00:00:00مع التطور الذي تشهده برمجة الذكاء الاصطناعي، أصبحت الكثير من المهام مؤتمتة.
00:00:03ما المشكلة في أن يتولى الذكاء الاصطناعي مهمة أخرى؟
00:00:06لقد أصبحت نماذج اللغة الكبيرة مزودة بأدوات، وبذلك تمت أتمتة الكثير مما كان يقوم به البشر.
00:00:10مع Puppeteer MCP، شهدنا اختبارًا آليًا لواجهة المستخدم.
00:00:13الآن، قدمت لنا Ingest طبقة مراقبة تتيح لوكلاء البرمجة لديك أن يصبحوا أدوات تصحيح أخطاء حية للكود الذي يولدونه.
00:00:20يقومون بذلك من خلال إطلاق MCP الخاص بهم لخادم Ingest dev، وهو في الأساس نسخة محلية من منصتهم السحابية.
00:00:26تتيح لك المنصة اختبار جميع الوظائف التي قمت ببنائها داخل وكيلك، وتوفر واجهة مرئية لكل شيء، بالإضافة إلى الأحداث المختلفة التي يتم تشغيلها.
00:00:35بهذا، يمكنك أن تطلب مباشرة من وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك، مثل Claude Code أو Cursor، إجراء جميع الاختبارات الآلية.
00:00:41لو كان لدى Vercel شيء كهذا، فإن عمليات النشر وتصحيح الأخطاء لديهم لن تتطلب سوى أمر واحد.
00:00:46لمن لا يعرف، Ingest هي منصة مفتوحة المصدر لتنسيق سير العمل، تتيح لك بناء مسارات عمل ذكاء اصطناعي موثوقة، وتتولى حل العديد من المشاكل المصاحبة لذلك.
00:00:55لقد كنت أستخدمها لبناء مسارات عمل قائمة على الوكلاء في شركتنا، وتجربة المطورين ممتازة حقًا.
00:01:00مع خادم MCP، أصبحت أفضل.
00:01:03تُبنى مسارات العمل هذه باستخدام دوال غير متزامنة، وهناك بعض المشاكل في اختبارها وتصحيح أخطائها.
00:01:09معظمها يتم تشغيله بواسطة أحداث خارجية.
00:01:11تعمل هذه الدوال بشكل غير متزامن وتتضمن خطوات متعددة.
00:01:13لمن لا يعرف معنى
00:01:22هذه الدوال جزء من مسارات عمل أكبر، مما يجعل تصحيح الأخطاء أكثر صعوبة.
00:01:26هذا يدفعك عادةً إلى تشغيل هذه الأحداث يدويًا، أو قد تحتاج إلى التبديل باستمرار بين محرر الأكواد والمتصفح من حين لآخر.
00:01:34قد تضطر حتى إلى البحث في السجلات لفهم ما حدث بالفعل مع تلك الدالة الواحدة، أو لماذا ربما فشلت أو أي شيء آخر.
00:01:41أو قد تحتاج حتى إلى إعادة إنشاء أحداث معقدة، أو تشغيلها بنفسك لاختبار الدالة فعليًا.
00:01:47ولكن الآن مع تكامل MCP، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك التعامل مع كل هذا تلقائيًا.
00:01:52كان لديهم أيضًا ورقة بحثية بعنوان
00:01:58سأستخدم هذا الوكيل لأوضح كيفية عمل MCP.
00:02:01في هذا الوكيل، قاموا بتطبيق هندسة السياق داخله، بدلاً من مجرد استخدامها لبنائه، وذلك في مرحلتي استرجاع السياق وإثرائه.
00:02:10كما يشرحون بوضوح الفرق بين دفع السياق وسحب السياق.
00:02:14إنها مقالة شيقة للغاية أيضًا، وقد أقوم بعمل فيديو عنها.
00:02:18لذا إذا كنت مهتمًا بذلك، فلا تتردد في التعليق أدناه.
00:02:20الوكيل مفتوح المصدر بالكامل.
00:02:22نسخت الرابط، استنسخته، ثبتت التبعيات، وقمت بتهيئة كود كلود.
00:02:27جعلته يحلل قاعدة الأكواد وينشئ ملف claud.md.
00:02:31توضح المقالة أيضًا لماذا يجب أن نستخدم نماذج مختلفة بناءً على نقاط قوتها المتنوعة، وقد قاموا بتطبيق وكلاء يستخدمون نماذج لغة كبيرة منفصلة لأدوار مختلفة ضمن وكيل البحث.
00:02:39إنهم يستخدمون بوابة الذكاء الاصطناعي مع Vercel، والتي تمنحك الوصول إلى أكثر من 100 نموذج.
00:02:44أردت استخدام نموذج واحد.
00:02:46باستخدام ملف claud.md، قام بتحديث قاعدة الأكواد وحولها لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات OpenAI.
00:02:51بعد التعديل، أخبرني فقط بالملفات التي قام بتغييرها.
00:02:54بعد ذلك، نسخت إعدادات كود كلود، أنشأت ملف .mcp.json، لصقته، بدأت تطبيق Next.js، ثم شغلت خادم Ingest dev الذي رأيتموه بالفعل.
00:03:04بعد ذلك، أعدت تشغيل كود كلود وتأكدت من أن MCP متصل.
00:03:09داخل MCP، تتوفر لديك إدارة الأحداث، حيث يمكنها بشكل أساسي تشغيل الدوال باستخدام أحداث اختبار والحصول على معرفات التشغيل، بالإضافة إلى دوال أخرى تتيح لها سرد واستدعاء الدوال أيضًا.
00:03:19لديك أدوات مراقبة تتيح لها الحصول على الحالة والوصول إلى الوثائق أيضًا، لذا إذا حدث خطأ ما في دوال Ingest، فلن أضطر بعد الآن للبحث يدويًا لمعرفة الخطأ في وكيلتي.
00:03:30يمكن لهذه الأدوات أن تخبر كلود تلقائيًا بما حدث من خطأ، ويمكنها إصلاحه لي.
00:03:34استخدمت أداة إرسال الحدث للاستعلام عن دالة البحث الرئيسية بالسؤال: ما هي هندسة السياق؟
00:03:40بعد ذلك، استطلعت حالة التشغيل، مما يعني بشكل أساسي أنها سألت مرارًا وتكرارًا عما إذا كان التشغيل مكتملًا أم لا.
00:03:47ثم اختبرته مرة أخرى ولاحظت أن جميعها كانت تستخدم اسم النموذج الصحيح وأن مسار العمل كان لا يزال يعمل بسلاسة.
00:03:53على حد تعبيرهم، يمثل هذا تحولًا جوهريًا في كيفية بناء وتصحيح أخطاء الدوال بدون خادم.
00:04:00بدلاً من أن تكون الدوال صناديق سوداء يقرأها نموذج الذكاء الاصطناعي من الخارج فقط، يمكن للذكاء الاصطناعي الآن العمل ضمن التنفيذ الفعلي وتقديم رؤى في الوقت الفعلي، ونأمل أن نرى هذا يحدث مع أدوات أخرى أيضًا، حيث نمنح الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية.
00:04:13وأنا متحمس جدًا لذلك.
00:04:15وبهذا نصل إلى نهاية هذا الفيديو.
00:04:16إذا كنت ترغب في دعم القناة ومساعدتنا على الاستمرار في تقديم مثل هذه الفيديوهات، يمكنك القيام بذلك باستخدام زر
00:04:23كالعادة، شكرًا لمشاهدتكم وإلى اللقاء في الفيديو القادم.