با پیشرفت سریع هوش مصنوعی، سازمان‌ها و افراد به دنبال راه‌هایی برای بهینه‌سازی فرآیندها و کاهش هزینه‌ها هستند. ساخت تیم‌های عامل LLM این امکان را فراهم می‌آورد که مجموعه‌ای از عامل‌های هوشمند، هر کدام با تخصص و نقش مشخص، در کنار هم کار کنند تا یک هدف بزرگتر را محقق سازند. این رویکرد، قدرتمندتر از استفاده از یک عامل منفرد است و قادر به حل مسائل پیچیده‌تر و اجرای پروژه‌های چندمرحله‌ای می‌باشد.

این دوره به شما می‌آموزد چگونه با استفاده از ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرو، عامل‌های LLM بسازید، آن‌ها را برای همکاری با یکدیگر پیکربندی کنید و وظایف شغلی یا پروژه‌های شخصی خود را به صورت کاملاً خودکار درآورید. تصور کنید تیم‌هایی از عامل‌های هوش مصنوعی وظایف تحقیق، تجزیه و تحلیل داده، تولید محتوا، مدیریت پروژه، پشتیبانی مشتری و حتی توسعه نرم‌افزار را برای شما انجام دهند!

این دوره با رویکردی عملی و گام به گام طراحی شده است تا شما را از مبانی تا مراحل پیشرفته هدایت کند:

• آشنایی عمیق با معماری عامل‌های LLM: درک اجزای کلیدی یک عامل LLM، از جمله مدل زبانی، حافظه، ابزارها و موتور برنامه‌ریزی.
• اصول طراحی و توسعه عامل‌های LLM: یادگیری چگونگی طراحی عامل‌هایی که قادر به درک دستورات پیچیده، اجرای وظایف مشخص و یادگیری از تجربیات خود هستند.
• ساخت تیم‌های چند عاملی (Multi-Agent Systems): یادگیری تکنیک‌های پیشرفته برای هماهنگی و همکاری میان چندین عامل LLM. این شامل مدیریت ارتباطات، حل تعارض و تقسیم وظایف در یک تیم خودکار است.
• استفاده از ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرو: کار عملی با ابزارهای محبوب مانند LangChain، Auto-GPT، BabyAGI و سایر فریم‌ورک‌های مرتبط برای پیاده‌سازی عامل‌های سفارشی.
• مدیریت حافظه و دانش عامل‌ها: تکنیک‌های مؤثر برای بهینه‌سازی حافظه بلندمدت و کوتاه‌مدت عامل‌ها، و نحوه ادغام دانش خارجی برای افزایش کارایی آن‌ها.
• توسعه عامل‌های سفارشی با استفاده از ابزارها (Tools): یادگیری چگونگی اتصال عامل‌های LLM به APIهای خارجی، پایگاه‌های داده و سرویس‌های دیگر برای گسترش قابلیت‌های آن‌ها.
• پروژه‌های عملی و کاربردی: پیاده‌سازی چندین پروژه واقعی از جمله ساخت یک دستیار تحقیق هوشمند، یک عامل خودکار برای مدیریت رسانه‌های اجتماعی، و یک ربات توسعه‌دهنده ساده.
• ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها: روش‌های سنجش کارایی عامل‌ها و تکنیک‌های بهبود عملکرد و دقت آن‌ها.
• ملاحظات اخلاقی و امنیتی: درک چالش‌های اخلاقی و امنیتی مرتبط با استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های واقعی.

تصور کنید یک پروژه پیچیده دارید که نیازمند چندین تخصص است. به جای مدیریت دستی افراد یا وظایف، می‌توانید یک تیم از عامل‌های LLM تشکیل دهید:

• یک عامل تحلیلگر داده برای پردازش و استخراج بینش از داده‌ها.
• یک عامل نویسنده محتوا برای تولید گزارش‌ها و مقالات بر اساس یافته‌ها.
• یک عامل برنامه‌ریز پروژه برای تقسیم وظایف، تعیین اولویت‌ها و پیگیری پیشرفت.
• یک عامل تستر برای ارزیابی کیفیت خروجی‌ها.

این همکاری خودکار، سرعت، دقت و کارایی را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد و به شما اجازه می‌دهد تا بر روی استراتژی و تصمیم‌گیری‌های سطح بالا تمرکز کنید.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر مفید خواهد بود:

• آشنایی با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون).
• درک کلی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
• آشنایی با نحوه کار با خط فرمان (Command Line).
• تجربه کار با APIها مزیت محسوب می‌شود.

با این حال، دوره به گونه‌ای طراحی شده است که حتی اگر پیش‌نیازهای تخصصی کمتری دارید، با کمی تلاش و مطالعه منابع تکمیلی، می‌توانید مفاهیم را فرا بگیرید.

این مجموعه آموزشی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی شامل بخش‌های زیر است:

• مقدمه و مبانی: معرفی دنیای عامل‌های LLM، سیر تکامل و چشم‌انداز آینده.
• بخش ۱: اصول ساخت عامل LLM:
• انتخاب و پیکربندی مدل‌های LLM
• طراحی معماری عامل (حافظه، استدلال، ابزار)
• کار با Prompt Engineering پیشرفته برای عامل‌ها
• بخش ۲: فریم‌ورک‌ها و ابزارها:
• آموزش جامع LangChain: ابزارهای اصلی، زنجیره‌ها (Chains)، عامل‌ها، حافظه‌ها
• آشنایی با Auto-GPT و BabyAGI: اصول کار و کاربردها
• ادغام با ابزارهای خارجی (APIs, Databases)
• بخش ۳: ساخت سیستم‌های چند عاملی:
• مدل‌های همکاری میان عامل‌ها (مانند Swarm Intelligence)
• تکنیک‌های ارتباط و هماهنگی
• مدیریت وظایف و زمان‌بندی در تیم‌های عامل
• بخش ۴: پروژه‌های عملی و کاربردی:
• پروژه ۱: ساخت دستیار تحقیق خودکار
• پروژه ۲: اتوماسیون مدیریت محتوای شبکه‌های اجتماعی
• پروژه ۳: توسعه ربات پاسخگویی به سوالات متداول (FAQ Bot)
• پروژه ۴: ساخت عامل یادگیری و بهبود مستمر
• بخش ۵: پیشرفته و بهینه‌سازی:
• تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و سرعت
• ارزیابی و بنچمارکینگ عامل‌ها
• ملاحظات اخلاقی، امنیتی و استقرار
• منابع تکمیلی: مقالات علمی، کد نمونه، و لیست ابزارهای مفید.

با توجه به اینکه محتوا بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، اطمینان از دسترسی پایدار و جامع به تمام فایل‌های آموزشی، کدها و پروژه‌ها برای شما حاصل خواهد بود.

شرکت در این دوره مزایای قابل توجهی برای شما به همراه خواهد داشت:

• افزایش چشمگیر بهره‌وری: اتوماسیون وظایف زمان‌بر و تکراری، آزادی زمان بیشتری برای تمرکز بر فعالیت‌های استراتژیک.
• کاهش هزینه‌ها: با خودکارسازی فرآیندها، نیاز به منابع انسانی برای برخی وظایف کاهش یافته و هزینه‌ها بهینه می‌شوند.
• کسب مهارت‌های آینده‌نگر: یادگیری تکنولوژی‌های پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی که تقاضای بالایی در بازار کار دارند.
• خلاقیت و نوآوری: توانایی ساخت راه‌حل‌های نوآورانه برای چالش‌های کسب و کار و زندگی شخصی.
• دسترسی پایدار به محتوا: ارائه دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، دسترسی آفلاین و بدون نیاز به اینترنت پرسرعت را تضمین می‌کند.

اگر آماده‌اید تا با قدرت عامل‌های LLM، دنیای کار خود را متحول کنید و گامی بلند در جهت اتوماسیون و افزایش بهره‌وری بردارید، این دوره برای شما طراحی شده است. این مجموعه ارزشمند، کلید ورود شما به دنیای پیشرفته ساخت سیستم‌های هوشمند خواهد بود.