ساخت یک عامل هوش مصنوعی (AI IT Agent) فوق هوشمند برای اتوماسیون آزمایشگاه خانگی

این راهنما ساخت یک عامل هوش مصنوعی قدرتمند به نام تری (Terry) را با استفاده از N8N نشان می‌دهد که به طور خودکار مسائل را در یک محیط آزمایشگاه خانگی نظارت، عیب‌یابی و رفع می‌کند. این راهنما مراحل حیاتی میزبانی ابری، یکپارچه‌سازی امن شبکه، و پیاده‌سازی فرآیند تأیید انسان در حلقه (human-in-the-loop) را برای تمام تغییرات حیاتی سیستم تشریح می‌کند.

خلاصه نکات کلیدی

• معرفی عوامل هوش مصنوعی (AI IT Agents)

  یک عامل هوش مصنوعی فوق هوشمند، که به آن 'تری' گفته می‌شود، به عنوان یک کارمند فناوری اطلاعات عمل می‌کند که قادر به نظارت، عیب‌یابی و، با اجازه صریح، رفع مشکلات در یک شبکه و آزمایشگاه خانگی است، با هدف جلوگیری از رفتار کنترل نشده هوش مصنوعی.

• پذیرش عامل و دسترسی به ابزارها

  عامل هوش مصنوعی برای اتصال به دستگاه‌های مختلف آزمایشگاه خانگی و شبکه مانند سیستم‌های UniFi، Proxmox، Plex و NAS، به ابزارهای واقعی، از جمله قابلیت‌های CLI یا API، نیاز دارد. عامل در ابتدا به عنوان یک استخدام جدید در نظر گرفته می‌شود و قبل از دریافت مجوزهای گسترده، اعتماد کسب می‌کند.

• میزبانی ابری برای نمونه N8N

  برای انعطاف‌پذیری، نمونه N8N که عامل هوش مصنوعی را تغذیه می‌کند، ایده‌آل است که در ابر میزبانی شود تا در برابر خرابی‌های آزمایشگاه خانگی محلی مصون باشد و فرآیند راه‌اندازی آسانی را فراهم کند.

• اتصال امن شبکه (Twingate)

  Twingate برای برقراری یک اتصال امن و ۲۴/۷ از عامل هوش مصنوعی میزبانی شده در ابر به شبکه خانگی یا کسب و کار محلی استفاده می‌شود، و دسترسی را حتی اگر آزمایشگاه خانگی با مشکل مواجه باشد، تضمین می‌کند.

• گردش کار پایه نظارت و عیب‌یابی

  یک گردش کار N8N ایجاد می‌شود که یک گره عامل هوش مصنوعی را با یک مدل چت و حافظه، همراه با یک ابزار درخواست HTTP برای نظارت بر در دسترس بودن وب‌سایت ادغام می‌کند. هویت عامل و دستورالعمل‌های وظیفه از طریق یک پرامپت سیستم تعریف می‌شوند.

• عیب‌یابی پیشرفته با دسترسی SSH

  برای فعال کردن عیب‌یابی پیشرفته، یک ابزار SSH در قابلیت‌های عامل ادغام شده است که به آن اجازه می‌دهد وارد سرورها شود و دستوراتی مانند `docker ps` را برای تشخیص مشکلاتی مانند وب‌سایت از کار افتاده اجرا کند.

• استقلال عامل در اجرای دستورات

  قدرت عیب‌یابی عامل هوش مصنوعی با اجازه دادن به آن برای تعیین اینکه کدام دستورات Docker (مثلاً `docker ps`، `docker inspect`، `docker logs`) را اجرا کند، به جای محدود شدن به یک دستور از پیش تعریف شده، افزایش می‌یابد.

• نظارت خودکار و اعلان‌های شرطی

  وظایف نظارتی عامل از طریق یک راه‌انداز زمان‌بندی (schedule trigger) خودکار می‌شوند، با گره‌های 'Set fields' که برای شبیه‌سازی پرامپت‌های کاربر و شناسه‌های چت استفاده می‌شوند. اعلان‌ها از طریق یک برنامه چت مانند Telegram پیکربندی می‌شوند، اما فقط برای مشکلات شناسایی شده، تا از هشدارهای غیرضروری جلوگیری شود.

• خروجی ساختاریافته و منطق برای هشدارها

  عامل هوش مصنوعی برای ارائه پاسخ‌ها در قالب JSON ساختاریافته پیکربندی شده است که امکان استفاده از گره‌های 'If' یا 'Switch' را برای فیلتر کردن اعلان‌ها فراهم می‌کند و تضمین می‌کند که پیام‌ها فقط زمانی ارسال شوند که مشکلی شناسایی شده یا راه‌حل‌هایی اعمال شده‌اند.

• رفع مشکل خودکار

  پرامپت سیستم عامل به‌روزرسانی شده تا به آن دستور دهد نه تنها یک وب‌سایت از کار افتاده را شناسایی و عیب‌یابی کند، بلکه تلاش کند آن را رفع کند، مثلاً با راه‌اندازی مجدد یک کانتینر Docker، و سپس قبل از گزارش، صحت رفع مشکل را تأیید کند.

• رسیدگی به مسائل پیش‌بینی نشده و آگاهی از بستر

  برای مشکلات پیچیده یا قبلاً دیده نشده، مانند تداخل پورت‌ها، پرامپت عامل تعمیم داده می‌شود تا آن را قادر سازد از ابزار CLI برای عیب‌یابی و اعمال اصلاحات لازم استفاده کند، مشروط بر اینکه اطلاعات بستر (contextual information) در مورد شبکه داشته باشد.

• حضور انسان در حلقه برای اقدامات حیاتی

  مکانیزم 'حضور انسان در حلقه' پیاده‌سازی شده تا ایمنی و کنترل را تضمین کند، و قبل از اینکه عامل هوش مصنوعی هر دستوری را که می‌تواند سیستم را تغییر دهد اجرا کند، نیاز به تأیید صریح انسان از طریق یک برنامه پیام‌رسان دارد و از عواقب ناخواسته جلوگیری می‌کند.

• یکپارچه‌سازی با زیرساخت واقعی آزمایشگاه خانگی

  قابلیت‌های عامل هوش مصنوعی گسترش می‌یابد تا با دستگاه‌های واقعی آزمایشگاه خانگی تعامل داشته باشد، از جمله مدیریت شبکه‌های UniFi، پرس‌وجو از وضعیت ماشین‌های مجازی Proxmox، و نظارت بر جریان‌های فعال Plex از طریق API یا CLI مربوطه آنها.

• مزایا برای متخصصان فناوری اطلاعات و درک شبکه

  فرآیند راه‌اندازی و آموزش چنین عامل هوش مصنوعی، درک فرد از زیرساخت شبکه خود را افزایش می‌دهد و مهارت‌های عیب‌یابی او را با نیاز به رویکرد مهندسی معکوس برای حل مشکلات، بهبود می‌بخشد.

• پیشرفت‌های آینده برای عوامل هوش مصنوعی

  توسعه‌های آینده برای عامل هوش مصنوعی شامل ارتقاء آن به نقش 'CTO' برای مدیریت زیرعامل‌های تخصصی (مثلاً مدیران شبکه، ذخیره‌سازی، Linux)، متمرکز کردن مستندات شبکه برای دسترسی آسان، و پیاده‌سازی یک سیستم میز کمک مبتنی بر هوش مصنوعی است.

زیر جزئیات