0

دانلود کتاب راهنمای مصور برای عامل‌های هوش مصنوعی: ساخت سیستم‌های خودمختار با LLMها، ابزارها و حافظه

  • عنوان کتاب: An Illustrated Guide to AI Agents Building Autonomous Systems with LLMs, Tools, and Memory
  • نویسنده: Maarten Grootendorst, Jay Alammar
  • حوزه: رباتهای خودمختار, عاملهای هوش مصنوعی
  • سال انتشار: 2026
  • تعداد صفحه: 728
  • زبان اصلی: انگلیسی
  • نوع فایل: pdf
  • حجم فایل: 23.3 مگابایت

در سال‌های پس از استفاده عمومی گسترده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، اتفاق قابل توجهی رخ داد: آنها فقط حرف زدن را کنار گذاشتند و شروع به عمل کردن کردند. با داشتن یک هدف، مجموعه‌ای از ابزارها و کمی حافظه، یک LLM اکنون می‌تواند در وب جستجو کند، کد بنویسد و اجرا کند، برنامه‌های خود را اصلاح کند و با کمترین دخالت، در مراحل مختلف مشکلات را حل کند. ما این سیستم‌ها را عامل‌های هوش مصنوعی می‌نامیم و آنها یکی از مهمترین تغییرات در نحوه انجام کار و نحوه ساخت نرم‌افزار را نشان می‌دهند. این کتاب مقدمه‌ای جامع و بسیار بصری از دنیای عامل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که هم مبانی مفهومی و هم کاربردهای عملی را پوشش می‌دهد. ما با “مغز” قدرتمندترین عامل‌های امروزی، LLM استدلالی، شروع می‌کنیم و سپس عامل را به صورت قطعه قطعه می‌سازیم: حافظه، ابزارها، برنامه‌ریزی و تأمل. از آنجا به بررسی نحوه رفتار عامل‌ها به عنوان سیستم، نحوه ارزیابی آنها و نحوه تخصص آنها می‌پردازیم، چه به معنای همکاری چندین عامل، عامل‌هایی که می‌توانند ببینند و بشنوند، یا عامل‌های کدنویسی که به عنصر اصلی توسعه نرم‌افزار مدرن تبدیل شده‌اند. هدف اصلی این کتاب ایجاد شهود است. سرعت توسعه در عامل‌های هوش مصنوعی حتی از LLMهایی که به آنها قدرت می‌دهند، گیج‌کننده‌تر است. چارچوب‌ها، پروتکل‌ها و معماری‌های جدید هر هفته منتشر می‌شوند و همگام بودن با آنها می‌تواند مانند یک نبرد از پیش باخته به نظر برسد. به جای دنبال کردن آخرین نسخه‌ها، ما بر اصول عامل‌ها، اجزا و اصولی که به طرز چشمگیری در زیر این چرخش ثابت می‌مانند، تمرکز می‌کنیم، به طوری که هر چه در ادامه بیاید، شما مدل‌های ذهنی برای درک آن خواهید داشت. برای دستیابی به این هدف، به فلسفه شهود-محور کتاب قبلی خود، «مدل‌های زبان بزرگ عملی» بازمی‌گردیم. واکنش خوانندگان به آن کتاب، از صنایع، پیشینه‌ها و زبان‌های مختلف، ما را متقاعد کرد که توضیحات بصری و مبتنی بر شهود، ساده‌سازی مطالب فنی نیستند، بلکه اغلب مستقیم‌ترین مسیر به درون آن هستند. بنابراین یک بار دیگر، ما به طور آزادانه از زبان بصری استفاده می‌کنیم. صدها تصویر اصلی به مفاهیم و فرآیندهای اصلی سیستم‌های عامل هویت بصری می‌دهند. یک شکل خاص، که در فصل 1 معرفی شده است، به عنوان پایه و اساس کل کتاب عمل می‌کند. این کتاب آناتومی یک عامل را نشان می‌دهد و هر فصل بعدی به یکی از اجزای آن می‌پردازد، به طوری که در پایان، تصویر کاملی را به صورت قطعه قطعه گردآوری کرده‌اید. این کتاب درباره عامل‌هایی است که توسط LLMها پشتیبانی می‌شوند. انواع دیگری از عامل‌های هوش مصنوعی در عمل وجود دارند، اما به جای اینکه در هر بار ذکر «عامل‌های هوش مصنوعی با پشتیبانی LLM» بنویسیم، ما به سادگی از عامل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنیم و به شما اطمینان می‌دهیم که به یاد داشته باشید منظورمان کدام نوع است. یک نکته دیگر قبل از شروع. شکل‌های این کتاب همگی سفارشی ساخته شده‌اند و هر کدام قبل از اینکه به صفحه مورد نظر برسند، مراحل طراحی، استدلال و بازطراحی بیشتری را پشت سر گذاشته‌اند، بیش از آنچه که ما می‌خواهیم بشماریم. ما به این روش کار کردیم زیرا اطلاعات را برای فروش جمع‌آوری نمی‌کردیم. ما چیزی را برای شما می‌ساختیم، با نهایت دقتی که می‌دانستیم. اینکه امیدواریم با آن چه کار کنید، سوالی است که برای پس‌گفتار، در همان صفحه آخر، نگه داشته‌ایم.

Something remarkable happened in the years following the broad public usage of large language models (LLMs): they stopped just talking and started doing. Given a goal, a set of tools, and a bit of memory, an LLM can now search the web, write and run code, revise its own plans, and work through problems over many steps with little hand-holding. We call these systems AI agents, and they represent one of the most consequential shifts in how work gets done and how software gets built. This book provides a comprehensive and highly visual introduction to the world of AI agents, covering both the conceptual foundations and practical applications. We start with the “brain” of today’s most powerful agents, the reasoning LLM, and then build the agent up piece by piece: memory, tools, planning, and reflection. From there we look at how agents behave as systems, how to evaluate them, and how they specialize, whether that means multiple agents collaborating, agents that can see and hear, or the coding agents that have become a staple of modern software development. The main goal of this book is to build intuition. The pace of development in AI agents is even more dizzying than that of the LLMs that power them. New frameworks, protocols, and architectures appear weekly, and keeping up can feel like a losing battle. Instead of chasing the latest releases, we focus on the fundamentals of agents, the components and principles that remain strikingly consistent underneath the churn, so that whatever comes next, you will have the mental models to understand it. To achieve this, we return to the intuition-first philosophy of our previous book, Hands-On Large Language Models. The response to that book, from readers across industries, backgrounds, and languages, convinced us that visual, intuition-driven explanations are not a simplification of technical material but often the most direct path into it. So once again, we use visual language liberally. Hundreds of original illustrations give a visual identity to the major concepts and processes of agentic systems. One figure in particular, introduced in Chapter 1, serves as the foundation of the entire book. It shows the anatomy of an agent, and every subsequent chapter zooms into one of its components, so that by the end you will have assembled the complete picture piece by piece. This book is about agents backed by LLMs. Other kinds of AI agents exist in practice, but rather than writing “LLM-backed AI agents” at every mention, we simply say AI agents and trust you to recall which kind we mean. One more thing before we begin. The figures in this book are all custom made, and each went through more rounds of sketching, argument, and redrawing than we care to count before it earned its page. We worked this way because we were not assembling information for sale; we were making something for you, as carefully as we knew how. What we hope you do with it is a question we have saved for the afterword, on the very last page.

این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:

Download: An Illustrated Guide to AI Agents

نظرات کاربران

  •  چنانچه دیدگاه شما توهین آمیز باشد تایید نخواهد شد.
  •  چنانچه دیدگاه شما جنبه تبلیغاتی داشته باشد تایید نخواهد شد.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بیشتر بخوانید