- عنوان کتاب: Design Multi-Agent AI Systems Using MCP and A2A
- نویسنده: Gigi Sayfan
- حوزه: عامل هوش مصنوعی
- سال انتشار: 2027
- تعداد صفحه: 536
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 3.58 مگابایت
تکامل سریع مدلهای زبانی بزرگ، هوش مصنوعی را از سیستمهای ایستا و مبتنی بر فرمان به معماریهای پویا و عاملمحوری که قادر به استدلال، برنامهریزی و عمل در دنیای واقعی هستند، تغییر داده است. قدرتمندترین برنامههای هوش مصنوعی امروزی دیگر خطوط لوله تک مدلی نیستند؛ آنها سیستمهایی از عاملهای همکار هستند که از ابزارها استفاده میکنند، زمینه را مدیریت میکنند و برای حل مشکلات پیچیده با یکدیگر هماهنگ میشوند. ساخت چنین سیستمهایی مستلزم فراتر رفتن از استفاده از چارچوبهای سطحی است. این امر مستلزم درک عمیقی از نحوه عملکرد هوش مصنوعی عاملمحور است. این کتاب به جای اینکه چارچوبهای عاملمحور را به عنوان جعبههای سیاه در نظر بگیرد، رویکردی مبتنی بر عمل و عملی را در پیش میگیرد. شما با ساخت یک چارچوب چندعاملی انعطافپذیر و توسعهپذیر در پایتون از اصول اولیه، آنچه را که در پشت پرده سیستمهای عاملمحور مدرن اتفاق میافتد، بررسی خواهید کرد. مفاهیم اصلی مانند استفاده از ابزار، اجرای ایمن، مدیریت زمینه از طریق پروتکل مدل زمینه (MCP) و همکاری عامل از طریق پیامرسانی عامل به عامل (A2A) به پیادهسازیهای ملموس و الگوهای طراحی قابل استفاده مجدد تقسیم میشوند. این درک بنیادی شما را قادر میسازد تا نه تنها چارچوبهای خود را بسازید، بلکه سیستمهای عامل ساخته شده با ابزارهای موجود را نیز استدلال، سفارشیسازی و عیبیابی کنید. سیر کتاب عمداً کاربردی و پیشرونده است. شما با ساخت یک عامل سادهی استفادهکننده از ابزار شروع خواهید کرد، سپس به تدریج قابلیتهای آن را افزایش خواهید داد – اجرای امن ابزار، مدیریت پایدار و ساختاریافتهی زمینه، برنامهریزی مشارکتی و حافظه را اضافه خواهید کرد. با پیشرفت کتاب، این اجزای مجزا در سیستمهای کاملاً مستقل و چندعاملی گرد هم میآیند که قادر به هماهنگی اقدامات و حل وظایف پیچیده از طریق ارتباط ساختاریافته و زمینهی مشترک هستند. این کتاب با ارائهی گام به گام، کد پایتون حاشیهنویسی شده و بررسی عمیق گردشهای کاری عامل در دنیای واقعی، تئوری و عمل را به هم پیوند میدهد. در پایان، شما قادر خواهید بود سیستمهای هوش مصنوعی عامل خود را طراحی و پیادهسازی کنید، ابزارهای سفارشی برای عاملهای هوشمند بسازید، پروتکلهایی مانند MCP و A2A را ادغام کنید و گردشهای کاری هوش مصنوعی مشارکتی را مستقر کنید که در محیطهای دنیای واقعی به طور مؤثر استدلال، برنامهریزی و عمل میکنند. با مجهز شدن به این مهارتها، شما برای ساخت نسل بعدی برنامههای کاربردی هوش مصنوعی هوشمند و تطبیقی آماده خواهید بود.
The rapid evolution of large language models has shifted artificial intelligence from static, prompt-driven systems to dynamic, agentic architectures capable of reasoning, planning, and acting in the real world. Today’s most powerful AI applications are no longer single-model pipelines; they are systems of collaborating agents that use tools, manage context, and coordinate with one another to solve complex problems. Building such systems requires going far beyond surface-level framework usage. It demands a deep understanding of how agentic AI actually works. Rather than treating agent frameworks as black boxes, this book takes a ground-up, hands-on approach. You will explore what happens behind the curtain of modern agentic systems by building a flexible and extensible multi-agent framework in Python from first principles. Core concepts such as tool use, secure execution, context management through the Model Context Protocol (MCP), and agent collaboration via Agent-to-Agent (A2A) messaging are broken down into concrete implementations and reusable design patterns. This foundational understanding will enable you not only to build your own frameworks but also to reason about, customize, and troubleshoot agentic systems built with existing tools. The journey through the book is intentionally practical and progressive. You will begin by constructing a simple tool-using agent, then incrementally enhance its capabilities—adding secure tool execution, persistent and structured context handling, collaborative planning, and memory. As the book progresses, these individual components come together into fully autonomous, multi-agent systems capable of coordinating actions and solving complex tasks through structured communication and shared context. Complete with step-by-step walk-throughs, annotated Python code, and deep dives into real world agent workflows, this book bridges theory and practice. By the end, you will be able to design and implement your own agentic AI systems, build custom tools for intelligent agents, integrate protocols such as MCP and A2A, and deploy collaborative AI workflows that reason, plan, and act effectively in real-world environments. Armed with these skills, you will be well prepared to build the next generation of intelligent, adaptive AI applications.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:





نظرات کاربران