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)

کارگاه عملی: چت‌بات فعال‌سازی سیم‌کارت Workshop - SIM Activation Chat Bot

  • مقدمه Introduction

  • آماده‌سازی محیط پروژه Preparing the Project Environment

  • توسعه ابزارهای MCP: دریافت و تنظیم وضعیت شماره Developing MCP Tools : Get Number Status and Set Number Status

  • توسعه عامل هوش مصنوعی فعال‌سازی سیم‌کارت Developing SIM Activation AI Agent

  • امن‌سازی عامل هوش مصنوعی با Google و OAuth 2.0 Securing AI Agent with OAuth 2.0 and Google

جمع‌بندی دوره Course Wrap-Up

  • ملاحظات اخلاقی در MCP Ethical Considerations of MCP

نمایش نظرات

آموزش پروتکل کانتکست مدل (MCP) و A2A برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی هوشمندتر
جزییات دوره
3.5 hours
44
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
192
4.8 از 5
دارد
دارد
دارد
Aref K.
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Aref K. Aref K.

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.