إنشاء وكيل الطقس الحقيقي باستخدام LangGraph

لقد دربنا مساعدنا خطوة بخطوة. بدأ الأمر بأدوات اللعب، وضرب الأرقام، والتظاهر بترجمة النصوص، والإعلان دائمًا عن سماء باريس المشمسة. ثم علمناه التوجيه بذكاء، والتنقل بين الأدوات بالتوازي، والتعافي بسلاسة عند حدوث أي مشكلة.

الآن حان وقت الانتقال من وضع الحماية. في هذا الدرس، بناء وكيل طقس حقيقيًا يعمل بواجهة API مباشرة. لن تكون هذه مجرد تجربة فكرية، بل سننشئ سير عمل LangGraph الذي يمكنه:

• فهم استفسارات اللغة الطبيعية حول الطقس.

• قم بترميز أسماء المدن جغرافيًا حسب خطوط الطول والعرض.

• احصل على توقعات حقيقية من Open-Meteo، وهي API عامة مجانية.

• ترجمة رموز الطقس الغامضة إلى أوصاف يمكن للإنسان قراءتها.

• تلخيص النتائج المتعددة بلغة واضحة وحوارية.

• تعامل مع البيانات المفقودة أو الرموز النادرة بسلاسة دون حدوث تعطل.

في هذه المرحلة، يتوقف مساعدنا عن كونه لاعبًا مهذبًا ويصبح أداة مفيدة حقًا.

لماذا تغير واجهات برمجة التطبيقات الحقيقية قواعد اللعبة؟

حتى الآن، كنا نعمل داخل فقاعة مثالية. كان خبير الطقس المزعوم لدينا أشبه بممثل يرتدي زيًا رسميًا، يُلقي نصوصًا مكتوبة دون أي صلة حقيقية بالعالم الخارجي. بدت كل إجابة مصقولة لكنها جوفاء، لأنه لم يكن هناك أي شيء مرتبط ببيانات حقيقية.

يؤدي إدخال API المباشرة إلى تغيير القواعد بطرق مهمة:

• الصدق: لم يعد المساعد حرًا في اختراع الشروط، بل أصبح مرتبطًا بمصادر خارجية للبيانات. إذا كانت باريس ممطرة، فسيخبرك بذلك. وإذا كانت برلين عاصفة، فستسمع بذلك. الإجابات مرتبطة بالواقع لا بالخيال.

• عدم القدرة على التنبؤ: لم تعد إخراج المساعد تتأثر فقط بصيغة النموذج، بل تعكس أيضًا الظروف المتغيرة باستمرار في العالم الحقيقي. أصبح الاختبار أقل تركيزًا على التحقق من الإجابات الجاهزة، وأكثر تركيزًا على استكشاف السيناريوهات الديناميكية.

• التعقيد: واجهات برمجة التطبيقات الحقيقية لا تتحدث بلغة بسيطة. فهي تُرجع كائنات JSON ورموزًا رقمية وحقولًا مُهيكلة. يجب أن يعمل مساعدنا كمترجم، مُحوّلًا الاستجابات السهلة للآلة إلى لغة بشرية واضحة. ...