1 
2ما اغلب در مورد چارچوب های عاملی صحبت کرده ایم. LangGraph، CrewAI، AutoGen، SDK های مختلف، حلقه، فراخوانی ابزار، حافظه، برنامه ریز، منتقد، سرپرست. همه کلمات مفید، به خاطر خدا. اما هرچه بیشتر به عواملی که واقعاً استفاده می‌شوند نگاه می‌کنم، بیشتر به نظرم می‌رسد که بخش جالب به زیر سطح چارچوب حرکت کرده است.
3 
4این سؤال دیگر فقط این نیست: از کدام کتابخانه برای ایجاد یک مدل مرحله ای استفاده کنم؟
5 
6سوال واقعی این است: وقتی این نماینده از دمو بودن خودداری می کند کجا زندگی می کند؟
7 
8زیرا یک عامل جدی تابعی نیست که یک مدل را فراخوانی کند و متن را برگرداند. این یک سیستم توزیع شده کوچک است. باید زمینه را بخواند، از ابزارها استفاده کند، کد را اجرا کند، فایل‌ها را لمس کند، تصمیم‌ها را به خاطر بسپارد، اجازه بخواهد، به خوبی خراب شود، راه‌اندازی مجدد شود، لاگ‌ها را ترک کند، بودجه را نسوزاند و به بولدوزر داخل مخزن تولید تبدیل نشود.
9 
10چارچوب فرمان است. زیرساخت جاده، ترمز، گاراژ، بیمه و شخصی است که می داند کلیدها کجا هستند.
11 
12## چون در حال حاضر صحبت های زیادی در مورد آن وجود دارد
13 
14در سال های 2023 و 2024 گفتگو بسیار مدل محور بود. کدام LLM؟ چقدر زمینه؟ چقدر هزینه دارد؟ چقدر در برنامه نویسی مهارت دارد؟
15 
16در سال‌های 2025 و 2026 گفتگوها تغییر کرده است. مدل ها به اندازه کافی خوب هستند تا کار واقعی انجام دهند، اما به همین دلیل است که بیت های خسته کننده قابل مشاهده می شوند: زمان اجرا، امنیت، اتصال دهنده ها، هویت، قابلیت مشاهده، اجرای کد، استقرار، بازگشت.
17 
18این انتقال طبیعی از جادو به مهندسی است.
19 
20وقتی یک نماینده فقط نیاز به ایجاد پاسخ دارد، یک چت کافی است. هنگامی که شما نیاز به باز کردن یک درخواست کشش، پرس و جو از یک پایگاه داده، تماس با یک CRM، شروع یک کار، پیمایش یک سایت، خواندن Slack، کامپایل کد و به روز رسانی یک سند دارید، به یک سیستم عامل در اطراف آن نیاز دارید.
21 
22نه به معنای واقعی کلمه. در مفهوم سازمانی.
23 
24## قطعه اول: یک زمان اجرا که در آن عامل می تواند دوام بیاورد
25 
26یک عامل اغلب در مراحل کار می کند. به وضعیت نگاه کنید، یک عمل را انتخاب کنید، از یک ابزار استفاده کنید، نتیجه را مشاهده کنید، برنامه را به روز کنید، تکرار کنید.
27 
28اگر این حلقه در یک درخواست HTTP زندگی کند، بلافاصله با مشکل مواجه خواهید شد. برخی از اقدامات کند هستند. برخی منتظر نظر انسان هستند. برخی شکست می خورند و باید دوباره محاکمه شوند. برخی باید از استقرار یا تایم اوت جان سالم به در ببرند.
29 
30اینجا جایی است که جریان های کاری بادوام، صف ها، پس زمینه های شغلی و ماشین های دولتی وارد عمل می شوند. آنها پر زرق و برق نیستند، اما تفاوت بین نماینده ای که در نسخه نمایشی باهوش به نظر می رسد و عاملی است که می توانید وقتی می خواهید قهوه بخورید، کار را ترک کنید.
31 
32برای من، زمان اجرا باید به سوالات بسیار ملموس پاسخ دهد:
33 
34- کجا وضعیت را بین یک مرحله و مرحله دیگر ذخیره کنم؟
35- اگر فرآیند در نیمه راه از بین برود چه اتفاقی می افتد؟
36- آیا می توانم مکث کنم و درخواست تأیید کنم؟
37- آیا می توانم یک اجرا را دوباره پخش کنم تا بفهمم چرا او این انتخاب را انجام داده است؟
38- آیا می توانم مدت زمان، حافظه، ابزار و هزینه را محدود کنم؟
39 
40Vercel با AI SDK ها، توابع، گردش کار و ابزارهایی برای ساخت عوامل در برنامه های وب به شدت در این زمینه تلاش می کند. اما نکته فقط Vercel نیست. نکته این است که عامل به یک خانه عملیاتی نیاز دارد، نه یک نقطه پایانی واحد.
41 
42## قطعه دوم: جعبه شنی، چون عامل باید بدون شکستن کثیف شود
43 
44به محض اینکه یک عامل کد می نویسد یا دستورات را اجرا می کند، یک جعبه شنی مورد نیاز است.
45 
46به نظر یک کلمه فنی است، اما ایده داخلی است: شما به او یک میز کار می دهید. می تواند فایل ها را باز کند، وابستگی ها را نصب کند، آزمایش ها را اجرا کند، آزمایش ها را انجام دهد، خروجی تولید کند. اگر او اشتباه می کند، شما آسیب را مهار کرده اید. اگر جواب داد، نتیجه را تبلیغ کنید.
47 
48یک سندباکس عامل باید برخی از ویژگی ها را داشته باشد:
49 
50- سیستم فایل ایزوله
51- CPU، حافظه و محدودیت های زمانی؛
52- شبکه کنترل شده؛
53- اسرار فقط در صورت لزوم نصب می شوند.
54- سیاهههای مربوط به کامل.
55- امکان صادرات مصنوعات؛
56- بازنشانی تمیز بین اجراها، در صورت لزوم.
57 
58Vercel Sandbox دقیقاً به این سمت می رود: محیط های ایزوله برای اجرای کد، نصب وابستگی ها، کار با فایل ها و تولید مصنوعات بدون اجرای همه چیز در زمان اجرای برنامه اصلی.
59 
60این موضوع مهمتر از آن چیزی است که به نظر می رسد. بسیاری از نمونه های اولیه عامل مستقیماً از مدل به سیستم واقعی پرش می کنند. مدل می تواند ابزار را فراخوانی کند. ابزارها می توانند کارها را انجام دهند. همه چیز تا اولین دستور اشتباه، اولین وابستگی نصب شده در مکان اشتباه، اولین نشانه ای که به یک گزارش ختم می شود، زیبا به نظر می رسد.
61 
62جعبه شنی روش بزرگسالی برای گفتن است: برو جلو، اما اینجا.
63 
64## قطعه سوم: MCP و مشکل کانکتور
65 
66پروتکل بافت مدل به یکی از جالب‌ترین بخش‌های اکوسیستم تبدیل شده است، زیرا تلاش می‌کند چیزی را استاندارد کند که در غیر این صورت به سرعت غیرقابل مدیریت می‌شود: چگونه یک مدل ابزارهای خارجی را کشف و استفاده می‌کند.
67 
68بدون استاندارد، هر ادغام یک جزیره کوچک است. یک کانکتور برای GitHub یک راه، یکی برای Slack به روش دیگر، یکی برای پایگاه های داده با معنایی متفاوت، یکی برای اتوماسیون مرورگر که هیچ به نظر نمی رسد.
69 
70MCP یک زبان مشترک بین مشتری و سرور پیشنهاد می کند: ابزارها، منابع، درخواست ها، مجوزها، حمل و نقل، کشف. حکومت و امنیت را به طور جادویی حل نمی کند، اما دستور زبان می دهد.
71 
72و گرامر مهم است. وقتی یک عامل می تواند به ابزارهای زیادی متصل شود، سؤال فقط این نیست که "آیا او می تواند این کار را انجام دهد؟" مشکل این است که «آیا او می‌داند چه کاری می‌تواند انجام دهد، با چه محدودیت‌هایی، از طرف چه کسی، و چه ردپایی از خود به جای گذاشته است؟».
73 
74برای من MCP یک هیاهو نیست زیرا "صدای ابزار را انجام می دهد". ما قبلاً این کار را انجام دادیم. این یک هیاهو است زیرا مرکز ثقل را از یکپارچه سازی واحد به فهرست عملیاتی ابزارها تغییر می دهد.
75 
76در یک معماری عاملی خوب، MCP به نوعی پچ پنل تبدیل می شود:
77 
78- GitHub برای کد و مسائل؛
79- سست برای زمینه مکالمه.
80- خطی یا جیرا برای کار برنامه ریزی شده.
81- پایگاه داده فقط خواندنی برای تجزیه و تحلیل؛
82- مرورگر یا اسکراپر کنترل شده برای سایت های خارجی؛
83- ذخیره سازی اسناد؛
84- محیط های اجرای ایزوله؛
85- سیستم های داخلی با مجوزهای سخت در معرض.
86 
87بخش مشکل این است که یک کاتالوگ ابزار بدون سیاست فقط یک راه زیباتر برای ایجاد هرج و مرج است.
88 
89## The fourth piece: identity and permissions
90 
91این منطقه ای است که بسیاری از دموها چشم خود را می بندند.
92 
93یک نماینده از طرف کسی عمل می کند. پس باید مشخص شود که موضوع عمل کیست.
94 
95آیا از مجوزهای کاربر استفاده می کند؟ از یک حساب خدمات؟ از یک فضای کاری؟ آیا دسترسی موقت دارید یا دائم؟ آیا می توانید همه چیز یا فقط برخی منابع را بخوانید؟ میتونی بنویسی آیا می توانید لغو کنید؟ آیا او می تواند به افراد واقعی پیامک ارسال کند؟
96 
97اگر به خوبی به این سؤالات پاسخ ندهید، دیر یا زود یک دستیار با کلیدهای خانه خواهید ساخت و هیچ خاطره ای از اینکه چه کسی آنها را به او داده است.
98 
99قانون کلی که من دوست دارم این است: عامل باید بتواند کمتر از انسان انجام دهد، نه بیشتر از انسان. و زمانی که مجبور است کار مخاطره آمیزی انجام دهد، باید بایستد و بپرسد.
100 
101این به معنای OAuth، محدوده توکن، مدیریت مخفی، گزارش حسابرسی، خط مشی ابزار، لیست مجاز، مرحله تأیید است. چیزهای نه چندان رمانتیک چیزهای ضروری
102 
103## قطعه پنجم: خاطره و زمینه، اما بدون انباشتن زباله
104 
105عوامل به حافظه نیاز دارند، اما حافظه زمانی خطرناک است که تبدیل به اتاق زیر شیروانی شود.
106 
107حداقل سه نوع حافظه وجود دارد:
108 
109- حافظه اجرا: آنچه در این اجرا اتفاق افتاد.
110- حافظه پروژه: قراردادها، تصمیمات، محدودیت ها.
111- حافظه شخصی یا تیمی: ترجیحات، لحن، تشریفات، فرآیندها.
112 
113قرار دادن همه چیز در اعلان میانبر است. تا زمانی که دیگر کار نمی کند کار می کند. حافظه مفید باید مورد توجه قرار گیرد: فهرست بندی، به روز رسانی، منقضی شده، تأیید شده، قابل استناد.
114 
115ماموری که بد به یاد می آورد بدتر از ماموری است که به خاطر نمی آورد. چون با اطمینان حرف می زند.
116 
117بنابراین زیرساخت باید شامل بازیابی، فایل های دستورالعمل، پایگاه دانش، جاسازی در صورت نیاز، و همچنین تمیز کردن باشد. ما به فرهنگ حافظه نیاز داریم: چه چیزی وارد می شود، چه کسی آن را تأیید می کند، چه زمانی خراب می شود، چگونه آن را اصلاح کنم.
118 
119## قطعه ششم: مشاهده پذیری، ارزیابی و بازپخش
120 
121اگر یک عامل اشتباه کند، گزارش "مدل نامیده می شود" کافی نیست.
122 
123شما می خواهید مسیر را ببینید. چه زمینه ای دریافت کرد؟ چه ابزارهایی در دسترس بود؟ کدام ابزار را انتخاب کردید؟ با چه استدلالی؟ چه پاسخی دریافت کردید؟ چقدر هزینه شد؟ کجا گیر کرده؟ آیا انسان چیزی را تایید کرد؟ آیا مدل خطا، ابزار، درخواست، داده یا مجوز خطا است؟
124 
125در اینجا عامل ها بیشتر شبیه سیستم های توزیع شده هستند تا ربات های چت.
126 
127شما نیاز به ردیابی های قابل خواندن دارید، نه فقط گزارش های متن. شما باید بتوانید یک اجرا را دوباره پخش کنید. مقایسه دو نسخه از یک عامل در وظایف شناخته شده ضروری است. ما باید رگرسیون ها را اندازه گیری کنیم: نه تنها "بهتر پاسخ می دهد"، بلکه "بلیط مناسب را بدون دست زدن به فایل های ناخواسته می بندد".
128 
129ارزیابی‌های عاملی دشوارتر از ارزیابی‌های متنی هستند، زیرا شامل اعمال هستند. مقایسه یک رشته مورد انتظار کافی نیست. شما باید به دنباله ها، عوارض جانبی، کیفیت مصنوع، زمان، هزینه، تعداد مداخلات انسانی نگاه کنید.
130 
131نکته خنده دار این است که ما همیشه به آنجا برمی گردیم: مهندسی نرم افزار. تست ها، محیط ها، ردیابی ها، برگشت ها. با این تفاوت که اکنون کد نیز تصمیم می گیرد که چه کاری انجام شود.
132 
133## قطعه هفتم: رابط های انسانی
134 
135نماینده مجبور نیست فقط در یک چت زندگی کند.
136 
137برخی از نمایندگان به هیئت مدیره نیاز دارند. سایرین صفحه ای با وضعیت و گزارش. سایرین دکمه "تایید" را دارند. نظرات درون خطی بیشتر هنوز دیگران از یک CLI.
138 
139UI رفتار را تغییر می دهد. اگر تنها راه کنترل یک عامل نوشتن یک پیام طولانی باشد، کاربر دستورالعمل های مبهمی را به نماینده می دهد. با این حال، اگر او طرح، تفاوت، منابع، خطرات و اقدام بعدی را ببیند، می تواند دقیقاً مداخله کند.
140 
141یک زیرساخت عامل مناسب شامل سطوح کنترلی است:
142 
143- وضعیت فعلی؛
144- طرح قابل ویرایش؛
145- مصنوعات تولید شده؛
146- تفاوت
147- درخواست های تایید؛
148- گاهشماری؛
149- دکمه توقف؛
150- دکمه امتحان مجدد؛
151- مجوزهای قابل مشاهده
152 
153بی اهمیت به نظر می رسد، اما اینطور نیست. تفاوت بین "هوش مصنوعی خزنده" و "دستیار قابل اعتماد" اغلب فقط در این است که دستیار به شما نشان می دهد که کجا دست دارد.
154 
155## پشته ذهنی
156 
157اگر بخواهم امروز آن را بکشم، حداقل پشته عامل این خواهد بود:
158 
1591. مدل: استدلال، تولید، فراخوانی ابزار، در صورت لزوم چندوجهی.
1602. ارکستراسیون: حلقه، گام، برنامه ریز، سیاست، انسان در حلقه.
1613. زمان اجرا بادوام: گردش کار، صف، تلاش مجدد، مکث، از سرگیری.
1624. Sandbox: اجرای کد، سیستم فایل ایزوله، محدودیت ها، مصنوعات.
1635. لایه ابزار: MCP، API داخلی، مرورگر، پایگاه داده، مخزن.
1646. لایه هویت: OAuth، محدوده، راز، حسابرسی، سیاست.
1657. لایه حافظه: زمینه پروژه، بازیابی، دستورالعمل ها، انقضا.
1668. قابلیت مشاهده: ردیابی، بازپخش، ارزیابی، هزینه و معیارهای کیفیت.
1679. سطح محصول: چت به اندازه کافی، داشبورد در صورت نیاز، بررسی زمانی که مهم است.
168 
169چارچوب عاملی عمدتاً نقاط 2 و یک قطعه از نقطه 1 را پوشش می دهد. بقیه کار واقعی است.
170 
171## کاری که من در عمل انجام خواهم داد
172 
173اگر تیمی به من می‌گفت «ما عوامل تولید می‌خواهیم»، من با ده نماینده شروع نمی‌کردم.
174 
175من با یک گردش کار کوچک، تکراری و قابل مشاهده شروع می کنم. به عنوان مثال: باز کردن PR های تعمیر و نگهداری، به روز رسانی اسناد از مسائل بسته، تهیه یک بررسی هفتگی، تریاژ اشکالات تکراری، تولید آزمایش برای فایل های آسیب دیده.
176 
177سپس محدودیت های بسیار واضحی را تعیین می کنم:
178 
179- بدون نوشتن بدون شاخه یا جعبه شنی.
180- بدون اسرار در اعلان.
181- ابزار در لیست مجاز.
182- تایید انسان برای اقدامات خارجی؛
183- ورود و ردیابی اجباری؛
184- بودجه در هر اجرا؛
185- خروجی همیشه قابل بازرسی
186 
187فقط در این صورت است که گسترش می دهم.
188 
189نمایندگان فقط به این دلیل که مدل ها اشتباه می کنند شکست نمی خورند. آنها شکست می خورند زیرا ما آنها را در محیط های مبهم، با مجوزهای گیج کننده و انتظارات نمایشی قرار می دهیم.
190 
191## خواندن من
192 
193زیرساخت های نمایندگی به بهترین شکل خسته کننده است.
194 
195این بخشی نیست که باعث می شود در دمو دست بزنید. این بخشی است که به شما امکان می دهد در واقع از نسخه ی نمایشی صبح دوشنبه با افراد واقعی، داده های واقعی و پیامدهای واقعی استفاده کنید.
196 
197آینده کارگزاران تنها به این بستگی ندارد که چه کسی بهترین الگو را دارد. هر کسی که بهترین مکان را برای کار کردن او بسازد، تصمیم می گیرد: منزوی در هنگام آزمایش، متصل در صورت نیاز، همیشه قابل مشاهده، مجاز با معیارها و آنقدر متواضع که وقتی نمی داند متوقف شود.
198 
199اینجاست که ماموران دیگر اسباب بازی نیستند و به زیرساخت تبدیل می شوند.
200 
201## منابع
202 
203- [Vercel: How to build agents AI with Vercel and AI SDK](https://vercel.com/kb/guide/how-to-build-ai-agents-with-vercel-and-the-ai-sdk)
204- [Vercel Docs: Sandbox](https://vercel.com/docs/sandbox)
205- [Vercel Docs: Working with Sandbox](https://vercel.com/docs/sandbox/working-with-sandbox)
206- [Vercel Docs: MCP](https://vercel.com/docs/mcp)
207- [Model Context Protocol: Specification] (https://modelcontextprotocol.io/specification)
208- [OpenAI: ابزارهای جدید برای عوامل ساخت](https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents/)
209- [وبلاگ Cloudflare: Agents on Cloudflare](https://blog.cloudflare.com/agents-on-cloudflare/)
210