نقش هوش مصنوعی در شرکتهای فناوری به سرعت در حال تحول است. موارد استفاده هوش مصنوعی از پردازش اطلاعات منفعل به عوامل فعال قادر به انجام وظایف تبدیل شده است. براساس بررسی مارس 2025 در مورد تصویب جهانی AI که توسط گرجی و نیوتنکسبنا بر گزارش ها ، 91 ٪ از مدیران فنی در مرحله رشد و شرکت های سازمانی از استفاده یا برنامه ریزی برای استفاده از AI عامل استفاده می کنند.
عوامل تماس با API نمونه اصلی این تغییر به عوامل هستند. عوامل تماس با API از مدل های بزرگ زبان (LLMS) برای تعامل با سیستم های نرم افزاری از طریق رابط های برنامه نویسی برنامه (API) استفاده می کنند.
به عنوان مثال ، با ترجمه دستورات زبان طبیعی به تماس های دقیق API ، عوامل می توانند داده های زمان واقعی را بازیابی کنند ، کارهای معمول را خودکار کنند یا حتی سایر سیستم های نرم افزاری را کنترل کنند. این قابلیت عوامل هوش مصنوعی را به واسطه های مفید بین قصد انسان و عملکرد نرم افزار تبدیل می کند.
شرکت ها در حال حاضر از عوامل تماس API در حوزه های مختلف استفاده می کنند از جمله:
- برنامه های مصرف کننده: دستیارهایی مانند Apple’s Siri یا Amazon’s Alexa به منظور ساده سازی کارهای روزانه ، مانند کنترل دستگاه های خانه هوشمند و رزرواسیون طراحی شده اند.
- گردش کار سازمانی: شرکت ها نمایندگان API را برای خودکار سازی وظایف تکراری مانند بازیابی داده ها از CRM ، تولید گزارش یا تثبیت اطلاعات از سیستم های داخلی مستقر کرده اند.
- بازیابی و تجزیه و تحلیل داده ها: شرکت ها برای ساده سازی دسترسی به مجموعه داده های اختصاصی ، منابع مبتنی بر اشتراک و API های عمومی به منظور تولید بینش ، از نمایندگان API استفاده می کنند.
در این مقاله از یک روش مهندسی محور برای درک ، ساخت و بهینه سازی عوامل API استفاده خواهم کرد. مطالب موجود در این مقاله تا حدودی بر اساس تحقیقات و توسعه عملی انجام شده توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی گرجستان است. سوال انگیزه بخش بسیاری از تحقیقات آزمایشگاه هوش مصنوعی در حوزه عوامل تماس با API این مطلب است: “اگر یک سازمان دارای API باشد ، مؤثرترین روش برای ساختن یک عامل که می تواند با آن API با استفاده از زبان طبیعی ارتباط برقرار کند ، چیست؟”
من توضیح خواهم داد که چگونه کارگزاران API کار می کنند و چگونه می توانند با موفقیت معماری و مهندسی این عوامل را برای عملکرد انجام دهند. سرانجام ، من یک گردش کار منظم را ارائه می دهم که تیم های مهندسی می توانند از آنها برای اجرای عوامل تماس با API استفاده کنند.
I. تعاریف کلیدی:
- رابط برنامه نویسی API یا برنامه: مجموعه ای از قوانین و پروتکل ها که برنامه های مختلف نرم افزاری را برای برقراری ارتباط و تبادل اطلاعات فراهم می کند.
- نماینده: یک سیستم هوش مصنوعی برای درک محیط خود ، تصمیم گیری و اقدامات برای دستیابی به اهداف خاص طراحی شده است.
- نماینده API: یک عامل تخصصی هوش مصنوعی که دستورالعمل های زبان طبیعی را به تماس های دقیق API ترجمه می کند.
- عامل تولید کد: یک سیستم هوش مصنوعی که با نوشتن ، اصلاح و اشکال زدایی کد در توسعه نرم افزار کمک می کند. در حالی که مرتبط است ، تمرکز من در اینجا بیشتر روی عوامل است که فراخوانی API ، اگرچه هوش مصنوعی نیز می تواند کمک کند ساخت این عوامل
- MCP (پروتکل زمینه مدل): یک پروتکل ، به ویژه توسط انسان شناسی ساخته شده است، تعریف چگونگی اتصال LLM ها به ابزارهای خارجی و منابع داده.
ii. کار اصلی: ترجمه زبان طبیعی به اقدامات API
عملکرد اساسی یک عامل تماس API تفسیر درخواست طبیعی زبان کاربر و تبدیل آن به یک یا چند تماس API دقیق است. این روند به طور معمول شامل موارد زیر است:
- تشخیص هدف: درک هدف کاربر ، حتی اگر مبهم بیان شود.
- انتخاب ابزار: شناسایی نقطه پایانی API مناسب – یا “ابزارها” از مجموعه ای از گزینه های موجود که می توانند هدف را انجام دهند.
- استخراج پارامتر: شناسایی و استخراج پارامترهای لازم برای تماس (های) API انتخاب شده از پرس و جو کاربر.
- اجرای و تولید پاسخ: برقراری تماس (های) API ، دریافت پاسخ (ها) ، و سپس سنتز این اطلاعات در یک پاسخ منسجم یا انجام یک عمل بعدی.
درخواستی مانند ، “سلام سیری ، امروز هوا چیست؟” نماینده باید نیاز به تماس با API آب و هوا را مشخص کند ، مکان فعلی کاربر را تعیین کند (یا به مشخصات یک مکان اجازه می دهد) ، و سپس تماس API را برای بازیابی اطلاعات آب و هوا تدوین می کند.
برای درخواست “هی سیری ، امروز هوا چیست؟” ، ممکن است یک تماس API نمونه ای به نظر برسد:
دریافت /v1 /آب و هوا؟ موقعیت مکانی = ٪ جدید 20york و واحدها = متریک
چالش های اولیه سطح بالا در این فرآیند ترجمه ذاتی است ، از جمله ابهام زبان طبیعی و نیاز عامل برای حفظ زمینه در تعامل چند مرحله ای.
به عنوان مثال ، عامل باید اغلب قسمت های قبلی مکالمه یا نتایج تماس API قبلی را به خاطر بسپارد تا اقدامات فعلی را آگاه کند. در صورت عدم مدیریت صریح ، از دست دادن متن یک حالت خرابی مشترک است.
iii معماری راه حل: اجزای کلیدی و پروتکل ها
ایجاد عوامل مؤثر API به یک رویکرد معماری ساختاری نیاز دارد.
1. تعریف “ابزارها” برای عامل
برای استفاده از یک LLM ، این قابلیت های API باید به گونه ای که می تواند درک کند ، برای آن توصیف شود. هر نقطه پایانی یا عملکرد API اغلب به عنوان “ابزار” نشان داده می شود. تعریف ابزار قوی شامل موارد زیر است:
- توضیحات روشن و طبیعی زبان از هدف و عملکرد ابزار.
- مشخصات دقیق پارامترهای ورودی آن (نام ، نوع ، چه مورد نیاز یا اختیاری و توضیحات).
- توضیحی از خروجی یا داده ای که ابزار باز می گردد.
2. نقش پروتکل زمینه مدل (MCP)
MCP یک فعال کننده مهم برای استفاده از ابزار استاندارد تر و قوی تر توسط LLMS است. این یک قالب ساختاری برای تعریف چگونگی اتصال مدل ها به ابزارهای خارجی و منابع داده فراهم می کند.
استاندارد سازی MCP مفید است زیرا امکان ادغام آسان تر ابزارهای متنوع را فراهم می کند ، قابلیت استفاده مجدد از تعاریف ابزار را در بین عوامل یا مدل های مختلف ترویج می کند. علاوه بر این ، این بهترین روش برای تیم های مهندسی است و از مشخصات API به خوبی تعریف شده مانند مشخصات OpenAPI استفاده می کند. ابزارهایی مانند Stainless.ai برای کمک به تبدیل این مشخصات OpenAPI به تنظیمات MCP طراحی شده اند و روند ساخت API ها را “آماده” آماده می کنند.
3. چارچوب های عامل و گزینه های اجرای
چندین چارچوب می تواند در ساخت خود عامل کمک کند. اینها شامل:
- Pydantic: در حالی که به طور انحصاری یک چارچوب عامل نیست ، Pydantic برای تعریف ساختار داده ها و اطمینان از ایمنی نوع برای ورودی ها و خروجی های ابزار مفید است ، که برای قابلیت اطمینان مهم است. بسیاری از پیاده سازی های عامل سفارشی از Pydantic برای این یکپارچگی ساختاری استفاده می کنند.
- MCP_AGENT LASTMILE: این چارچوب به طور خاص برای همکاری با MCPS طراحی شده است ، و ساختاری با عقیده بیشتری را ارائه می دهد که با شیوه هایی برای ساختن عوامل مؤثر مطابقت دارد ، همانطور که در تحقیقات از مکان هایی مانند انسان شناسی توضیح داده شده است.
- چارچوب داخلی: همچنین استفاده از عوامل تولید کد AI (با استفاده از ابزارهایی مانند مکان نما یا Cline) به طور فزاینده ای معمول است تا به نوشتن کد دیگ بخار برای عامل ، ابزارهای آن و منطق اطراف کمک کند. تجربه آزمایشگاه هوش مصنوعی گرجستان همکاری با شرکت ها در اجرای عامل نشان می دهد که این می تواند برای ایجاد چارچوب های بسیار کم و سفارشی بسیار عالی باشد.
IV مهندسی برای قابلیت اطمینان و عملکرد
اطمینان از اینكه یك نماینده تماس های API را با اطمینان انجام می دهد و به خوبی انجام می دهد ، نیاز به تلاش مهندسی متمرکز دارد. دو راه برای انجام این کار (1) ایجاد و اعتبار سنجی مجموعه داده ها و (2) مهندسی و بهینه سازی سریع است.
1. ایجاد و اعتبار سنجی مجموعه داده ها
آموزش (در صورت کاربرد) ، آزمایش و بهینه سازی یک عامل به یک مجموعه داده با کیفیت بالا نیاز دارد. این مجموعه داده باید شامل نمایش داده های مربوط به زبان طبیعی و توالی یا نتایج تماس API مورد نظر آنها باشد.
- ایجاد دستی: تهیه دستی یک مجموعه داده از دقت و ارتباط بالایی برخوردار است اما می تواند کارآمد باشد.
- نسل مصنوعی: تولید داده ها به صورت برنامه ای یا استفاده از LLM ها می تواند ایجاد مجموعه داده ها را مقیاس کند ، اما این رویکرد چالش های قابل توجهی را ارائه می دهد. تحقیقات آزمایشگاه AI گرجستان نشان داد که اطمینان از صحت و پیچیدگی واقع بینانه تماس ها و نمایش داده های API مصنوعی تولید شده بسیار دشوار است. غالباً ، سؤالات ایجاد شده بیش از حد بی اهمیت یا غیرممکن پیچیده بودند و اندازه گیری عملکرد عامل ظریف را دشوار می کردند. اعتبار سنجی دقیق داده های مصنوعی کاملاً مهم است.
برای ارزیابی انتقادی ، یک مجموعه داده کوچکتر ، با کیفیت بالا و با کیفیت ، اغلب بینش های قابل اطمینان تری نسبت به یک مصنوعی بزرگ و پر سر و صدا فراهم می کند.
2. مهندسی سریع و بهینه سازی
عملکرد یک عامل مبتنی بر LLM به شدت تحت تأثیر اعلان هایی است که برای هدایت استدلال و انتخاب ابزار آن استفاده می شود.
- فوریت موثر شامل تعریف واضح کار عامل ، ارائه توضیحات در مورد ابزارهای موجود و ساخت سریع برای تشویق استخراج پارامترهای دقیق است.
- بهینه سازی سیستماتیک با استفاده از چارچوب هایی مانند DSPY می تواند عملکرد را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. DSPY به شما امکان می دهد مؤلفه های عامل خود را تعریف کنید (به عنوان مثال ، ماژول های تولید فکر ، انتخاب ابزار ، قالب بندی پارامترها) و سپس از یک رویکرد کامپایلر مانند با نمونه های چند عکس از مجموعه داده خود استفاده می کنید تا بتوانید دستورالعمل ها یا تنظیمات بهینه شده را برای این مؤلفه ها پیدا کنید.
V. یک مسیر توصیه شده برای عوامل مؤثر API
توسعه عوامل قوی AI AI ، یک رشته مهندسی تکراری است. بر اساس یافته های تحقیقات آزمایشگاه AI Georgian ، نتایج ممکن است با استفاده از یک گردش کاری سیستماتیک مانند موارد زیر به طور قابل توجهی بهبود یابد:
- با تعاریف Clear API شروع کنید: با ساختار خوب شروع کنید مشخصات OpenAPI برای API که نماینده شما با آن تعامل خواهد داشت.
- دسترسی به ابزار استاندارد: مشخصات OpenAPI خود را به MCP ابزارهایی مانند ضد زنگ.ai می تواند این کار را تسهیل کند و یک روش استاندارد برای نماینده شما ایجاد و استفاده از API های شما ایجاد کند.
- عامل را پیاده سازی کنید: یک چارچوب یا رویکرد مناسب را انتخاب کنید. این ممکن است شامل استفاده باشد پوزنتیک برای مدل سازی داده ها در یک ساختار عامل سفارشی یا استفاده از چارچوبی مانند MCP_AGENT LASTMILE که در اطراف MCP ساخته شده است.
- قبل از انجام این کار ، اتصال MCP را به ابزاری مانند Claude Desktop یا Cline در نظر بگیرید و به صورت دستی از این رابط استفاده کنید تا احساس کنید که یک عامل عمومی می تواند از آن استفاده کند ، چه تعداد تکرارها معمولاً برای استفاده صحیح از MCP و هر جزئیات دیگری که ممکن است در زمان اجرای شما موجب صرفه جویی در زمان شما شود ، در نظر بگیرید.
- یک مجموعه داده ارزیابی کیفیت را تنظیم کنید: به صورت دستی یک مجموعه داده از نمایش داده ها و تعامل API مورد انتظار را به صورت دستی ایجاد یا دقیق کنید. این برای آزمایش و بهینه سازی قابل اعتماد بسیار مهم است.
- بهینه سازی و منطق عامل: چارچوب هایی مانند DSPY برای تصحیح مطالب و منطق داخلی خود ، با استفاده از مجموعه داده های خود برای پیشرفت در دقت و قابلیت اطمینان.
vi یک نمونه بارز از گردش کار
در اینجا یک مثال ساده ارائه شده است که گردش کار توصیه شده برای ساختن یک عامل تماس API را نشان می دهد:
مرحله 1: با تعاریف Clear API شروع کنید
یک API را برای مدیریت یک لیست کارهای ساده ، تعریف شده در OpenAPI تصور کنید:
OpenAPI: 3.0.0
اطلاعات:
عنوان: API لیست کارهای انجام شده
نسخه: 1.0.0
مسیرها:
/وظایف:
پست:
خلاصه: یک کار جدید اضافه کنید
درخواست:
مورد نیاز: درست است
محتوا:
برنامه/JSON:
طرحواره:
نوع: شیء
خواص:
توضیحات:
نوع: رشته
پاسخ ها:
‘201’:
توضیحات: کار با موفقیت ایجاد شده است
دریافت:
خلاصه: همه کارها را دریافت کنید
پاسخ ها:
“200”:
توضیحات: لیست کارها
مرحله 2: دسترسی به ابزار استاندارد
مشخصات OpenAPI را به پیکربندی های پروتکل متن مدل (MCP) تبدیل کنید. با استفاده از ابزاری مانند ضد زنگ.ai ، این ممکن است عملکرد داشته باشد:
| نام ابزار | شرح | پارامترهای ورودی | توصیف خروجی |
| کار را اضافه کنید | یک کار جدید به لیست کارها اضافه می کند. | “توضیحات” (رشته ، لازم): توضیحات کار. | تأیید ایجاد کار. |
| وظایف خود را دریافت کنید | همه کارها را از لیست کارهای انجام می دهد. | هیچ کدام | لیستی از کارها با توضیحات آنها. |
مرحله 3: نماینده را پیاده سازی کنید
با استفاده از Pydantic برای مدل سازی داده ها ، توابع مربوط به ابزارهای MCP را ایجاد کنید. سپس از LLM برای تفسیر نمایش داده های زبان طبیعی استفاده کنید و ابزار و پارامترهای مناسب را انتخاب کنید.
مرحله 4: یک مجموعه داده ارزیابی کیفیت
یک مجموعه داده ایجاد کنید:
| پرسش | تماس API مورد انتظار | نتیجه مورد انتظار |
| “اضافه کردن” خرید مواد غذایی “را به لیست من اضافه کنید.” | `کار را با” توضیحات “اضافه کنید =” خرید مواد غذایی “ | تأیید ایجاد کار |
| “چه چیزی در لیست من است؟” | “وظایف را بدست آورید” | لیست وظایف ، از جمله “خرید مواد غذایی” |
مرحله 5: پیشبرد و منطق عامل را بهینه کنید
از DSPY برای تصفیه مطالب ، با تمرکز بر روی دستورالعمل های روشن ، انتخاب ابزار و استخراج پارامترها با استفاده از مجموعه داده های تنظیم شده برای ارزیابی و بهبود استفاده کنید.
با ادغام این بلوک های ساختمانی-از تعاریف ساختار یافته API و پروتکل های ابزار استاندارد گرفته تا شیوه های دقیق داده ها و بهینه سازی سیستماتیک-تیم های مهندسی می توانند عوامل AI با قابلیت ، قابل اعتماد و قابل حفظ تر را بسازند.
