معماری AI Agent به زبان سادهاین روزها همه درباره AI Agentها صحبت میکنند.
اما کمتر کسی میتواند به زبان ساده توضیح دهد که داخل یک AI Agent واقعا چه اجزایی وجود دارد و چگونه کار میکند.
این اینفوگرافیک دقیقا همین موضوع را نشان میدهد؛ و وقتی اجزای آن را بشناسید، بهتر متوجه میشوید که نقاط شکست این سیستمها کجاست.
یک AI Agent یک جزء واحد نیست؛ بلکه از بخشهای مختلف تشکیل شده که در کنار هم کار میکنند.
هسته (Core)
مدل زبانی بزرگ (LLM) مغز سیستم است. درخواست را تحلیل میکند، استدلال میکند و تصمیم میگیرد چه کاری انجام شود.اما یک مغز، بدون حافظه، ابزار و داده، هرچقدر هم قدرتمند باشد، محدود است.
آنچه مدل را تغذیه میکند بخش اول RAG: نقش کتابخانه را دارد. پیش از پاسخدادن، اسناد و اطلاعات مرتبط را پیدا میکند تا پاسخ بر پایه دادههای واقعی باشد، نه حدس. بخش دوم Memory: دفترچه یادداشت عامل است. تعاملات قبلی، ترجیحات و اطلاعات لازم را به خاطر میسپارد تا هر بار از نقطه صفر شروع نکند.نحوه عمل کردنبخش اول Tools: دستهای عامل هستند. جستجو، ارسال ایمیل، اجرای کد، انجام گردشکارها و هر اقدامی که باعث میشود عامل فقط پاسخ ندهد، بلکه عمل هم بکند. بخش دوم MCP (Model Context Protocol): یک رابط استاندارد برای اتصال عامل به سیستمهای مختلف است؛ از CRM گرفته تا پایگاه داده و انواع نرمافزارها.بخش سوم A2A (Agent-to-Agent): مسیر ارتباط بین عاملهاست. به کمک آن، عاملها میتوانند وظایف را بین خود تقسیم کنند، نه اینکه یک مدل همه کارها را انجام دهد.تیم عاملها / در سیستمهای پیشرفته، عاملها تخصصی میشوند:
عامل پژوهش، اطلاعات را جمعآوری میکند.عامل برنامهریزی، تصمیم میگیرد.عامل اجرا، عملیات را انجام میدهد.عامل بازبینی، نتیجه را کنترل میکند.چهار نقش متفاوت که بهصورت موازی برای یک هدف مشترک فعالیت میکنند.
اینفوگرافیک: Greg Coquillo
نکته مهم: آشنایی با معماری AI Agentها به طراحان محصول و خدمات پیشرو کمک میکند تا بهجای طراحی صرفِ رابط کاربری، سیستمهای هوشمند قابل اعتماد، قابل کنترل و شفاف طراحی کنند.#ایجنت #هوش_مصنوعی #محصول #طراحی_محصول
@SodehDesign
Sodeh.me
https://linktr.ee/irSodeh
