Files
crewAI/docs/ar/learn/coding-agents.mdx

81 lines
3.1 KiB
Plaintext

---
title: Agents البرمجة
description: تعلم كيفية تمكين Agents CrewAI من كتابة وتنفيذ الكود، واستكشف الميزات المتقدمة لوظائف محسّنة.
icon: rectangle-code
mode: "wide"
---
## مقدمة
أصبح لدى CrewAI Agents القدرة القوية على كتابة وتنفيذ الكود، مما يعزز قدراتها في حل المشكلات بشكل كبير. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص للمهام التي تتطلب حلولاً حسابية أو برمجية.
## تمكين تنفيذ الكود
لتمكين تنفيذ الكود لـ Agent، عيّن معامل `allow_code_execution` إلى `True` عند إنشاء الـ Agent.
```python Code
from crewai import Agent
coding_agent = Agent(
role="Senior Python Developer",
goal="Craft well-designed and thought-out code",
backstory="You are a senior Python developer with extensive experience in software architecture and best practices.",
allow_code_execution=True
)
```
<Note>
لاحظ أن معامل `allow_code_execution` يكون `False` افتراضيًا.
</Note>
## اعتبارات مهمة
1. **اختيار النموذج**: يُوصى بشدة باستخدام نماذج أكثر قدرة مثل Claude 3.5 Sonnet وGPT-4 عند تمكين تنفيذ الكود.
2. **معالجة الأخطاء**: تتضمن ميزة تنفيذ الكود معالجة أخطاء. إذا أثار الكود المُنفَّذ استثناءً، سيتلقى الـ Agent رسالة الخطأ ويمكنه محاولة تصحيح الكود. يتحكم معامل `max_retry_limit` (الافتراضي 2) في الحد الأقصى لعدد المحاولات.
3. **التبعيات**: لاستخدام ميزة تنفيذ الكود، تحتاج لتثبيت حزمة `crewai_tools`.
## عملية تنفيذ الكود
<Steps>
<Step title="تحليل المهمة">
يحلل الـ Agent المهمة ويحدد أن تنفيذ الكود ضروري.
</Step>
<Step title="صياغة الكود">
يصيغ كود Python اللازم لحل المشكلة.
</Step>
<Step title="تنفيذ الكود">
يُرسَل الكود إلى أداة تنفيذ الكود الداخلية (`CodeInterpreterTool`).
</Step>
<Step title="تفسير النتيجة">
يفسر الـ Agent النتيجة ويدمجها في استجابته أو يستخدمها لمزيد من حل المشكلات.
</Step>
</Steps>
## مثال استخدام
```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
coding_agent = Agent(
role="Python Data Analyst",
goal="Analyze data and provide insights using Python",
backstory="You are an experienced data analyst with strong Python skills.",
allow_code_execution=True
)
data_analysis_task = Task(
description="Analyze the given dataset and calculate the average age of participants.",
agent=coding_agent
)
analysis_crew = Crew(
agents=[coding_agent],
tasks=[data_analysis_task]
)
result = analysis_crew.kickoff()
print(result)
```