توضیحات

آموزش مهندسی ایجنت و معماری هوش مصنوعی

نام دوره : AI FDE: The Forward Deployed Engineer & Agentic AI Architect

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با پایتون و مدل‌های زبانی (مفید اما اختیاری): درک ابتدایی سینتکس پایتون و نحوه فراخوانی API مدل‌های زبانی به تسریع یادگیری کمک می‌کند، اما تمامی مفاهیم ضروری مهندسی ایجنت و ابزارهای توسعه از پایه آموزش داده می‌شوند.

• رایانه شخصی مجهز به سیستم‌عامل ویندوز یا مک‌اواس: مناسب برای نصب ابزارهای توسعه شامل Git، Node.js، محیط VS Code و ابزار فوق‌سریع مدیریت پکیج‌های پایتون (uv).

• بدون نیاز به پرداخت هزینه‌های سنگین API: برای تمامی پروژه‌ها، جایگزین‌های کاملاً رایگان از طریق سرویس‌هایی نظیر OpenRouter و مدل‌های محلی (Local Models) ارائه شده است.

• اشتیاق به حل مسائل تجاری در سطح انترپرایز: علاقه به ورود به پروژه‌های عملیاتی مشتریان، پیاده‌سازی سیستم‌های خودکار تصمیم‌گیرنده و تفکر در مقیاس معماری سیستم.

توضیحات:

چرا عنوان شغلی مهندس مستقر در سازمان (Forward Deployed Engineer – FDE) و معمار ایجنت به پرطرفدارترین و پردرآمدترین رده شغلی در غول‌های فناوری هوش مصنوعی نظیر پالانتیر و اوپن‌ای‌آی تبدیل شده است؟ سازمان‌های بزرگ دیگر به دنبال دموهای ساده یا چت‌بات‌های تکراری نیستند؛ آن‌ها نیازمند متخصصانی هستند که بتوانند شکاف عمیق میان قابلیت‌های مدل‌های زبانی فرانتیر و چالش‌های پیچیده پروداکشن (نظیر ایزولاسیون داده‌ها، هزینه‌های نجومی توکن‌ها، امنیت در برابر تزریق پرامپت و قطع ارتباطات سیستمی) را پر کنند. یک FDE ماهر فرآیندهای کسب‌وکار را کالبدشکافی کرده و با ترکیب مدل‌های محلی، سیستم‌های حافظه پایدار و شبکه‌ای از ایجنت‌های هوشمند خودبهبودگر (Recursive Self-Improvement)، ارزش مالی ملموس خلق می‌نماید.

این دوره فشرده و کارگاهی ۲۱.۵ ساعته، یک نقشه راه عملیاتی ۳ هفته‌ای را بر اساس تحلیل بیش از ۳۰۰ موقعیت شغلی FDE در بازار جهانی پیش پای شما می‌گذارد. ستون فقرات این آموزش، توسعه محصول تجاری و سازمانی جامع UnderCover (سیستم پردازش و تسویه پرونده‌های خسارت بیمه) است. در طول این مسیر، شما از کدنویسی با دستیارهای هوشمند نسل جدید نظیر Claude Code برای پیاده‌سازی چرخه حیات توسعه نرم‌افزار ایجنتیک (ADLC) آغاز می‌کنید، تفاوت‌های زیرساختی مدل‌های متن‌باز محلی (با ابزارهایی نظیر Ollama و LM Studio) و مدل‌های تجاری فرانتیر را می‌سنجید، ساختارهای حافظه پایدار و چندعاملی را با LangGraph خلق می‌کنید و سیستم خود را با بالاترین استانداردهای امنیتی، لایه‌های کانتکست سازمانی، فایروال‌های هوش مصنوعی و زیرساخت مقیاس‌پذیر AWS Bedrock AgentCore به مرحله استقرار در پروداکشن می‌رسانید.

سرفصل‌های تخصصی و مهارت‌های کسب‌شده در آموزش مهندسی ایجنت و معماری هوش مصنوعی

• نقشه راه FDE، اصول مهندسی بسترسازی (Harness Engineering) و زیرساخت ابزارها:

  • کالبدشکافی نقش Forward Deployed Engineer؛ مهارت‌های مورد نیاز از کشف نیاز مشتری تا تحویل نهایی سیستم.

  • برپایی محیط توسعه یکپارچه با پکیج‌منیجر پرسرعت uv، گیت، متغیرهای محیطی و راه‌اندازی ریپازیتوری سازمانی UnderCover.

  • مهندسی چرخه بازخورد ایجنت (Agent Loop)، فراخوانی توابع و حل مسائل الگوریتمی از پایه بدون وابستگی به فریم‌ورک‌های آماده.

• انتخاب هوشمند مدل‌ها، مقایسه هزینه توکن و مدل‌های متن‌باز محلی:

  • مقایسه تخصصی مدل‌های زبانی فرانتیر و بنچمارک‌های تحلیلی پارتو (Pareto Front)، پنجره‌های کانتکست و خروجی‌های ساختاریافته (Structured Outputs).

  • معماری مدل‌های متراکم (Dense) در برابر مخلوطی از خبرگان (MoE) و درک کوانتیزاسیون فرمت‌های GGUF و Safetensors.

  • اجرای مدل‌های محلی حریم‌خصوصی‌محور با ابزارهای Ollama و vLLM و مقایسه هزینه پردازش پرونده‌ها میان موتورهای ابری (OpenRouter، Cerebras) و سخت‌افزارهای لوکال.

• توسعه به سبک ADLC و کدنویسی پیشرفته با Claude Code:

  • پیاده‌سازی متدولوژی مدرن Agentic Development Lifecycle (ADLC) و چارچوب Vibe Coding هدایت‌شده.

  • مدیریت دسترسی‌های عامل کدنویسی با فایل‌های ساختاریافته AGENTS.md و پروتکل سرورهای ابزار Playwright MCP.

  • استقرار مکانیزم‌های بازبینی کد، لینترها، چک‌های تایپ و تست‌های خودکار پیش از ثبت تغییرات (Pre-commit Hooks).

• معماری ایجنت‌های سازمانی با LangGraph و فریم‌ورک‌های مدرن:

  • پیاده‌سازی گراف‌های حالت ایجنت با تاب‌آوری بالا (Durable State) و قابلیت بازیابی از کرش (Crash Recovery).

  • تعبیه نظارت و تاییدیه انسانی در گلوگاه‌های تصمیم‌گیری حساس (Human-in-the-Loop).

  • پیکربندی و راه‌اندازی چند ایجنت مکمل با بهره‌گیری از Claude Agent SDK و ابزارهای Deep Agents در LangChain.

  • خلق حافظه بلندمدت با معماری Agentic RAG متصل به پایگاه‌های داده برداری (Vector Datastores) بر بستر پروتکل MCP.

• بهینه‌سازی، امنیت پیشرفته و استقرار ابری در AWS Bedrock AgentCore:

  • ارزیابی کیفی تصمیمات سیستم با متدولوژی ارزیابی داوری مدل‌ها (LLM-as-a-Judge) و ثبت لاگ‌ها در پلتفرم Langfuse.

  • ایمن‌سازی زیرساخت در برابر حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection) و سناریوهای مخاطره‌آمیز Lethal Trifecta با گیت‌وی‌ها و گاردریل‌های سخت‌گیرانه.

  • پیاده‌سازی معماری کانتکست سازمانی (Enterprise Context Layer) و هاب اتصال ابزارهای MCP Gateway.

  • دیپلوی و استقرار ایجنت‌های توسعه‌یافته در محیط ابری با ران‌تایم، پالیسی و حافظه پایدار AWS Bedrock AgentCore.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

• تنها دوره ارائه‌دهنده نقشه راه جامع و کاربردی FDE در جهان: تمرکز بر نقشی که سریع‌ترین رشد تقاضا و بالاترین پکیج‌های درآمدی را در بازار جهانی هوش مصنوعی دارد.

• توسعه یک محصول تجاری واقعی و پروداکشن‌ردی (UnderCover): پرهیز کامل از تمرین‌های پیش‌پاافتاده و ساخت یک پلتفرم بیمه‌ای کاملاً عملیاتی با سیستم‌های ایجنتیک چندگانه.

• پوشش آخرین فناوری‌های روز حوزه ایجنت: آموزش کار با Claude Agent SDK، پروتکل MCP، ران‌تایم AWS Bedrock AgentCore و ابزار تحلیلی Langfuse.

• رویکرد اقتصادی انعطاف‌پذیر: امکان اجرای کامل تمرینات و ساخت پروژه بدون نیاز به صرف حتی یک دلار برای سرویس‌های تجاری API.

دوره آموزش مهندسی ایجنت و معماری هوش مصنوعی برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان هوش مصنوعی و نرم‌افزار: توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند از فراخوانی ساده مدل‌ها فراتر رفته و به عنوان AI Architect یا FDE پروژه‌های سازمانی را رهبری کنند.

• مشاوران فنی و راهبران تحول دیجیتال: کارشناسانی که در تعامل مستقیم با مشتریان سازمانی، نیازمند معماری سیستم‌های امن، قابل ارزیابی و سودآور مبتنی بر ایجنت‌ها هستند.

• توسعه‌دهندگان بک‌اند و دواپس: مهندسانی که قصد دارند چالش‌های پایداری، بازگشت از خطا، استقرار کلود و لاگینگ سیستم‌های هوشمند را در مقیاس‌های انترپرایز حل نمایند.

• علاقه‌مندان به مباحث پیشرفته ایجنتیک: متخصصانی که شیفته مفاهیمی چون ازدحام ایجنت‌ها (Agent Swarms)، سیستم‌های ارزیابی مبتنی بر فیدبک، و معماری‌های نوین سرورهای MCP هستند.