كيفية بناء وكيل ذكاء اصطناعي مزدوج المحرك باستخدام Python وOpenAI وGoogle GenAI SDKs

ما ستتعلمه في هذا الدرس

• كيفية تهيئة عملاء OpenAI و Google GenAI الحديثين
• توجيه المهام بذكاء بين نموذجين مختلفين
• تنفيذ نظام ذاكرة بسيط للاحتفاظ بالسياق
• إدارة مفاتيح API بشكل آمن باستخدام ملف .env

ما الذي نبنيه؟

في هذا الدرس، سنقوم ببناء وكيل ذكاء اصطناعي مزدوج المحرك قادر على اختيار النموذج المناسب تلقائيًا بين GPT-4o وGemini 2.5 Flash حسب طبيعة المهمة.

بدلاً من الاعتماد على نموذج واحد فقط، سيقوم الوكيل بتحليل المهمة وتوجيهها إلى النموذج الأنسب. كما سنضيف له نظام ذاكرة بسيط يساعده على تذكر المهام السابقة وتحسين أدائه مع الوقت.

الإعداد والتثبيت

قم بتثبيت المكتبات المطلوبة أولاً:

pip install openai google-genai python-dotenv

ثم أنشئ ملف .env لحفظ مفاتيح الـ API بشكل آمن:

# .env
    OPENAI_API_KEY=sk-...
    GEMINI_API_KEY=AIza...

الخطوة ١: تهيئة الوكيل المزدوج

نبدأ بإنشاء كلاس الوكيل وتهيئة عملاء OpenAI و Google GenAI باستخدام أحدث إصدارات المكتبات.

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
from google import genai
load_dotenv()
class DualEngineAgent:
def init(self):
self.memory = []
self.openai_client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
...
تابع القراءة
سجل دخولك مجاناً لقراءة المقال كاملاً والوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي.
تسجيل الدخول / إنشاء حساب