AgentOS: منصة وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلة (LangGraph + RAG + FastAPI)

نبذة عن المشروع:

AgentOS هي منصة إنتاجية (Production-style) لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين. الوكيل مش مجرد "شات بوت"، لكنه نظام بحثي قادر على التخطيط، والبحث في الويب والمستندات، وتقييم المعلومات، واتخاذ القرارات، مع طلب موافقة بشرية قبل تنفيذ الإجراءات الخطيرة.

أبرز المميزات اللي تم تنفيذها:

نظام RAG متكامل: تحميل ومعالجة مستندات (PDF/TXT/MD)، تقطيعها (Chunking)، وعمل Embeddings باستخدام nomic-embed-text وتخزينها في sqlite-vec للبحث الدلالي.

أدوات الوكيل (Agent Tools): 7 أدوات مختلفة (بحث ويب، ويكيبيديا، حاسبة، جلب صفحات، البحث داخل النص، حفظ التقارير).

الذاكرة والاستمرارية: حفظ حالة الوكيل (State) والمحادثات في قاعدة بيانات SQLite، مع إمكانية استئناف العمل من آخر نقطة (Checkpoints) لو السيرفر وقع.

الموافقة البشرية (Human-in-the-Loop): إيقاف الوكيل مؤقتاً باستخدام interrupt() لطلب موافقة بشرية قبل تنفيذ أوامر خطيرة (زي حفظ التقارير).

لوحة تقييم (Evaluation Dashboard): إطار عمل لتقييم الأداء بـ 25 حالة اختبار و7 مقاييس (دقة الأدوات، نسبة الاستشهاد، معدل الهلوسة، زمن الاستجابة).

واجهة مستخدم تفاعلية: Dashboard، Chat مباشر مع بث الأحداث (SSE)، إدارة المستندات، وصفحة التقييم.

التقنيات المستخدمة:

Python 3.12 | FastAPI | LangChain | LangGraph | Ollama (qwen2.5:7b) | sqlite-vec | SQLAlchemy | HTML/CSS/JS

التحديات اللي تم التغلب عليها:

بناء StateGraph معقد مع توجيه شرطي (Conditional Routing).

تقليل معدل الهلوسة (Hallucination Rate) إلى 10% عبر فرض قواعد الاستشهاد الإلزامي [filename, chunk N].

إدارة استئناف الوكيل بعد انقطاع السيرفر باستخدام SqliteSaver.

تحقيق دقة أدوات (Tool Accuracy) بنسبة 96% ونسبة استرجاع (Retrieval Hit Rate) 100%.