وكلاء الذكاء الاصطناعي للأعمال: كيف تسرّع التطوير (دراسة حالة Lyft)
طوّرت Lyft منصة ذاتية الخدمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين لدعم العملاء. وبفضل LangGraph وLangSmith، خفّضت الشركة مدة التطوير من عدة أشهر إلى أسابيع. وأصبح بإمكان أي فريق الآن إنشاء الحلول ونشرها بسرعة.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من LangChain Blog؛ بتحرير Hamidun News
يتطلب تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي عادةً أشهرًا من العمل ومعرفة معمّقة بتعلّم الآلة (machine learning). غير أن Lyft خفّضت هذه المدة إلى أسابيع بفضل أداتَي LangGraph وLangSmith، وأنشأت منصة ذاتية الخدمة متاحة لجميع المهندسين.
كيف تطوّر وكيل ذكاء اصطناعي إذا لم تكن لديك خبرة في تعلّم الآلة؟
وفق تجربة Lyft، تتيح الأدوات المناسبة (LangGraph وLangSmith) للمطورين بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي دون معرفة معمّقة بتعلّم الآلة (ML)، وتخفّض مدة التطوير من أشهر إلى أسابيع.
ما الأدوات اللازمة للتطوير السريع لوكلاء الذكاء الاصطناعي داخل الشركة؟
استخدمت Lyft أداة LangGraph لبناء مخططات الوكلاء (graphs)، وأداة LangSmith للمراقبة والتحسين. وقد أتاح ذلك إشراك فئة أوسع في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي وجعلها متاحة لغير المتخصصين في تعلّم الآلة (ML).
Delegate Deep Research, Coding & Workflows to an AI Agent
Deploy autonomous multi-step execution with NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) — automated web research, data synthesis, code generation, and complex task orchestration.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.