دوره آموزشی ساخت عوامل MCP قطعی

تو این دوره پیشرفته، یاد می‌گیری چطور عامل‌های هوش مصنوعی MCP با قابلیت قطعی بودن (deterministic) بسازی و عملکردشون رو به سطح حرفه‌ای برسونی. دوره با موضوعات پایه‌ای شروع می‌کنه، مثل PMAT و روش تویوتا (Toyota Way)، بعدش وارد مفاهیم پیچیده‌تری می‌شه مثل تجارت بین دامنه اطمینان و قطعیت (certainty-scope tradeoffs) و شاخص‌های کیفیت مدیریت خدمات میدانی (FSM).

یاد می‌گیری معماری پروتکل MCP چطوری کار می‌کنه و چطور زبان‌ها و مدل‌ها با توجه به survivorship-adjusted popularity ارزیابی می‌شن. تو این دوره شش شاخص کیفیت اصلی و انواع تست‌های مورد نیاز برای ساخت عامل‌های مقاوم و باکیفیت معرفی می‌شن.

همچنین با Agentic AI برای تست ویژگی‌ها و تست fuzz آشنا می‌شی تا مطمئن بشی عامل‌های تو طبق انتظار عمل می‌کنن. ابزارهایی مثل Claude با PMAT هم معرفی می‌شن تا تست‌ها و ارزیابی‌ها دقیق‌تر انجام بشن. در نهایت، پروژه‌های عملی و نمونه‌ها نشون می‌دن چطور این مفاهیم تو دنیای واقعی پیاده‌سازی می‌شن.

این دوره برای علاقه‌مندان جدی هوش مصنوعی طراحی شده و به کسایی که می‌خوان دانششون درباره عامل‌های MCP و کاربردهاشون رو عمیق‌تر کنن، پیشنهاد می‌شه.

اهداف یادگیری
درک کامل مفاهیم پایه‌ای PMAT و Toyota Way برای توسعه عامل‌های MCP.
تحلیل و مدیریت تجارت بین دامنه اطمینان و قطعیت (certainty-scope tradeoffs).
یادگیری شاخص‌های کیفیت FSM و نحوه استفاده از آن‌ها برای ساخت عامل‌های مقاوم.
درک معماری پروتکل MCP و روش ارزیابی survivorship-adjusted language popularity.
یادگیری شش شاخص کیفیت اصلی و انواع تست‌های حیاتی برای اطمینان از عملکرد درست عامل‌ها.
کاربرد Agentic AI برای property testing و fuzz testing عامل‌ها.
استفاده از ابزارهایی مثل Claude با PMAT برای بهبود تست‌ها و ارزیابی‌ها.
بررسی نمونه پروژه‌های عملی برای درک بهتر مفاهیم و پیاده‌سازی واقعی.