logo
  • البيئات
  • الشركات
  • الأسعار
TeamApr 1, 2026

بحث Gemma 4 وتقرير HTML مُنسّق بالمهارات

Ahmed AwelkairAhmed Awelkair
بحث Gemma 4 وإنشاء تقرير HTML مُنسّق باستخدام مهارات التأليف المشترك للمستندات ومصنع السمات
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

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.

1إعداد 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.

2تنزيل 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.

3إرسال 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.

4شاهد Eigent وهو يفكك المهمة ويخطط لها

يحلل Gemma 4 الأمر ويقسمه إلى مهمتين متتاليتين:

  1. 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".

  2. مهمة إنشاء HTML: باستخدام ملخص البحث المقدم، استخدم مهارتي doc-coauthoring وtheme-factory لإنشاء صفحة HTML مصقولة واحترافية. احفظ ملف HTML النهائي في دليل العمل.

يحدث هذا التقسيم للمهمة تلقائيًا — يفهم Gemma 4 الاعتماديات ويُرتّب العمل وفقًا لذلك.

5بدء 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.

6يقدّم 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.

7يستوعب 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:

  1. البحث عن المهارات المتاحة للعثور على doc-coauthoring وtheme-factory
  2. قراءة معرض السمات لاختيار مظهر بصري مناسب
  3. إنشاء دليل المشروع في workspace
  4. 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.

8مراجعة 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.

9لماذا 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.

10ماذا 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.

11نصائح 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.

Other use cases

إقرار ضريبة القيمة المضافة الآلي من الإيصالات والفواتير

إقرار ضريبة القيمة المضافة الآلي من الإيصالات والفواتير

يرجى معالجة جميع الإيصالات والفواتير في مجلد "VAT"، بما في ذلك الصور وملفات PDF الممسوحة ضوئيًا والفواتير الرقمية. يجب أن يتضمن الناتج النهائي ملفين فقط: (1) vat_return.xlsx — يجب أن يتضمن ملف Excel صفًا واحدًا لكل إيصال أو فاتورة، وأن يسرد جميع الحقول المستخرجة، ويعرض ما إذا كان كل بند مؤهلًا لاسترداد ضريبة القيمة المضافة، ويعرض مبلغ ضريبة القيمة المضافة القابل للاسترداد لكل بند مؤهل، ويشمل سبب الاستبعاد للبنود غير القابلة للاسترداد، ويضع علامة واضحة على البنود التي تتطلب مراجعة يدوية، ويشمل ورقة ملخص تعرض إجمالي مبلغ ضريبة القيمة المضافة القابل للاسترداد. (2) vat_return.html — أنشئ ملف HTML مستقلًا يمكن فتحه مباشرة ومشاركته مع فريق المحاسبة. يجب أن يعرض ملف HTML جميع بنود استرداد ضريبة القيمة المضافة، ومبلغ ضريبة القيمة المضافة القابل للاسترداد لكل بند، والبنود المستبعدة وأسباب الاستبعاد، والبنود التي تتطلب مراجعة يدوية، وإجمالي مبلغ ضريبة القيمة المضافة القابل للاسترداد. لا تخمّن أي معلومات غير مؤكدة.

مهمة طويلة الأفق: GLM-5.1 مقابل GLM-5.2 على Eigent

مهمة طويلة الأفق: GLM-5.1 مقابل GLM-5.2 على Eigent

قم بإجراء بحث معمّق حول 26 شركة في منظومة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي — وهو المسار الرئيسي الأكثر وضوحًا في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي. غطِّ هذه القطاعات الفرعية الستة (اختر شركات تمثيلية في كل منها، من القادة ذوي القيمة السوقية الكبيرة حتى اللاعبين الأصغر): مركز بيانات الذكاء الاصطناعي (بنية الحوسبة التحتية / التوسع الإنشائي)؛ وحدات معالجة الرسوميات / شرائح الذكاء الاصطناعي (سيليكون التدريب والاستدلال، ASICs، الملكية الفكرية)؛ الخوادم والشبكات والوحدات الضوئية (المبدلات، NICs، الربط الضوئي)؛ الطاقة والتبريد السائل وتخزين الطاقة (إمدادات الطاقة، الإدارة الحرارية، إدارة الطاقة)؛ سحابة الذكاء الاصطناعي / منصة الحوسبة (مزوّدو الحوسبة فائقة النطاق، سحابات GPU، منصات تأجير الحوسبة)؛ المنظومة الداعمة (HBM / التغليف المتقدم، المصانع، الموصلات والمكونات الحيوية الأخرى). لكل شركة، ابحث عن: اسم الشركة، القطاع الفرعي، المقر / الدولة؛ المنتجات الأساسية ودورها المحدد في سلسلة الذكاء الاصطناعي؛ عامة أم خاصة (الرمز + البورصة إذا كانت مدرجة؛ وإذا كانت خاصة، اذكر أحدث التقييم / جولة التمويل)؛ القيمة السوقية أو حجم التقييم (يُستخدم للترتيب)؛ التموضع وميزة الحماية في المنظومة (1–2 جمل)؛ العملاء / المنافسون الرئيسيون. الترتيب: داخل كل قطاع فرعي، رتّب من الأكبر إلى الأصغر (حسب القيمة السوقية / التقييم). نظّم العمل كله من الأعلى إلى الأسفل: من المشهد الكامل لمنظومة العتاد إلى كل شركة على حدة. متطلبات الإخراج: أولًا، أنشئ ملف بيانات منظّم ai_infra_data.json — يتضمن جميع الشركات الـ26 مع الحقول المذكورة أعلاه، وتصنيفات القطاعات الفرعية الستة، وعلامة عام/خاص، ومصفوفة مقارنة عبر الشركات (القطاع الفرعي × الأبعاد الرئيسية). ثم أنشئ تقرير HTML مصقولًا انطلاقًا من ذلك JSON: يتضمن مخططًا لمنظر المنظومة / مخططًا طبقيًا، وأقسامًا حسب القطاع، وبطاقات للشركات، ومؤشرًا بصريًا واضحًا للعامة مقابل الخاصة (وسوم أو ترميز لوني)، ومخطط ترتيب القيمة السوقية، وجدول مقارنة قابل للفرز / التصفية. اجعل التصميم احترافيًا، كثيف المعلومات، وتفاعليًا. تحقّق أولًا من دقة بيانات البحث (حالة الإدراج، الرموز، التقييمات — استخدم أحدث الأرقام واذكر المصادر)، ثم أنشئ التقرير. أرسل المهمة في وضع الوكيل الأحادي.

بناء 10 ألعاب HTML5 لرأس السنة الصينية بـ Eigent

بناء 10 ألعاب HTML5 لرأس السنة الصينية بـ Eigent

أنشئ 10 ألعاب منفصلة وكاملة تمامًا بمواضيع مرتبطة برأس السنة الصينية 2026 (الحصان) باستخدام HTML وCSS وJS (من دون مكتبات). يجب أن تكون الألعاب ممتعة وأصلية ومصقولة ومتوافقة مع الأجهزة المحمولة. أضف نظام تسجيل، وتدرجًا في الصعوبة، وأزرار إعادة التشغيل، ومؤثرات بصرية سلسة. تشمل: لعبة أركيد، ولعبة ألغاز، ولعبة عدّاء لا نهائي، ولعبة رد فعل، ولعبة استراتيجية، ولعبة ذاكرة، ولعبة محلية لشخصين، ولعبة خاملة، ولعبة بكسل ريترو، ولعبة تجريبية واحدة.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

جرّب Eigent اليوم

حمّل تطبيق سطح المكتب مفتوح المصدر وابدأ الأتمتة بقوة عمل ذكاء اصطناعي على جهازك.

تنزيل Eigent
Eigent

احصل على أحدث التحديثات والدروس حول أتمتة Workforce بالذكاء الاصطناعي.

المنتجEigentالبيئاتالأسعارالمؤسسات
استكشافالحلولحالات الاستخدامالمهاراتالإضافاتالمدونة
المطورونالوثائقGitHubCAMEL-AIصندوق المصدر المفتوحشريك
تنزيلللإصدار مفتوح المصدر
الشركةمن نحنالعلامة التجاريةالوظائفشروط الاستخدامسياسة الخصوصيةالأمان والثقةسياسة ملفات تعريف الارتباطسياسة الاسترداد والتجربة

جميع الحقوق محفوظة © 2026 EIGENT UK LTD

تم إصدار النسخة الجديدة من Eigent 1.0!download