LangChain و LangGraph: بناء وكلاء ذكاء اصطناعي ذوي حالة (Stateful)

مع زيادة تعقيد تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لم تعد سلاسل الأوامر (prompt chains) البسيطة كافية. يحتاج المطورون إلى طرق لبناء وكلاء أذكياء يمكنهم تذكر التفاعلات السابقة، واتخاذ القرارات، وتصحيح أخطائهم بأنفسهم. يرشدك هذا المساق عبر تطور تطوير الذكاء الاصطناعي، ويسد الفجوة بين مفاهيم LangChain التقليدية وبنى LangGraph الحديثة. ستتعلم كيفية الانتقال من السلاسل الخطية إلى رسوم بيانية (graphs) لوكلاء ديناميكية وذات حالة (stateful)، مما يتيح لك بناء تطبيقات تتعامل مع التفكير المعقد متعدد الخطوات. ما ستتعلمه: • فهم الاختلافات الجوهرية بين بنى LangChain و LangGraph. • تعلم مفاهيم الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI) الأساسية، بما في ذلك استدعاء الأدوات (tool calling) والتوجيه الديناميكي. • تصميم تدفقات عمل ذات حالة (stateful) تحافظ على الذاكرة عبر جولات محادثة متعددة. • تطبيق أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الحديثة داخل هيكل الرسم البياني (graph). • بناء وهيكلة الرسم البياني للوكيل الخاص بك باستخدام تمارين برمجية مكتوبة. • ممارسة تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) الأساسية المصممة للوكلاء المستقلين. تبدأ الرحلة بتفصيل واضح لمصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية والمفاهيم الجوهرية قبل الانتقال إلى التطبيقات البرمجية العملية. ستستكشف بشكل منهجي كيفية تعريف الحالة (state)، وإنشاء العقد (nodes)، وتوجيه المنطق لتشكيل نظام وكيلي كامل. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين والمطورين الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI)، ولا يتطلب خبرة سابقة في أطر عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة. ابدأ القراءة اليوم لتحديث مهاراتك في تطوير الذكاء الاصطناعي وبناء تطبيقات أذكى وذات حالة (stateful).