لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش پروتکل کانتکست مدل (MCP) و A2A برای ساخت عاملهای هوش مصنوعی هوشمندتر
- آخرین آپدیت
دانلود Model Context Protocol (MCP) and A2A for Smarter AI Agents
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
در این دوره، پروتکل کانتکست مدل (MCP)، پروتکل عامل به عامل (A2A) و مهارتهای لازم برای ساخت سیستمهای قدرتمند هوش مصنوعی را بیاموزید.
مفاهیم بنیادی MCP و ACP و نقش آنها در سیستمهای هوش مصنوعی را درک کنید.
پیادهسازی MCP برای مدیریت کانتکست مدل در جریانهای کاری هوش مصنوعی را یاد بگیرید.
در پروتکل ACP برای ایجاد ارتباط کارآمد بین عاملهای هوش مصنوعی تسلط یابید.
پروژههای عملی را با استفاده از MCP و ACP در محیطهای شبیهسازی شده بسازید.
بهترین روشها برای طراحی سیستمهای ارتباطی هوش مصنوعی مقیاسپذیر و امن را بررسی کنید.
پیش نیازها: درک ابتدایی از مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آشنایی با برنامهنویسی پایتون، دانش پایه شبکه (مانند APIها و سوکتها).
هوش مصنوعی با ظهور مدلهای زبانی بزرگ مانند ChatGPT جهشی بزرگ داشت. با این حال، ساخت سیستمهای واقعاً هوشمند بسیار فراتر از داشتن یک گفتگو با دستیاری مانند ChatGPT است. اپلیکیشنهای مدرن هوش مصنوعی بر چندین عامل (Agent) خودمختار تکیه دارند که نیازمند کانتکست مشترک، هماهنگی و همکاری هستند.
اینجاست که پروتکل کانتکست مدل (MCP) و پروتکل عامل به عامل (A2A) ضروری میشوند. پروتکل MCP عاملهای هوش مصنوعی را قادر میسازد تا به کانتکست ساختاریافته و لحظهای از ابزارها، سرویسها و منابع داده خارجی دسترسی داشته باشند تا تصمیمات با اطلاعات دقیق و مرتبط گرفته شوند. پروتکل A2A بر نحوه ارتباط چندین عامل هوش مصنوعی، تفویض وظایف و همکاری آنها به عنوان یک سیستم هماهنگ (به جای فعالیت مجزا) تمرکز دارد.
در این دوره، یاد میگیرید که چگونه MCP و A2A در کنار هم برای طراحی سیستمهای هوشمند و سازگار با یکدیگر استفاده میشوند. شما بررسی خواهید کرد که این پروتکلها چگونه در معماریهای مدرن هوش مصنوعی جای میگیرند و چگونه جریانهای کاری چند-عاملی مقیاسپذیر را بر بستر مدلهای زبانی بزرگ ممکن میسازند.
این دوره ترکیبی از توضیحات مفهومی شفاف و مثالهای عملی و دستاول است. توسعهدهندگان، تعاملات MCP و A2A را با استفاده از پایتون و SDKهای رایج پیادهسازی خواهند کرد. دوره با یک پروژه عملی فعالسازی سیمکارت به پایان میرسد که در آن وبسایتی با پشتیبانی جریان کاری هوش مصنوعی برای فعالسازی سیمکارت مشتریان تلکام خواهید ساخت.
اگر در نقشهای غیر فنی مانند مدیر، معمار راهکار یا مدیر محصول هستید، بخش ویژهای برای شما طراحی شده است تا درک عمیقی از نحوه پشتیبانی ابزارهای MCP، مهارتها و A2A از اپلیکیشنهای واقعی هوش مصنوعی در محیطهای تجاری کسب کنید.
در پایان این دوره، قادر خواهید بود سیستمهای هوش مصنوعی بسازید که کانتکست را حفظ کرده، بین عاملها همکاری میکنند و به صورت هوشمند با تغییرات نیازها سازگار میشوند. این دوره برای تمامی سطوح مهارت مناسب است و شما را به بینش استراتژیک و مهارتهای عملی برای توسعه مدرن هوش مصنوعی مجهز میکند.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
مقدمه
Introduction
عامل هوش مصنوعی چیست؟
What is an AI Agent
پروتکل MCP چیست؟
What is MCP
پروتکل عامل به عامل (A2A) چیست؟
What is Agent to Agent Protocol (A2A)
بررسی عمیق پروتکل کانتکست مدل (MCP)
Deep Dive into Model Context Protocol (MCP)
دموی MCP آبوهوا در Claude Desktop
Demonstration of Weather MCP in Claude Desktop
معماری MCP: میزبان (Host)
MCP Architecture : The Host
معماری MCP: کلاینت (Client)
MCP Architecture: The Client
معماری MCP: سرور (Server)
MCP Architecture: The Server
پروتکلهای زیرساختی MCP
The Underlaying Protocols of MCP
کاربرد MCP در Claude Desktop
MCP in Action with Claude Desktop
کدنویسی سرورها و کلاینتهای MCP برای توسعهدهندگان
Coding MCP Servers and Clients for Developers
راهاندازی محیط کدنویسی
Setting Up Your Coding Environment
کدنویسی ابزار سرور MCP با پایتون
Coding an MCP Server Tool with Python
کدنویسی منابع سرور MCP با پایتون
Coding MCP Server Resource with Python
کدنویسی پرومپت سرور MCP با پایتون
Coding MCP Server Prompt with Python
بارگذاری سرور MCP در Claude Desktop
Loading MCP Server into Claude Desktop
انتقال HTTP استریم در سرورهای MCP
Streamable HTTP Transport in MCP Servers
استقرار در سطح عملیاتی و سرورهای Stateful در MCP
Production-grade Deployment and Stateful MCP Servers
توسعه کلاینتهای MCP
Developing MCP Clients
امنسازی سرورها و کلاینتهای HTTP MCP با OAuth
Securing HTTP MCP Servers and Clients with Open Authetnication (OAuth)
نمونهبرداری (Sampling) در MCP
Sampling in MCP
درگاههای MCP (Gateways)
MCP Gateways
طراحی معماری با درگاههای MCP
Architecting with MCP Gateways
بررسی پروتکل عامل به عامل (A2A)
Exploring Agent to Agent (A2A) Protocol
مفاهیم کلیدی A2A
A2A's Core Concepts
چرخه حیات درخواست در A2A
A2A's Request Lifecycle
توسعه عامل سرور A2A
Developing an A2A Server Agent
توسعه عامل کلاینت A2A
Developing an A2A Client Agent
مدیریت عملیات طولانیمدت: سمت سرور
Handling Long Running Operations - The Server
مدیریت عملیات طولانیمدت: سمت کلاینت
Handling Long Running Operations - The Client
اعلانهای Push در A2A
Push Notifications in A2A
استقرار عاملهای A2A در محیطهای عملیاتی
Deploying A2A Agents to Production Environments
مقدمه
Introduction
مقیاسپذیری عاملهای A2A
Scalability of A2A Agents
استقرار امن عاملهای A2A
Secure Deployment of A2A Agents
پیادهسازی قابلیت مشاهده (Observability) در عاملهای A2A
Implementing Observability in A2A Agents
MCP برای مدیران و متخصصان کسبوکار
MCP for Leaders and Business Professionals
مقدمه: MCP چیست؟
Introduction - What is MCP?
مزایای پذیرش MCP
Benefits of Adopting MCP
استراتژیهای پیادهسازی MCP
Strategies to Implement MCP
حکمرانی، امنیت و آیندهنگری در سرمایهگذاری MCP
Governance, Security, and Future-Proofing Your MCP Investment
تمرین: توسعه چارچوبی برای پذیرش MCP
Assignment: Develop a Framework for Adopting MCP
معماری مهارتهای عامل هوش مصنوعی
Architecting AI Agent Skills
درک مهارتهای عامل هوش مصنوعی (تفاوت مهارت و ابزار)
Understanding AI Agent Skills (Skills vs. Tools)
مدیر ارشد فناوری Aref یک مهندس نرم افزار باتجربه است و علاقه دارد دانش و تجربه خود را با دیگران به اشتراک بگذارد. وی مدرک کارشناسی ارشد خود را در رشته مهندسی نرم افزار به پایان رساند اما سفر وی با برنامه نویسی از زمانی که او فقط 13 سال داشت (با کامپیوتر Commodore 64) آغاز شد. در 17 سالگی ، عارف اولین نرم افزار تجاری خود را که یک برنامه مدیریت املاک و مستغلات بود و در توربو پاسکال نوشته شده بود ، فروخت. او همچنین علاقه و مهارت بالایی در 8085 و 8086 زبان اسمبلی پیدا کرد. این علاقه منجر به دوره ای شد که وی در صنعت الکترونیک مشغول ساخت دستگاه های اتوماسیون صنعتی بود. عارف به عنوان یک سرگرمی (بی ادب) روی ویروس های رایانه ای کار می کرد که مورد توجه پیتر نورتون قرار گرفت. جستجوی "Aref.890" اطلاعات جالبی را به دست می آورد! از این زمان ، عارف به ساخت انواع راه حل های نرم افزاری سازمانی با استفاده از ابزارها و چارچوب های مهندسی مانند FoxPro ، Delphi ، C ++ ، C # ، Grafana ، New Relic ، TeamCity و Bamboo ادامه داده است.
نمایش نظرات