یه مدتیه دارم درباره ساخت عامل‌های هوش مصنوعی می‌خونم و یه سؤال زیاد می‌بینم:
بالاخره برای ساخت عامل هوش مصنوعی، لنگ‌چین بهتره یا لنگ‌گراف؟
تا جایی که من بررسی کردم، این دوتا واقعاً رقیب هم نیستن.
لنگ‌چین بیشتر برای اینه که مدل هوش مصنوعی، ابزارها، داده‌ها و دستورها رو سریع کنار هم بچینی و یه جریان کاری ساده بسازی.
ولی وقتی عاملت پیچیده‌تر میشه، داستان فرق می‌کنه.
مثلاً عامل باید چند مرحله جلو بره، بین چند مسیر تصمیم بگیره، چند بار ابزار صدا بزنه،
لنگ‌گراف بهت اجازه میده مسیر حرکت عامل رو خودت مشخص کنی؛
پس اگه یه عامل ساده و خطی داری، لنگ‌چین احتمالاً کارت رو راه میندازه.
ولی اگه پای حلقه، تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای، حفظ وضعیت، مدیریت خطا یا چند عامل وسط باشه، لنگ‌گراف انتخاب قدرتمندتریه.
جالب اینجاست که اصلاً لازم نیست یکی رو انتخاب کنی.
خلاصه اگر بخوام خیلی خودمونی بگم:
لنگ‌چین کمک می‌کنه قطعات عامل رو بسازی؛ لنگ‌گراف کمک می‌کنه مسیر حرکت اون قطعات رو کنترل کنی.
#هوش_مصنوعی
#عامل_هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#LangChain
#LangGraph
#AIAgents
بالاخره برای ساخت عامل هوش مصنوعی، لنگ‌چین بهتره یا لنگ‌گراف؟
تا جایی که من بررسی کردم، این دوتا واقعاً رقیب هم نیستن.
لنگ‌چین بیشتر برای اینه که مدل هوش مصنوعی، ابزارها، داده‌ها و دستورها رو سریع کنار هم بچینی و یه جریان کاری ساده بسازی.
ولی وقتی عاملت پیچیده‌تر میشه، داستان فرق می‌کنه.
مثلاً عامل باید چند مرحله جلو بره، بین چند مسیر تصمیم بگیره، چند بار ابزار صدا بزنه،
لنگ‌گراف بهت اجازه میده مسیر حرکت عامل رو خودت مشخص کنی؛
پس اگه یه عامل ساده و خطی داری، لنگ‌چین احتمالاً کارت رو راه میندازه.
ولی اگه پای حلقه، تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای، حفظ وضعیت، مدیریت خطا یا چند عامل وسط باشه، لنگ‌گراف انتخاب قدرتمندتریه.
جالب اینجاست که اصلاً لازم نیست یکی رو انتخاب کنی.
خلاصه اگر بخوام خیلی خودمونی بگم:
لنگ‌چین کمک می‌کنه قطعات عامل رو بسازی؛ لنگ‌گراف کمک می‌کنه مسیر حرکت اون قطعات رو کنترل کنی.
#هوش_مصنوعی
#عامل_هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#LangChain
#LangGraph
#AIAgents
❤1🥰1
⌨️ اگر واقعاً می‌خوای ساخت AI Agent رو یاد بگیری، فقط با یک دمو جلو نرو.
چیزی که تو خیلی از آموزش‌های Agent دیدم اینه که همه‌چیز تا وقتی خوبه که دقیقاً همون سناریوی آموزش رو اجرا کنی.
یک Agent می‌سازن، چند تا Tool بهش وصل می‌کنن، اجرا میشه و تمام.
اما وقتی بخوای همون معماری رو برای یک مسئله‌ی واقعی تغییر بدی، تازه مشکلات اصلی خودشون رو نشون می‌دن:
ارزیابی عملکرد Agent چطور انجام بشه؟
اگر مدل تصمیم اشتباه گرفت، Human-in-the-loop کجا وارد بشه؟
حافظه رو چطور اضافه کنیم؟
و مهم‌تر از همه، چطور بفهمیم Agent واقعاً بهتر شده یا فقط یک دمو قشنگ‌تر ساخته‌ایم؟
برای همین، چیزی که در آموزش Agents from Scratch از LangChain برام جالب بود، تمرکز روی کل چرخه‌ی ساخت Agent بود؛ از پیاده‌سازی و تست گرفته تا ارزیابی، Human-in-the-loop، Memory و اتصال به APIهای واقعی.
لینک مخزن :Agent from scratch
#هوش_مصنوعی
#ایجنت_هوش_مصنوعی
#AI
#AIAgents
#MachineLearning
#Programming
#LangChain
#LLM
#AIEngineering
چیزی که تو خیلی از آموزش‌های Agent دیدم اینه که همه‌چیز تا وقتی خوبه که دقیقاً همون سناریوی آموزش رو اجرا کنی.
یک Agent می‌سازن، چند تا Tool بهش وصل می‌کنن، اجرا میشه و تمام.
اما وقتی بخوای همون معماری رو برای یک مسئله‌ی واقعی تغییر بدی، تازه مشکلات اصلی خودشون رو نشون می‌دن:
ارزیابی عملکرد Agent چطور انجام بشه؟
اگر مدل تصمیم اشتباه گرفت، Human-in-the-loop کجا وارد بشه؟
حافظه رو چطور اضافه کنیم؟
و مهم‌تر از همه، چطور بفهمیم Agent واقعاً بهتر شده یا فقط یک دمو قشنگ‌تر ساخته‌ایم؟
برای همین، چیزی که در آموزش Agents from Scratch از LangChain برام جالب بود، تمرکز روی کل چرخه‌ی ساخت Agent بود؛ از پیاده‌سازی و تست گرفته تا ارزیابی، Human-in-the-loop، Memory و اتصال به APIهای واقعی.
لینک مخزن :Agent from scratch
#هوش_مصنوعی
#ایجنت_هوش_مصنوعی
#AI
#AIAgents
#MachineLearning
#Programming
#LangChain
#LLM
#AIEngineering
🔥1