الحمـد لله رب العـالمين والصلاة والسـلام على أشـرف الخـلق والمـرسلين
خـير خــلق اللـه ســيدنـا محمـد عليـه أفضـل الصلاة وأتـم التســليم.
أعـضاء المنتدى الكــرام أســـعد الله أوقـاتكـم
في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، بدأ المستخدم العربي يتطلع لحلول ذكية تفهم لغته وثقافته.
من هنا، ظهر مفهوم الوكلاء الأذكياء (AI Agents): برمجيات تتفاعل معك، تفهم أوامرك، وتنجز المهام نيابة عنك.
لكن السؤال: كيف تبني وكيلًا ذكيًا يتحدث العربية ويعتمد على أدوات مفتوحة المصدر؟
في هذا الدليل العملي، سنأخذك خطوة بخطوة لبناء وكيل ذكي باللغة العربية
باستخدام أدوات مجانية ومفتوحة مثل Langchain، Ollama، و LLama3 Arabic.
ما هو "الوكيل الذكي" بالضبط؟
الوكيل الذكي هو نظام آلي يستطيع:
فهم التعليمات النصية أو الصوتية
اتخاذ قرارات مبنية على سياق المحادثة
تنفيذ مهام فعلية: إرسال بريد، استخراج بيانات، البحث، الردود الفورية...
✅ مثال:
تقول له: "ابحث لي عن أرخص رحلة من الجزائر إلى إسطنبول في أكتوبر، ثم أرسل النتائج لبريدي."
=> فينفذ الأمر تلقائيًا.
لماذا الوكلاء الذكيون باللغة العربية؟
معظم الوكلاء الموجودين (مثل ChatGPT أو Gemini) لا يتعاملون بفعالية مع اللهجات العربية.
لا توجد خصوصية: أغلب الحلول مغلقة المصدر وتجمع بيانات المستخدم.
هناك فجوة في الذكاء الاصطناعي المخصص للسياقات الإسلامية والعربية.
🛠️ الأدوات المفتوحة المطلوبة
1. Langchain
مكتبة Python لإدارة سلاسل التفكير (Chain-of-Thought).
تربط LLMs بالأدوات والبيانات.
الموقع الرسمي
2. Ollama
مشغّل محلي لنماذج LLM على جهازك.
يدعم تشغيل LLama3 (Meta) وMistral وMixtral.
الموقع الرسمي
3. LLama 3 (Arabic finetuned)
نموذج مفتوح المصدر من Meta.
يتوفر منه إصدارات مخصصة للغة العربية مثل:
Nous-Hermes-2-Arabic
Ayame Arabic
4. Langserve (اختياري)
لتحويل وكيلك إلى خدمة API يمكن استدعاؤها من أي مكان.
🧪 خطوات بناء وكيل ذكي باللغة العربية
1. تثبيت الأدوات:
Bash:
# Python environment
python -m venv env
source env/bin/activate
# تثبيت Langchain
pip install langchain openai langserve
# تثبيت Ollama
# من https://ollama.com/download ثم شغّل:
ollama run llama3
# تحميل نموذج LLama3 العربي
ollama pull nous-hermes-2-mixtral-arabic2. إعداد وكيل Langchain (البرمجة)
Python:
from langchain.llms import Ollama
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.agents.agent_types import AgentType
# نموذج LLM عربي
llm = Ollama(model="nous-hermes-2-mixtral-arabic")
# أداة افتراضية مثل البحث
def search_web(query: str) -> str:
return f"نتائج البحث عن: {query} (محاكاة)"
tools = [
Tool(name="بحث عربي", func=search_web, description="للبحث عبر الإنترنت باللغة العربية")
]
# وكيل ذكي بالعربية
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
# تجربة
agent.run("ابحث لي عن أفضل تطبيق لتعلم التجويد في 2025")3. دعم المحادثة متعددة الخطوات
يمكنك استخدام ConversationBufferMemory من Langchain لتتبع سياق المحادثة.
4. تحويله إلى API أو بوت دردشة
باستخدام Langserve:
Bash:
pip install langserve
langserve startأو ربطه بـ Telegram أو Discord عبر واجهات API
🎯 تطبيقات عملية مفيدة
المجال | أمثلة على استخدام الوكيل |
|---|---|
التعليم الإسلامي | مساعد حفظ القرآن وتفسير الآيات |
التجارة الإلكترونية | الرد التلقائي على استفسارات العملاء باللغة العربية |
الخدمات الحكومية | ملء استمارات إلكترونية تلقائيًا |
دعم فني ذاتي | وكيل يرد على الأسئلة الشائعة من قاعدة بيانات |
🔐 نصائح مهمة
لا تعتمد على نموذج واحد فقط: اختبر عدة نماذج عربية من HuggingFace.
أضف مصادرك الشرعية إذا كان وكيلك دينيًا (مثلاً، من كتب تفسير معروفة).
دمج قاعدة بيانات (Vector DB) سيساعدك على تقوية إجابات الوكيل بالسياق الصحيح.
بناء وكيل ذكي باللغة العربية لم يعد حلمًا. بفضل أدوات مثل Langchain وOllama،
يمكنك اليوم أن تبرمج مساعدًا يفهم أوامرك بالعربية، ينفذها، ويقدم قيمة حقيقية في بيئة خصوصية مفتوحة المصدر.
