اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی توسعه و یکپارچه‌سازی عامل‌های هوشمند با استاندارد MCP در محیط Node.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی توسعه و یکپارچه‌سازی عامل‌های هوشمند با استاندارد MCP در محیط Node.js

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعه سامانه‌های هوشمند

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند (AI Agents) در محیط TypeScript

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین عامل‌های هوشمند در اکوسیستم Node.js
• 2. آشنایی با استاندارد پروتکل اتصال مدل (MCP) و معماری آن
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه TypeScript برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌های لازم در محیط Node.js
• 5. ساختار پروژه و سازمان‌دهی فایل‌ها در توسعه عامل‌های هوشمند
• 6. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و نحوه تعامل با آن‌ها
• 7. پیاده‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برای اتصال به مدل‌های هوشمند
• 8. مفاهیم پایه در طراحی عامل‌های خودمختار و نیمه‌خودمختار
• 9. طراحی و تعریف وظایف (Tasks) در معماری عامل‌های هوشمند
• 10. مدیریت وضعیت (State Management) در طول چرخه حیات عامل
• 11. استفاده از سیستم‌های حافظه (Memory) برای حفظ تداوم در گفتگو
• 12. پیاده‌سازی ابزارهای جانبی (Tools) برای افزایش توانمندی عامل‌ها
• 13. اتصال عامل به منابع داده خارجی طبق استاندارد MCP
• 14. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های فراخوانی توابع (Function Calling)
• 15. مدیریت خطاها و استثنائات در تعامل با مدل‌های زبانی
• 16. امنیت در تبادل داده و احراز هویت در ارتباطات MCP
• 17. بهینه‌سازی مصرف منابع در توسعه عامل‌های سمت سرور
• 18. پیاده‌سازی واسط‌های کاربری متنی برای تست و دیباگ عامل‌ها
• 19. تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) در محیط کدنویسی
• 20. مدیریت همزمانی و پردازش درخواست‌های موازی در TypeScript
• 21. تست واحد (Unit Testing) برای منطق تصمیم‌گیری عامل‌های هوشمند
• 22. استفاده از کتابخانه‌های اعتبارسنجی برای خروجی‌های مدل
• 23. بررسی الگوهای طراحی (Design Patterns) برای مقیاس‌پذیری عامل‌ها
• 24. یکپارچه‌سازی عامل با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
• 25. استفاده از ابزارهای تحلیل و لاگ‌گذاری برای پایش عملکرد عامل
• 26. پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل دسترسی (RBAC) در محیط‌های سازمانی
• 27. مستندسازی توابع و ابزارهای توسعه‌یافته برای تیم‌های فنی
• 28. استقرار (Deployment) عامل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 29. به‌کارگیری مفاهیم تزریق وابستگی (Dependency Injection) در معماری عامل
• 30. توسعه عامل‌های هوشمند با قابلیت تحلیل اسناد و فایل‌ها
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی مبتنی بر دانش (RAG) در محیط Node.js
• 32. استفاده از واسط‌های خط فرمان (CLI) برای تعامل با عامل‌های هوشمند
• 33. مدیریت چرخه انتشار و نسخه‌بندی عامل‌های هوشمند
• 34. بررسی استانداردهای کدنویسی تمیز در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی
• 35. تکنیک‌های بهینه‌سازی تأخیر (Latency) در پاسخگویی عامل
• 36. طراحی سیستم‌های خودکار برای بازبینی و اصلاح خروجی‌های مدل
• 37. استفاده از ابزارهای مشاهده‌پذیری (Observability) در معماری سیستم
• 38. مقیاس‌بندی عامل‌ها در محیط‌های ابری و توزیع‌شده
• 39. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشت به حالت امن (Fallback)
• 40. ارائه پروژه‌های نهایی و جمع‌بندی مباحث پیشرفته توسعه عامل‌ها