كيفية بناء وكلاء ذكاء اصطناعي طويلة الأمد باستخدام Google Gen AI SDK

درس تقني متقدم ⏱ ٤٥ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٥-٣١ ابتعد عن واجهات برمجة التطبيقات التقليدية للدردشة. تعلم البنية التحتية الأساسية لبناء وكلاء مستقلين طويلة الأمد مستوحاة من Gemini Enterprise Unified Inbox الجديد. المتطلبات الأساسية Python ٣.١٠ أو أعلى الوصول إلى Google Gen AI SDK (Gemini ١.٥ Pro أو أعلى) مشروع Google Cloud

بناء روبوت محادثة باستخدام Mixtral API من Mistral: دليل خطوة بخطوة

درس تقني متوسط ⏱ قراءة لمدة ٣٠ دقيقة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٥-٢٣ تعلم كيفية استغلال قوة API الرسمي من Mistral لإنشاء روبوت محادثة ذكي قادر على التعامل مع الاستفسارات المعقدة بسهولة. المتطلبات الأساسية Python ٣.٨ أو أعلى الوصول إلى Mistral AI API (مطلوب مفتاح API من console.mistral.ai) فهم متوسط لبرمجة Python ما الذي سنبنيه

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

درس تقني متقدم ⏱ ٤٠ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦ تعلم كيفية بناء وكيل ذكاء اصطناعي مزدوج المحرك باستخدام Python يقوم بتوجيه المهام تلقائيًا بين GPT-4o وGemini 2.5 مع دعم الذاكرة. المتطلبات الأساسية Python ٣.١٠ أو أعلى مفتاح API لـ OpenAI و Google Gemini فهم أساسي للغة Python والتعامل مع الـ APIs ما

الهندسة العكسية لخوارزمية توصيات X: الخطافات البرمجية لمنشئي التقنية

درس تقني متوسط ⏱ ٨ دقائق قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي قم بهندسة عكسية لخوارزمية توصيات X المفتوحة المصدر لكتابة خطافات عالية التحويل وزيادة الوصول العضوي لمحتواك. استراتيجية نظام المحتوى لبناء بنية محتوى مستدامة، يجب أن يكون موقعك الإلكتروني دائمًا هو المصدر النهائي للحقيقة، بينما تعمل المنصات الاجتماعية مثل YouTube وX كقنوات تسويقية. هذا الدرس

بناء روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي لتنفيذ الأكواد باستخدام Mistral وMatplotlib

درس تقني مبتدئ ⏱ ٤٥ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٥-١٥ تعلم كيفية بناء روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي باستخدام Mistral Codestral API لتوليد وتنفيذ الأكواد لتعديل الرسوم البيانية في Matplotlib بكفاءة. المتطلبات الأساسية Python ٣.١٠ أو أعلى مفتاح API لـ Mistral فهم أساسي لـ Python وAsyncio ما الذي نبنيه في هذا الدرس، سنقوم ببناء

بناء مساعد ذكاء اصطناعي استباقي باستخدام TypeScript

درس تقني متوسط ⏱ ٤٥ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٥-١٣ تعلم كيفية بناء مساعد ذكاء اصطناعي استباقي باستخدام TypeScript، لتعزيز إنتاجية المطورين من خلال اقتراحات وتفاعلات ذكية مع الكود. المتطلبات الأساسية Node.js إصدار ١٦ أو أعلى مفتاح API من OpenAI معرفة متوسطة بـ TypeScript و JavaScript ما الذي نبنيه في هذا الدرس، سنقوم

بناء أنظمة RAG جاهزة للإنتاج باستخدام LlamaIndex وGPT-4o.env file

درس تقني متوسط ⏱ ٣٠ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٥-١١ تعلم كيفية دمج LlamaIndex مع أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء نظام قوي لتوليد البيانات المعزز بالاسترجاع، مما يعزز قدرات معالجة البيانات. المتطلبات الأساسية LlamaIndex الإصدار ٠.١٠ أو أحدث (يوصى بالإصدار ٠.١٤+ لعام ٢٠٢٦) الوصول إلى OpenAI API (GPT-4o أو أحدث) مهارات برمجة بايثون

تنسيق متعدد الوكلاء: ما بعد الذكاء الاصطناعي الخطي مع LangGraph.js

L8 AGENTIC SYSTEMS  ٦ مايو ٢٠٢٦معتمد: بوابة الذكاء الاصطناعي ✍️ بقلم محمد ساعد|مهندس تقني وقائد أنظمة الذكاء الاصطناعي الأساس لعام ٢٠٢٦ لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ليس روبوت دردشة—بل هو شبكة وكيلة تعاونية. تعلم كيفية بناء أنظمة تفكر في حلقات، تدير الحالة المشتركة، وتتفاعل مع العالم عبر بروتوكول سياق النموذج (MCP). ١. التحول إلى آلات الحالة القائمة

دمج الذكاء الاصطناعي في Next.js لعام ٢٠٢٦: إتقان Vercel AI SDK وإجراءات الخادم

الذكاء الاصطناعي الشامل ٥ مايو ٢٠٢٦ © بوابة الذكاء الاصطناعي ✍️ بقلم محمد ساعد | مهندس تقني الويب الذكي: إتقان دمج الذكاء الاصطناعي في Next.js في عام ٢٠٢٦، تجاوزنا البوتات البسيطة. يتوقع المستخدمون واجهة مستخدم توليدية—واجهات لا تتحدث فقط، بل تعيد هيكلة الكود وتحدث DOM في الوقت الفعلي. يتجاوز هذا الدليل كود “العرض” ويبني منسق

تنسيق الذاكرة العصبية: RAG على نطاق بيتابايت للمهندسين المعماريين التقنيين

L6 ARCHITECTURE مايو ٢٠٢٦ تم التحقق بواسطة بوابة الذكاء الاصطناعي ✍️ بقلم محمد ساعد | مهندس معماري تقني ومهندس ذكاء اصطناعي تنسيق الذاكرة العصبية: تصميم RAG سيادي على نطاق بيتابايت بالنسبة للمهندس المعماري التقني الذي يبني في عام ٢٠٢٦، لم يعد الاسترجاع مجرد استعلام قاعدة بيانات بسيط؛ بل هو مشكلة تحسين موزعة عالية التزامن. مع

وكلاء الذكاء الاصطناعي الإنتاجي: إتقان LangGraph وDeepSeek V4 لأتمتة الحالة

ذكاء اصطناعي وكيلي متقدم١ مايو ٢٠٢٦© بوابة الذكاء الاصطناعي في عام ٢٠٢٦، لم تعد الأتمتة الخطية كافية. يتطلب الذكاء الاصطناعي الإنتاجي وكلاء واعين بالحالة (Stateful Agents) يمكنهم التكرار، والتصحيح الذاتي، واستخدام الأدوات. نحن ننتقل من السكربتات البسيطة نحو الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية (DAGs). المتطلبات الأساسية لغة Python 3.11+ مكتبات LangGraph و LangChain-DeepSeek مفتاح API

تصميم أنظمة متعددة الوكلاء: ما بعد التوجيه البسيط

دليل هندسي متقدم ⏱ ٤٥ دقيقة تعمق © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٤-٢٩ نتجاوز النصوص الخطية في هذا الدرس التقني لاستكشاف أنماط التصميم الوكيلية. سنقوم بتصميم نظام متعدد الوكلاء (MAS) جاهز للإنتاج باستخدام CrewAI وGPT-4o مع التركيز على الوحدات القائمة على الأدوار، واستدعاء الأدوات بشكل ذاتي، وتنظيم المهام الهرمي. المتطلبات الهندسية البيئة: Python 3.10+ (يوصى بشدة