0Pricing
AI Agents · درس

أنماط الوكلاء: التخطيط والتنفيذ والتحقق

ضع خطة أولًا، ثم نفّذها خطوةً بخطوة، ثم تحقّق منها وفق معايير القبول — فهذا أفضل من التنفيذ دفعة واحدة.

أنماط الوكلاء: التخطيط والتنفيذ والتحقق درس مجاني في AI Agents على CoddyKit. هذا هو الدرس 1 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في AI Agents، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة AI Agents 4 دروس في المجموع.

بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.

لماذا نخطط أولًا؟

ينجح إنشاء الشيفرة في محاولة واحدة مع المهام الصغيرة («اكتب fizzbuzz»). أما في تغييرات البرمجيات الحقيقية، فينبغي للوكيل أن:

  1. يخطط — يفكك المهمة إلى خطوات
  2. ينفّذ — يطبّق كل خطوة
  3. يتحقق — يختبر ويفحص ويشغّل
  4. يكرّر — يصلح الأخطاء حتى ينجح التحقق

الخطوة 1: التخطيط

اطلبوا من النموذج إعداد خطة منظّمة:

PLAN_PROMPT = '''
You are a senior engineer. Given this task, produce a JSON plan:
{steps: [{description, files_to_touch: [str], test_commands: [str]}], risks: [str]}

Task: {user_task}
'''

Plan Schema

from pydantic import BaseModel

class Step(BaseModel):
    description: str
    files_to_touch: list[str]
    test_commands: list[str]

class Plan(BaseModel):
    steps: list[Step]
    risks: list[str]

الخطوة 2: التنفيذ

نفّذوا كل خطوة بالترتيب. وزوّدوا النموذج بمحتويات الملفات كسياق:

for step in plan.steps:
    context = {f: read_file(f) for f in step.files_to_touch}
    diff = llm.invoke(f'Implement: {step.description}\nFiles:\n{context}').content
    apply_diff(diff)

الخطوة 3: التحقق

شغّلوا الاختبارات والفحص والبناء لكل خطوة:

for cmd in step.test_commands:
    result = sandbox.run(cmd)
    if result.exit_code != 0:
        # Verification failed; iterate
        loop_until_verified(step, result.stderr)

Step 4: Iterate Until Pass

MAX_ITERS = 5
for iter in range(MAX_ITERS):
    result = sandbox.run(test_cmd)
    if result.exit_code == 0:
        break
    fix = llm.invoke(f'Tests failed:\n{result.stderr}\nFix the code.').content
    apply_diff(fix)

اعرضوا الفروقات لا الملفات كاملة

بالنسبة إلى التغييرات التدريجية، ينبغي للنموذج إنتاج فروقات موحّدة:

diff = '''
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -10,3 +10,4 @@
  def add(a, b):
      return a + b
+
+def sub(a, b): return a - b
'''
import patch
patch.fromstring(diff).apply()

جودة الخطة مهمة

الخطة السيئة تحكم على التنفيذ بالفشل. استخدموا نموذجًا أقوى للتخطيط (GPT-4o وClaude Sonnet 4.5) ونموذجًا أقل تكلفة للتنفيذ (gpt-4o-mini وhaiku) إذا كانت الميزانية محدودة.

أعيدوا التخطيط عند التعثر

إذا فشل التحقق بشكل متكرر، تخلّوا عن الخطة الحالية واطلبوا من LLM إعادة التخطيط بالمعلومات الجديدة:

if iter == MAX_ITERS - 1:
    new_plan = llm.invoke(f'Original plan failed. Errors: {errors}. Make a new plan.').content

المفاضلة في التخطيط بعيد المدى

كلما طال الأفق، ساءت خطط النموذج. بالنسبة إلى المهام التي تتطلب أكثر من 10 خطوات، أنشئوا خطة عامة ثم حسّنوها في كل خطوة.

الخطة + الناقد

اطلبوا من وكيل «ناقد» مراجعة الخطة قبل التنفيذ. فهو يلتقط الأخطاء الواضحة مبكرًا، وهذا أرخص من إصلاحها أثناء التنفيذ.

اعرضوا الخطة على المستخدم

اعرضوا الخطة على المستخدم قبل التنفيذ. وأتيحوا له تعديلها:

approved_plan = await ask_user_to_approve_or_edit(plan)
execute(approved_plan)

التخطيط-التنفيذ-التحقق

لماذا يُعد هذا النمط أكثر موثوقية من إنشاء الشيفرة في محاولة واحدة؟

مراجعة

خطّطوا ونفّذوا وتحققوا وكرّروا. استخدموا مخطّطًا قويًا ومنفّذًا منخفض التكلفة، وشغّلوا اختبارات حقيقية. اعرضوا الخطط على المستخدمين عندما تكون المخاطر مرتفعة.

الأسئلة الشائعة

هل درس «أنماط الوكلاء: التخطيط والتنفيذ والتحقق» مجاني؟

نعم — نص درس «أنماط الوكلاء: التخطيط والتنفيذ والتحقق» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة AI Agents، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة AI Agents 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «أنماط الوكلاء: التخطيط والتنفيذ والتحقق»؟

ضع خطة أولًا، ثم نفّذها خطوةً بخطوة، ثم تحقّق منها وفق معايير القبول — فهذا أفضل من التنفيذ دفعة واحدة. تتمرن على AI Agents مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ AI Agents؟

لا تُشترط خبرة سابقة. AI Agents على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 1 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «أنماط الوكلاء: التخطيط والتنفيذ والتحقق»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس AI Agents هذا؟

نعم. كل درس في AI Agents يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

  1. أنماط الوكلاء: التخطيط والتنفيذ والتحقق
  2. واجهات أدوات البرمجة (Read وEdit وBash)
  3. حلقات التصحيح الذاتي التكرارية
  4. معماريات SWE-Agent وOpenDevin
← العودة إلى AI Agents