البحث وإنشاء تقرير HTML مُنسّق عن Google Gemma باستخدام نموذج Gemma 4 مستضاف ذاتيًا
يعني البحث في عائلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوفيق بين مصادر متعددة، وتلخيص النتائج، ثم تنسيق كل شيء في مخرَج قابل للعرض. يوضح هذا سير العمل كيف يزيل Eigent هذه العملية بالكامل — فبفضل نموذج Gemma 4 31B المستضاف محليًا والمشغّل عبر vLLM، يقوم بتنسيق عدة وكلاء للبحث والكتابة والتنسيق وتسليم صفحة HTML مصقولة من خلال أمر واحد فقط.
ما يجعل هذا العرض التوضيحي مميزًا هو أن سير العمل بالكامل — تنسيق متعدد الوكلاء، والبحث المباشر على الويب، وإنشاء المستندات عبر المهارات، وإخراج HTML بتصميم مخصص — يتم تشغيله بواسطة نموذج مفتوح الأوزان بمعاملات 31B يعمل على جهازك الخاص.
إعداد Gemma 4 كنموذجك في Eigent
انتقل إلى الإعدادات → Agents → vLLM واضبط Model Endpoint URL على المثيل المستضاف محليًا لديك (مثلًا: http://localhost:8000/v1) واضبط Model Type على gemma4-31b.
يخبر هذا Eigent بتوجيه جميع مهام الوكلاء عبر مثيل Gemma 4 المستضاف ذاتيًا بدلًا من واجهة API سحابية، مما يبقي بياناتك محليًا ويجعل تكلفة الاستدلال لديك صفرًا.
تنزيل واستيراد مهارات الوكيل
انتقل إلى مركز مهارات Eigent على eigent.ai/skills وقم بتنزيل حزمتَي المهارات doc-coauthoring وtheme-factory كملفات zip.
عد إلى Eigent، ثم انتقل إلى الإعدادات → Agents → Skills واستخدم مربع الحوار Add Skill لسحب ملفَي zip وإفلاتهما. تحتوي كل حزمة مهارة على ملف SKILL.md يوضح لـ Eigent متى وكيف يفعّل المهارة. كما تتضمن مهارة theme-factory أيضًا 10 تعريفات جاهزة للسمات مع لوحات ألوان وخيارات خطوط منسقة بعناية.
إرسال أمر البحث
بعد استيراد المهارات وإعداد Gemma 4، اكتب أمر المهمة في إدخال الدردشة داخل Eigent:
ابحث في عائلة Gemma باستخدام Reuters وTechCrunch وموقع الشركة والوثائق الرسمية. ثم استخدم {{doc-coauthoring}} و{{theme-factory}} لإنشاء صفحة HTML مصقولة تتضمن النتائج الرئيسية والمقارنات والخطوات التالية. احفظ ملف html داخل مجلد workspace.
تشير المراجع {{doc-coauthoring}} و{{theme-factory}} إلى Eigent لتفعيل كلتا المهارتين في هذا سير العمل. يبدأ Eigent فورًا في تخطيط التنفيذ.
شاهد Eigent وهو يفكك المهمة ويخطط لها
يحلل Gemma 4 الأمر ويقسمه إلى مهمتين متتاليتين:
-
مهمة البحث: ابحث في عائلة نماذج Gemma باستخدام Reuters وTechCrunch وموقع Google الرسمي والوثائق الرسمية. استخرج النتائج الرئيسية ومقارنات النماذج والخطوات التالية الموصى بها. أخرج ملخص بحث مفصلًا بصيغة markdown يتضمن ثلاثة أقسام: "Key Findings" و"Comparisons" و"Next Steps".
-
مهمة إنشاء HTML: باستخدام ملخص البحث المقدم، استخدم مهارتي
doc-coauthoringوtheme-factoryلإنشاء صفحة HTML مصقولة واحترافية. احفظ ملف HTML النهائي في دليل العمل.
يحدث هذا التقسيم للمهمة تلقائيًا — يفهم Gemma 4 الاعتماديات ويُرتّب العمل وفقًا لذلك.
بدء التنسيق متعدد الوكلاء
يشغّل Eigent عدة وكلاء متخصصين بالتوازي لتنفيذ الخطة:
-
Browser Agent يطلق جلسات متصفح متزامنة للبحث عبر الويب. يزور بحث Google وReuters وTechCrunch وصفحة Google DeepMind الرسمية لـ Gemma ومدونة Google AI — جميعها في الوقت نفسه لتعظيم الإنتاجية.
-
Developer Agent يبقى بانتظار مهمته المعلّقة، منتظرًا ملخص البحث قبل متابعة إنشاء HTML.
يستفيد Browser Agent من نافذة السياق الكبيرة في Gemma 4 من خلال معالجة عدة صفحات ويب بالتوازي، واستخراج معلومات ذات صلة حول بنية عائلة نماذج Gemma وخيارات النشر والنظام البيئي والترخيص.
يقدّم Browser Agent ملخص البحث
بعد زيارة جميع المصادر المحددة، ينتج Browser Agent تقرير إتمام منظمًا يتضمن البحث المُركّب. يغطي التقرير ما يلي:
-
Key Findings: Gemma هي عائلة من النماذج خفيفة الوزن ومفتوحة الأوزان ومتقدمة جدًا، طورتها Google DeepMind، ومبنية باستخدام التقنية نفسها المستخدمة في نماذج Gemini. صُمم النظام البيئي لتحقيق الكفاءة، مما يتيح للمطورين بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي يمكنها العمل محليًا على عتاد متنوع.
-
Core Characteristics: أساس معماري مبني على أبحاث Gemini؛ محسّن بدرجة كبيرة للتشغيل على الجهاز وللاستخدام المحلي؛ متاح عبر Hugging Face وKaggle وVertex AI وOllama وLM Studio؛ نمو في النظام البيئي يتجاوز 110 مليون عملية تنزيل؛ ترخيص مفتوح الأوزان مع شروط ترخيص مخصصة للاستخدام التجاري.
-
Comparisons with GPT-4: بينما يُعد GPT-4 نموذجًا متعدد الوسائط واسع النطاق يُستخدم عادة عبر API أو السحابة، يقدم Gemma بديلًا مفتوح الأوزان يتيح النشر المحلي والتحكم الكامل في fine-tuning والعمل دون اتصال.
-
Next Steps: إجراءات موصى بها تشمل دمج التطوير، واختبار النشر على الجهاز، وحالات الاستخدام المتخصصة، وخيارات التوسع.
يُمرَّر هذا الملخص البحثي بصيغة markdown تلقائيًا إلى Developer Agent كمدخل للمرحلة التالية.
يستوعب Developer Agent المهارات ويولد HTML
يتلقى Developer Agent ملخص البحث ويُفعّل المهارتين كلتيهما. يقرأ ملف SKILL.md الخاص بـ doc-coauthoring لفهم سير عمل المستند المنظم، ويقرأ ملف SKILL.md الخاص بـ theme-factory للوصول إلى مجموعة السمات المنسقة.
باستخدام الطرفية، يقوم Developer Agent بما يلي:
- البحث عن المهارات المتاحة للعثور على doc-coauthoring وtheme-factory
- قراءة معرض السمات لاختيار مظهر بصري مناسب
- إنشاء دليل المشروع في workspace
- كتابة ملف HTML كامل ومستقل يدمج محتوى البحث مع لوحة ألوان السمة المختارة والطباعة الخاصة بها
يطبق Developer Agent رموز الألوان hex والخطوط والهوية البصرية الخاصة بالسمة على جميع الأقسام — العناوين ونصوص المتن وبطاقات المكونات وعناصر الخلفية — لينتج مخرَجًا يبدو وكأنه صُمم يدويًا بواسطة محترف.
مراجعة تقرير HTML النهائي المزوّد بسمة مخصصة
يُحفظ ملف HTML النهائي مباشرةً في مجلد workspace. وعند فتحه، يظهر تقرير مصقول بتصميم داكن بعنوان "Google Gemma Family of Models — Advanced Research Summary & Strategic Analysis" ويتضمن:
- قسم Key Findings مع نقاط مرقمة ومصممة تغطي بنية Gemma وخصائص النشر وإمكانية الوصول ونمو النظام البيئي وشروط الترخيص
- مصفوفة Comparisons تقارن Gemma بالبدائل المعتمدة على السحابة مثل GPT-4
- قسم Next Steps يضم توصيات عملية لدمج التطوير والنشر على الجهاز وحالات الاستخدام المتخصصة والتوسع
- تذييلًا احترافيًا مع نسب المصادر
الصفحة بأكملها متجاوبة، ومستقلة داخل ملف HTML واحد، وجاهزة للمشاركة مع أصحاب المصلحة أو النشر داخليًا — وكل ذلك تم إنشاؤه بواسطة نموذج مفتوح الأوزان 31B يعمل على عتاد محلي.
لماذا يهم هذا سير العمل
يعرض هذا العرض التوضيحي ثلاث قدرات تعمل معًا:
- قوة نموذج مفتوح الأوزان: Gemma 4 31B، الذي يعمل محليًا عبر vLLM، يتعامل مع تنسيق معقد متعدد الوكلاء، والبحث المباشر على الويب، وتوليد الشيفرة — وهي مهام ترتبط عادةً بنماذج سحابية أكبر بكثير.
- تركيب المهارات: تتكامل مهارتا doc-coauthoring وtheme-factory بسلاسة. لا تعرف أي منهما الأخرى؛ بل يقوم Eigent بتنسيقهما في خط أنابيب واحد.
- التوازي متعدد الوكلاء: يجري Browser Agent البحث بالتوازي عبر مصادر متعددة بينما ينتظر Developer Agent التسليم المنظم، مما يعظم الإنتاجية دون التضحية بالجودة.
ماذا تجرّب بعد ذلك
بمجرد إنشاء التقرير الأول، يمكنك البناء عليه عبر مطالبات متابعة مثل:
بدّل السمة إلى "Arctic Frost" وأعد إنشاء التقرير نفسه.
استبدل بحث Gemma بتعمق شامل في عائلة نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة.
أضف مهارة pptx لإنشاء عرض شرائح من البحث نفسه.
شغّل سير العمل نفسه مع نسخة مختلفة من Gemma لمقارنة جودة المخرجات عبر أحجام النماذج.
نصائح للحصول على نتائج أفضل
- سمِّ مصادرَك بوضوح. إن تحديد Reuters وTechCrunch والوثائق الرسمية يمنح Browser Agent مسار بحث واضحًا بدل الاعتماد على بحث مفتوح النهاية.
- استخدم مراجع المهارات ذات القوسين المزدوجين. كتابة
{{doc-coauthoring}}و{{theme-factory}}في أمرك تفعّل تلك المهارات المستوردة بشكل صريح. - حدّد موقع الإخراج. طلب "حفظ ملف HTML داخل مجلد workspace" يخبر Developer Agent بدقة أين يكتب المخرَج النهائي.
- دع النموذج يخطط. يكون تفكيك المهام في Gemma 4 أكثر فاعلية عندما تصف النتيجة المطلوبة بدلًا من إملاء كل خطوة على حدة.



