بنية وكلاء نماذج اللغات الكبيرة للمبتدئين
LangChain
CrewAI
Dify
LlamaIndex
Meta
LM Studio
تشرح المقالة، المستندة إلى محاضرة أُلقيت في لقاء داخلي، كيفية تطور خادم نموذج لغوي كبير خام إلى نظام وكيل كامل. وتغطي المكونات الأساسية: تخزين سياق المحادثة، البحث عبر الإنترنت، توليد الاسترجاع المعزز للبيانات المحلية، الأدوات، مطالبات النظام، التنسيق، وبروتوكول سياق النموذج.
المقال يستخدم استعارة سمكة تُدعى دوري لوصف خادم LLM العاري، الذي يفتقر إلى الذاكرة قصيرة المدى والقدرة على التصرف. لجعله مفيدًا، تُضاف عدة طبقات: تخزين سياق المحادثة لتاريخ الحديث؛ البحث في الإنترنت لتثبيت الإجابات في البيانات الحالية؛ الاسترجاع المحلي عبر RAG لدمج المعرفة الخاصة؛ أدوات تسمح للنموذج بطلب إجراءات، ينفذها النظام الخارجي؛ مطالبات النظام لسلوك متسق؛ والتنسيق مع دورة تخطيط-تنفيذ-تحقق للاستقلالية. بروتوكول MCP يوحّد واجهات الأدوات، ويشير المؤلف إلى أنه بينما تصبح النماذج أكثر قدرة، تظل بسيطة في جوهرها. يختتم المقال بسرد الأطر والأدوات مثل LangChain وCrewAI وDify وLlamaIndex وغيرها التي تُبنى على هذه المبادئ.
المصدر: Habr — хаб ML —
الأصلي
