مقایسه RAG، عامل های هوش مصنوعی و Agentic RAG؛ بهترین انتخاب برای پروژه‌های AI

هوش مصنوعی از مرحله‌ی پاسخگویی ساده عبور کرده و حالا به جایی رسیده که می‌تواند تحلیل کند، تصمیم بگیرد و حتی راهکار‌های تازه پیشنهاد دهد. در این مسیر، روش RAG یا تولید تقویت‌شده با بازیابی به دلیل توانایی‌اش در متصل کردن مدل‌های زبانی بزرگ به داده‌های بیرونی و به‌روز، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. از طرفی، عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) با قابلیت درک محیط و تصمیم‌گیری مرحله‌به‌مرحله، امکان انجام کارهایی را فراهم می‌کنند که نیازمند انعطاف‌پذیری و برنامه‌ریزی‌اند.

حالا ترکیب این دو رویکرد به شکل‌گیری Agentic RAG منجر شده است؛ مدلی که هم قدرت دسترسی به دانش به‌روز را دارد و هم توانایی تصمیم‌گیری مستقل. نتیجه؟ سیستم‌هایی که می‌توانند پاسخ‌هایی دقیق و هوشمندانه‌تر از هر کدام به تنهایی ارائه دهند.

در این مقاله جامع از سری مقالات هوش مصنوعی لیارا، RAG، عامل‌های هوش مصنوعی و Agentic RAG را مقایسه می‌کنیم، تفاوت‌های آن‌ها را بررسی می‌کنیم و نشان می‌دهیم هر کدام چه جایگاهی در آینده‌ی پروژه‌های AI خواهند داشت.

در ادامه خواهید خواند:

• پیش نیازها
• RAG چیست و چگونه کار می‌کند؟
• مهم‌ترین رویکردهای RAG
• عامل هوش مصنوعی (AI Agent) چیست؟
• انواع عامل‌ های هوش مصنوعی
• ساختار لایه‌ای عامل‌های هوش مصنوعی
• سیستم های چندعاملی (Multiagent System)
• Agentic RAG یا RAG عامل محور چیست؟
• کاربردهای Agentic RAG چیست؟
• مقایسه RAG، عامل های هوش مصنوعی و Agentic RAG
• جمع بندی

پیش نیازها

قبل از ورود به پیچیدگی‌های RAG، عامل‌های هوش مصنوعی و Agentic RAG، ابتدا باید با مفاهیم پایه‌ای و کلیدی زیر آشنا باشید:

• مدل هوش مصنوعی: مفاهیمی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های هوشمند را یاد بگیرید تا بتوانید سیستم‌های هوش مصنوعی بسازید.
• آشنایی با Retrieval-Augmented Generation (RAG): نحوه ترکیب روش‌های بازیابی اطلاعات با مدل‌های مولد را بررسی کنید تا پاسخ‌های دقیق و به‌روز تولید کنید.
• عامل‌های هوشمند: اهمیت خودمختاری در عامل‌ های هوش مصنوعی پیشرفته را درک کنید و یاد بگیرید چگونه سیستم‌ها می‌توانند تصمیم‌گیری مستقل و انعطاف‌پذیری داشته باشند.

با تسلط بر این مفاهیم، می‌توانید عملکرد عامل‌های هوشمند و Agentic RAG را بهتر درک کنید و پروژه‌های AI را به بهترین شکل ممکن پیش ببرید.

RAG چیست و چگونه کار می‌کند؟

RAG یا تولید تقویت‌شده با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation)، یک رویکرد پیشرفته در هوش مصنوعی است با ترکیب یک چت‌بات با منابع پایگاه داده خارجی، پاسخ‌هایی دقیق‌تر و مرتبط‌تر ارائه می‌دهد. در این حالت، مدل هوش مصنوعی محدود به داده‌های آموزشی اولیه نیست و می‌تواند به‌طور همزمان به اطلاعات به‌روز از پایگاه داده، اسناد یا APIها دسترسی پیدا کند. این ویژگی باعث می‌شود مدل در موضوعات تخصصی، بدون نیاز به آموزش مجدد، عملکرد بهتری داشته باشد. نحوه کارکرد سیستم RAG را در شکل زیر مشاهده کنید.

فرض کنید از ChatGPT درباره یک خبر داغ بپرسید. مدل به‌سرعت محدودیت‌هایش را نشان می‌دهد: اطلاعاتش قدیمی است و نمی‌تواند لحظه‌ای به‌روزرسانی‌ها دسترسی پیدا کند. اینجاست که RAG به کار می‌آید. RAG ابتدا آخرین مقالات و گزارش‌های مرتبط را پیدا می‌کند و آن‌ها را کنار پرسش شما قرار می‌دهد تا مدلی که پاسخ می‌دهد، بتواند از همه اطلاعات مرتبط استفاده کند و جواب دقیق‌تری بسازد.

با این اطلاعات تازه و مرتبط، مدل می‌تواند پاسخ‌هایی دقیق و قابل اعتماد بدهد. یعنی نه تنها جواب درست می‌دهد، بلکه حس می‌کنید اطلاعاتش تازه و به‌روز است. به‌ویژه در زمینه‌هایی مثل اخبار، علم یا بورس که هر دقیقه اهمیت دارد، اینجاست که RAG تفاوت بزرگی ایجاد می‌کند. بنابراین با ترکیب توانایی‌های مدل و دسترسی به منابع جدید، می‌توان تصمیم‌های آگاهانه‌تر و تحلیل‌های دقیق‌تری داشت.

RAG یا Fine-tuning؟ انتخاب مناسب برای مدل‌ های هوش مصنوعی
RAG یا Fine-tuning

مهم‌ترین رویکردهای RAG

مدل تحقیقاتی RAG در حال تکامل است و این مسیر را می‌توان در سه مرحله متفاوت دنبال کرد: ابتدا RAG ساده، سپس RAG پیشرفته و در نهایت RAG ماژولار، همان‌طور که تصویر زیر می‌بینید.

RAG ساده؛ شروعی امیدوارکننده با محدودیت‌های جدی

اولین نسخه از RAG با عنوان RAG ساده معرفی شد؛ روشی که هدفش ترکیب توانایی جستجو با قدرت تولید متن بود. فرآیندش هم خیلی مستقیم بود: اسناد به بخش‌های کوچک تقسیم می‌شدند، در قالب بردار در پایگاه داده ذخیره شده، و وقتی کاربر پرسشی مطرح می‌کرد، بخش‌های مرتبط بازیابی شده و در نهایت پاسخ تولید می‌شد.

اما این مسیر ساده، خیلی زود ضعف‌های خودش را نشان داد. در مرحله بازیابی، دقت و پوشش کافی وجود نداشت؛ بعضی وقت‌ها بخش‌های بی‌ربط انتخاب می‌شدند و بخش‌های مهم از قلم می‌افتادند. همین باعث می‌شد کیفیت پاسخ‌ها پایین بیاید. در مرحله تولید هم مشکل دیگری رخ می‌داد: مدل جملاتی می‌ساخت که هیچ پشتوانه‌ای در داده‌های بازیابی‌شده نداشتند؛ چیزی که به آن هالوسینیشن می‌گویند.

از طرف دیگر، ترکیب داده‌های متنوع همیشه منجر به خروجی روان و یکدست نمی‌شد. پاسخ‌ها گاهی طولانی و تکراری بودند یا لحن و سبک متن‌ها با هم هماهنگ نبود. برای پرسش‌های پیچیده، یک بار بازیابی کافی نبود و جواب‌ها پراکنده و ناقص به نظر می‌رسیدند. و شاید مهم‌تر از همه، مدل بیش از حد به داده‌های بازیابی‌شده وابسته بود؛ به جای اینکه بینش تازه بسازد، صرفاً همان داده‌ها را بازگو می‌کرد.

به همین دلیل، RAG ساده را می‌توان یک نقطه‌ی شروع مهم دانست؛ مدلی که نشان داد ایده‌ی RAG چقدر ارزشمند است، اما هم‌زمان مشخص کرد که برای رسیدن به پاسخ‌های دقیق، یکپارچه و واقعاً کاربردی، به نسل‌های پیشرفته‌تری از RAG نیاز داریم.

RAG پیشرفته؛ برطرف کردن ضعف‌های نسخه ساده

بعد از تجربه RAG ساده، محققان متوجه شدند که برای رسیدن به پاسخ‌های دقیق‌تر، باید به سراغ روش‌های هوشمندانه‌تر رفت. روشی که ضعف‌های قبلی مانند بازیابی ناقص، نویز بالا و هالوسینیشن را هدف گرفت و با اضافه کردن تکنیک‌های بهینه‌سازی، کیفیت کار را بالا برد.

پیش از بازیابی؛ آماده‌سازی برای جستجو

در نسخه پیشرفته RAG، ماجرا از قبلِ جستجو شروع می‌شود. داده‌ها به‌جای اینکه فقط ذخیره شوند، با دقت بیشتری ایندکس می‌شوند، برایشان متادیتا اضافه می‌شود و ساختار ایندکس بهینه می‌گردد. هم‌زمان پرسش کاربر هم بازنویسی یا گسترش داده می‌شود تا شفاف‌تر و قابل‌جستجو‌تر شود. نتیجه این است که سیستم دقیقاً متوجه می‌شود باید دنبال چه چیزی بگردد و شانس رسیدن به محتوای درست بسیار بیشتر می‌شود.

پس از بازیابی؛ پالایش و فشرده‌سازی

وقتی داده‌های مرتبط پیدا شدند، کار تازه شروع می‌شود. در این مرحله بخش‌ها دوباره مرتب می‌شوند تا مهم‌ترین اطلاعات در اولویت قرار بگیرند. اما اگر همه اسناد خام بدون تغییر وارد مدل شوند، نتیجه شلوغ و بی‌تمرکز خواهد بود. برای همین داده‌ها فشرده می‌شوند؛ تکرارها و مطالب کم‌اهمیت حذف می‌شوند و فقط نکات کلیدی باقی می‌مانند تا پاسخ نهایی هم دقیق باشد و هم مختصر.

نتیجه اینکه این دو لایه‌ی بهینه‌سازی باعث می‌شوند RAG پیشرفته پاسخ‌هایی دقیق‌تر، کوتاه‌تر و کاربردی‌تر بدهد. به زبان ساده، اگر RAG ساده فقط یک جستجوگر اولیه بود، RAG پیشرفته مثل یک ویراستار باتجربه عمل می‌کند؛ داده‌ها را غربال می‌کند، بی‌نظمی‌ها را کنار می‌گذارد و در نهایت یک خروجی منسجم و باکیفیت تحویل می‌دهد.

RAG ماژولار؛ انعطاف‌پذیری در بالاترین سطح ممکن

RAG ماژولار یک سطح بالاتر از مدل‌های ساده و پیشرفته است و تمرکز اصلی‌اش روی انعطاف و سازگاری است. در این نسخه، هر بخش سیستم یک نقش مشخص دارد: یک ماژول ویژه برای جستجوهای شباهتی، یک بخش برای بهینه‌سازی بازیابی داده‌ها و ساختارهای بازطراحی‌شده که کل فرآیند را روان و منسجم می‌کنند.

چیزی که RAG ماژولار را متفاوت می‌کند، امکان پردازش گام‌به‌گام و آموزش کامل تمام اجزا است. به جای اینکه مدل فقط داده‌ها را جمع‌آوری کند و جواب بدهد، این معماری اجازه می‌دهد بخش‌ها با هم تعامل داشته باشند، اطلاعات مهم را اولویت‌بندی کنند و پاسخ‌های دقیق‌تر و کاربردی‌تر بسازند. نتیجه، سیستمی است که هم قدرتمند است، هم منعطف، و می‌تواند چالش‌های پیچیده را به‌سادگی مدیریت کند. ماژول‌های RAG پیشرفته را در جدول زیر مشاهده می‌کنید.

ماژول (Module)	توضیحات (Description)	ویژگی‌های کلیدی (Key Features)
Search Module (ماژول جستجو)	با شرایط و کانتکست‌های مختلف سازگار می‌شود و امکان جستجوی مستقیم در میان منابع داده متنوع مثل موتورهای جستجو، پایگاه‌داده‌ها و گراف‌های دانشی را فراهم می‌کند.	استفاده از توانایی کدنویسی تولیدشده توسط LLM و پشتیبانی از زبان‌های پرس‌وجوی متنوع.
RAG-Fusion	شیوه سنتی جستجو را متحول می‌کند و رویکرد چند-پرسشی (multi-query) را پیاده‌سازی می‌کند.	گسترش پرس‌وجوها از زوایای مختلف. استفاده از جستجوی برداری موازی (parallel vector search) و رتبه‌بندی مجدد هوشمند.
Memory Module (ماژول حافظه)	از حافظه LLM برای هدایت فرآیند بازیابی و همگام‌سازی متن با توزیع داده استفاده می‌کند.	بهبود مستمر (self-enhancement). ایجاد یک استخر حافظه گسترده و نامحدود.
Routing Module (ماژول مسیریابی)	منابع داده مختلف را تحلیل می‌کند تا بهترین مسیرهای پرس‌وجو را پیدا کند.	فعال‌سازی خلاصه‌سازی، کاوش پایگاه‌داده یا ادغام جریان‌های داده‌ای مختلف.
Predict Module (ماژول پیش‌بینی)	با ایجاد کانتکست به کمک LLM، نویز و افزونگی (redundancy) را کاهش می‌دهد.	تضمین دقت و مرتبط بودن نتایج.
Task Adapter (تطبیق‌دهنده وظیفه)	فرآیند بازیابی پرامپت را برای ورودی‌های zero-shot خودکار می‌کند و رتریورهای خاص وظیفه را از طریق تولید پرس‌وجوی few-shot ایجاد می‌کند.	سفارشی‌سازی RAG برای سازگاری با وظایف مختلف (downstream tasks).

RAG ماژولار یک جهش واقعی در خانواده RAG است. برخلاف سیستم‌های قدیمی که فقط داده‌ها را پیدا می‌کردند، این مدل با ماژول‌های تخصصی‌اش، هم دقت جستجو را بالا می‌برد و هم امکان ترکیب ساده با تکنولوژی‌های جدید را فراهم می‌کند. به عبارتی، این معماری باعث می‌شود بتوان از RAG در پروژه‌ها و کاربردهای مختلف به شکل مؤثر و مطمئن استفاده کرد.

عامل هوش مصنوعی (AI Agent) چیست؟

عامل هوش مصنوعی برنامه‌ای نرم‌افزاری است که می‌تواند با محیط خود تعامل کند، داده‌ها جمع‌آوری کند و از آن‌ها برای انجام مستقل وظایف استفاده کند. هدف نهایی او رسیدن به اهداف از پیش تعیین‌شده است؛ انسان‌ها اهداف را مشخص می‌کنند، اما عامل هوش مصنوعی خودش تصمیم می‌گیرد چه اقداماتی برای رسیدن به آن‌ها بهترین هستند.

برای مثال، تصور کنید یک عامل هوش مصنوعی در یک مرکز تماس کار می‌کند و هدفش حل مشکلات مشتریان است. این عامل به‌صورت خودکار از مشتری اطلاعات جمع‌آوری می‌کند، اسناد داخلی را جستجو می‌کند و یک راه‌حل ارائه می‌دهد. سپس با تحلیل پاسخ‌های مشتری تشخیص می‌دهد آیا می‌تواند مشکل را خودش حل کند یا لازم است آن را به یک کارشناس انسانی ارجاع دهد.

سه بخش اصلی در هر عامل هوش مصنوعی وجود دارد:

• درک محیط (Perception): مرحله‌ای که داده‌ها از سنسورها، API یا تعاملات کاربری جمع‌آوری و تحلیل می‌شوند. این همان جایی است که «فهمیدن» آغاز می‌شود.
• استدلال و تصمیم‌گیری (Reasoning/Decision-Making): این بخش مغز عامل است؛ جایی که بر اساس داده‌های دریافتی، تصمیم گرفته می‌شود چه کاری انجام شود. ممکن است از قوانین ساده، روش‌های ابتکاری یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده کند.
• اقدام (Action): خروجی نهایی؛ پاسخ متنی، دستور به سیستم‌های خارجی یا حتی تعامل فیزیکی در محیط.

با این چارچوب، یک عامل هوش مصنوعی نه تنها داده‌ها را می‌بیند، بلکه آن‌ها را می‌فهمد و بر اساس آن‌ها واکنش مناسب نشان می‌دهد.

عامل هوش مصنوعی چیست؟ هر آنچه باید در مورد آن‌ها بدانید
عامل هوش مصنوعی (AI Agent)

انواع عامل‌های هوش مصنوعی

انواع عامل‌های هوش مصنوعی توانایی‌ها و ویژگی‌های خاص خود را دارد که آن‌ها را برای سطوح مختلف پیچیدگی و نیازهای متنوع وظایف مناسب می‌کند.

عامل های بازتابی ساده (Simple Reflex Agents)

عامل‌های بازتابی ساده، پایه‌ای‌ترین نوع عامل‌های هوش مصنوعی هستند. این عوامل تنها به ورودی فعلی از محیط واکنش نشان می‌دهند و هیچ حافظه‌ای از تعاملات گذشته یا درکی از زمینه‌ی گسترده‌تر ندارند. آن‌ها با استفاده از قوانینی از پیش تعریف‌شده، که به آن‌ها قوانین شرط عمل (Condition-Action Rules) گفته می‌شود، اقدام بعدی خود را مشخص می‌کنند.

عامل‌های بازتابی ساده چگونه کار می‌کنند؟

• ادراک محیط: عامل ورودی‌ها (percepts) را دریافت می‌کند تا وضعیت فعلی محیط خود را درک کند.
• مطابقت با شرایط: ورودی‌های دریافت‌شده با مجموعه‌ای از قوانین یا شرایط از پیش تعریف‌شده مقایسه می‌شوند.
• اجرای عمل: وقتی شرط مشخصی برآورده شد، عامل اقدام متناظر را انجام می‌دهد.

در واقع منطق این نوع عامل را می‌توان به شکل زیر خلاصه کرد:

«اگر شرط برقرار شد، عمل انجام شود.»

به عنوان مثال، یک ترموستات نمونه‌ای از عامل واکنشی ساده است که از قوانین شرط عمل ساده استفاده می‌کند:

• ادراک (Percept): دمای فعلی اتاق
• قوانین شرط-عمل:
  • اگر دما کمتر از 68°F باشد، بخاری روشن شود.
  • اگر دما بیشتر از 77°F باشد، بخاری خاموش شود.

این ترموستات بدون در نظر گرفتن عواملی مانند زمان روز یا تغییرات پیش‌بینی شده دما عمل می‌کند و صرفا بر اساس دمای فعلی واکنش نشان می‌دهد.

حالا بیایید این روند را در شکل زیر بررسی کنیم:

تصویر بالا، یک عامل بازتابی ساده را نشان می‌دهد، این عامل با استفاده از سنسورها محیط و ورودی‌های خود را بررسی می‌کند و سپس از طریق عملگرها واکنش مناسب می‌دهد. تمام تصمیم‌گیری‌های این نوع عامل بر یک اصل استوار است: «اگه شرط برقرار بود → عمل کن». به همین سادگی!

محدودیت‌ های عامل بازتابی ساده

عامل بازتابی مانند یک ترموستات قدیمی عمل می‌کند، دقیق و بی وقفه است اما فقط همان لحظه را می‌بینند. به دلیل ابنکه هیچ حافظه‌ای ندارند، نمی‌توانند از گذشته چیزی به خاطر بیاورند یا خود را با تغییرات آینده تطبیق بدهند. تمام تصمیمات‌شان فقط بر اساس ورودی لحظه‌ای گرفته می‌شود.

مثال ترموستات این موضوع را بصورت شفاف بیان می‌کند:

• دمای اتاق را به‌خوبی می‌تواند کنترل کند.
• اما هرگز متوجه نمی‌شود در حال حاضر شب شده یا اینکه پیش‌بینی هوا برای فردا بارانی بودن است.

به همین دلیل، عاملهای بازتابی ساده فقط در محیط‌ای ثابت و قابل پیش‌بینی عملکرد خوبی دارند. اما زمانی که شرایط کمی پیچیده‌تر شود، خیلی زود محدودیت‌های خود را نشان می‌دهد.

مدل هوش مصنوعی چیست؟ کاربرد و انواع AI به زبان ساده
مدل هوش مصنوعی چیست؟

عامل های بازتابی مبتنی بر مدل (Model-Based Reflex Agents)

عامل‌های بازتابی مبتنی بر مدل یکی از انواع پیشرفته عامل‌های هوش مصنوعی هستند که محدودیت‌های عامل‌های بازتابی ساده را برطرف می‌کنند. در حالی که عامل‌های ساده فقط به ورودی لحظه‌ای محیط واکنش نشان می‌دهند، عامل‌های مبتنی بر مدل با داشتن یک مدل داخلی (Internal Model)، از محیط می‌توانند وضعیت فعلی را بهتر درک کنند و حتی پیامدهای اقدامات خود را پیش‌بینی کنند.

به بیان بهتر، این عامل‌ها:

• یک بازنمایی از محیط در حافظه خود نگه می‌دارند.
• از این بازنمایی برای استنتاج وضعیت فعلی محیط استفاده می‌کنند، نه صرفا آنچه در لحظه مشاهده می‌شود.
• نتایج اقدامات آینده را می‌توانند تخمین بزنند و تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند.

تمام این ویژگی‌ها باعث می‌شود که عامل‌های مبتنی‌ بر مدل برای وظایف پیچیده‌تر و محیط‌های پویاتر، بسیار کارآمدتر از عامل‌های بازتابی ساده باشند، چرا که آن‌ها فقط واکنش‌گر نیستند، بلکه توانایی تحلیل و پیش‌بینی هم دارند.

عامل‌های مبتنی بر مدل چگونه کار می‌کنند؟

همان‌طور که پیش‌تر گفتیم، ویژگی کلیدی این نوع عامل، مدل داخلی آن است. این مدل در واقع مانند یک حافظه از وضعیت محیط عمل می‌کند و به عامل کمک می‌کند، داده‌های دریافتی را در زمینه (contex) وسیع‌تری درک کند.

فرایند کار عامل مبتنی بر مدل به این شکل است:

1. عامل داده جدیدی از محیط دریافت می‌کند.
2. مدل داخلی را به‌روزرسانی می‌کند تا تغییرات محیط را منعکس کند.
3. سپس با استفاده از این مدل داخلی به‌روز شده، شرایط را ارزیابی کرده و قوانین شرط عمل را بررسی می‌کند.
4. در نهایت، مناسب‌ترین عمل را انتخاب و اجرا می‌کند.

تفاوت اصلی با عامل‌های بازتابی ساده اینجاست: عامل‌های ساده تنها به ورودی لحظه‌ای واکنش نشان می‌دهند، اما عامل‌های مبتنی بر مدل علاوه بر مشاهده فعلی، از استنباط‌های حاصل از مدل داخلی هم استفاده می‌کنند. این یعنی تصمیم‌گیری آن‌ها هوشمندانه‌تر و متناسب‌تر با شرایط واقعی محیط است.

مثال کاربردی عامل مبتنی بر مدل

یک جاروبرقی رباتیک نمونه خوبی از Model-Based Reflex Agent است. این ربات با استفاده از حسگرهای خود موقعیت و موانع را شناسایی می‌کند، اما به همین بسنده نمی‌کند، یک نقشه داخلی از اتاق می‌سازد. این نقشه به ربات کمک می‌کند:

• بخش‌هایی از خانه که قبلا تمیز شده‌اند را به خاطر بسپارد.
• مسیر بهینه‌‌تری برای حرکت انتخاب کند.
• و از انجام کارهای تکراری یا برخوردهای بی‌مورد جلوگیری کند.

به همین دلیل عملکرد آن به مراتب بهتر و هوشمندانه‌تر از یک عامل بازتابی ساده است.

شکل بالا نشان می‌دهد که عامل مبتنی بر مدل چگونه با محیط بیرون خود تعامل می‌کند:

• حسگرها (Sensors): عامل ابتدا داده‌های لحظه‌ای را از محیط دریافت می‌کند؛ مثل موقعیت، موانع یا تغییرات شرایط.
• مدل داخلی و حالت (Internal State): برخلاف عامل‌های بازتابی ساده، اینجا عامل یک «حافظه داخلی» یا State دارد. این حافظه به او کمک می‌کند گذشته را درک کند و با شرایط فعلی ترکیب نماید. گاهی این مدل شامل Ontology هم می‌شود؛ یعنی نوعی نقشه یا چارچوب دانشی که روابط بین اجزای محیط را نشان می‌دهد.
• قوانین شرط-عمل (Condition-Action Rules): عامل با استفاده از مدل داخلی، داده‌های دریافتی را تحلیل کرده و بر اساس قوانین از پیش تعریف‌شده تصمیم می‌گیرد چه اقدامی مناسب است.
• اجرا از طریق عملگرها (Actuators): بعد از انتخاب عمل، عامل آن را به کمک عملگرها (مثل موتورها یا ماژول‌های نرم‌افزاری) در محیط پیاده‌سازی می‌کند.
• حلقه بازخورد (Feedback Loop): این چرخه مداوم ادامه پیدا می‌کند؛ یعنی هر عمل عامل وضعیت محیط را تغییر می‌دهد و داده‌های جدیدی تولید می‌کند که دوباره توسط حسگرها دریافت می‌شود.

محدودیت‌ های عامل مبتنی بر مدل

داشتن یک مدل داخلی به طور قابل توجهی توانایی‌های عامل را ارتقا می‌دهد، اما هنوز محدودیت‌هایی وجود دارد:

1. وابستگی به کیفیت مدل داخلی: تصمیمات عامل تا حد زیادی به صحت و کامل بودن مدل داخلی وابسته است. اگر مدل ناقص، قدیمی یا اشتباه باشد، ممکن است عامل اقدامات نادرست یا غیر بهینه انجام دهد.
2. نبود اهداف بلندمدت و برنامه‌ریزی: این عامل‌ها فاقد توانایی تعیین اهداف بلندمدت یا برنامه‌ریزی پیشرفته هستند و صرفاً به قوانین شرط-عمل از پیش تعریف‌شده وابسته‌اند. این محدودیت باعث می‌شود در محیط‌های پیچیده یا غیرقابل پیش‌بینی انعطاف کمی داشته باشند.

با این همه، عامل‌های مبتنی بر مدل توانسته‌اند یک تعادل میان سادگی و انعطاف‌پذیری ایجاد کنند. آن‌ها برای وظایفی مناسب‌اند که در آنجا تغییرات محیطی وجود دارد، اما می‌توان آن‌ها را با حفظ یک مدل داخلی پیش‌بینی و مدیریت کرد.

این ویژگی باعث شده که این عامل‌ها یک پل منطقی به سمت سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر مانند عامل‌های مبتنی بر هدف (Goal-Based) یا عامل‌های یادگیرنده (Learning Agents) باشند.

عامل های هدف‌محور (Goal-Based Agents)

عامل‌های مبتنی بر هدف (Goal-Based Agents) یک گام فراتر از عامل‌های بازتابی یا مبتنی بر مدل هستند، زیرا اهداف مشخصی را در چارچوب تصمیم‌گیری خود ادغام می‌کنند. برخلاف عامل‌های ساده که فقط به ورودی‌های لحظه‌ای واکنش نشان می‌دهند، یا عامل‌های مبتنی بر مدل که محیط را با مدل داخلی خود درک می‌کنند، عامل‌های هدف محور، قبل از اقدام، هر گزینه ممکن را بررسی می‌کنند تا ببینند کدام یک بهتر می‌تواند به هدف نهایی برسد.

این عامل‌ها با داشتن توانایی‌های برنامه‌ریزی و استدلال پیشرفته، می‌توانند در محیط‌های پیچیده و پویا تصمیمات هوشمندانه و انعطاف‌پذیر بگیرند. به عبارت دیگر، عامل‌های هدف محور قادرند نه تنها به تغییرات محیط واکنش نشان دهند، بلکه مسیرهای مختلف رسیدن به نتیجه دلخواه را پیش‌بینی و بهینه‌سازی کنند.

این ویژگی‌ها باعث می‌شود عامل‌های مبتنی بر هدف برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی، از رباتیک گرفته تا سیستم‌های خودکار مدیریت داده، یک انتخاب مناسب باشند.

عامل‌های هدف محور چگونه کار می‌کنند؟

یک عامل هدف محور با دنبال کردن مراحل زیر عمل می‌کند:

1. درک محیط: عامل با استفاده از ورودی‌های حسی خود شرایط فعلی محیط را مشاهده و تحلیل می‌کند.
2. به‌روزرسانی وضعیت: عامل یک نمایه داخلی از وضعیت فعلی جهان را نگه می‌دارد تا اطلاعات محیط را به‌صورت سازمان‌یافته داشته باشد.
3. ارزیابی اهداف: عامل اهداف خود را بررسی می‌کند تا مشخص شود کدام نتایج باید به دست آیند.
4. برنامه‌ریزی: با استفاده از الگوریتم‌های جستجو یا تصمیم‌گیری، عامل گزینه‌های ممکن را تحلیل کرده و تأثیر هر اقدام را پیش‌بینی می‌کند تا بهترین مسیر برای رسیدن به اهداف را پیدا کند.
5. اجرای اقدامات: پس از تدوین برنامه، عامل اقدامات لازم را انجام می‌دهد تا به سمت اهداف خود پیش برود.

مثال کاربردی: سیستم مسیریابی GPS، یک عامل هدف محور است. کاربر مقصد خود را مشخص می‌کند و عامل با تحلیل فاصله، ترافیک و شرایط جاده، بهترین مسیر را انتخاب کرده و کاربر را به‌صورت گام‌با‌گام برای رسیدن به مقصد راهنمایی می‌کند.

نمودار بالا یک عامل هدف محور را نشان می‌دهد که محیط خود را مشاهده می‌کند، وضعیت‌ فعلی را ارزیابی می‌کند، تغییرات محیط را دنبال می‌کند و اثرات احتمالی اقدامات را برای پیش‌بینی نتیج آینده بررسی می‌کند.

این عامل بر اساس اهداف مشخص تصمیم می‌گیرد که کدام اقدام را انجام دهد و با استفاده از افکتورها (actuators)، این تصمیمات را اجرا می‌کند تا به اهداف تعیین‌شده برسد. در واقع می‌توانیم بگوییم این مدل، نمونه‌ای از هوش مصنوعی است که تصمیم‌گیری آگاهانه و مبتنی بر هدف را به ‌صورت سیستماتیک و فنی پیاده‌سازی می‌کند و نسبت به عامل‌های ساده یا مبتنی بر مدل، انعطاف و دقت بالاتری دارد.

انواع عامل های هدف محور

عامل‌های هدف محور بر اساس نوع تصمیم‌گیری به چهار دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

• عامل‌های واکنشی (Reactive Agents): این عامل‌ها اولویت را به اهداف فوری می‌دهند و به سرعت به تغییرات محیط پاسخ می‌دهند. آن‌ها بیشتر از قواعد ثابت یا روش‌های تجربی (heuristics) استفاده می‌کنند و برنامه‌ریزی بلندمدت انجام نمی‌دهند.
• عامل‌های تدبیری یا برنامه‌ریز (Deliberative Agents): این عامل‌ها که گاهی «عامل‌های برنامه‌ریز» هم نامیده می‌شوند، تمرکز خود را بر اهداف بلندمدت می‌گذارند. آن‌ها با ارزیابی اقدامات ممکن و پیش‌بینی اثرات آن‌ها، مناسب‌ترین گزینه برای دستیابی به اهداف خود را انتخاب می‌کنند. این عامل‌ها از مدل داخلی محیط برای برآورد نتایج اقدامات بهره می‌برند.
• عامل‌های ترکیبی (Hybrid Agents): این عامل‌ها مزایای عامل‌های واکنشی و تدبیری را با هم ترکیب می‌کنند. در شرایط فوری سریع واکنش نشان می‌دهند و در مواقعی که زمان و منابع اجازه می‌دهد، به برنامه‌ریزی و تحلیل دقیق می‌پردازند. معماری این عامل‌ها اغلب لایه‌ای است و هم فرایندهای واکنشی و هم تدبیری را پشتیبانی می‌کند.
• عامل‌های یادگیرنده (Learning Agents): این عامل‌ها با استفاده از تجربیات گذشته، تصمیم‌گیری خود را بهبود می‌بخشند. آن‌ها با دریافت بازخورد از محیط، اقدامات و استراتژی‌های خود را اصلاح می‌کنند و خود را با شرایط متغیر تطبیق می‌دهند.

نقاط قوت عامل هدف محور

عامل‌های هدف محور برای کار در محیط‌های پیچیده و تغییرپذیر طراحی شده‌اند. این عامل‌ها تصمیم‌های خود را براساس اهداف بلندمدت می‌گیرند و نه صرفا بر اساس ورودی‌های لحظه‌ای. آن‌ها ابتدا وضعیت فعلی محیط را تحلیل می‌کنند، سپس پیامدهای احتمالی اقدامات مختلف را بررسی کرده و بهترین مسیر را برای رسیدن به هدف انتخاب می‌کنند.

یکی از ویژگی‌های مهم این عامل‌ها، توانایی به‌روزرسانی برنامه‌ها و استراتژی‌ها در مواجهه با تغییرات محیطی است. این انعطاف‌پذیری به آن‌ها امکان می‌دهد تصمیم‌های بهینه بگیرند و همواره در جهت دستیابی به اهداف پیش بروند، حتی زمانی که شرایط غیرقابل پیش‌بینی یا پیچیده باشد.

محدودیت‌ های عامل هدف محور

عامل‌های هدف محور قابلیت برنامه‌ریزی و انعطاف بالایی دارند، اما محدودیت‌های مشخصی هم دارند. پیچیدگی‌ محاسباتی یکی از اصلی‌ترین مشکلات است؛ زمانی که تعداد اقدامات ممکن در محیط زیاد باشد یا شرایط دائمه تغییر کند، تولید و ارزیابی گزینه‌ها به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارد.

همچنین، تعیین اهداف دقیق گاهی دشوار است، به‌ویژه وقتی اهداف ابهام‌آلود یا با هم در تضاد باشند. این عامل‌ها برای گرفتن تصمیم‌های صحیح به مدل دقیق محیط و الگوریتم‌های پیش‌بینی قابل اعتماد وابسته‌اند؛ هر خطا یا نقص در این مدل‌ها می‌تواند باعث تصمیمات ناکارآمد و کاهش کارایی عامل شود.

تفاوت هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد چیست؟
هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد

عامل های مبتنی بر سودمندی (Utility-Based Agents)

عامل‌های مبتنی بر سودمندی (Utility-Based Agents) نسخه تکامل‌یافته از عامل‌های هدف محور هستند که ارزیابی تصمیم‌ها را با توجه به میزان مطلوبیت هر نتیجه ممکن انجام می‌دهند. به عبارت دیگر، این عامل‌ها تنها به تحقق اهداف مشخص بسنده نمی‌کنند، بلکه تمام گزینه‌های ممکن را بررسی و ارزیابی می‌کنند تا بهترین اقدام را با بیشترین ارزش کل انجام دهند.

عامل‌های مبتنی بر سودمندی چگونه کار می‌کنند؟

عامل‌های مبتنی بر سودمندی با عدد گذاری روی نتایج احتمالی کار می‌کنند. هر نتیجه ممکن یک عدد دارد که میزان خوب یا بد بودن آن را نشان می‌دهد(مطلوبیت). عامل بر اساس این عددها بهترین اقدام را انتخاب می‌کند تا بیشترین نتیجه ممکن را به‌دست آورد. روند کار این عامل‌ها به شکل زیر است:

1. دریافت اطلاعات از محیط: عامل وضعیت فعلی محیط را مشاهده می‌کند.
2. به‌روزرسانی وضعیت داخلی: عامل نقشه یا مدل داخلی محیط را مطابق تغییرات به‌روزرسانی می‌کند.
3. ارزیابی مطلوبیت: برای هر اقدام ممکن، میزان مطلوبیت آن با توجه به اهداف و ترجیحات عامل سنجیده می‌شود.
4. انتخاب اقدام: عاملی که بیشترین سود یا مطلوبیت را ایجاد کند، انتخاب می‌شود.
5. اجرای اقدام: اقدام انتخاب‌شده انجام می‌شود و فرآیند با تغییر محیط ادامه پیدا می‌کند.

مثال کاربردی: یک خودروی خودران نمونه عملی از عامل مبتنی بر سودمندی است. این عامل شرایط مختلفی مانند زمان سفر، مصرف سوخت، راحتی سرنشینان و ایمنی را بررسی می‌کند. سپس با استفاده از یک تابع سودمندی (Utility Function)، این عوامل را متعادل می‌کند تا بهینه‌ترین مسیر و سبک رانندگی انتخاب شود.

نمودار بالا، نمایانگر یک عامل مبتنی بر سودمندی است که با استفاده از حسگرها، وضعیت محیط خود را درک می‌کند. این عامل وضعیت فعلی، اقدامات ممکن و نتایج هر اقدام را با کمک یک تابع سودمندی ارزیابی می‌کند تا میزان رضایت خود در هر سناریو را بسنجد. سپس بهینه‌ترین اقدام را انتخاب کرده و از طریق عملگرها (actuators) اجرا می‌کند، و به این ترتیب یک حلقه بازخورد مستمر با محیط ایجاد می‌شود.

مزایای عامل مبتنی بر سودمندی

عامل‌های مبتنی بر سودمندی دارای قدرت تصمیم‌گیری بهینه هستند که به آن‌ها اجازه می‌دهد با استفاده از توابع سودمندی، اقدامات ممکن را ارزیابی و بهترین گزینه را انتخاب کنند، حتی زمانی که اهداف متناقض هستند. این عامل‌ها انعطاف‌پذیری بالایی دارند؛ با تغییر توابع سودمندی می‌توان اولویت‌ها و استراتژی‌های آن‌ها را به‌راحتی به‌روزرسانی کرد.

همچنین، در محیط‌های غیرقابل پیش‌بینی، عملکرد قابل اعتمادی دارند، زیرا هر اقدام را بر اساس نتایج مورد انتظار ارزیابی می‌کنند و به این ترتیب تصمیماتشان تحت شرایط پیچیده نیز بهینه باقی می‌ماند.

معایب عامل مبتنی بر سودمندی

این نوع عامل‌ها با وجود مزایای قابل توجه، محدودیت‌هایی نیز دارند. طراحی توابع سودمندی یکی از چالش‌های اصلی است، زیرا توابع باید اولویت‌ها و اهداف را به طور دقیق بازتاب دهند، در شرایطی که چند هدف متضاد وجود دارد.

علاوه بر این، محاسبات سنگین و گسترده برای ارزیابی سودمندی تمام اقدامات ممکن در فضای حالت‌های بزرگ نیازمند منابع بالای پردازشی است. عامل‌ها همچنین با عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها مواجه‌اند؛ عملکرد آن‌ها به دقت پیش‌بینی‌هایشان درباره محیط و نتایج اقداماتشان وابسته است و هر گونه خطا می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری ناکارآمد شود.

۱۴ ترند برتر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ که آینده فناوری را دگرگون می‌کنند
 ترندهای برتر هوش مصنوعی

ساختار لایه‌ای عامل‌های هوش مصنوعی

عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور مستقل تصمیم‌گیری کنند و وظایف پیچیده را اجرا کنند. عملکرد این عامل‌ها بر پایه یک معماری چند لایه‌ای معروف به AI Agents Stack طراحی شده است که هر لایه نقش مشخص در عملکرد کلی سیستم دارد. تا اواخر ۲۰۲۴، این معماری شامل سه لایه اصلی است:

1. لایه اجرای مدل‌ها (Model Serving): این لایه پایه‌ای‌ترین نقش را در استنتاج مدل‌های بزرگ زبانی ایفا می‌کند و معمولاً از طریق API قابل دسترسی است. ارائه‌دهندگان اختصاصی مانند OpenAI و Anthropic مدل‌های خود را عرضه می‌کنند، در حالی که پلتفرم‌هایی مانند Together.AI و Fireworks مدل‌های اوپن‌وزن، از جمله Llama 3، ارائه می‌دهند. برای استنتاج محلی، ابزارهایی مثل vLLM برای پردازش GPU و Ollama یا LM Studio برای اجرای مدل روی دستگاه‌های شخصی کاربرد دارند.
2. لایه مدیریت داده و حافظه (Storage): عامل‌های هوش مصنوعی باید قادر باشند تاریخچه مکالمات، حافظه داخلی و داده‌های خارجی را به‌صورت مؤثر مدیریت کنند. پایگاه‌های داده برداری مانند Chroma، Weaviate، Pinecone، Quadrant و Milvus امکان پردازش و بازیابی داده‌ها بر اساس embedding را فراهم می‌کنند. همچنین پایگاه‌های داده سنتی مانند Postgres همراه با افزونه‌هایی مثل pgvector در پروژه‌های embedding محور استفاده می‌شوند.
3. چارچوب عامل (Agent Frameworks): این چارچوب‌ها مسئول هماهنگی تماس با مدل‌های زبانی و مدیریت وضعیت عامل شامل تاریخچه مکالمه و مراحل اجرای وظایف هستند. آن‌ها امکان یکپارچه‌سازی ابزارها و کتابخانه‌های مختلف را فراهم می‌کنند تا عامل بتواند فراتر از عملکرد یک چت‌بات ساده عمل کند. نحوه مدیریت وضعیت، اجرای ابزارها و پشتیبانی از مدل‌های مختلف، قابلیت تطبیق عامل با سناریوهای پیچیده را تعیین می‌کند.

سیستم های چندعاملی (Multiagent System)

یک سیستم چند عاملی شبکه‌ای از چندین عامل هوش مصنوعی است که برای حل مسائل پیچیده یا انجام وظایف خاص، با یکدیگر همکاری می‌کنند. بر خلاف سیستم‌ای تک عاملی که تمام تصمیم‌گیری و پردازش‌ها بر عهده یک عامل واحد است، در سیستم‌های چند عاملی، کار میان عوامل تخصصی تقسیم می‌شود، به‌طوری که هر عامل وظایف و مسئولیت‌های مشخص خود را دارد و نقش منحصر به‌فردی در عملکرد کل سیستم ایفا می‌کند.

فریم‌ورک‌ ها و پلتفرم‌ های سیستم‌های چندعاملی

برای توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های چندعاملی (MAS)، فریم‌ورک‌ها و ابزارهای زیادی وجود دارند که هر کدام مزایا و کاربردهای خاص خود را دارند. در ادامه، برخی از مهم‌ترین نمونه‌ها معرفی شده‌اند:

• JADE (Java Agent Development Framework): یک فریم‌ورک متن‌باز و شناخته‌شده برای توسعه سیستم‌های چندعامله در زبان جاوا که با استانداردهای FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) سازگار است.
• PADE (Python Agent DEvelopment Framework): فریم‌ورکی برای توسعه، اجرا و مدیریت محیط‌های توزیع‌شده که در آن چندین عامل می‌توانند به طور همزمان و مستقل فعالیت کنند.
• NetLogo: محیطی برای برنامه‌نویسی چندعامله که تمرکز آن بر مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده است.
• Swarm: یک فریم‌ورک آزمایشی توسعه‌یافته توسط OpenAI برای مدیریت تعاملات میان چندین عامل و هماهنگی پیچیده بین آن‌ها.
• LangGraph: فریم‌ورکی انعطاف‌پذیر برای ساخت سیستم‌های چندعامله پیشرفته، با تاکید بر سهولت توسعه و قابلیت مقیاس‌پذیری.
• LangChain: یکی از فریم‌ورک‌های محبوب برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ، شامل معماری‌های چندعامله، که توسط جامعه کاربری گسترده‌ای پشتیبانی می‌شود.

در دنیای سیستم‌های چندعاملی، ابزارهای جدیدی ظاهر شده‌اند که کار توسعه و شبیه‌سازی تعامل بین عوامل را ساده‌تر و مؤثرتر می‌کنند:

• RLlib: تمرکز اصلی روی یادگیری تقویتی است و امکانات خوبی برای مدیریت محیط‌های پیچیده چندعامله دارد.
• PettingZoo: کتابخانه‌ای برای پایتون که طراحی شده تا پژوهشگران بتوانند به راحتی سناریوهای چندعامله را شبیه‌سازی و آزمایش کنند.
• OpenAI Gym: محیط‌های منعطفی فراهم می‌کند که می‌توان سناریوهای پیچیده و چندعامله را به شکلی عملیاتی شبیه‌سازی کرد.

برای انتخاب فریم‌ورک مناسب، باید چند چیز را در نظر بگیرید: زبان برنامه‌نویسی پروژه، مقیاس‌پذیری و اهداف توسعه یا پژوهش. وقتی این نکات رعایت شود، فریم‌ورک انتخابی واقعاً کارایی پروژه را افزایش می‌دهد و روند توسعه را روان‌تر می‌کند.

سیستم چندعاملی ( Multiagent System) چیست و چگونه کار می‌کند؟
سیستم چندعاملی

چالش های سیستم های چندعاملی

سیستم‌های چند عاملی مزایای زیادی دارند، اما توسعه آن‌ها با پیچیدگی‌های خاصی همراه است. برخی از مهم‌ترین چالش‌ها عبارت‌اند از:

• بار ارتباطی (Communication Overhead): وقتی تعداد عوامل افزایش پیدا می‌کند، مدیریت ارتباطات بین آن‌ها هم سخت‌تر و پیچیده‌تر می‌شود. حفظ امنیت و کارایی این تبادلات یک دغدغه اصلی است.
• پیچیدگی هماهنگی (Coordination Complexity): همگام‌سازی عملکرد عوامل در محیط‌های رقابتی و همکاری‌محور نیازمند الگوریتم‌ها و استراتژی‌های پیشرفته است تا تضادها حل و همکاری بهینه حفظ شود.
• مقیاس‌پذیری (Scalability): اضافه کردن هر عامل جدید می‌تواند بار محاسباتی و منابع موردنیاز سیستم را به شکل تصاعدی افزایش دهد و نیازمند طراحی دقیق معماری است.
• طراحی رفتار عامل‌ها: تعیین رفتار هر عامل به گونه‌ای که هم مقاوم در برابر خطا باشد و هم قابلیت سازگاری با تغییرات محیطی را داشته باشد، نیاز به برنامه‌ریزی دقیق و تجربه عملی دارد.

این چالش‌ها نشان می‌دهند که موفقیت در توسعه سیستم‌های چند عاملی به برنامه‌ریزی استراتژیک، طراحی مهندسی و ابزارهای پیشرفته وابسته است.

مقایسه Agentic RAG و RAG؛ کدام برای پروژه‌های AI بهتر است؟
 Agentic RAG و RAG

Agentic RAG یا RAG عامل محور چیست؟

Agentic RAG نسخه تکامل‌یافته‌ای از روش سنتی RAG است که با بهره‌گیری از عامل‌های هوش مصنوعی، فرآیند بازیابی اطلاعات را هوشمندانه‌تر می‌کند. این عامل‌ها مجهز به حافظه، توانایی برنامه‌ریزی گام‌به‌گام، تصمیم‌گیری مستقل و دسترسی به ابزارهای خارجی مانند APIها یا پایگاه‌های داده متعدد هستند، که امکان انجام وظایف پیچیده و تکرارشونده را با دقت و کارایی بالاتر فراهم می‌کنند.

دلایل ظهور Agentic RAG

Agentic RAG فراتر از رویکرد سنتی RAG حرکت می‌کند و بازیابی اطلاعات را به یک فرآیند چندمرحله‌ای و خودگردان تبدیل می‌کند. در نسخه‌های کلاسیک، RAG فقط اطلاعات مرتبط را استخراج می‌کند، اما Agentic RAG با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی، قابلیت برنامه‌ریزی، ارزیابی مستمر و تصمیم‌گیری پویا را وارد چرخه می‌کند. نتیجه، سیستمی است که می‌تواند در محیط‌های پیچیده، تصمیمات پشت سر هم بگیرد بدون آن‌که در دام اشتباهات شناختی (hallucinations) بیافتد.

رویکرد Agentic RAG از نیازهای واقعی سیستم‌های هوشمند ناشی می‌شود: رباتیک پیشرفته، تشخیص پزشکی، خدمات مشتری و مشاوره حقوقی که در آن‌ها صرفا بازیابی اطلاعات کافی نیست. عامل باید داده‌ها را تحلیل کند، اهمیت‌شان را بسنجد، پاسخ مناسب بسازد و حتی در صورت نیاز، اقدامات عملی انجام دهد.

ماژول بازیابی در Agentic RAG

در قلب سیستم‌های RAG و Agentic RAG، ماژول بازیابی (Retriever)، نقش محوری دارد. انتخاب و بهینه‌سازی این ماژول، تفاوت بین یک سیستم کند و یک سیستم پاسخگو و دقیق را رقم می‌زند.

روش های اصلی بازیابی

• Sparse Retrieval: روش‌های کلاسیکی مثل TF-IDF و BM25 هستند که ساده، قابل اعتماد و به‌ویژه برای پرسش‌های کوتاه و مستقیم مناسب‌اند.
• Dense Neural Retrieval: تکنیک‌هایی مانند DPR، ColBERT یا Sentence-BERT که توانایی فهم مفاهیم پیچیده و مترادف‌ها را دارند، اما نیازمند GPU برای آموزش و استنتاج هستند.

برای پاسخ سریع در سیستم‌های بزرگ، معمولاً از چارچوب‌های ANN (Approximate Nearest Neighbor) استفاده می‌شود، مانند FAISS، ScaNN و HNSW. این کتابخانه‌ها امکان ایندکس بردارهای با بعد بالا را با روش‌های کوانتیزیشن، خوشه‌بندی یا ساختارهای گرافی فراهم می‌کنند و سرعت جستجو را به شدت افزایش می‌دهند. البته همیشه یک توازن بین سرعت و دقت بازیابی وجود دارد، اما کاهش زمان پاسخ برای کاربردهای Agentic RAG حیاتی است.

انتخاب ANN مناسب بستگی به شرایط پروژه دارد: اندازه داده‌ها، ابعاد بردارها و منابع سخت‌افزاری (CPU یا GPU). تحقیقات اخیر در این حوزه، شامل شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و ساختارهای ایندکس نوآورانه، همواره مرزهای کارآمدی جستجوی بردارهای بزرگ را جابجا می‌کند.

انتخاب مدل تولیدکننده (Generator Model Selection)

مدل تولیدکننده می‌تواند یک ترنسفورمر از پیش‌آموزش‌دیده مانند GPT-3.5، GPT-4، T5 یا یک مدل تخصصی باشد که برای حوزه مورد نظر فاین‌تیون شده است. فرایند انتخاب مدل به چند عامل بستگی دارد:

1. حجم و زمان پاسخ‌دهی (Size and Latency Requirements): مدل‌های بزرگ‌تر خروجی‌های روان‌تر و با زمینه غنی‌تر ارائه می‌کنند، اما ممکن است هزینه یا زمان اجرا را افزایش دهند.
2. تخصص حوزه‌ای (Domain Specialization): فاین‌تیون مدل روی داده‌های مرتبط با حوزه خاص (مثلاً حقوق، پزشکی، علمی) می‌تواند مرتبط بودن پاسخ‌ها را بهبود دهد و احتمال خطاهای تولیدی را کاهش دهد.
3. مکانیزم‌های کنترل (Control Mechanisms): تکنیک‌هایی مانند مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) یا ماژول‌های Adapter می‌توانند فرایند تولید متن را دقیق‌تر هدایت کنند. این ویژگی‌ها به‌ویژه در محیط‌های پیچیده و حساس به خطا اهمیت دارند.

کنترل‌کننده عامل و ساختار حلقه

در سیستم‌های Agentic Retrieval-Augmented Generation، کنترل‌کننده عامل وظیفه مدیریت یک حلقه چندمرحله‌ای پیچیده را بر عهده دارد که فرایندهای بازیابی و تولید محتوا را یکپارچه می‌کند. این چرخه تکرارشونده معمولاً به شکل زیر اجرا می‌شود:

• فعال‌سازی محرک: سیستم با دریافت پرسش کاربر یا شناسایی یک رویداد از پیش تعریف‌شده فعال می‌شود.
• بازیابی زمینه‌ای: کنترل‌کننده از پایگاه دانش اطلاعات مرتبط را استخراج می‌کند تا زمینه لازم برای پاسخ فراهم شود.
• تولید اولیه: مدل تولید محتوا، بر اساس اطلاعات بازیابی‌شده، یک پاسخ یا فرضیه اولیه ایجاد می‌کند.
• ارزیابی پاسخ: عامل، محتوای تولیدشده را با محدودیت‌های مشخص مانند قوانین کسب‌وکار یا دستورالعمل‌های اخلاقی مقایسه می‌کند و آن را با دانش انباشته از تعاملات قبلی سنجش می‌کند.
• اصلاح تکرارشونده: در صورت ناکافی یا نامطمئن بودن پاسخ اولیه، کنترل‌کننده مراحل بازیابی اضافی را برای پر کردن خلأهای اطلاعاتی آغاز می‌کند.
• اجرای اقدام: پس از اعتبارسنجی یا اصلاح پاسخ، عامل پاسخ نهایی را ارائه می‌دهد، APIهای خارجی را فراخوانی می‌کند یا اقدام برنامه‌ریزی‌شده بعدی را اجرا می‌کند.
• یادگیری مداوم: سیستم داده‌های جدید را از منابع مختلف، از جمله تعاملات کاربر، بازخورد محیط و گزارش‌های سیستم، به پایگاه دانش خود اضافه می‌کند تا پاسخ‌های آینده بهبود یابند.

این حلقه تطبیقی به سیستم‌های Agentic RAG امکان می‌دهد در وظایف پیچیده استدلال کنند، خودتصحیح شوند و عملکرد خود را به مرور زمان ارتقا دهند.

مدیریت ابهام و عدم قطعیت

سیستم‌های Agentic Retrieval-Augmented Generation ممکن است هنگام مواجهه با داده‌های ناقص، متناقض یا مبهم با ابهام و عدم قطعیت روبه‌رو شوند. برای مقابله با این چالش‌ها، می‌توان از استراتژی‌های متنوعی استفاده کرد:

1. سنجش عدم قطعیت: سیستم می‌تواند امتیاز اطمینان (confidence score) هر دو بخش بازیابی و تولید محتوا را پیگیری کند. وقتی میزان اطمینان پایین است، سیستم قادر است موضوع را به یک اپراتور انسانی ارجاع دهد یا اطلاعات تکمیلی را جستجو کند.
2. تولید چند فرضیه: به جای ارائه یک پاسخ واحد، سیستم می‌تواند چند گزینه محتمل را ارائه دهد و آنها را خودکار مقایسه کند یا با بازخورد کاربر پاسخ‌ها را بهینه‌سازی کند.
3. یادگیری تقویتی: عامل می‌تواند از تعاملات مکرر درس بگیرد، الگوهای بازیابی یا روش‌های تولید محتوا را شناسایی کند که در طول زمان نتایج موفق‌تری ارائه می‌دهند.

این مکانیزم‌ها به سیستم‌های Agentic RAG امکان می‌دهند حتی در مواجهه با داده‌های ناقص یا نامطمئن، تصمیمات قابل اعتمادی بگیرند.

کسب و کار خود را با دسترسی به API هوش مصنوعی ارتقاء دهید. 
✅ ارائه توکن رایگان ✅سازگاری با OpenAI SDK ✅ دسترسی به ۲۰ مدل زبانی بزرگ
خرید سرویس هوش مصنوعی

کاربردهای Agentic RAG چیست؟

تشخیص پزشکی پیشرفته: تصور کنید سیستمی که می‌تواند تحقیقات پزشکی جدید را لحظه‌به‌لحظه بررسی کند. وقتی پزشک علائم یک بیمار را وارد می‌کند، سیستم خودش جدیدترین مقالات و داده‌ها را پیدا کرده، گزینه‌های تشخیصی و درمانی را پیشنهاد می‌دهد و حتی برای رفع ابهام، سؤالاتی از پزشک می‌پرسد. با هر بار تعامل، پاسخ‌ها دقیق‌تر و به‌روزتر می‌شوند.

تحلیل و استدلال حقوقی: یک عامل Agentic RAG می‌تواند قوانین، پرونده‌های مشابه و مقررات را در یک دفتر حقوقی بررسی کند و بر اساس آن‌ها پیش‌نویس یادداشت‌ها، استدلال‌ها و مدارک حقوقی تولید کند. در صورت نیاز، از کاربر سؤال می‌کند تا تحلیل دقیق‌تر و کامل‌تری ارائه دهد.

پشتیبانی هوشمند مشتری: برخلاف چت‌بات‌های ساده که گاهی جواب‌های اشتباه یا سطحی می‌دهند، Agentic RAG به صورت فعال به پایگاه‌های دانش و دستورالعمل‌ها رجوع می‌کند. این سیستم می‌تواند اطلاعات تکمیلی از کاربر بگیرد، پاسخ‌ها را مرحله‌به‌مرحله اصلاح کند و حتی فرآیندهای پیچیده مثل بازگشت کالا، بازپرداخت یا حل مشکلات فنی را خودش مدیریت کند.

مقایسه RAG، عامل های هوش مصنوعی و Agentic RAG

با پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، رویکردهای مختلفی برای پردازش و تولید محتوا شکل گرفته‌اند: RAG که تمرکز آن بر بازیابی اطلاعات دقیق است، AI Agents که توانایی برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری خودکار دارند، و Agentic RAG که ترکیبی هوشمند از هر دو رویکرد محسوب می‌شود.

جدول زیر ویژگی‌های کلیدی این سه رویکرد را کنار هم قرار می‌دهد تا تفاوت‌ها و نقاط قوت هر کدام روشن شود.

بُعد	RAG (تولید مبتنی بر بازیابی)	AI Agents (عامل‌های هوش مصنوعی)	Agentic RAG
هسته‌ی عملکردی	یک معماری دو‌بخشی شامل «بازیاب» (retriever) برای استخراج بردارهای مرتبط و «تولیدگر» (generator) برای ساخت پاسخ. خروجی نهایی صرفاً به کیفیت داده‌های بازیابی‌شده وابسته است.	چرخه‌ی ادراک تصمیم اقدام؛ عامل محیط را حس می‌کند، وضعیت را مدل‌سازی کرده و اقدام مناسب را انتخاب و اجرا می‌کند.	یک لایه‌ی کنترلی ترکیبی که در آن ماژول بازیابی و تولید در کنار قابلیت‌های عاملی مثل برنامه‌ریزی، ابزارمحوری و خودتنظیمی قرار می‌گیرند.
جریان داده	تک‌مرحله‌ای یا چند نمونه‌ای (one/few-shot): ابتدا بردارهای متنی ایندکس‌شده (TF-IDF، BM25 یا Dense Embedding) واکشی می‌شوند و به مدل زبانی تزریق می‌گردند.	داده‌ی حسی (sensory input) به‌طور پیوسته وارد شده، درون یک loop ادراک-کنش پردازش می‌شود. داده‌های جدید در هر چرخه روی حافظه و سیاست عامل اثر می‌گذارند.	ترکیب چرخه‌ای: هر مرحله شامل بازیابی، تولید فرضیه، ارزیابی خروجی، اصلاح یا اجرای اقدام. داده‌ها در حلقه‌ی کنترل بازخوردی (feedback loop) ذخیره و بازبینی می‌شوند.
نقاط قوت	کاهش نرخ hallucination و بهبود factual grounding با استفاده از پایگاه‌های دانش خارجی؛ قابلیت استفاده در دامنه‌های خاص از طریق fine-tuning بازیاب.	انعطاف در محیط‌های پویا، قابلیت سازگاری از طریق reinforcement learning، مناسب برای مسائل real-time.	ترکیب مزایای RAG و عامل‌ها: grounding مبتنی بر دانش همراه با استدلال چندمرحله‌ای و قابلیت اجرای اکشن‌های پیچیده.
پیچیدگی	سطح متوسط؛ عمدتاً در ایندکس‌گذاری بردارها (ANN frameworks مثل FAISS/HNSW) و هم‌جورسازی ورودی با تولیدگر.	از پایین (عامل‌های مبتنی بر قواعد) تا بالا (عامل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق چندوجهی).	بالا و چندلایه: نیاز به هماهنگی دقیق بین retrieval، generation و کنترل عاملی. سربار محاسباتی در مدیریت حافظه، زمان‌بندی و استفاده از ابزارها.
تأخیر (Latency)	سربار اولیه به دلیل عملیات برداری و جستجوی ANN، اما قابل کاهش با caching و quantization.	محدودیت‌ها به‌صورت hard real-time تعریف می‌شوند؛ زمان پاسخ مستقیماً به طراحی عامل و محیط وابسته است.	ترکیبی؛ هم سربار retrieval وجود دارد و هم سربار تصمیم‌گیری عاملی. نیاز به زمان‌بندی تطبیقی و parallelization برای پاسخ‌گویی بلادرنگ.
مقیاس‌پذیری	وابسته به اندازه‌ی ایندکس و ساختار داده؛ مقیاس‌پذیری عمودی (بیشتر GPU/CPU) معمول است.	مقیاس‌پذیری افقی امکان‌پذیر است (multi-agent systems) اما با افزایش پیچیدگی در هماهنگی و ارتباط.	نیازمند هر دو سطح مقیاس‌پذیری: ذخیره و جستجوی بردارهای حجیم + توزیع محاسبات عاملی. طراحی شبکه‌های چندعاملی کلید عملکرد در مقیاس بزرگ است.
کاربردها	پرسش، پاسخ متنی، بازیابی دانش در مقالات علمی، تولید محتوای مبتنی بر منابع خارجی.	رباتیک خودمختار، سیستم‌های IoT تطبیقی، معاملات الگوریتمی با عامل‌های تصمیم‌گیر.	پزشکی دقیق (precision medicine)، مشاوره‌ی حقوقی پویا، پشتیبانی مشتریان با چرخه‌های چندمرحله‌ای و تصمیمات مبتنی بر داده‌ی زنده.

نقاط قوت

• RAG → دقت بالا در فکت‌محور بودن (factual grounding)، مناسب برای حوزه‌های حساس مثل پزشکی، حقوق و تحقیقات.
• AI Agents → خودمختاری و انطباق‌پذیری، توانایی تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای، یادگیری از تعاملات و انطباق با محیط پویا.
• Agentic RAG → ترکیب این دو: هم grounding دقیق RAG رو داره و هم reasoning چندمرحله‌ای عامل‌ها → نتیجه: کاهش hallucination، تصمیم‌گیری پویا، و توانایی حل مسائل پیچیده.

چالش ها

• سربار یکپارچه‌سازی (Integration Overhead): هماهنگ کردن retrieval، generation و agent controller کار پیچیده‌ای است.
• نیازمندی محاسباتی (Computational Demands): به دلیل چرخه‌ی تکراری و داده‌های عظیم، هزینه‌ی محاسباتی بالاست.
• کیفیت داده و سوگیری (Data Quality & Bias): خروجی کاملاً وابسته به کیفیت داده‌ست؛ داده‌های ناقص یا خروجی معیوب.
• امنیت و ملاحظات اخلاقی (Security & Ethics): ریسک نشت داده‌های حساس، تصمیم‌های اشتباه یا غیرقابل‌کنترل عامل‌ها.

جمع بندی

رشد سریع هوش مصنوعی نشان داده که روش‌های سنتی برای چالش‌های امروز کافی نیستند. RAG با اضافه کردن لایه‌ی بازیابی دانش بیرونی، مشکل بزرگ مدل‌های زبانی یعنی تکیه‌ی صرف بر داده‌های آموزشی ایستا را تا حد زیادی حل کرده و امکان تولید پاسخ‌های مبتنی بر داده‌ی زنده و معتبر را فراهم کرده است.

در مقابل، عامل‌های هوش مصنوعی به‌خاطر توانایی در تصمیم‌گیری و تعامل مستمر با محیط، برای کارهای چندمرحله‌ای بسیار ارزشمندند. اما آن‌ها هم بدون دسترسی به دانش به‌روز، دچار خطا یا تصمیم‌های ناقص می‌شوند.

اینجاست که Agentic RAG وارد می‌شود: ترکیبی از fact-grounding دقیق RAG با خودگردانی و انعطاف‌پذیری عامل‌ها. نتیجه، سیستمی است که نه‌فقط پاسخ‌های درست‌تر تولید می‌کند، بلکه می‌تواند در محیط‌های پویا مسیر تصمیم‌گیری را به‌صورت لحظه‌ای باز تنظیم کند.