چگونه ایجنت هوش مصنوعی ایجاد کنیم؟

ایجنت هوش مصنوعی چیست و چرا باید آن را بسازیم؟

تصور کنید بتوانید وظایف تکراری و وقت‌گیر روزمره‌تان را به یک دستیار هوشمند بسپارید. این دقیقاً همان کاری است که یک ایجنت هوش مصنوعی (AI Agent) انجام می‌دهد. به زبان ساده، ایجنت هوش مصنوعی یک "عامل" نرم‌افزاری است که محیط اطراف خود را حس می‌کند، تصمیم می‌گیرد و برای رسیدن به یک هدف مشخص، اقداماتی را انجام می‌دهد. این عامل می‌تواند یک نرم‌افزار ساده روی کامپیوتر شما باشد، یک اسکریپت در فضای ابری، یا حتی بخشی از یک سیستم پیچیده‌تر.

در دنیای امروز، اتوماسیون و هوشمندسازی دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت است. 76% از مشتریان به دلیل عدم شخصی‌سازی، تمایلی به خرید از برندهایی که با آن‌ها تعامل دارند، نشان نمی‌دهند. این آمار نشان می‌دهد که چگونه نیاز به راه‌حل‌های هوشمند و شخصی‌سازی شده، اهمیت پیدا کرده است. ایجنت‌های هوش مصنوعی می‌توانند این شکاف را پر کنند. آنها قادرند اطلاعات را جمع‌آوری کنند، داده‌ها را تحلیل کنند، ایمیل ارسال کنند، پاسخ سوالات متداول را بدهند، و هزاران کار دیگر که قبلاً ساعت‌ها وقت ما را می‌گرفت.

شاید شما هم مانند من، در ابتدا از پیچیدگی‌های هوش مصنوعی هراس داشتید. ترس از حجم انبوه اطلاعات، عدم اطمینان از ابزارهای مناسب، و تصور اینکه این حوزه فقط برای متخصصان است، موانع رایجی هستند. اما واقعیت این است که امروزه با وجود ابزارهای متن‌باز و زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمند مانند پایتون، ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی برای طیف وسیعی از افراد با دانش برنامه‌نویسی پایه تا متوسط، کاملاً امکان‌پذیر شده است.

از تجربه من... وقتی برای اولین بار سعی کردم یک ایجنت ساده برای جمع‌آوری اخبار بسازم، فکر می‌کردم چقدر کار سختی در پیش دارم. اما با دنبال کردن یک راهنمای خوب و استفاده از کتابخانه‌های ساده، در عرض چند ساعت توانستم اولین نسخه کاری آن را بسازم. این تجربه به من نشان داد که با رویکرد صحیح، می‌توان بر پیچیدگی‌ها غلبه کرد.

چرا الان وقت مناسبی برای یادگیری ساخت ایجنت هوش مصنوعی است؟

• ضرورت اتوماسیون: کسب‌وکارها و حتی زندگی شخصی ما بیش از هر زمان دیگری به اتوماسیون نیاز دارد. افزایش بهره‌وری و آزاد کردن زمان برای کارهای خلاقانه، از نتایج مستقیم آن است.
• دسترسی‌پذیری ابزارها: کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های متن‌باز، ورود به این حوزه را بسیار آسان کرده‌اند.
• مزیت رقابتی: تسلط بر ساخت ابزارهای هوشمند، یک مزیت قابل توجه در بازار کار و کسب‌وکار محسوب می‌شود.
• توانمندسازی فردی: ساختن ابزارهای خودتان، درک عمیق‌تری از فناوری به شما می‌دهد و توانایی حل مشکلات شخصی را افزایش می‌دهد.

در این مقاله، ما قصد داریم شما را در این مسیر همراهی کنیم. شما یاد خواهید گرفت که یک ایجنت هوش مصنوعی چه اجزایی دارد، چگونه وظیفه خود را تعریف کنید، ابزارهای مناسب را انتخاب کنید، و در نهایت، یک ایجنت کاربردی بسازید. پس با ما همراه باشید تا اولین گام‌هایتان را در دنیای شگفت‌انگیز ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی بردارید.

اجزای اصلی یک ایجنت هوش مصنوعی

برای اینکه بتوانیم یک ایجنت هوش مصنوعی بسازیم، ابتدا باید با اجزای اصلی آن آشنا شویم. این اجزا مانند اعضای یک بدن عمل می‌کنند که با همکاری یکدیگر، ایجنت را قادر به درک محیط و انجام وظایفش می‌سازند. بیایید این اجزا را به زبان ساده بررسی کنیم:

1. حسگرها (Sensors)

حسگرها، ابزارهایی هستند که ایجنت از طریق آن‌ها اطلاعات محیط را دریافت می‌کند. این اطلاعات می‌تواند شامل داده‌های بصری (مانند دوربین)، صوتی (مانند میکروفون)، داده‌های متنی، اطلاعات سنسورهای دما، فشار، یا هر نوع داده دیگری باشد که محیط اطراف ایجنت را توصیف می‌کند. در واقع، حسگرها "چشم‌ها" و "گوش‌های" ایجنت هستند.

مثال: در یک ربات چت ساده، ورودی متن کاربر حکم حسگر را دارد. در یک سیستم تشخیص تصویر، دوربین نقش حسگر را ایفا می‌کند.

2. عامل‌ها (Actuators)

عامل‌ها، ابزارهایی هستند که ایجنت از طریق آن‌ها بر محیط تأثیر می‌گذارد یا عمل می‌کند. این اقدامات می‌تواند شامل نمایش یک پیام، ارسال یک ایمیل، حرکت دادن یک بازوی رباتیک، تغییر تنظیمات یک دستگاه، یا هر نوع عمل دیگری باشد که ایجنت انجام می‌دهد. عامل‌ها "دست‌ها" و "پاهای" ایجنت هستند.

مثال: در یک ربات چت، خروجی متن به کاربر، عمل عامل است. در یک ترموستات هوشمند، تغییر دمای محیط، عمل عامل است.

3. مغز (Processing/Decision Making)

این بخش، هسته اصلی ایجنت است. مغز ایجنت، اطلاعات دریافتی از حسگرها را پردازش می‌کند، با دانش قبلی خود مقایسه می‌کند، و بر اساس منطق و الگوریتم‌های تعریف شده، تصمیم می‌گیرد که چه عملیاتی را باید از طریق عامل‌ها انجام دهد. این بخش می‌تواند بسیار ساده (مانند یک سری دستورات شرطی) یا بسیار پیچیده (مانند شبکه‌های عصبی عمیق) باشد.

مثال: در یک ترموستات هوشمند، مغز ایجنت دمای فعلی را با دمای مطلوب مقایسه کرده و تصمیم می‌گیرد که سیستم گرمایش یا سرمایش را روشن یا خاموش کند. در یک ربات پرسش و پاسخ، مغز ایجنت سوال کاربر را تحلیل کرده و بهترین پاسخ را از پایگاه دانش خود پیدا می‌کند.

آیا این واقعا درسته؟ آیا همیشه باید از صفر شروع کنیم؟ خیر! خوشبختانه، بسیاری از این اجزا توسط کتابخانه‌ها و ابزارهای آماده فراهم شده‌اند. وظیفه ما بیشتر درک نحوه اتصال این اجزا و پیاده‌سازی منطق تصمیم‌گیری است.

نقشه راه: مراحل ساخت یک ایجنت هوش مصنوعی

حالا که با اجزای اصلی یک ایجنت آشنا شدیم، بیایید یک نقشه راه عملی برای ساخت اولین ایجنت هوش مصنوعی خود ترسیم کنیم. این مراحل به شما کمک می‌کنند تا با نظم و ساختار، این فرآیند را طی کنید.

قدم اول: تعریف دقیق وظیفه (Task Definition)

این مهم‌ترین قدم است. قبل از اینکه به سراغ کدنویسی بروید، باید دقیقاً مشخص کنید که ایجنت شما قرار است چه کاری انجام دهد. هرچه وظیفه مشخص‌تر و محدودتر باشد، ساخت آن آسان‌تر خواهد بود.

چند مثال برای شروع:

• جمع‌آوری اطلاعات: مثلاً، جمع‌آوری قیمت یک محصول خاص از چند وب‌سایت مختلف.
• ارسال گزارش: مثلاً، ارسال خلاصه اخبار یک حوزه خاص به صورت روزانه از طریق ایمیل.
• پاسخ به سوالات ساده: مثلاً، یک ربات چت که به سوالات متداول در مورد یک محصول پاسخ می‌دهد.
• اتوماسیون وظایف دسکتاپ: مثلاً، تغییر نام دسته‌ای از فایل‌ها.

شخصا باور دارم... بهترین نقطه شروع، انتخاب وظیفه‌ای است که شما را هیجان‌زده کند و در عین حال، به اندازه‌ی کافی ساده باشد تا در مدت زمان کوتاهی به نتیجه برسید. این موفقیت اولیه، انگیزه شما را برای پروژه‌های بزرگ‌تر افزایش خواهد داد.

قدم دوم: انتخاب ابزار و زبان برنامه‌نویسی

انتخاب ابزار مناسب، مسیر ساخت را هموارتر می‌کند. برای شروع، ما به شدت زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) را پیشنهاد می‌کنیم. دلایل متعددی برای این انتخاب وجود دارد:

• سینتکس خوانا: پایتون زبانی بسیار خوانا و نزدیک به زبان انگلیسی است که یادگیری آن را برای مبتدیان آسان می‌کند.
• جامعه بزرگ: جامعه کاربری پایتون بسیار فعال و بزرگ است. این یعنی منابع آموزشی فراوان، کتابخانه‌های متعدد و پشتیبانی قوی.
• کتابخانه‌های قدرتمند: برای کارهای مختلف، از وب اسکرپینگ گرفته تا پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین، کتابخانه‌های آماده و قدرتمندی وجود دارد.

معرفی چند کتابخانه کلیدی برای شروع:

• requests و BeautifulSoup: این دو کتابخانه برای وب اسکرپینگ (استخراج اطلاعات از وب‌سایت‌ها) عالی هستند. با استفاده از آن‌ها می‌توانید به راحتی اطلاعات مورد نیازتان را از صفحات وب استخراج کنید.
• smtplib: اگر نیاز دارید ایجنت شما ایمیل ارسال کند (مثلاً برای ارسال گزارش)، این کتابخانه استاندارد پایتون به کار شما می‌آید.
• selenium: برای کارهایی که نیاز به تعامل با وب‌سایت‌ها دارند (مانند کلیک کردن روی دکمه‌ها یا پر کردن فرم‌ها)، سلنیوم ابزار قدرتمندی است.

گزینه‌های دیگر (برای شروع سریع‌تر):

اگر هنوز با کدنویسی راحت نیستید، ابزارهای بدون کد (No-Code) یا کم‌کد (Low-Code) مانند Zapier یا IFTTT می‌توانند نقطه شروع بسیار خوبی باشند. این ابزارها به شما اجازه می‌دهند تا با کشیدن و رها کردن اجزا، ایجنت‌های ساده‌ای بسازید. اما برای درک عمیق‌تر و ساخت ایجنت‌های پیچیده‌تر، یادگیری پایتون ضروری است.

قدم سوم: پیاده‌سازی و کدنویسی

در این مرحله، شما شروع به نوشتن کد ایجنت خود می‌کنید. این بخش شامل ترکیب اجزا و پیاده‌سازی منطق تصمیم‌گیری است.

مثال کد ساده (ساخت یک ربات چت بسیار ابتدایی):

فرض کنید می‌خواهیم یک ربات چت بسازیم که به دو سوال ساده پاسخ دهد: "سلام" و "حالت چطوره؟".

# Import necessary libraries (although not strictly needed for this simple example)
# For more complex agents, you'd import things like requests, etc.

def simple_chatbot():
    print("سلام! من یک ربات چت ساده هستم. چطور میتونم کمکتون کنم؟")
    
    while True:
        user_input = input("شما: ").lower() # Get user input and convert to lowercase

        if "سلام" in user_input:
            print("ربات: سلام به شما!")
        elif "حالت چطوره" in user_input or "چطوری" in user_input:
            print("ربات: من خوبم، ممنون که پرسیدید! شما چطورید؟")
        elif "خداحافظ" in user_input or "bye" in user_input:
            print("ربات: خداحافظ! امیدوارم روز خوبی داشته باشید.")
            break # Exit the loop
        else:
            print("ربات: متاسفم، متوجه منظورتون نشدم. لطفا دوباره بگویید.")

# Call the function to start the chatbot
if name == "main":
    simple_chatbot()
    

توضیح کد:

• ابتدا یک تابع به نام `simple_chatbot` تعریف می‌کنیم.
• با `print` به کاربر خوش‌آمد می‌گوییم.
• با استفاده از یک حلقه `while True`، برنامه به طور مداوم منتظر ورودی کاربر می‌ماند.
• `input("شما: ").lower()` ورودی کاربر را گرفته و آن را به حروف کوچک تبدیل می‌کند تا مقایسه کردن ساده‌تر شود.
• از دستورات شرطی `if`, `elif`, `else` برای بررسی ورودی کاربر استفاده می‌کنیم.
• اگر ورودی حاوی "سلام" باشد، پاسخ مناسب نمایش داده می‌شود.
• اگر ورودی حاوی "حالت چطوره" یا "چطوری" باشد، پاسخ دیگری داده می‌شود.
• اگر کاربر "خداحافظ" بگوید، برنامه با یک پیام خداحافظی خاتمه می‌یابد (`break`).
• در غیر این صورت، ربات اعلام می‌کند که متوجه نشده است.
• بخش `if name == "main":` اطمینان حاصل می‌کند که تابع `simple_chatbot` فقط زمانی اجرا شود که اسکریپت مستقیماً اجرا شود.

شاید اشتباه کنم اما... شاید این مثال هنوز به اندازه‌ی یک دستیار واقعی پیچیده نباشد، ولی پایه و اساس پردازش ورودی و تولید خروجی را به شما یاد می‌دهد. این همان منطق اصلی اکثر ایجنت‌های ساده است.

قدم چهارم: تست و بهینه‌سازی

بعد از نوشتن کد، مرحله تست و رفع اشکال (Debugging) آغاز می‌شود. شما باید ایجنت خود را با ورودی‌های مختلف آزمایش کنید تا مطمئن شوید که به درستی کار می‌کند و خطایی رخ نمی‌دهد.

نکات مهم در تست:

• تست موارد عادی: ورودی‌هایی که انتظار دارید.
• تست موارد مرزی: ورودی‌های غیرمنتظره، خالی، یا اشتباه.
• تست عملکرد: آیا ایجنت وظیفه خود را به درستی انجام می‌دهد؟
• مدیریت خطا: چگونه با خطاهای احتمالی (مانند عدم دسترسی به اینترنت برای وب اسکرپینگ) برخورد می‌کنید؟

آیا این واقعا درسته؟ آیا همیشه باید از صفر شروع کنیم؟ نه! یاد بگیریم از کدهای آماده و مثال‌های موجود در اینترنت استفاده کنیم. آن‌ها را بخوانیم، درک کنیم و سپس مطابق نیازمان تغییر دهیم. این کار باعث صرفه‌جویی زیادی در زمان و انرژی می‌شود.

بهینه‌سازی شامل بهبود عملکرد، کاهش مصرف منابع و افزایش دقت ایجنت است. این فرآیند ممکن است تکراری باشد و نیاز به چندین بار تست و اصلاح کد داشته باشد.

ساخت یک ایجنت کاربردی: مثال عملی

حالا وقت آن است که تمام آنچه آموختیم را در عمل به کار ببریم. بیایید یک ایجنت کمی پیچیده‌تر بسازیم: یک ایجنت که اخبار مربوط به یک حوزه خاص (مثلاً "هوش مصنوعی") را از یک وب‌سایت خبری جمع‌آوری کرده و خلاصه‌ای از عناوین را به ما نشان دهد.

وظیفه: جمع‌آوری عناوین مقالات حوزه "هوش مصنوعی" از یک وب‌سایت خبری مشخص.

ابزارها: پایتون، کتابخانه‌های `requests` و `BeautifulSoup`.

مراحل ساخت:

1. انتخاب وب‌سایت: فرض کنید می‌خواهیم از یک وب‌سایت خبری فرضی (که آدرس آن را جایگزین می‌کنیم) استفاده کنیم.
2. بررسی ساختار HTML وب‌سایت: با استفاده از ابزارهای توسعه‌دهنده مرورگر (مانند Inspect Element در کروم)، بخش‌هایی از HTML که عناوین مقالات در آن قرار دارند را پیدا می‌کنیم. فرض کنید عناوین در تگ‌های `

   ` با کلاس خاصی قرار دارند.

3. نوشتن کد پایتون:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# آدرس وب‌سایتی که می‌خواهیم اخبار را از آن بگیریم
# (این آدرس باید با یک وب‌سایت واقعی جایگزین شود)
URL = "https://www.example-news-site.com/technology/ai" 

def get_ai_news_titles():
    try:
        # ارسال درخواست GET به وب‌سایت
        resp
        response.raise_for_status() # بررسی خطاهای احتمالی HTTP

        # تجزیه محتوای HTML صفحه با BeautifulSoup
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # پیدا کردن تمام تگ‌های 
 که احتمالاً حاوی عناوین اخبار هستند
        # (این سلکتور باید بر اساس ساختار واقعی وب‌سایت تنظیم شود)
        # فرض می‌کنیم عناوین در تگ h2 با کلاس 'article-title' قرار دارند
        news_titles_tags = soup.find_all('h2', class_='article-title')

        if not news_titles_tags:
            print("هیچ عنوانی پیدا نشد. ممکن است ساختار صفحه تغییر کرده باشد یا سلکتور اشتباه باشد.")
            return []

        # استخراج متن عناوین
        titles = []
        for title_tag in news_titles_tags:
            title = title_tag.get_text().strip() # دریافت متن و حذف فضاهای خالی اضافی
            if title: # اگر عنوان خالی نبود
                titles.append(title)
        
        return titles

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"خطا در دریافت اطلاعات از وب‌سایت: {e}")
        return []
    except Exception as e:
        print(f"خطای غیرمنتظره: {e}")
        return []

# اجرای تابع و نمایش عناوین
if name == "main":
    print(f"در حال دریافت عناوین اخبار هوش مصنوعی از: {URL}\n")
    
    ai_headlines = get_ai_news_titles()
    
    if ai_headlines:
        print("عناوین اخبار امروز:")
        for i, headline in enumerate(ai_headlines):
            print(f"{i+1}. {headline}")
    else:
        print("موفق به دریافت عناوین نشدیم.")

    

شرح کد:

• ابتدا کتابخانه‌های `requests` (برای ارسال درخواست HTTP) و `BeautifulSoup` (برای تجزیه HTML) را وارد می‌کنیم.
• آدرس وب‌سایت مورد نظر را در متغیر `URL` ذخیره می‌کنیم. توجه: این آدرس باید با یک وب‌سایت واقعی و قابل دسترس جایگزین شود.
• تابع `get_ai_news_titles` را تعریف می‌کنیم.
• درون `try-except` بلاک، درخواست `GET` به آدرس وب‌سایت ارسال می‌شود.
• `response.raise_for_status()` خطاها را بررسی می‌کند (مثلاً اگر صفحه پیدا نشد).
• `BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')` محتوای HTML صفحه را برای پردازش آماده می‌کند.
• `soup.find_all('h2', class_='article-title')` به دنبال تمام تگ‌های `

  ` با کلاس `article-title` می‌گردد. توجه: این بخش بسیار مهم است و باید بر اساس ساختار واقعی وب‌سایت مورد نظر شما تنظیم شود. ممکن است عناوین در تگ‌های دیگری (مثل `

  `) یا با کلاس‌های متفاوت باشند.

• اگر تگ‌ها پیدا شدند، متن داخل آن‌ها استخراج شده و به لیست `titles` اضافه می‌شود.
• در صورت بروز هرگونه خطا (مانند مشکل اتصال به اینترنت یا تغییر ساختار وب‌سایت)، پیام مناسبی نمایش داده می‌شود.
• در نهایت، اگر عناوینی پیدا شد، به صورت لیست شماره‌دار نمایش داده می‌شوند.

درس آموخته‌ها از این مثال:

• اهمیت بررسی ساختار HTML: وب اسکرپینگ به شدت به ساختار HTML وب‌سایت وابسته است. کوچکترین تغییری در آن می‌تواند کد شما را از کار بیندازد.
• مدیریت خطا حیاتی است: همیشه باید برای خطاهای احتمالی (مانند عدم دسترسی به سایت یا تغییر ساختار) آماده باشید.
• شروع با ساده‌ترین حالت: ابتدا سعی کنید وظیفه را تا حد امکان ساده کنید و سپس به تدریج پیچیدگی را افزایش دهید.

چالش‌ها، ملاحظات و آینده ساخت ایجنت هوش مصنوعی

ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی، هرچند بسیار هیجان‌انگیز و کاربردی است، اما بدون چالش نیست. آگاهی از این چالش‌ها و ملاحظات، به شما کمک می‌کند تا ایجنت‌های ایمن‌تر، مسئولانه‌تر و مؤثرتری بسازید.

چالش‌های فنی و عملی

• پایداری و نگهداری: همانطور که گفته شد، وب‌سایت‌ها و APIها ممکن است تغییر کنند. این بدان معناست که ایجنت‌های شما نیاز به نگهداری و به‌روزرسانی مداوم دارند.
• مقیاس‌پذیری: اگر ایجنت شما قرار است حجم بالایی از داده را پردازش کند یا به طور مداوم فعال باشد، نیاز به زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر خواهید داشت.
• امنیت داده‌ها: اگر ایجنت شما با اطلاعات حساس کار می‌کند، حفظ امنیت این داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است.
• مدیریت منابع: ایجنت‌های پیچیده ممکن است نیاز به منابع محاسباتی زیادی داشته باشند.

ملاحظات اخلاقی و اجتماعی

سوگیری (Bias) در الگوریتم‌ها: اگر داده‌هایی که برای آموزش ایجنت استفاده می‌شوند، سوگیری داشته باشند، ایجنت نیز سوگیری را بازتاب خواهد داد. این می‌تواند منجر به تبعیض یا نتایج ناعادلانه شود. مثلاً، اگر یک سیستم استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی با داده‌های تاریخی آموزش داده شود که در آن تبعیض علیه گروهی از افراد وجود داشته، سیستم نیز همین الگو را یاد خواهد گرفت.

حریم خصوصی: جمع‌آوری و پردازش داده‌ها باید با رعایت قوانین حریم خصوصی و با کسب رضایت افراد انجام شود.

شفافیت و قابلیت توضیح: در برخی موارد، درک اینکه چرا یک ایجنت تصمیم خاصی گرفته است، دشوار است (مشکل "جعبه سیاه"). این مسئله در حوزه‌هایی مانند پزشکی یا حقوقی بسیار حیاتی است.

استفاده مسئولانه: هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی است و باید با مسئولیت‌پذیری از آن استفاده کرد.

آینده ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی

دنیای ایجنت‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است. در آینده، شاهد ایجنت‌های پیچیده‌تری خواهیم بود که قادر به انجام کارهای خلاقانه‌تر، یادگیری مداوم و تعاملات عمیق‌تر با انسان‌ها هستند.

یادگیری ماشین (Machine Learning) و پردازش زبان طبیعی (NLP): این حوزه‌ها نقش کلیدی در توسعه ایجنت‌های هوشمندتر دارند. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، ایجنت‌ها می‌توانند از تجربیات خود بیاموزند و عملکردشان را بهبود بخشند. NLP نیز به آن‌ها کمک می‌کند تا زبان انسان را بهتر درک کرده و با او ارتباط برقرار کنند.

نظارت انسانی (Human Oversight): احتمالا... اتوماسیون کامل همیشه بهترین راه نیست. در بسیاری از سناریوها، دخالت انسان برای نظارت، تأیید تصمیمات یا ورود در مواقع خاص، ضروری خواهد بود. ایجنت‌های آینده احتمالاً به گونه‌ای طراحی خواهند شد که همکاری مؤثری با انسان داشته باشند.

از تجربه من... آینده هوش مصنوعی بسیار روشن است و ساخت ایجنت‌ها بخشی جدایی‌ناپذیر از این آینده خواهد بود. شروع یادگیری این مهارت از همین امروز، شما را در موقعیت بهتری برای بهره‌مندی از فرصت‌های پیش رو قرار خواهد داد.