🤖 سه الگوی طلایی برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی

اگر در دنیای ایجنت‌ها کار می‌کنی، شناخت این سه الگوی متداول می‌تواند مسیر توسعه را چند برابر سریع‌تر و هوشمندانه‌تر کند.


---

🔹 الگوی بازتاب (Reflection)
در این روش ابتدا ورودی به ایجنت داده می‌شود؛ ایجنت پاسخ می‌دهد؛ سپس با دریافت بازخورد، پاسخ خود را اصلاح و بهبود می‌کند.
این چرخه تا رسیدن به کیفیت مطلوب ادامه می‌یابد.

🛠 ابزارهای مناسب:
• مدل پایه (مثل GPT-4o)
• مدل فاین‌تیون‌شده برای ارائه بازخورد
• اتوماسیون با n8n برای پیاده‌سازی چرخه بازتاب


---

🔹 الگوی مبتنی بر بازیابی دانش (RAG)
در این الگو، ایجنت هنگام انجام یک وظیفه می‌تواند از یک پایگاه دانش خارجی پرس‌وجو کند؛
بنابراین پاسخ‌ها دقیق‌تر، مستندتر و قابل استناد خواهند بود.

🛠 ابزارهای مناسب:
• پایگاه (Vector DB مثل Pinecone)
• ابزارهای UI برای ساخت سریع RAG مثل Aidbase
• ابزارهای API محور مثل SourceSync که به‌تازگی محبوب شده‌اند


---

🔹 الگوی جریان‌کاری هوشمند (AI Workflow)
در این روش، یک فلو یا اتوماسیون سنتی ایجاد می‌شود، اما برخی از مراحل توسط هوش مصنوعی انجام می‌گیرد: تحلیل، تولید متن، تصمیم‌گیری و…

🛠 ابزارهای مناسب:
• پلتفرم n8n برای مدیریت کل جریان
• مدل‌های هوش مصنوعی از طریق API (Claude، GPT-4o و…)


---

✨ تسلط بر این سه الگو یعنی تسلط بر ۸۰٪ معماری ایجنت‌ها.
اگر بتوانی این سه ساختار را خوب درک و ترکیب کنی، تقریباً هر نوع ایجنت کاربردی را می‌توانی بسازی — از اتوماسیون‌های ساده تا سیستم‌های پیچیده تصمیم‌ساز.

@rss_ai_ir
#AI #Agents #Workflow #Reflection #RAG #هوش_مصنوعی #اتوماسیون #مهندسی_ایجنت #n8n #Pinecone #GPT #Claude #LLM #python #MachineLearning