قابل‌اعتمادتر است.
نکاتی برای توسعه‌دهندگان
اگر با سیستم‌های هوش مصنوعی کار می‌کنید، Deep Agents انعطاف و شفافیت بیشتری به شما می‌دهند. شما می‌توانید پرامپت‌ها را مجدداً استفاده کنید، ابزارها را ترکیب کنید و جریان‌ها را با گزارش ردیابی دقیق اشکال‌زدایی کنید.
LangSmith لایه‌ی دیگری اضافه می‌کند تا رفتار عامل‌ها را مشاهده کرده و نقاط نیازمند بهبود را شناسایی کنید. همچنین لانگ‌چین ویژگی‌های امنیتی داخلی دارد: تیم‌ها می‌توانند ابزارهای مجاز برای عامل‌ها را محدود کرده و پیش از استقرار مجوزها را تعریف کنند. این کار به شرکت‌ها کمک می‌کند ضمن مقیاس‌پذیری، کنترل خود را حفظ کنند.
چه کسانی باید از Deep Agents استفاده کنند؟
Deep Agents برای تیم‌ها و متخصصانی مناسب است که به جریان‌های کاری ساختاریافته و تکرارپذیر نیاز دارند، از جمله:
- توسعه‌دهندگان در حال ساخت خطوط خودکارسازی
- پژوهشگرانی که به خلاصه‌سازی داده و تولید محتوا نیاز دارند
- تیم‌های خدمات مشتری که به مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی نیاز دارند
- مدیران محصولی که ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را نظارت می‌کنند
این عامل‌ها زمانی بیشترین ارزش را دارند که دقت، ثبات و قابلیت ردیابی مهم باشد.
مهارت‌هایی که باید یاد بگیرید
حرکت به سمت اتوماسیون هوشمند به این معنی است که متخصصان باید نحوه عملکرد این سیستم‌ها را بیاموزند. برای شروع، گواهی‌نامه AI پایه‌ای را پیشنهاد می‌شود. برای یادگیری ساخت این سیستم‌ها، گواهی‌نامه Agentic AI گام بعدی است.
اگر کار شما شامل خطوط داده یا تحلیل است، گواهی‌نامه علم داده را بررسی کنید. و اگر استراتژی اتوماسیون را هدایت می‌کنید، گواهی‌نامه بازاریابی و کسب‌وکار به شما کمک می‌کند پذیرش را در سطح سازمانی هدایت کنید.
جمع‌بندی
عامل‌های عمیق لانگ‌چین چیزی فراتر از هوش مصنوعی پیشرفته ارائه می‌کنند؛ آن‌ها ساختار، حافظه و کارکرد واقعی را به سیستم‌های هوش مصنوعی می‌آورند. اکنون که در شرکت‌های بزرگ فعال هستند، نشان می‌دهند که اتوماسیون می‌تواند هم قدرتمند و هم کاربردی باشد.
برای هر کسی که در حوزه‌ی هوش مصنوعی کار می‌کند یا تیمی را هدایت می‌کند که به آن متکی است، این یک نقطه‌ی عطف محسوب می‌شود. Deep Agents فقط کمک نمی‌کنند، آن‌ها کار را کامل می‌کنند.
منتشر شده توسط: Blockchain Council