دوره آموزشی مهندسی گراف: آشنایی فنی اولیه

وقتی چند عامل هوش مصنوعی را در کنار هم قرار می‌دهید، صرفاً داشتن چند Agent مستقل برای ساخت یک سیستم قابل‌اعتماد کافی نیست. نحوه سازمان‌دهی، ارتباط و هماهنگی این Agentها تعیین می‌کند که یک سیستم چندعاملی واقعاً چقدر کارآمد باشد. این دوره با معرفی مفهوم Graph Engineering نشان می‌دهد چگونه می‌توان مجموعه‌ای از Agentها را به ساختاری شبیه یک چارت سازمانی تبدیل کرد؛ ساختاری که در آن هر Agent مسئولیت مشخصی دارد و محیط‌های کاری و وظایف میان آن‌ها به‌صورت هماهنگ مدیریت می‌شوند.

در این دوره با تفاوت میان Prompt، Context، Harness، Loop و Graph آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید هرکدام چه نقشی در کنترل و سازمان‌دهی رفتار سیستم‌های Agentic AI دارند. همچنین بررسی می‌کنید که چگونه یک Harness می‌تواند فرایند orchestration و هماهنگی Agentها را مدیریت کند و چه زمانی معماری تک‌عاملی دیگر پاسخگوی نیازهای یک workflow پیچیده نیست.

یکی از موضوعات مهم دوره، مدیریت هزینه در معماری‌های چندعاملی است. اجرای Graphهای پیچیده می‌تواند مصرف Token و در نتیجه هزینه اجرای سیستم را افزایش دهد. به همین دلیل، یاد می‌گیرید چگونه هزینه اجرای یک Graph را ارزیابی کرده و با استفاده از اصل سادگی، معماری را تا حد امکان کنترل‌شده و بهینه نگه دارید.

اهداف یادگیری
تشخیص تفاوت میان Loop Engineering و Graph Engineering
درک نقش Prompt، Context، Harness، Loop و Graph در معماری سیستم‌های Agentic AI
تشخیص زمان مناسب برای عبور از معماری Single-Agent به Workflowهای چندعاملی
شناسایی ساختار شبیه چارت سازمانی در Workflowهای Multi-Agent
درک نحوه تقسیم مسئولیت‌ها و سازمان‌دهی Agentها در یک معماری گرافی
آشنایی با نقش Harness در orchestration و هماهنگی Agentها
ارزیابی مصرف Token و هزینه اجرای یک Graph
استفاده از اصل سادگی برای کنترل پیچیدگی و هزینه Workflowهای چندعاملی