---
title: أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية تعتمد على الرسوم البيانية للمعرفة كأساس هندسي
url: https://www.dataloco.com/ar/anthm-althkaaa-alastnaaay-alokyly-taatmd-aal-alrsom-albyany-llmaarf-kasas-hndsy
published: 2026-09-14T10:49:07+00:00
language: ar
section: الذكاء الاصطناعي
source: https://www.infoq.com/presentations/knowledge-graphs-agentic-systems-patterns/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=global
organizations: RelationalAI, QCon AI, Harness, Datadog, Thoughtworks
publisher: Dataloco
---

# أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية تعتمد على الرسوم البيانية للمعرفة كأساس هندسي

أوضحت كاسي شوم في عرض تقديمي أن الرسوم البيانية للمعرفة تشكل أساساً حاسماً لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية الجاهزة للإنتاج، متجاوزةً بذلك حدود أنظمة الاسترجاع التوليدي الأساسية. وقد قدمت شوم أربع أنماط معمارية عملية تشمل حزم السياق، وأصل اتخاذ القرار، والاعتماد على الكود كمصدر للحقيقة، وشفافية عمل الوكلاء. كما استعرضت هيكلاً هندسياً قائماً على الرسوم البيانية للمعرفة يهدف إلى تبسيط حلقات التغذية الراجعة، وتحسين استخدام الرموز اللغوية، والحفاظ على موثوقية النظام بشكل عام.

تعمل كاسي شوم حالياً بصفتها نائبة الرئيس للنظام البيئي وهندسة المنتجات في شركة RelationalAI، حيث تقود فرقاً متخصصة في تصميم ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي المبنية على الرسوم البيانية للمعرفة. وتتمحور خبرتها حول تقنيات الاسترجاع التوليدي المعزز بالرسوم البيانية، وسير العمل الوكيلية، وتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تتميز بالمتانة والقدرة على التفسير والجاهزية الكاملة للإنتاج. وتؤكد شوم أن هذا العرض يركز على الدروس المستفادة من تجربتها الشخصية والمهنية، وليس على فرض إطار عمل معين أو تقديم دليل تعليمي تقني مفصل.

تتكون المناقشة من قسمين رئيسيين، حيث يشرح القسم الأول الأسباب التي تجعل الرسوم البيانية للمعرفة أساساً ضرورياً للأنظمة الوكيلية، بينما يركز القسم الثاني على التطبيق العملي والدروس المستفادة. وتشمل هذه الدروس بناء هيكل تطويري مخصص للفريق يعتمد على الرسوم البيانية للمعرفة، مع استعراض كيفية استخدام هذا الهيكل في الممارسة العملية. وتوضح شوم أنها تتبنى دور العميل النهائي لهذا الهيكل في العرض التوضيحي، مما يوفر نظرة مباشرة على التحديات والحلول التي واجهت الفريق خلال عملية التطوير والنشر.

يأتي هذا العرض ضمن فعاليات مؤتمر QCon AI، وهو حدث تقني يركز على الممارسات الهندسية اللازمة لتوسيع نطاق أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بأمان. ويوفر المؤتمر للمشاركين وصولاً مباشراً إلى الأدلة المعمارية والمقاييس المتعلقة بالأعطال التي تستخدمها المؤسسات الأخرى في بيئات الإنتاج الفعلية. وتهدف هذه الفعاليات إلى تسهيل تبادل المعرفة بين المهندسين حول أفضل السبل للتعامل مع التعقيدات المتزايدة في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.

تؤكد شوم أن المجال يتطور بسرعة كبيرة، مما يجعل من الصعب التنبؤ بالإطارات المستقبلية أو تقديم حلول نهائية. وبدلاً من ذلك، تركز على أهمية توطيد الأسس الحالية للأنظمة الوكيلية لتمكين الفرق من التكيف السريع مع التغيرات التقنية. وتوضح أن تجربتها في العودة إلى قواعد الكود لفهم سلوك الوكلاء وتطبيق ممارسات هندسة البرمجيات الأساسية على أنظمة الذكاء الاصطناعي كانت محورية في صياغة رؤيتها الحالية. كما تشير إلى أن نمذجة البيانات والمجال بشكل بياني يسهل فهم العلاقات بين المكونات المختلفة في النظام.

يهدف العرض إلى تقديم رؤية عملية حول كيفية دمج الرسوم البيانية للمعرفة في سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الجوانب التي تعزز الموثوقية والشفافية. وتؤكد شوم أن هذه الأنماط المعمارية ليست حلاً سحرياً، بل هي أدوات مستمدة من سنوات من الخبرة في التعامل مع البيانات المعقدة والعلاقات بين الكيانات. وتختتم بأن الهدف النهائي هو بناء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكن الاعتماد عليها في بيئات العمل الحقيقية، مع الحفاظ على القدرة على تفسير قراراتها وتحسين أدائها باستمرار.

## This story in other languages

- [Português (Brasil)](https://www.dataloco.com/pt-br/engenheira-apresenta-padroes-para-sistemas-de-inteligencia-artificial-baseados-em-grafos-de-conhecimento)
- [ไทย](https://www.dataloco.com/th/ai-agentic)
- [Türkçe](https://www.dataloco.com/tr/bilgi-grafikleri-ajan-tabanli-yapay-zeka-sistemlerinin-uretim-ortamlarinda-guvenilir-calismasinin-temelini-olusturuyor)
- [Русский](https://www.dataloco.com/ru/kassi-sum-predstavila-arxitekturnye-podxody-k-agentnym-sistemam-na-osnove-grafov-znanii)
- [עברית](https://www.dataloco.com/he/story-4)
- [Français](https://www.dataloco.com/fr/les-graphes-de-connaissances-fondement-des-systemes-dia-agentique)
- [Nederlands](https://www.dataloco.com/nl/cassie-shum-presenteert-architectonische-patronen-voor-agentische-kunstmatige-intelligentie)
- [한국어](https://www.dataloco.com/ko/story-4)
- [Bahasa Indonesia](https://www.dataloco.com/id/cassie-shum-memaparkan-pola-arsitektur-untuk-sistem-kecerdasan-buatan-agenik-yang-siap-produksi)
- [Italiano](https://www.dataloco.com/it/cassie-shum-presenta-quattro-modelli-architetturali-per-sistemi-di-intelligenza-artificiale-agentica-basati-su-grafi-di-conoscenza)
- [हिन्दी](https://www.dataloco.com/hi/janiana-garafi-ejataka-eaaii-paranaelya-ka-le-mahatavaparanae-aathhara-parathana-karata-ha)
- [Español](https://www.dataloco.com/es/cassie-shum-presenta-patrones-arquitectonicos-para-sistemas-de-inteligencia-artificial-agenticos-basados-en-grafos-de-conocimiento)
- [Polski](https://www.dataloco.com/pl/prezentacja-o-budowie-systemow-agenticznych-opartych-na-grafach-wiedzy)
- [Deutsch](https://www.dataloco.com/de/prasentation-zu-produktionsreifen-agentischen-ki-systemen-mit-wissensgraphen)
- [Norsk](https://www.dataloco.com/no/kunnskapsgrafer-som-grunnlag-for-agentbaserte-systemer)