يظهر وكلاء الذكاء الاصطناعي في كل مكان — من المساعدين الأذكياء إلى أدوات البحث المستقلّة. لكن ما الذي يجعلها تعمل؟ في هذا الدرس نُشرّح الوكيل إلى ثلاث طبقات: الإدراك والتفكير والفعل، مع حلقة تغذية راجعة تربطها معًا.
AI agents are popping up everywhere — from smart assistants to autonomous research tools. But what makes them tick? In this lesson we break the agent into three layers: sensing, thinking and acting, with a feedback loop that ties them together.
يبدأ كل شيء بالإدراك: يلتقط الوكيل المعلومات من محيطه عبر النصوص أو المستشعرات أو واجهات البرمجة. ثم ينتقل إلى التفكير، حيث يستشير الذاكرة وقاعدة المعرفة والأهداف ليخطّط ويُفكّك المهمة. وأخيرًا يتصرّف — ثم يلاحظ النتيجة ويتعلّم منها.
It starts with sensing: the agent takes in information from its environment via text, sensors or APIs. Then it thinks, consulting memory, a knowledge base and goals to plan and decompose the task. Finally it acts — then observes the result and learns from it.
ما يميّز الوكيل عن نموذج لغوي بسيط هو الحلقة: لا يكتفي بالإجابة، بل يتصرّف ويقيس ويُصحّح.What sets an agent apart from a plain language model is the loop: it doesn’t just answer — it acts, measures and corrects.
«اترك التفاصيل الدقيقة لوكيلك، وتفرّغ لما تُتقنه أنت.»“Leave the fiddly details to your agent, and focus on what you do best.”