كيف تبني وكيل ذكاء اصطناعي (AI Agent) من الصفر

ليه AI Agent مش مجرد ChatGPT؟

الـ Agent مش بس بيرد على الأسئلة ─ ده بياخد قرارات، بيشغّل أدوات (Tools)، وبيكمّل خطوات متسلسلة لحد ما يحقق الهدف. الفرق بين شات بسيط وأي agent حقيقي هو حاجة واحدة: قدرة استدعاء الـ Functions.

1. الأساس ─ Function Calling

OpenAI و Anthropic بيوفروا API بيخلّي النموذج يقرر إمتى يستدعي function معينة. مثال:

tools = [{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "search_web",
    "description": "ابحث في الإنترنت عن معلومة",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {"query": {"type": "string"}}
    }
  }
}]

2. حلقة الـ Agent (Agent Loop)

الـ agent بيتحرك في loop:

1. المستخدم بيبعت رسالة
2. النموذج بيقرر: أرد مباشرة، ولا أستدعي tool؟
3. لو tool ─ نشغّلها ونرجّع النتيجة للنموذج
4. كرر لحد ما النموذج يقول "خلصت"

3. أدوات لازمة لأي Agent جدّي

• web_search ─ للوصول للمعلومات الجديدة
• read_file / write_file ─ للعمل على ملفات المستخدم
• run_code ─ في sandbox آمن
• send_message ─ لإشعار المستخدم

4. Memory ─ ذاكرة طويلة الأمد

أي agent بدون ذاكرة هيكرر الأخطاء. استخدم vector database زي Qdrant أو Pinecone عشان تخزن خلاصة كل محادثة.

5. النشر ─ Deploy على VPS

بعد ما تجرّبه محلياً، خلّي الـ agent يشتغل 24/7:

• Docker container
• PM2 أو systemd service
• nginx reverse proxy + SSL
• Telegram bot كـ interface

الـ Agent الشاطر مش اللي بيرد بسرعة ─ ده اللي بيعرف إمتى ميردش، ويقول "محتاج مساعدة".

في المقالات الجاية هانبني agent متخصص في الفريلانس ─ بيتابع المشاريع، يكتب proposals، ويرسلهم تلقائياً.