آموزش مهندسی پرامپت با استفاده از تکنیک های Agentic

آموزش مهندسی پرامپت با استفاده از تکنیک های Agentic با عنوان اصلی Prompting with Agentic Techniques یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با تحول روش های پرامپت نویسی و حرکت از تعامل ساده با هوش مصنوعی به سمت استفاده از Agentها آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه از Context، ابزارهای جستجو، اتصال به منابع داده و زمان بندی وظایف برای ایجاد گردش کارهای هوشمند استفاده کنید. در ادامه، مفاهیم پیشرفته تری مانند ساخت Agentهای اختصاصی، Deep Research و Agent Mode را بررسی خواهید کرد.

مهندسی پرامپت Agentic چیست و چگونه تکامل پیدا کرده است؟

در روش های ابتدایی تعامل با هوش مصنوعی، کاربر یک سؤال یا دستور متنی وارد می کند و مدل بر اساس همان ورودی پاسخ می دهد. اما با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، روش های تعامل نیز تغییر کرده اند. رویکرد Agentic امکان حرکت از پرامپت های ساده به سمت سیستم هایی را فراهم می کند که می توانند برای رسیدن به یک هدف، چندین مرحله را دنبال کنند و از ابزارهای مختلف کمک بگیرند.

در این رویکرد، تمرکز فقط بر نوشتن یک دستور مناسب نیست، بلکه نحوه هدایت هوش مصنوعی برای انجام یک فرایند کامل اهمیت پیدا می کند. در این آموزش ابتدا با سیر تحول پرامپت نویسی آشنا می شوید و سپس یاد می گیرید چگونه از قابلیت های Agentic برای توسعه تعاملات پیشرفته تر با هوش مصنوعی استفاده کنید. این تغییر دیدگاه، یکی از پایه های مهم کار با نسل جدید ابزارهای AI است.

تبدیل پرامپت به AI Agent و اهمیت Context

یکی از مفاهیم اصلی در مهندسی پرامپت Agentic، تبدیل درخواست های متنی به فرایندهایی است که توسط Agentها اجرا می شوند. برخلاف تعامل ساده پرسش و پاسخ، یک AI Agent می تواند برای انجام وظیفه خود از ابزارهای مختلف استفاده کند و مراحل موردنیاز را دنبال کند. برای مثال، به جای اینکه فقط از هوش مصنوعی درباره یک موضوع سؤال کنید، می توانید از آن بخواهید اطلاعات موردنیاز را جستجو و بررسی کند و نتیجه را در قالب مشخصی ارائه دهد.

در این میان، Context یا اطلاعات زمینه ای نقش مهمی دارد. هرچه Agent اطلاعات مرتبط تری درباره هدف، محدودیت ها و شرایط انجام کار در اختیار داشته باشد، بهتر می تواند وظیفه خود را دنبال کند. در این آموزش با مفهوم Context و نقش آن در طراحی گردش کارهای Agentic آشنا می شوید و یاد می گیرید چرا مدیریت اطلاعات زمینه ای برای تعامل مؤثر با Agentها اهمیت دارد.

کاربرد Search Agent و Developer Agent در هوش مصنوعی

یکی از قابلیت های مهم سیستم های Agentic، استفاده از Agentهای تخصصی برای انجام وظایف متفاوت است. Search Agent می تواند در فرایند جستجو و جمع آوری اطلاعات مورد استفاده قرار بگیرد. این نوع Agent به جای محدود شدن به اطلاعات اولیه موجود در یک گفتگو، می تواند از ابزارهای جستجو برای یافتن اطلاعات مرتبط با درخواست کاربر کمک بگیرد. چنین قابلیتی در تحقیق، بررسی موضوعات مختلف و جمع آوری داده های موردنیاز کاربرد دارد.

در کنار آن، Developer Agent برای کمک به فعالیت های مرتبط با توسعه نرم افزار مورد استفاده قرار می گیرد. در این رویکرد، هوش مصنوعی می تواند در انجام وظایف توسعه ای نقش فعال تری داشته باشد. همچنین با استفاده از Connectorها می توان Agentها را به منابع داده و ابزارهای دیگر متصل کرد. آشنایی با این قابلیت ها به شما کمک می کند کاربردهای مختلف Agentic AI را در فرایندهای جستجو، توسعه و کار با داده بهتر بشناسید.

زمان بندی وظایف و طراحی گردش کارهای Agentic

یکی از ویژگی های مهم سیستم های Agentic، امکان سازمان دهی وظایف در قالب یک گردش کار مشخص است. به جای اجرای دستی و جداگانه هر مرحله، می توان وظایف را به Agentها سپرد و ترتیب انجام آن ها را مشخص کرد. در این ساختار، هر مرحله می تواند بخشی از یک فرایند بزرگ تر باشد و خروجی آن برای ادامه کار مورد استفاده قرار بگیرد. این قابلیت برای خودکارسازی فعالیت های چندمرحله ای اهمیت زیادی دارد.

در این آموزش با Agentic Task Scheduling و نحوه استفاده از زمان بندی وظایف در گردش کارهای هوشمند آشنا می شوید. همچنین مفهوم اتصال ابزارها و منابع داده به Agentها را بهتر درک می کنید. ترکیب زمان بندی، Context و ابزارهای خارجی به شما امکان می دهد فرایندهایی طراحی کنید که فراتر از یک گفتگوی ساده با هوش مصنوعی عمل می کنند و وظایف مشخصی را به شکل سازمان یافته دنبال می کنند.

ساخت Agent اختصاصی و استفاده از Projects در گردش کارهای هوشمند

برای استفاده پیشرفته از هوش مصنوعی، همیشه لازم نیست به Agentهای آماده محدود باشید. ساخت Custom Agent این امکان را فراهم می کند که یک Agent را متناسب با هدف و نیاز مشخص خود طراحی کنید. در این روش می توان وظایف مورد انتظار را تعریف کرد و نحوه تعامل Agent با اطلاعات و ابزارهای موردنیاز را مشخص نمود. چنین رویکردی برای ایجاد دستیارهای هوشمند تخصصی و طراحی فرایندهای متناسب با نیازهای مختلف کاربرد دارد.

همچنین استفاده از Projects در گردش کارهای Agentic به سازمان دهی بهتر فعالیت ها و اطلاعات مرتبط کمک می کند. وقتی یک فرایند شامل چندین وظیفه و مرحله مختلف باشد، داشتن ساختاری مشخص برای مدیریت آن اهمیت زیادی پیدا می کند. در این بخش با کاربرد Projects و روش ساخت Agentهای اختصاصی آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه این قابلیت ها را در طراحی سیستم های هوشمند به کار بگیرید.

Deep Research، Agent Mode و مرورگرهای هوشمند

برخی وظایف به جستجوی ساده محدود نمی شوند و برای رسیدن به نتیجه مناسب، به بررسی عمیق اطلاعات و تحلیل منابع مختلف نیاز دارند. Deep Research Agentها برای چنین سناریوهایی کاربرد دارند و می توانند در فرایند تحقیق و جمع آوری اطلاعات نقش داشته باشند. این قابلیت به کاربران کمک می کند موضوعات پیچیده تر را از طریق یک فرایند تحقیقاتی ساختارمند بررسی کنند و به اطلاعات جامع تری دسترسی داشته باشند.

در ادامه با Agent Mode و مرورگرهای مبتنی بر Agent آشنا می شوید. Agentic Browserها می توانند فراتر از نمایش صفحات وب عمل کنند و در انجام وظایف مرتبط با مرور وب نقش داشته باشند. همچنین ترکیب این مرورگرها با Chatbot امکان تعامل یکپارچه تری با هوش مصنوعی را فراهم می کند. آشنایی با این قابلیت ها دید گسترده تری درباره آینده تعامل با وب و استفاده از Agentهای هوشمند در اختیار شما قرار می دهد.

این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این آموزش برای برنامه نویسان، توسعه دهندگان نرم افزار و افرادی مناسب است که می خواهند از قابلیت های پیشرفته هوش مصنوعی در فعالیت های خود استفاده کنند. اگر با ابزارهای AI آشنا هستید و می خواهید از مرحله نوشتن پرامپت های ساده فراتر بروید، یادگیری تکنیک های Agentic می تواند دیدگاه جدیدی درباره نحوه استفاده از این فناوری در اختیارتان قرار دهد.

همچنین اگر به ساخت دستیارهای هوشمند، خودکارسازی وظایف، جستجوی پیشرفته، اتصال هوش مصنوعی به منابع داده و طراحی گردش کارهای چندمرحله ای علاقه دارید، مفاهیم این دوره برای شما کاربردی خواهند بود. در پایان با درک بهتری از Search Agent، Developer Agent، Custom Agent، Deep Research و Agent Mode آشنا می شوید و می توانید قابلیت های مختلف سیستم های Agentic را در سناریوهای واقعی بررسی کنید.