بناء نظام ذكي (Multi-Agent AI) لتشخيص أمراض النباتات باستخدام الرؤية الحاسوبية

قمت بتطوير نظام خبير ومتكامل لتشخيص أمراض النباتات باستخدام بنية وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددة (Multi-Agent AI Pipeline). يجمع هذا النظام بين قدرات تحليل الصور (الرؤية الحاسوبية) وتقنيات البحث الدلالي لتقديم تشخيص دقيق للأمراض الزراعية واقتراح الحلول.

الميزات التقنية وتفاصيل التنفيذ:

بنية LangGraph: تصميم وتنسيق وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين يعملون معاً بشكل متناغم لحل المشكلة (تحليل الصورة، البحث عن الأعراض، التحقق من البيانات).

نماذج الرؤية اللغوية (Vision LLMs): استخدام نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على قراءة وتحليل صور أوراق النباتات بدقة.

البحث المتجهي (ChromaDB): استخدام قاعدة بيانات ChromaDB لتخزين ومطابقة الأعراض المستخرجة مع قاعدة بيانات الأمراض الزراعية عبر تقنية RAG.

ربط واجهات خارجية (APIs): دمج النظام مع واجهات برمجية متخصصة مثل PlantNet و Tavily للتحقق من صحة التشخيص وتوثيق النتائج.

البنية النظيفة (Clean Architecture): كتابة الكود البرمجي وفقاً لمعايير هندسة البرمجيات النظيفة لضمان سهولة الصيانة وقابلية التوسع.