🧠 کالبدشکافی ساختار ایجنت‌های هوش مصنوعی
اگر در حال توسعه یا مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی هستید، باید بدانید که فارغ از نوع مدل یا فریم‌ورک، اکثر ایجنت‌های کاربردی از یک الگوی معماری واحد پیروی می‌کنند. برای درک عمیق‌تر، این لایه‌های کلیدی را به خاطر بسپارید:
- لایه ادراک (Perception): ورودی‌ها شامل متن، رویدادها یا سنسورها را دریافت می‌کند.
- موتور استدلال (Reasoning): مدل زبانی (LLM) که وظیفه تحلیل، برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری را بر عهده دارد.
- ماژول برنامه‌ریزی (Planning): اهداف بزرگ را به گام‌های اجرایی و کوچک تبدیل می‌کند.
- لایه اجرا (Action Layer): بخش تعامل با ابزارها، APIها، کدنویسی و پایگاه‌های داده برای انجام کار.
- سیستم حافظه (Memory): شامل حافظه کوتاه‌مدت برای متن جاری و حافظه بلندمدت برای دانش تخصصی.
- لایه نظارت و ایمنی (Guardrails): مدیریت محدودیت‌ها، فیلترینگ محتوا و تایید نهایی توسط انسان.
- لایه رصد (Observability): پایش لاگ‌ها، هزینه، تاخیر و عملکرد سیستم.
📚 مطالعه با جزئیات بیشتر
#AI_Agent #Reasoning_Engine
اگر در حال توسعه یا مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی هستید، باید بدانید که فارغ از نوع مدل یا فریم‌ورک، اکثر ایجنت‌های کاربردی از یک الگوی معماری واحد پیروی می‌کنند. برای درک عمیق‌تر، این لایه‌های کلیدی را به خاطر بسپارید:
- لایه ادراک (Perception): ورودی‌ها شامل متن، رویدادها یا سنسورها را دریافت می‌کند.
- موتور استدلال (Reasoning): مدل زبانی (LLM) که وظیفه تحلیل، برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری را بر عهده دارد.
- ماژول برنامه‌ریزی (Planning): اهداف بزرگ را به گام‌های اجرایی و کوچک تبدیل می‌کند.
- لایه اجرا (Action Layer): بخش تعامل با ابزارها، APIها، کدنویسی و پایگاه‌های داده برای انجام کار.
- سیستم حافظه (Memory): شامل حافظه کوتاه‌مدت برای متن جاری و حافظه بلندمدت برای دانش تخصصی.
- لایه نظارت و ایمنی (Guardrails): مدیریت محدودیت‌ها، فیلترینگ محتوا و تایید نهایی توسط انسان.
- لایه رصد (Observability): پایش لاگ‌ها، هزینه، تاخیر و عملکرد سیستم.
📚 مطالعه با جزئیات بیشتر
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#AI_Agent #Reasoning_Engine