طراحی و توسعه ی ایجنت های هوش مصنوعی به کمک وایب کدینگ

مقدمه

هوش مصنوعی و به ویژه ایجنت های هوشمند با قابلیت پاسخ دهی خودکار به محیط، امروزه در صنایع نقش حیاتی یافته اند. بررسی های جهانی نشان می دهد که سرمایه گذاری در ایجنت های مبتنی بر هوش مصنوعی بازده اقتصادی فراوانی دارد. برای مثال، بررسی موسسه مک کینزی حاکی از آن است که هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می تواند سالانه بین ۲٫۶ تا ۴٫۴ تریلیون دلار به سود شرکت های بزرگ بیفزایدvoiceflow.com. در صنعت بانکداری، صرفا در یک حوزه، ارزش افزوده ی ناشی از هوش مصنوعی تا ۳۴۰ میلیارد دلار برآورد شده استvoiceflow.com. از این رو، بنگاه های تجاری به منظور حفظ رقابت و بهره برداری از فرصت های عظیم اقتصادی، ناگزیر به استفاده از ایجنت های هوشمند در فرآیندهای خود هستندvoiceflow.com. به عنوان نمونه، بررسی ها نشان می دهند بیش از ۶۳٪ شرکت های خرده فروشی از هوش مصنوعی برای بهبود خدمات مشتری بهره می برند و افزون بر آن، ایجنت های هوشمند قادرند تا ۷۰٪ درخواست های مشتریان را به صورت خودکار پاسخ دهندvoiceflow.com. با توجه به این آمار و روند افزایشی کاربردهای هوش مصنوعی، توسعه ی سریع و مقرون به صرفه ی ایجنت های هوشمند به یکی از اولویت های صنایع تبدیل شده است.

وایب کدینگ (No-Code/Low-Code) و جایگاه آن در توسعه سیستم های هوش مصنوعی

وایب کدینگ رویکردی نوین در توسعه نرم افزار است که به کاربر اجازه می دهد به جای نوشتن مستقیم کد، ایده ها و نیازمندی های خود را با زبان طبیعی یا واسط های گرافیکی بیان کند و هوش مصنوعی یا ابزارهای آماده، بلافاصله کد مورد نیاز را تولید کنند. به بیان ساده، در وایب کدینگ «به جای نوشتن تک به تک دستورات کد، تنها ایده و چشم انداز خود را توصیف می کنید و هوش مصنوعی کدهای لازم را می نویسد»7learn.com. این مفهوم حتی با مثالی از کارپاتی همراه شده است؛ او معتقد است «داغ ترین زبان برنامه نویسی جدید، زبان انگلیسی است»7learn.com، که به توانایی توصیف مسئله به زبان طبیعی و برگرداندن آن به کد توسط هوش مصنوعی اشاره دارد.

وایب کدینگ بخشی از فلسفه ی کلی No-Code/Low-Code است و به ویژه در توسعه ی سریع ایجنت های هوش مصنوعی اهمیت دارد. در این رویکرد، مراحل طراحی برنامه به چهار گام اساسی تقسیم می شود:

• تعریف و توصیف نیاز: کاربر در قالب یک «پرومت» (Prompt) یا توضیح ساده، وظایف و رفتار مورد انتظار ایجنت را مشخص می کند7learn.com.
• تولید خودکار کد: با استفاده از مدل های هوش مصنوعی، کدهای اولیه براساس توضیحات ورودی تولید می شود. این گام شامل انتخاب مدل زبانی مناسب و اتصال به سرویس های هوش مصنوعی استbubble.io.
• بازبینی و اصلاح: کد یا نمودار تولیدشده بررسی و در صورت نیاز اصلاح می شود. این امکان فراهم است که کاربر بدون ترک محیط گرافیکی، بازخورد بدهد و تغییرات لازم را انجام دهد7learn.com7learn.com.
• تکرار و بهبود: مراحل فوق در یک چرخه تکراری تا حصول نتیجه بهینه ادامه می یابد. این فرآیند تکرارشونده مشابه چرخه های چابک است، اما هر دور آن می تواند به جای هفته ها، در عرض چند دقیقه صورت پذیرد7learn.com.

فرایند فوق در عمل به کاربر امکان می دهد که بدون دانش عمیق برنامه نویسی، به طراحی و استقرار سریع ایجنت هوشمند بپردازد. به عنوان مثال، راهنمای «نحوه ساخت ایجنت هوش مصنوعی» در پلتفرم Bubble مراحل مشابهی ارائه می دهد: ابتدا هدف و قابلیت های ایجنت را با زبان طبیعی مشخص کنیدbubble.io، سپس رابط کاربری گرافیکی را طراحی کنید، اتصال به مدل هوش مصنوعی (برای مثال افزونه های GPT-4) و منابع داده را برقرار سازیدbubble.io، بانک اطلاعاتی یا حافظه مرکزی مورد نیاز را تنظیم کنیدbubble.io و در نهایت گردش کار منطقی (workflow) ایجنت را تعریف و آن را آزمایش و بهبود دهیدbubble.iobubble.io. در هر یک از این مراحل، می توان از اجزای آماده و ماژول های بدون کد استفاده کرد تا نیازی به نوشتن حتی یک خط کد نباشد.

ابزارهای محبوب وایب کدینگ در سطح جهانی

بسیاری از پلتفرم های مطرح دنیا امکان ساخت ایجنت های هوشمند را بدون کدنویسی فراهم کرده اند. در ادامه، چند نمونه شناخته شده با ویژگی ها و کاربردهای عملی آن ها مقایسه می شود:

• Bubble: سکوی محبوب ساخت برنامه های وب بدون کد است. با رابط کشیدن و رها کردن (Drag & Drop)، امکان طراحی سریع رابط کاربری و منطق برنامه را فراهم می کند. Bubble افزونه های داخلی هوش مصنوعی دارد که مدل های پیشرفته مانند GPT-4 را با چند کلیک به برنامه متصل می کنندbubble.io. این پلتفرم میزبان خودکار (Hosting) و امنیت را نیز برعهده می گیرد و به توسعه دهندگان اجازه می دهد روی منطق کسب وکار تمرکز کنند.
• Voiceflow: پلتفرمی تخصصی برای ساخت ایجنت های محاوره ای صوتی و متنی است. Voiceflow با بیش از ۲۰۰,۰۰۰ تیم از شرکت های بزرگ (مانند JP Morgan و Home Depot) استفاده می شود و ویژگی هایی مانند «پایگاه دانش» برای تنظیم داده های حوزه کسب وکار، «سازنده گردش کار» برای تعریف دیالوگ های پیچیده و «ابزارهای توسعه دهنده» برای یکپارچه سازی های خاص را فراهم می آوردvoiceflow.comvoiceflow.com. به بیان Voiceflow، این پلتفرم برای ساخت ایجنت های هوش مصنوعی «طراحی شده است تا تیم های محصولات بزرگ بتوانند با سرعت و کنترل لازم ایجنت های خود را بسازند»voiceflow.com.
• Make (Integromat): یک پلتفرم اتوماسیون و یکپارچه سازی بصری است. Make قابلیت های «ایجنت هوش مصنوعی» خود را معرفی کرده که امکان ساخت خودکار و هوشمند گردش کارها را می دهد. کاربران می توانند داده ها و اپ های مورد نظر خود را به شکل تصویری به هم متصل کنند تا ایجنت هایی با قابلیت بروز تصمیم گیری در لحظه ایجاد نمایندmake.commake.com. به عنوان مثال، Make امکان اجرای وظایفی مانند دسته بندی و خلاصه سازی داده ها را با ماژول های از پیش ساخته ارائه می دهد بدون آنکه نیاز به تنظیم دقیق پرامپت باشدmake.com.
• Zapier: یکی از معروف ترین پلتفرم های یکپارچه سازی اپلیکیشن است که بیش از ۷۰۰۰ نرم افزار را به هم وصل می کند. اخیرا Zapier قابلیت های هوش مصنوعی را به ابزارهای خود افزوده است. این شرکت خود را «ابزار اتوماسیون هوش مصنوعی با بیشترین اتصال به اپلیکیشن ها» می نامد و اعلام کرده است که می توان «بیش از ۳۰۰ ابزار هوش مصنوعی را به ۸۰۰۰ اپلیکیشن متصل کرد، و ایجنت های هوشمندی ساخت که در پس زمینه برای شما کار کنند»zapier.com. قابلیت هایی مانند Zaps و ایجاد ایجنت های خودکار، امکان انجام طیف وسیعی از وظایف اتوماسیون را بدون هیچ گونه کدنویسی فراهم کرده اند.

هر یک از این ابزار مزایا و ضعف های خاص خود را دارد. برای مثال، Bubble برای توسعه ی برنامه های کامل وب بسیار قدرتمند است اما ممکن است برای اتوماسیون ساده تر سنگین باشد، در حالی که Zapier و Make بیشتر روی اتوماسیون فرآیندها تمرکز دارند و کاربری آسان تری برای وظایف تکرارشونده دارند. همچنین پلتفرم هایی مانند Voiceflow که به طور تخصصی برای مکالمه طراحی شده اند، امکان تعبیه گراف دیالوگ پیچیده و یکپارچه سازی با مرکز تماس را به خوبی ارائه می دهند. معمولا انتخاب بهترین ابزار بر اساس نیازهای مشخص کسب وکار، مهارت کاربران و مقرون به صرفه بودن آن صورت می گیرد.

مزایا و محدودیت های وایب کدینگ در صنایع

استفاده از رویکرد وایب کدینگ برای ساخت ایجنت های هوش مصنوعی مزایای متعددی دارد. مهم ترین مزیت آن سرعت بالای توسعه و استقرار است؛ طبق بررسی ها، اکثر پلتفرم های No-Code از قالب ها و ایجنت های آماده برای کاربردهای رایج (مانند مدیریت ایمیل، زمان بندی قرار ملاقات و هدایت سرنخ فروش) بهره می برند و می توان یک ایجنت را در عرض چند دقیقه راه اندازی کردlindy.ai. این سرعت برای تیم های کوچک و پروژه های جدید بسیار مفید است، چرا که نیازی به طراحی همه ی جریان ها به صورت کدنویسی شده نیست و می توان سریع تر آزمون و خطا کرد.

از سوی دیگر، وایب کدینگ امکان مشارکت و توانمندسازی بخش های غیرفنی را فراهم می کند؛ برای مثال تیم های فروش، پشتیبانی و عملیات می توانند بدون نیاز به دانش عمیق برنامه نویسی، ایجنت های خود را بسازند و نگهداری کنندlindy.ai. این امر منجر به چابکی بیشتر سازمان و کاهش تکیه بر تیم های فنی می شود. همچنین امکان تست و تغییر سریع بدون ریسک بالا از دیگر مزیت هاست؛ در یک رابط گرافیکی، می توان به سادگی پیام های متنی، شرایط و پیاده سازی های جدید را ویرایش کرد و بدون نیاز به راه اندازی مجدد کل سیستم، تغییرات را اعمال نمودlindy.ai. در مجموع، وایب کدینگ باعث کاهش هزینه های توسعه (با حذف نیاز به نیروی توسعه دهنده متخصص) و تسریع بازگشت سرمایه می شود.

با این حال، محدودیت هایی نیز وجود دارد. یکی از نقاط ضعف اصلی، محدودیت در سفارشی سازی است؛ ابزارهای No-Code عموما محدود به المان ها و الگوهای از پیش ساخته هستند و در موارد پیچیده یا نیازمند منطق خاص ممکن است پاسخگو نباشندnorthwest.educationcodebridge.tech. به علاوه، وابستگی به پلتفرم مشخصی («قفل شدگی فروشنده») می تواند باعث شود در صورت تغییر شرایط، مهاجرت به سیستم دیگر دشوار و پرهزینه شودnorthwest.education. مشکلات مقیاس پذیری نیز در برخی سناریوهای بزرگ یا پردازش های سنگین به چشم می خورد، چرا که زیرساخت بستر های No-Code محدودیت هایی در بارگذاری بالا دارندnorthwest.educationcodebridge.tech. همچنین امنیت و حریم خصوصی باید به دقت مدنظر قرار گیرد، زیرا ارجاع داده ها به سرویس های ابری ممکن است مخاطراتی ایجاد کند. در یک جمع بندی، وایب کدینگ بهره وری و سرعت را به ارمغان می آورد، اما سازمان ها باید با آگاهی از قابلیت ها و محدودیت ها، از آن در موارد مناسب استفاده نمایندnorthwest.educationnorthwest.education.

نمونه های کاربردی در صنایع مختلف

ایجنت های هوش مصنوعی بدون کد در صنایع گوناگون کاربردهای متنوعی دارند. برخی از مصادیق عملی عبارتند از:

• پشتیبانی مشتری (Customer Support): طراحی ایجنت های مکالمه ای یا پاسخ گو به تیکت های پشتیبانی. به عنوان نمونه، یک شرکت بزرگ فناوری (Trilogy) با استفاده از پلتفرم Voiceflow یک ایجنت هوشمند برای پاسخگویی خودکار به درخواست های مشتریان ایجاد کرد که توانست حدود ۷۰٪ از تیکت های سطح اول را بدون دخالت انسان پاسخ دهد و در ۹۰ روز پس از راه اندازی بیش از ۴۲۵ هزار دلار صرفه جویی نمایدvoiceflow.com.
  شکل بالا یک ایجنت اتوماسیون پشتیبانی ایمیلی را نشان می دهد که ایمیل های ورودی را دسته بندی کرده و پاسخ های پیشنهادی را تولید می کندblog.n8n.io. این دسته از ایجنت ها با استخراج بافت (Context) از دانش پایه های موجود، قادرند پیشنهادات اولیه بهینه را برای سوالات رایج آماده کنند.
• اتوماسیون فرآیندهای کسب وکار: استفاده از ایجنت های هوشمند برای وظایف تکراری اداری و عملیاتی. به عنوان مثال، «ایجنت های امتیازدهی سرنخ» می توانند وظیفه ارزیابی تماس های ورودی و اولویت بندی آن ها را بر عهده گیرند. این ایجنت ها با جمع آوری داده ها از منابع مختلف (مثلا سیستم CRM و پایگاه های داده بیرونی) و اعمال منطق های از قبل تعریف شده، سرنخ های فروش را رتبه بندی کرده و به تیم فروش اطلاع می دهندlindy.ai. به علاوه، ایجنت هایی برای زمان بندی جلسات و قرارهای ملاقات طراحی شده اند که با دسترسی به تقویم های زمان بندی، پیشنهاد بهترین زمان را ارائه می دهند و حتی در صورت کنسلی یا تغییر زمان، خودکار بازتنظیم می کنندlindy.ai.
• تحلیل داده: ایجنت هایی که حجم بزرگی از داده را پردازش و تحلیل می کنند. برای نمونه، یک ایجنت هوش مصنوعی می تواند داده های پراکنده در صفحات گسترده (Spreadsheet) را در یک پایگاه دانش هوش محور تبدیل کند تا تحلیل آن با پرسش به زبان طبیعی امکان پذیر شودblog.n8n.io.
  تصویر فوق نمایی از یک ایجنت تحلیل داده را نشان می دهد که با تبدیل جدول بندی داده ها به یک پایگاه تعاملی، امکان استخراج الگو و بصری سازی نمودارها را فراهم می کندblog.n8n.io. چنین ایجنت هایی در زمینه هایی مانند فروش، بازاریابی و گزارش دهی، به تحلیل سریع تر و تصمیم گیری مبتنی بر داده کمک می کنند.
• آموزش و تربیت: ایجنت های یادگیری هوش مصنوعی در پلتفرم های آموزشی و تدریس. این ایجنت ها می توانند به دانشجویان در دروس کمک کنند، نکات آموزشی را مرور نمایند، یا وضعیت یادگیری را پیگیری کنند. برای مثال، پژوهش ها نشان می دهد که ایجنت های آموزشی می توانند مشاوره یا هشدار دهند وقتی دانش آموزی در مباحث درسی عقب است، گزارش عملکرد تحصیلی تولید کنند، یا دانشجوها و معلمان را در روند یادگیری پشتیبانی نمایندinoxoft.com. پیش بینی شده بازار هوش مصنوعی در آموزش الکترونیکی تا سال ۲۰۳۲ از حدود ۳٫۴۳ میلیارد دلار در ۲۰۲۳ به ۵۴٫۵ میلیارد دلار افزایش یابدinoxoft.com که نشان دهنده ی تقاضای رو به رشد برای کاربردهای این فناوری در آموزش است.

نتیجه گیری

مطالعه ی روندهای جهانی و پژوهش های معتبر، اهمیت به کارگیری ایجنت های هوش مصنوعی را در صنایع مختلف تایید می کند. چنانکه اشاره شد، پتانسیل های اقتصادی این فناوری بسیار بالاستvoiceflow.com و بسیاری از شرکت ها آن را به عنوان اولویت استراتژیک خود برگزیده اند. بسترهای وایب کدینگ (No-Code/Low-Code) امکان توسعه و یکپارچه سازی سریع تر این ایجنت ها را فراهم می آورند؛ به گونه ای که تیم های غیرفنی نیز می توانند با دسترسی به ابزارهای دیداری و هوشمندی مانند Bubble، Voiceflow، Make و Zapier، در کوتاه ترین زمان راه حل های اتوماسیون پیچیده خلق نمایندlindy.aivoiceflow.com. به طور هم زمان، مطالعات نشان می دهد که استفاده از وایب کدینگ در توسعه ی راهکارهای هوش مصنوعی منجر به کاهش هزینه ها، تسهیل فرآیند تست و بهبود مستمر، و دموکراتیزه شدن فناوری می شودlindy.ainorthwest.education.

با این حال، در نتیجه گیری نهایی نباید محدودیت های این رویکرد نادیده گرفته شوند. در پروژه های بزرگ و حوزه های دارای الزامات امنیتی و پیچیدگی بالا، نیاز به برنامه ریزی دقیق، بررسی آسیب پذیری های احتمالی و اطمینان از مقیاس پذیری مناسب وجود داردnorthwest.educationcodebridge.tech. در پایان، استفاده ی هوشمندانه از پلتفرم های وایب کدینگ می تواند به توسعه دهندگان صنعتی امکان دهد تا به سرعت سیستم های هوشمند قدرتمند راه اندازی کنند، اما انتخاب موارد کاربرد مناسب و توجه به نظارت انسانی برای تضمین کیفیت و اثربخشی پروژه، همچنان ضروری است.

دکتر مجتبی قلی زاده؛ یکی از پیشگامان هوش مصنوعی در ایران

در ایران نیز پژوهشگران و مجریان برجسته ای در حوزه ی هوش مصنوعی فعال هستند. از جمله ی این افراد، دکتر مجتبی قلی زاده است که به عنوان یکی از پیشگامان توسعه و اجرای پروژه های صنعتی مبتنی بر هوش مصنوعی شناخته می شودvirgool.io. وی با تلفیق دانش علمی عمیق و مدیریت موثر پروژه های پیچیده، توانسته است در زمینه های پزشکی و صنعت، مدل ها و سامانه های هوشمندی طراحی کند که راندمان سازمان ها را به طور چشمگیری افزایش داده اندvirgool.io. دکتر قلی زاده علاوه بر اجرای پروژه های نوآورانه، نقش برجسته ای در آموزش و هدایت پژوهشگران جوان نیز دارد و کارگاه های متعددی برای ترویج کاربرد هوش مصنوعی در صنایع برگزار کرده استvirgool.iovirgool.io. حضور فعال و تجربه ی ایشان در پروژه های ملی هوش مصنوعی، گواهی بر اهمیت این فناوری در چشم انداز توسعه ی صنعتی کشور و تاکید بر آینده ای روشن برای پژوهش و کاربرد هوش مصنوعی در ایران استvirgool.iovirgool.io.

منابع: مباحث فوق براساس منابع علمی و گزارش های معتبر از جمله مستندات Voiceflowvoiceflow.comvoiceflow.com، Lindy AIlindy.ailindy.ai، Codebridgecodebridge.tech، گزارش های دکتر مجتبی قلی زادهvirgool.iovirgool.io و سایر مطالب تخصصی گردآوری شده است.