البدء مع Eigent: منصة القوى العاملة متعددة الوكلاء الأولى في العالم
⏱️ وقت القراءة المتوقع: 15 دقيقة
مقدمة
يمثل Eigent تقدماً رائداً في مجال أتمتة الذكاء الاصطناعي - منصة القوى العاملة متعددة الوكلاء الأولى في العالم التي تحول كيفية تعاملنا مع المهام المعقدة. مبني على إطار عمل CAMEL-AI، يمكن Eigent من نشر وكلاء أذكياء قادرين على التعاون والتفكير وتنفيذ تدفقات عمل معقدة بأقل تدخل بشري.
في هذا الدرس الشامل، سنستكشف كيفية إعداد واستغلال قدرات Eigent القوية، من التثبيت الأساسي إلى تنسيق الوكلاء المتعددين المتقدم.
ما يجعل Eigent ثورياً؟
🤖 تعاون الوكلاء المتعددين الذكي
على عكس أدوات الأتمتة التقليدية، يمكن لوكلاء Eigent العمل معاً ومشاركة السياق واتخاذ قرارات ذكية. كل وكيل متخصص في مجالات محددة بينما يساهم في تدفق عمل أكبر.
🔄 تكامل الإنسان في الحلقة
يحقق Eigent التوازن المثالي بين الأتمتة والإشراف البشري. يمكن للوكلاء طلب المدخلات البشرية عند الحاجة، مما يضمن الدقة ويحافظ على السيطرة.
🛠️ تكامل شامل مع مجموعة الأدوات
تتكامل المنصة بسلاسة مع:
- أتمتة المتصفح للمهام القائمة على الويب
- معالجة المستندات لعمليات الملفات
- أوامر الطرفية للتفاعل مع النظام
- تكاملات API للخدمات الخارجية
📊 حالات الاستخدام في العالم الحقيقي
يتفوق Eigent في سيناريوهات مثل:
- بحوث وتحليل السوق
- تخطيط وتنسيق السفر
- أتمتة التقارير المالية
- مراجعات وتحسين SEO
- إدارة وتنظيم الملفات
متطلبات النظام والشروط المسبقة
متطلبات الأجهزة
# المواصفات الدنيا
الذاكرة: 8 جيجابايت (16 جيجابايت موصى به)
التخزين: 10 جيجابايت مساحة فارغة
المعالج: معالج متعدد النوى (4+ أنوية موصى به)
الشبكة: اتصال إنترنت مستقر
تبعيات البرامج
للخلفية (Python):
- Python 3.8 أو أحدث
- مدير حزم uv
- إطار عمل FastAPI
- خادم Uvicorn
للواجهة الأمامية (Node.js):
- Node.js 16 أو أحدث
- مدير حزم npm أو yarn
- React 18+
- دعم TypeScript
مفاتيح API والوصول
قبل البدء، تأكد من وجود:
- مفتاح OpenAI API (لنماذج GPT)
- أي مفاتيح API خدمات محددة لحالات الاستخدام الخاصة بك
- وصول إلى مساحة عمل Slack (إذا كنت تستخدم تكامل Slack)
التثبيت والإعداد
الخطوة 1: استنساخ المستودع
# استنساخ Eigent من GitHub
git clone https://github.com/eigent-ai/eigent.git
cd eigent
# فحص هيكل المشروع
ls -la
الخطوة 2: إعداد الخلفية
# الانتقال إلى دليل الخلفية
cd backend
# تثبيت مدير حزم uv إذا لم يكن مثبتاً بالفعل
pip install uv
# تثبيت تبعيات Python
uv pip install -r requirements.txt
# إعداد متغيرات البيئة
cp .env.example .env
الخطوة 3: تكوين متغيرات البيئة
قم بتحرير ملف .env الخاص بك مع التكوينات المطلوبة:
# تكوين API الأساسي
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key_here
# تكوين قاعدة البيانات
DATABASE_URL=sqlite:///./eigent.db
# إعدادات الأمان
SECRET_KEY=your_secret_key_here
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=30
# تكامل Slack (اختياري)
SLACK_BOT_TOKEN=your_slack_bot_token
SLACK_SIGNING_SECRET=your_slack_signing_secret
الخطوة 4: إعداد الواجهة الأمامية
# في طرفية جديدة، انتقل إلى جذر المشروع
cd eigent
# تثبيت تبعيات Node.js
npm install
# أو باستخدام yarn
yarn install
الخطوة 5: بدء التطبيق
خادم الخلفية:
# من دليل الخلفية
cd backend
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
خادم تطوير الواجهة الأمامية:
# من جذر المشروع
npm run dev
# أو باستخدام yarn
yarn dev
الوصول إلى التطبيق:
- الواجهة الأمامية: http://localhost:3000
- API الخلفية: http://localhost:8000
- وثائق API: http://localhost:8000/docs
المفاهيم الأساسية والهيكل
إطار عمل الوكلاء المتعددين
يتمحور هيكل Eigent حول وكلاء متخصصين:
# مثال على هيكل الوكيل
class ResearchAgent:
def __init__(self):
self.capabilities = [
"web_browsing",
"data_analysis",
"report_generation"
]
def execute_task(self, task_description):
# منطق الوكيل لمهام البحث
pass
class ReportAgent:
def __init__(self):
self.capabilities = [
"document_creation",
"data_visualization",
"file_management"
]
def generate_report(self, data):
# منطق الوكيل لإنشاء التقارير
pass
تنسيق تدفق العمل
يتعاون الوكلاء من خلال تعريفات تدفق العمل:
# مثال على تكوين تدفق العمل
workflow:
name: "تحليل بحوث السوق"
agents:
- research_agent
- analysis_agent
- report_agent
steps:
1. data_collection:
agent: research_agent
output: raw_market_data
2. data_analysis:
agent: analysis_agent
input: raw_market_data
output: insights
3. report_generation:
agent: report_agent
input: insights
output: final_report
درس عملي: بناء أول تدفق عمل متعدد الوكلاء
السيناريو: بحث السوق الآلي
لنقم بإنشاء تدفق عمل يبحث في السوق ويحلل النتائج وينتج تقريراً شاملاً.
الخطوة 1: تحديد مهمة البحث
# إنشاء تدفق عمل جديد
research_task = {
"objective": "تحليل سوق السيارات الكهربائية في ألمانيا",
"deliverables": [
"حجم السوق وتوقعات النمو",
"تحليل المنافسين الرئيسيين",
"نظرة عامة على المشهد التنظيمي",
"رؤى سلوك المستهلك",
"تقرير HTML مع التصورات"
],
"timeline": "ساعتان",
"human_checkpoints": ["data_validation", "final_review"]
}
الخطوة 2: تكوين أدوار الوكلاء
# تكوين وكيل البحث
research_config = {
"agent_type": "WebResearchAgent",
"tools": ["browser", "search_apis", "data_extraction"],
"search_queries": [
"حجم سوق السيارات الكهربائية في ألمانيا 2024",
"البنية التحتية لشحن السيارات الكهربائية في ألمانيا",
"لوائح السيارات الألمانية للمركبات الكهربائية"
],
"sources": ["government_sites", "industry_reports", "news_articles"]
}
# تكوين وكيل التحليل
analysis_config = {
"agent_type": "DataAnalysisAgent",
"tools": ["data_processing", "statistical_analysis", "visualization"],
"analysis_methods": ["trend_analysis", "competitive_landscape", "swot_analysis"]
}
# تكوين وكيل التقرير
report_config = {
"agent_type": "ReportGenerationAgent",
"tools": ["document_creation", "chart_generation", "html_export"],
"template": "market_research_template",
"output_format": "html"
}
الخطوة 3: تنفيذ تدفق العمل
# تهيئة تدفق العمل
from eigent import WorkflowOrchestrator
orchestrator = WorkflowOrchestrator()
# إضافة وكلاء إلى تدفق العمل
workflow = orchestrator.create_workflow("german_ev_research")
workflow.add_agent("researcher", research_config)
workflow.add_agent("analyst", analysis_config)
workflow.add_agent("reporter", report_config)
# تحديد التبعيات
workflow.set_dependency("analyst", depends_on="researcher")
workflow.set_dependency("reporter", depends_on="analyst")
# تنفيذ تدفق العمل
result = workflow.execute(research_task)
الخطوة 4: مراقبة التقدم
توفر واجهة Eigent مراقبة في الوقت الفعلي:
// مكون مراقبة الواجهة الأمامية
const WorkflowMonitor = () => {
const [progress, setProgress] = useState(0);
const [currentStep, setCurrentStep] = useState('');
const [logs, setLogs] = useState([]);
useEffect(() => {
// اتصال WebSocket للتحديثات في الوقت الفعلي
const ws = new WebSocket('ws://localhost:8000/workflow/status');
ws.onmessage = (event) => {
const update = JSON.parse(event.data);
setProgress(update.progress);
setCurrentStep(update.current_step);
setLogs(prev => [...prev, update.log]);
};
}, []);
return (
<div className="workflow-monitor">
<ProgressBar value={progress} />
<CurrentStep step={currentStep} />
<LogViewer logs={logs} />
</div>
);
};
الميزات المتقدمة والتخصيص
تطوير وكلاء مخصصين
أنشئ وكلاء متخصصين لاحتياجاتك المحددة:
from eigent.base import BaseAgent
class CustomSEOAgent(BaseAgent):
def __init__(self):
super().__init__()
self.tools = [
"website_crawler",
"seo_analyzer",
"performance_metrics"
]
def analyze_website(self, url):
# منطق تحليل SEO مخصص
crawler_results = self.tools["website_crawler"].crawl(url)
seo_metrics = self.tools["seo_analyzer"].analyze(crawler_results)
return {
"technical_seo": seo_metrics.technical,
"content_analysis": seo_metrics.content,
"performance": seo_metrics.performance,
"recommendations": self.generate_recommendations(seo_metrics)
}
def generate_recommendations(self, metrics):
# توليد توصيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي
recommendations = []
if metrics.technical.page_speed < 90:
recommendations.append({
"type": "performance",
"priority": "high",
"action": "تحسين الصور وضغط CSS/JS"
})
return recommendations
التكامل مع APIs الخارجية
# مثال على تكامل Slack
class SlackNotificationAgent(BaseAgent):
def __init__(self, slack_token):
super().__init__()
self.slack_client = SlackClient(slack_token)
def send_completion_report(self, workflow_result, channel):
message = f"""
🎉 تم إكمال تدفق العمل بنجاح!
**المهمة:** {workflow_result.task_name}
**المدة:** {workflow_result.execution_time}
**الوكلاء المستخدمون:** {len(workflow_result.agents)}
📊 **ملخص النتائج:**
{workflow_result.summary}
📎 **التقرير:** {workflow_result.report_url}
"""
self.slack_client.chat_postMessage(
channel=channel,
text=message,
parse="mrkdwn"
)
معالجة الأخطاء والاستعادة
# معالجة أخطاء قوية
class WorkflowErrorHandler:
def __init__(self):
self.retry_policies = {
"network_error": {"max_retries": 3, "backoff": "exponential"},
"api_rate_limit": {"max_retries": 5, "backoff": "linear"},
"validation_error": {"max_retries": 1, "backoff": "none"}
}
def handle_error(self, error, context):
error_type = self.classify_error(error)
policy = self.retry_policies.get(error_type)
if policy and context.retry_count < policy["max_retries"]:
return self.schedule_retry(context, policy)
else:
return self.escalate_to_human(error, context)
def escalate_to_human(self, error, context):
# طلب تدخل بشري
human_input = self.request_human_guidance({
"error": str(error),
"context": context.to_dict(),
"suggested_actions": self.generate_suggestions(error)
})
return human_input
حالات الاستخدام والأمثلة في العالم الحقيقي
حالة الاستخدام 1: أتمتة تخطيط السفر
travel_workflow = {
"prompt": """
خطط لرحلة بطولة تنس لمدة 3 أيام إلى بالم سبرينجز لشخصين من سان فرانسيسكو.
الميزانية: 5 آلاف دولار. يشمل الرحلات والفنادق والأنشطة (المشي لمسافات طويلة، الطعام النباتي، المنتجعات الصحية).
أنتج جدولاً مفصلاً مع التكاليف وروابط الحجز.
أرسل ملخصاً إلى Slack #tennis-trip-sf عند الانتهاء.
""",
"agents": [
"travel_research_agent",
"booking_agent",
"itinerary_agent",
"slack_notification_agent"
],
"expected_output": "جدول HTML + إشعار Slack"
}
حالة الاستخدام 2: توليد التقارير المالية
finance_workflow = {
"prompt": """
أنتج بيان مالي للربع الثاني من bank_transaction.csv على سطح المكتب.
أنشئ تقريراً HTML مع الرسوم البيانية التي تظهر تحليل الإنفاق للمستثمرين.
""",
"data_sources": ["~/Desktop/bank_transaction.csv"],
"output_format": "html_report_with_charts",
"target_audience": "المستثمرون"
}
حالة الاستخدام 3: أتمتة بحوث السوق
market_research_workflow = {
"prompt": """
حلل صناعة الرعاية الصحية في المملكة المتحدة لتخطيط الشركة الناشئة.
قدم نظرة عامة على السوق والاتجاهات وتوقعات النمو واللوائح.
حدد أفضل 5-10 فرص وفجوات في السوق.
أنتج تقريراً HTML احترافياً وأخطر الفريق عبر Slack.
""",
"research_scope": "سوق_الرعاية_الصحية_البريطاني",
"deliverables": ["نظرة_عامة_السوق", "الفرص", "تقرير_html"],
"notification_channel": "#market-research"
}
تحسين الأداء وأفضل الممارسات
إدارة الموارد الفعالة
# تحسين استخدام موارد الوكيل
class ResourceOptimizer:
def __init__(self):
self.agent_pool = AgentPool(max_size=10)
self.task_queue = PriorityQueue()
def schedule_task(self, task, priority="normal"):
optimized_task = self.optimize_task(task)
self.task_queue.put((priority, optimized_task))
def optimize_task(self, task):
# تحليل متطلبات المهمة
if task.requires_web_browsing:
task.assign_browser_agent()
if task.involves_data_processing:
task.assign_analysis_agent()
# فرص المعالجة المتوازية
if task.has_independent_subtasks:
task.enable_parallel_execution()
return task
التخزين المؤقت والأداء
# تنفيذ التخزين المؤقت الذكي
class CacheManager:
def __init__(self):
self.cache_store = {}
self.cache_policies = {
"web_content": {"ttl": 3600, "strategy": "lru"},
"api_responses": {"ttl": 1800, "strategy": "fifo"},
"processed_data": {"ttl": 7200, "strategy": "lru"}
}
def cache_result(self, key, data, data_type):
policy = self.cache_policies.get(data_type)
if policy:
self.cache_store[key] = {
"data": data,
"timestamp": time.time(),
"ttl": policy["ttl"]
}
def get_cached_result(self, key):
if key in self.cache_store:
cached = self.cache_store[key]
if time.time() - cached["timestamp"] < cached["ttl"]:
return cached["data"]
return None
استكشاف الأخطاء وإصلاحها للمشاكل الشائعة
المشكلة 1: فشل اتصال الوكلاء
الأعراض: الوكلاء لا يتلقون تحديثات المهام أو فشل مشاركة السياق.
الحل:
# تنفيذ بروتوكول اتصال قوي
class AgentCommunicator:
def __init__(self):
self.message_bus = MessageBus()
self.heartbeat_interval = 30 # ثوان
def ensure_connectivity(self):
for agent in self.active_agents:
if not agent.is_responsive():
self.restart_agent(agent)
def restart_agent(self, agent):
# إعادة تشغيل الوكيل بأناقة مع الحفاظ على الحالة
state = agent.save_state()
new_agent = self.create_agent(agent.config)
new_agent.restore_state(state)
self.replace_agent(agent, new_agent)
المشكلة 2: تسريبات الذاكرة والموارد
الأعراض: زيادة استخدام الذاكرة مع مرور الوقت، أداء بطيء.
الحل:
# تنفيذ تنظيف الموارد
class ResourceManager:
def __init__(self):
self.resource_tracker = {}
self.cleanup_schedule = {}
def schedule_cleanup(self, resource_id, cleanup_func, delay=300):
self.cleanup_schedule[resource_id] = {
"function": cleanup_func,
"scheduled_time": time.time() + delay
}
def periodic_cleanup(self):
current_time = time.time()
for resource_id, cleanup_info in self.cleanup_schedule.items():
if current_time >= cleanup_info["scheduled_time"]:
cleanup_info["function"]()
del self.cleanup_schedule[resource_id]
المشكلة 3: تحديد معدل API
الأعراض: فشل الطلبات بسبب حدود المعدل من APIs الخارجية.
الحل:
# تحديد معدل ذكي
class RateLimiter:
def __init__(self):
self.api_limits = {
"openai": {"requests_per_minute": 60, "tokens_per_minute": 150000},
"google": {"requests_per_minute": 100, "requests_per_day": 10000}
}
self.usage_tracker = {}
def can_make_request(self, api_name):
current_usage = self.usage_tracker.get(api_name, {})
limits = self.api_limits.get(api_name)
# فحص استخدام الدقيقة الحالية
minute_usage = current_usage.get("current_minute", 0)
if minute_usage >= limits["requests_per_minute"]:
return False, self.calculate_wait_time(api_name)
return True, 0
def make_request_with_backoff(self, api_name, request_func):
can_proceed, wait_time = self.can_make_request(api_name)
if not can_proceed:
time.sleep(wait_time)
return request_func()
اعتبارات الأمان والخصوصية
حماية البيانات
# تنفيذ تشفير البيانات والمعالجة الآمنة
class DataSecurityManager:
def __init__(self):
self.encryption_key = self.generate_encryption_key()
self.sensitive_data_patterns = [
r'\b\d{4}\s?\d{4}\s?\d{4}\s?\d{4}\b', # بطاقات ائتمان
r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b', # رقم ضمان اجتماعي
r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b' # بريد إلكتروني
]
def sanitize_data(self, text):
sanitized = text
for pattern in self.sensitive_data_patterns:
sanitized = re.sub(pattern, "[محذوف]", sanitized)
return sanitized
def encrypt_sensitive_data(self, data):
return Fernet(self.encryption_key).encrypt(data.encode())
def decrypt_data(self, encrypted_data):
return Fernet(self.encryption_key).decrypt(encrypted_data).decode()
التحكم في الوصول
# تحكم في الوصول قائم على الأدوار
class AccessControlManager:
def __init__(self):
self.user_roles = {}
self.permissions = {
"admin": ["read", "write", "execute", "delete"],
"operator": ["read", "write", "execute"],
"viewer": ["read"]
}
def check_permission(self, user_id, action):
user_role = self.user_roles.get(user_id)
if not user_role:
return False
allowed_actions = self.permissions.get(user_role, [])
return action in allowed_actions
def secure_workflow_execution(self, user_id, workflow):
if not self.check_permission(user_id, "execute"):
raise PermissionError("المستخدم يفتقر إلى صلاحيات التنفيذ")
# فحوصات أمنية إضافية
if workflow.involves_sensitive_operations():
if not self.check_permission(user_id, "admin"):
raise PermissionError("مطلوب امتيازات المدير")
return True
التطويرات المستقبلية وخارطة الطريق
الميزات القادمة
- هندسة السياق المحسنة
- آليات تخزين مؤقت محسنة للمطالبات
- خوارزميات ضغط السياق المتقدمة
- توليد المطالبات النظامية المحسنة
- القدرات متعددة الوسائط
- فهم محسن للصور في أتمتة المتصفح
- توليد ومعالجة الفيديو
- تحليل ونسخ الصوت
- إدارة تدفق العمل
- دعم قوالب تدفق العمل الثابتة
- قدرات المحادثة متعددة الجولات
- إدارة إصدارات تدفق العمل المتقدمة
- توسعات التكامل
- تكامل BrowseCamp لأتمتة الويب المحسنة
- تكامل Terminal-Bench لعمليات سطر الأوامر
- تكامل إطار عمل التعلم التعزيزي
مساهمات المجتمع
يزدهر Eigent من خلال مشاركة المجتمع. المجالات الرئيسية للمساهمة:
- تطوير الوكلاء: إنشاء وكلاء متخصصين لحالات استخدام متخصصة
- قوالب تدفق العمل: تطوير أنماط تدفق عمل قابلة لإعادة الاستخدام
- وحدات التكامل: بناء موصلات للخدمات الجديدة
- تحسين الأداء: تعزيز كفاءة التنفيذ
- التوثيق: تحسين الدروس والأدلة
الخلاصة
يمثل Eigent تحولاً في نموذج تكنولوجيا الأتمتة، ويقدم قدرات لا مثيل لها من خلال التعاون الذكي متعدد الوكلاء. غطى هذا الدرس المفاهيم الأساسية والتنفيذ العملي والميزات المتقدمة التي تجعل Eigent أداة قوية لأتمتة تدفق العمل الحديثة.
عندما تبدأ رحلتك مع Eigent، تذكر أن القوة الحقيقية للمنصة تكمن في مرونتها وقابليتها للتوسع. ابدأ بتدفقات عمل بسيطة، وقم ببناء التعقيد تدريجياً مع أصبحت أكثر إلماماً بأنماط تنسيق الوكلاء.
النقاط الرئيسية
- ابدأ بساطة: ابدأ بتدفقات عمل وكيل واحد قبل التقدم إلى تنسيقات وكلاء متعددة معقدة
- استفد من القوالب: استخدم قوالب تدفق العمل الموجودة كنقاط بداية للتنفيذات المخصصة
- راقب الأداء: راجع أداء الوكيل بانتظام وحسن استخدام الموارد
- الأمان أولاً: نفذ دائماً حماية البيانات المناسبة وضوابط الوصول
- المشاركة المجتمعية: شارك في مجتمع Eigent للحصول على الدعم ومشاركة المعرفة
الخطوات التالية
- إعداد بيئة التطوير الخاصة بك باتباع هذا الدرس
- جرب الأمثلة المقدمة لفهم المفاهيم الأساسية
- أنشئ أول تدفق عمل مخصص لحاجة عمل حقيقية
- انضم إلى المجتمع على Discord للحصول على الدعم المستمر
- ساهم مرة أخرى بمشاركة تدفقات العمل والتحسينات الخاصة بك
مستقبل العمل هنا مع Eigent - احتضن قوة الأتمتة الذكية وحول كيفية تعاملك مع المهام المعقدة.
لمزيد من الدروس والأدلة المتقدمة، زر وثائقنا أو انضم إلى مناقشات مجتمعنا.